As grandes empresas continuam a investir em Poder de computação de IA, impulsionando o aumento contínuo da demanda global por Poder de computação

O entusiasmo das grandes empresas de tecnologia pelo investimento em IA continua a crescer. Esta semana, os relatórios financeiros da Microsoft, Google, Meta e outras empresas foram divulgados, e, exceto a Meta, os resultados das outras empresas foram impressionantes. A lógica do ciclo positivo de "receitas - despesas - novas receitas" está em ação, com o crescimento da receita dos negócios em nuvem e a margem de lucro geral em constante aumento, e a IA também está impulsionando o rápido crescimento de negócios como publicidade e pesquisa. A "corrida armamentista" do poder de computação desses principais fornecedores de nuvem está em pleno andamento, e a curto prazo, quase não há possibilidade de desaceleração nos gastos de capital. No início do desenvolvimento da IA, os principais fornecedores só poderão manter a vantagem na feroz concorrência se continuarem a investir massivamente. Segundo a empresa de serviços de hospedagem de poder de computação CoreWeave, o equilíbrio entre oferta e demanda de poder de computação para IA pode não ser alcançado até 2030.

O mercado está cada vez mais ansioso para ver aplicações de IA "práticas" que realmente possam aumentar a produtividade ou facilitar a vida e o aprendizado. Este ano já vimos resultados impressionantes como o modelo de geração de vídeo Sora da OpenAI e o grande modelo nacional Kimi, e no futuro espera-se ver atualizações contínuas de grandes modelos como GPT, Gemini e Llama, além de empresas como Microsoft e Apple trazendo grandes modelos para PCs e smartphones. O caminho para a AGI ainda é longo e pode levar bastante tempo até que surjam aplicações de IA que realmente mudem a sociedade.

Atualmente, devemos nos concentrar mais no "Poder de computação de alto custo-benefício". Ao revisitar as eras 4G e 5G, a redução dos custos de tráfego móvel trouxe a prosperidade dos aplicativos móveis. Da mesma forma, a redução do custo por unidade de poder de computação será uma condição necessária para entrar na era AGI. Um poder de computação de IA barato, acessível e estável é a base para a incubação de aplicações de IA disruptivas. Tomando a Sora como exemplo, ela ainda precisará de alguns meses para ser divulgada; além das preocupações de segurança, outra razão importante é a necessidade de otimizar continuamente o poder de computação necessário para inferência. Os principais fornecedores de nuvem têm a capacidade de investir em grande escala para manter a competitividade, mas isso não representa a demanda de todo o mercado; muitas pequenas e médias empresas precisam de poder de computação de alto custo-benefício.

Analisando a composição do custo do poder de computação, além de cerca de 10% de custo com eletricidade, o restante é quase tudo investimento em ativos fixos, incluindo GPU, equipamentos de rede, resfriamento, etc. No que diz respeito às GPUs, a TSMC está expandindo a capacidade de embalagem CoWoS necessária para chips de IA, e espera-se que no final deste ano a capacidade mensal chegue a quase 40.000 unidades, um aumento de mais de 150% em relação à capacidade total de 2023. Em relação aos equipamentos de rede, a Nvidia GB200 utiliza uma grande quantidade de cabos de cobre, mostrando que, ao buscar alto desempenho, também se preocupa com o controle de custos. Os fabricantes de módulos ópticos também estão promovendo soluções de conexão óptica de alto custo-benefício, como LPO. No que diz respeito ao resfriamento, à medida que a densidade de potência do gabinete aumenta, quando ultrapassa um determinado limite crítico, a relação custo-benefício do resfriamento líquido se tornará superior à do resfriamento a ar.