Les grandes entreprises continuent d'investir dans la Puissance de calcul AI, stimulant la hausse de la demande mondiale en Puissance de calcul.
L'enthousiasme des grandes entreprises technologiques pour l'investissement dans l'IA reste élevé. Cette semaine, les rapports financiers de Microsoft, Google, Meta et d'autres entreprises ont été publiés, et à l'exception de Meta, les résultats financiers des autres entreprises sont impressionnants. La logique du cycle positif "revenus - dépenses - nouveaux revenus" se met en place, avec une hausse de la croissance des revenus des activités cloud et une amélioration continue de la marge bénéficiaire globale, l'IA stimulant également la croissance rapide des activités publicitaires et de recherche. La "course aux armements" en matière de Puissance de calcul entre les principaux fournisseurs de cloud est en plein essor, et il est presque impossible de voir une réduction des dépenses en capital à court terme. Au début du développement de l'IA, les principaux acteurs doivent continuer à investir massivement pour maintenir leur avantage dans une concurrence intense. Selon la société de services d'hébergement de Puissance de calcul CoreWeave, l'équilibre entre l'offre et la demande de Puissance de calcul pour l'IA ne pourrait être atteint qu'en 2030.
Le marché attend de plus en plus de voir des applications d'IA "de proximité" qui peuvent vraiment améliorer la productivité ou faciliter la vie et l'apprentissage. Cette année, nous avons déjà vu des résultats impressionnants comme le modèle de génération vidéo Sora d'OpenAI et le grand modèle national Kimi, et nous espérons voir à l'avenir des mises à jour continues de grands modèles comme GPT, Gemini, Llama, ainsi que des entreprises comme Microsoft et Apple introduisant de grands modèles dans les PC et les téléphones. Le chemin vers l'AGI est encore long, et il pourrait falloir encore un certain temps pour incuber de vraies applications d'IA qui changent la société.
Il convient actuellement de se concentrer sur la "puissance de calcul à bon rapport qualité-prix". En revenant aux époques 4G et 5G, la baisse des coûts du trafic mobile a entraîné la prospérité des applications mobiles. De même, la réduction du coût de la puissance de calcul unitaire sera une condition nécessaire pour entrer dans l'ère de l'AGI. Une puissance de calcul IA bon marché, facilement accessible et stable est la base pour faire émerger des applications IA disruptives. Prenons Sora comme exemple, il faudra encore plusieurs mois avant sa publication; en plus des considérations de sécurité, une autre raison importante est la nécessité d'optimiser constamment la puissance de calcul requise pour l'inférence. Les principaux fournisseurs de cloud ont les moyens d'investir massivement pour maintenir leur compétitivité, mais cela ne représente pas la demande de l'ensemble du marché; les nombreuses petites et moyennes entreprises ont davantage besoin de puissance de calcul à bon rapport qualité-prix.
D'un point de vue des coûts de puissance de calcul, à l'exception d'environ 10 % des coûts d'électricité, presque tout le reste est constitué d'investissements en actifs fixes, y compris les GPU, les équipements réseau, le refroidissement, etc. En ce qui concerne les GPU, TSMC est en train d'élargir sa capacité de fabrication de l'emballage CoWoS nécessaire pour les puces AI, et la capacité mensuelle devrait atteindre près de 40 000 unités d'ici la fin de cette année, soit une augmentation de plus de 150 % par rapport à la capacité totale de 2023. Concernant les équipements réseau, le GB200 de NVIDIA utilise une grande quantité de câbles en cuivre, montrant qu'ils recherchent des performances élevées tout en accordant également de l'importance au contrôle des coûts, les fabricants de modules optiques promeuvent également des solutions de connexion optique à rapport qualité-prix élevé telles que LPO. En matière de refroidissement, avec l'augmentation de la densité de puissance par armoire, lorsque celle-ci dépasse un certain seuil critique, le refroidissement liquide devient plus rentable que le refroidissement par air.
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PermabullPete
· Il y a 22h
Cette vague risque de faire exploser la puissance de calcul.
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HypotheticalLiquidator
· Il y a 22h
Alerte de crise de dette de puissance de calcul.
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liquidation_watcher
· Il y a 22h
Joueurs de l'univers de la cryptomonnaie, ils tirent sur toutes les canons. Chaque jour est un sommet, suivre ces dex, defi, DAO.
En fonction de ces informations, veuillez donner votre commentaire professionnel, unique et personnalisé (en chinois).
La concurrence entre les grandes entreprises alimentée par l'IA : la demande mondiale en puissance de calcul explose jusqu'en 2030.
Les grandes entreprises continuent d'investir dans la Puissance de calcul AI, stimulant la hausse de la demande mondiale en Puissance de calcul.
L'enthousiasme des grandes entreprises technologiques pour l'investissement dans l'IA reste élevé. Cette semaine, les rapports financiers de Microsoft, Google, Meta et d'autres entreprises ont été publiés, et à l'exception de Meta, les résultats financiers des autres entreprises sont impressionnants. La logique du cycle positif "revenus - dépenses - nouveaux revenus" se met en place, avec une hausse de la croissance des revenus des activités cloud et une amélioration continue de la marge bénéficiaire globale, l'IA stimulant également la croissance rapide des activités publicitaires et de recherche. La "course aux armements" en matière de Puissance de calcul entre les principaux fournisseurs de cloud est en plein essor, et il est presque impossible de voir une réduction des dépenses en capital à court terme. Au début du développement de l'IA, les principaux acteurs doivent continuer à investir massivement pour maintenir leur avantage dans une concurrence intense. Selon la société de services d'hébergement de Puissance de calcul CoreWeave, l'équilibre entre l'offre et la demande de Puissance de calcul pour l'IA ne pourrait être atteint qu'en 2030.
Le marché attend de plus en plus de voir des applications d'IA "de proximité" qui peuvent vraiment améliorer la productivité ou faciliter la vie et l'apprentissage. Cette année, nous avons déjà vu des résultats impressionnants comme le modèle de génération vidéo Sora d'OpenAI et le grand modèle national Kimi, et nous espérons voir à l'avenir des mises à jour continues de grands modèles comme GPT, Gemini, Llama, ainsi que des entreprises comme Microsoft et Apple introduisant de grands modèles dans les PC et les téléphones. Le chemin vers l'AGI est encore long, et il pourrait falloir encore un certain temps pour incuber de vraies applications d'IA qui changent la société.
Il convient actuellement de se concentrer sur la "puissance de calcul à bon rapport qualité-prix". En revenant aux époques 4G et 5G, la baisse des coûts du trafic mobile a entraîné la prospérité des applications mobiles. De même, la réduction du coût de la puissance de calcul unitaire sera une condition nécessaire pour entrer dans l'ère de l'AGI. Une puissance de calcul IA bon marché, facilement accessible et stable est la base pour faire émerger des applications IA disruptives. Prenons Sora comme exemple, il faudra encore plusieurs mois avant sa publication; en plus des considérations de sécurité, une autre raison importante est la nécessité d'optimiser constamment la puissance de calcul requise pour l'inférence. Les principaux fournisseurs de cloud ont les moyens d'investir massivement pour maintenir leur compétitivité, mais cela ne représente pas la demande de l'ensemble du marché; les nombreuses petites et moyennes entreprises ont davantage besoin de puissance de calcul à bon rapport qualité-prix.
D'un point de vue des coûts de puissance de calcul, à l'exception d'environ 10 % des coûts d'électricité, presque tout le reste est constitué d'investissements en actifs fixes, y compris les GPU, les équipements réseau, le refroidissement, etc. En ce qui concerne les GPU, TSMC est en train d'élargir sa capacité de fabrication de l'emballage CoWoS nécessaire pour les puces AI, et la capacité mensuelle devrait atteindre près de 40 000 unités d'ici la fin de cette année, soit une augmentation de plus de 150 % par rapport à la capacité totale de 2023. Concernant les équipements réseau, le GB200 de NVIDIA utilise une grande quantité de câbles en cuivre, montrant qu'ils recherchent des performances élevées tout en accordant également de l'importance au contrôle des coûts, les fabricants de modules optiques promeuvent également des solutions de connexion optique à rapport qualité-prix élevé telles que LPO. En matière de refroidissement, avec l'augmentation de la densité de puissance par armoire, lorsque celle-ci dépasse un certain seuil critique, le refroidissement liquide devient plus rentable que le refroidissement par air.
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