La demande de puissance de calcul continue d'hausse à l'ère de l'IA, la puissance de calcul à bon rapport qualité-prix devient le point de suivi.
Récemment, les rapports financiers de plusieurs géants de la technologie montrent que l'IA devient un nouveau moteur de hausse des performances. Les revenus des services cloud de Microsoft, Google et d'autres entreprises augmentent rapidement, tout comme leur marge bénéficiaire globale, l'IA propulsant la croissance rapide des activités publicitaires, de recherche, etc. La "course aux armements" en matière de puissance de calcul des principaux fournisseurs de cloud continue de s'intensifier, et il est peu probable que les dépenses d'investissement diminuent à court terme.
Le marché s'attend à voir davantage d'applications IA "ancrées dans la réalité" qui peuvent réellement améliorer la productivité ou apporter du confort dans la vie quotidienne. Cette année, nous avons déjà été témoins de la performance impressionnante d'OpenAI Sora et de l'émergence du modèle national Kimi, et nous espérons voir à l'avenir des mises à jour continues de GPT, Gemini, etc., ainsi que l'entrée des grands modèles dans des appareils comme les PC et les smartphones. Cependant, le chemin vers l'AGI est encore long, et il pourrait falloir un certain temps avant de faire éclore des applications IA véritablement capables de changer la société.
Il convient actuellement de suivre la "puissance de calcul à fort rapport qualité-prix". En revenant sur les époques 4G et 5G, la baisse des coûts de données mobiles a conduit à l'âge d'or des applications mobiles. De même, la baisse du coût unitaire de la puissance de calcul sera une condition nécessaire pour entrer dans l'ère de l'AGI. Une puissance de calcul AI bon marché, facilement accessible et stable est la base de la naissance d'applications AI historiques. En dehors des 10 % de coûts d'exploitation liés à l'électricité, le coût de la puissance de calcul est principalement constitué d'investissements dans des actifs fixes, y compris les GPU, les équipements réseau, le refroidissement, etc.
En ce qui concerne les GPU, TSMC élargit considérablement sa capacité de production d'emballages CoWoS nécessaires pour les puces AI. Du côté des équipements réseau, le GB200 de NVIDIA utilise massivement des câbles en cuivre, ce qui reflète un contrôle des coûts, et les fabricants de modules optiques poussent également des solutions à haut rapport qualité-prix comme le LPO. En matière de refroidissement, avec l'augmentation de la densité de puissance par armoire, le refroidissement liquide devrait surpasser le refroidissement à air en termes de rapport qualité-prix. À l'avenir, la hausse de la puissance de calcul à coût réduit deviendra un moteur clé du développement de l'IA.
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NFTDreamer
· Il y a 18h
Puissance de calcul enroulée, n'est-ce pas
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DAOTruant
· Il y a 18h
Vendre vendre vendre, l'IA va encore vendre des cartes graphiques, n'est-ce pas ?
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LiquidityWitch
· Il y a 18h
Sauté de poudre AI tête de mine
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VirtualRichDream
· Il y a 18h
Acheter de la puissance de calcul pour accumuler, le prochain Moutai
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ResearchChadButBroke
· Il y a 18h
Les grands acteurs rouges de jalousie exploitent frénétiquement la puissance de calcul...
L'ère de l'IA est arrivée, la puissance de calcul à haut rapport qualité-prix devient un atout concurrentiel clé.
La demande de puissance de calcul continue d'hausse à l'ère de l'IA, la puissance de calcul à bon rapport qualité-prix devient le point de suivi.
Récemment, les rapports financiers de plusieurs géants de la technologie montrent que l'IA devient un nouveau moteur de hausse des performances. Les revenus des services cloud de Microsoft, Google et d'autres entreprises augmentent rapidement, tout comme leur marge bénéficiaire globale, l'IA propulsant la croissance rapide des activités publicitaires, de recherche, etc. La "course aux armements" en matière de puissance de calcul des principaux fournisseurs de cloud continue de s'intensifier, et il est peu probable que les dépenses d'investissement diminuent à court terme.
Le marché s'attend à voir davantage d'applications IA "ancrées dans la réalité" qui peuvent réellement améliorer la productivité ou apporter du confort dans la vie quotidienne. Cette année, nous avons déjà été témoins de la performance impressionnante d'OpenAI Sora et de l'émergence du modèle national Kimi, et nous espérons voir à l'avenir des mises à jour continues de GPT, Gemini, etc., ainsi que l'entrée des grands modèles dans des appareils comme les PC et les smartphones. Cependant, le chemin vers l'AGI est encore long, et il pourrait falloir un certain temps avant de faire éclore des applications IA véritablement capables de changer la société.
Il convient actuellement de suivre la "puissance de calcul à fort rapport qualité-prix". En revenant sur les époques 4G et 5G, la baisse des coûts de données mobiles a conduit à l'âge d'or des applications mobiles. De même, la baisse du coût unitaire de la puissance de calcul sera une condition nécessaire pour entrer dans l'ère de l'AGI. Une puissance de calcul AI bon marché, facilement accessible et stable est la base de la naissance d'applications AI historiques. En dehors des 10 % de coûts d'exploitation liés à l'électricité, le coût de la puissance de calcul est principalement constitué d'investissements dans des actifs fixes, y compris les GPU, les équipements réseau, le refroidissement, etc.
En ce qui concerne les GPU, TSMC élargit considérablement sa capacité de production d'emballages CoWoS nécessaires pour les puces AI. Du côté des équipements réseau, le GB200 de NVIDIA utilise massivement des câbles en cuivre, ce qui reflète un contrôle des coûts, et les fabricants de modules optiques poussent également des solutions à haut rapport qualité-prix comme le LPO. En matière de refroidissement, avec l'augmentation de la densité de puissance par armoire, le refroidissement liquide devrait surpasser le refroidissement à air en termes de rapport qualité-prix. À l'avenir, la hausse de la puissance de calcul à coût réduit deviendra un moteur clé du développement de l'IA.