Великі компанії продовжують інвестувати в обчислювальну потужність AI, сприяючи постійному зростанню глобального попиту на обчислювальну потужність

Вклад великих технологічних компаній в AI продовжує зростати. Цього тижня фінансові звіти компаній, таких як Microsoft, Google і Meta, були опубліковані, і, за винятком Meta, інші компанії показали вражаючі результати. Логіка позитивного циклу "дохід - витрати - повторний дохід" реалізується, зростання доходів від хмарного бізнесу та загальної прибутковості постійно зростає, AI також сприяє швидкому зростанню рекламного, пошукового та інших бізнесів. "гонка озброєнь" з обчислювальної потужності серед провідних постачальників хмарних послуг йде повним ходом, в короткостроковій перспективі практично немає можливостей для зменшення капітальних витрат. На початкових етапах розвитку AI провідні компанії можуть зберегти перевагу лише за умови постійних великих інвестицій у жорсткій конкуренції. За оцінками компанії CoreWeave, що надає послуги з управління обчислювальною потужністю, баланс попиту та пропозиції в AI може бути досягнутий лише до 2030 року.

Ринок все більше очікує побачити «приземлені» AI-додатки, які дійсно підвищать продуктивність або полегшать навчання та життя. Цього року вже можна побачити вражаючі результати, такі як модель генерації відео Sora від OpenAI, вітчизняна велика модель Kimi та інші. У майбутньому також очікуються постійні оновлення великих моделей, таких як GPT, Gemini, Llama, а також впровадження великих моделей у ПК та мобільні телефони від таких компаній, як Microsoft і Apple. Шлях до AGI все ще довгий, можливо, знадобиться ще багато часу, щоб вивести на світло дійсно змінюючі суспільство AI-додатки.

Наразі слід звернути увагу на "високоцінні обчислювальні потужності". Оглядаючи ери 4G та 5G, зниження вартості мобільного трафіку призвело до процвітання мобільних додатків. Аналогічно, зниження вартості одиниці обчислювальної потужності буде необхідною умовою для входження в еру AGI. Доступна, стабільна та недорога AI-обчислювальна потужність є основою для розвитку руйнівних AI-додатків. Наприклад, Sora ще потрібно кілька місяців, щоб бути опублікованою; окрім міркувань безпеки, ще одна важлива причина полягає в необхідності постійної оптимізації обчислювальної потужності, необхідної для висновків. Ведучі хмарні постачальники мають можливість вкладати великі суми для підтримання конкурентоспроможності, але це не може відображати потреби всього ринку, оскільки більшість малих та середніх підприємств потребують високоцінних обчислювальних потужностей.

З точки зору структури витрат на обчислювальну потужність, крім приблизно 10% витрат на електроенергію, решта майже повністю складається з інвестицій у фонди основного капіталу, включаючи GPU, мережеве обладнання, охолодження тощо. Що стосується GPU, TSMC розширює виробничі потужності упаковки CoWoS, необхідні для AI-чіпів, і очікується, що до кінця цього року місячні потужності наблизяться до 40 тисяч штук, що на понад 150% більше, ніж загальна потужність 2023 року. Що стосується мережевого обладнання, GB200 від NVIDIA використовує велику кількість мідних кабелів, що показує, що під час прагнення до високої продуктивності також звертається увага на контроль витрат, виробники оптичних модулів також просувають високоефективні оптичні рішення, такі як LPO. Щодо охолодження, з підвищенням щільності потужності одного шафи, коли вона перевищує певний критичний рівень, рідинне охолодження буде мати кращу вартість у порівнянні з повітряним охолодженням.