Các công ty lớn liên tục đầu tư vào khả năng tính toán AI, thúc đẩy nhu cầu khả năng tính toán toàn cầu liên tục tăng lên

Các công ty công nghệ lớn vẫn đang duy trì sự nhiệt tình đầu tư vào AI. Trong tuần này, báo cáo tài chính của Microsoft, Google, Meta và một số công ty khác đã được công bố, ngoại trừ Meta, các công ty còn lại đều có kết quả tài chính ấn tượng. Logic "doanh thu - chi phí - doanh thu lại" đang diễn ra, doanh thu từ dịch vụ đám mây tăng tốc và tỷ suất lợi nhuận tổng thể liên tục được cải thiện, AI cũng thúc đẩy sự tăng trưởng nhanh chóng trong các lĩnh vực quảng cáo, tìm kiếm, v.v. Cuộc "chạy đua vũ trang" về khả năng tính toán của các nhà cung cấp đám mây hàng đầu đang diễn ra sôi nổi, trong ngắn hạn gần như không có khả năng giảm tốc độ chi tiêu vốn. Trong giai đoạn đầu phát triển AI, các nhà cung cấp hàng đầu chỉ có thể duy trì lợi thế trong cuộc cạnh tranh khốc liệt bằng cách liên tục đầu tư lớn. Theo dự đoán của công ty dịch vụ lưu trữ khả năng tính toán CoreWeave, sự cân bằng cung cầu về khả năng tính toán AI có thể phải đến năm 2030 mới đạt được.

Thị trường ngày càng mong đợi thấy những ứng dụng AI "thực tế" có thể thực sự nâng cao năng suất hoặc tiện lợi cho cuộc sống và việc học. Năm nay đã thấy những thành tựu ấn tượng như mô hình tạo video Sora của OpenAI, mô hình lớn nội địa Kimi, và trong tương lai còn hy vọng thấy sự cập nhật liên tục của các mô hình lớn như GPT, Gemini, Llama, cũng như các công ty như Microsoft và Apple đưa các mô hình lớn vào máy tính cá nhân và điện thoại. Con đường đến AGI vẫn còn dài, có thể mất nhiều thời gian nữa để ấp ủ ra những ứng dụng AI thực sự thay đổi xã hội.

Hiện tại cần chú ý đến "khả năng tính toán có hiệu suất cao". Nhìn lại thời kỳ 4G và 5G, chi phí dữ liệu di động giảm đã mang lại sự phát triển cho các ứng dụng di động. Tương tự, việc giảm chi phí khả năng tính toán trên đơn vị sẽ là điều kiện cần thiết để bước vào thời kỳ AGI. Khả năng tính toán AI rẻ, dễ tiếp cận và ổn định là nền tảng để phát triển các ứng dụng AI mang tính cách mạng. Lấy Sora làm ví dụ, nó còn cần vài tháng nữa mới công khai, ngoài lý do an toàn, một lý do quan trọng khác là cần tối ưu hóa liên tục khả năng tính toán cần thiết cho suy luận. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hàng đầu có khả năng đầu tư lớn để duy trì sức cạnh tranh, nhưng không thể đại diện cho nhu cầu của toàn bộ thị trường, các doanh nghiệp vừa và nhỏ cần khả năng tính toán có hiệu suất cao.

Từ cấu thành chi phí khả năng tính toán, ngoài khoảng 10% chi phí điện năng, phần còn lại gần như đều là đầu tư tài sản cố định, bao gồm GPU, thiết bị mạng, làm mát, v.v. Về GPU, TSMC đang mở rộng công suất đóng gói CoWoS cần thiết cho chip AI, dự kiến vào cuối năm nay công suất hàng tháng sẽ gần 40.000 mảnh, tăng hơn 150% so với tổng công suất năm 2023. Về thiết bị mạng, NVIDIA GB200 sử dụng một lượng lớn cáp đồng, cho thấy họ trong khi theo đuổi hiệu suất cao cũng chú trọng đến kiểm soát chi phí, các nhà sản xuất module quang cũng đang thúc đẩy các giải pháp kết nối quang học hiệu quả cao như LPO. Về làm mát, với việc mật độ công suất của tủ máy đơn tăng lên, khi vượt quá một giá trị ngưỡng nhất định, tính hiệu quả chi phí của làm mát bằng chất lỏng sẽ vượt qua làm mát bằng không khí.