Nhu cầu khả năng tính toán trong thời đại AI tiếp tục tăng lên, khả năng tính toán có giá trị cao trở thành tâm điểm theo dõi
Gần đây, báo cáo tài chính của nhiều tập đoàn công nghệ cho thấy, AI đang trở thành động lực tăng trưởng hiệu suất mới. Doanh thu từ dịch vụ đám mây của các công ty như Microsoft, Google đang tăng lên và tỷ suất lợi nhuận tổng thể cũng không ngừng cải thiện, AI đang thúc đẩy quảng cáo, tìm kiếm và các dịch vụ khác tăng trưởng nhanh chóng. Cuộc "chạy đua vũ trang" về khả năng tính toán giữa các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hàng đầu đang tiếp tục gia tăng, trong ngắn hạn, chi tiêu vốn khó có thể thấy giảm tốc.
Thị trường mong đợi thấy nhiều ứng dụng AI "thực tế" hơn, có thể thực sự nâng cao năng suất hoặc mang lại sự tiện lợi cho cuộc sống. Năm nay đã chứng kiến sự thể hiện ấn tượng của OpenAI Sora và sự trỗi dậy của mô hình lớn nội địa Kimi, trong tương lai còn hy vọng thấy GPT, Gemini và các bản cập nhật liên tục khác, cũng như mô hình lớn vào các thiết bị PC, điện thoại di động. Tuy nhiên, con đường đến AGI vẫn còn rất dài, có thể cần một khoảng thời gian dài hơn để có thể ươm mầm ra những ứng dụng AI thực sự thay đổi xã hội.
Hiện tại nên theo dõi "khả năng tính toán có chi phí hiệu quả cao". Nhìn lại thời kỳ 4G, 5G, chi phí lưu lượng di động giảm đã mang lại thời kỳ vàng cho ứng dụng di động. Tương tự, sự giảm xuống của chi phí khả năng tính toán trên đơn vị sẽ là điều kiện cần thiết để bước vào thời đại AGI. Khả năng tính toán AI rẻ, dễ tiếp cận và ổn định là nền tảng để ra đời các ứng dụng AI mang tính lịch sử. Ngoài chi phí vận hành chiếm 10% là điện, chi phí khả năng tính toán chủ yếu là đầu tư tài sản cố định, bao gồm GPU, thiết bị mạng, làm mát, v.v.
Trong lĩnh vực GPU, TSMC đang mở rộng mạnh mẽ công suất đóng gói CoWoS cần thiết cho chip AI. Về thiết bị mạng, việc sử dụng cáp đồng trên GB200 của NVIDIA thể hiện việc kiểm soát chi phí, các nhà sản xuất mô-đun quang cũng đang thúc đẩy các giải pháp hiệu suất cao như LPO. Về phần tản nhiệt, với mật độ công suất của từng tủ máy tăng lên, chi phí hiệu quả của làm mát bằng chất lỏng có khả năng vượt qua làm mát bằng không khí. Trong tương lai, khả năng tính toán hiệu quả cao sẽ trở thành động lực chính thúc đẩy sự phát triển của AI.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
12 thích
Phần thưởng
12
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
NFTDreamer
· 17giờ trước
Khả năng tính toán cuộn lại rồi
Xem bản gốcTrả lời0
DAOTruant
· 17giờ trước
Bán bán bán AI lại muốn bán card đồ họa đúng không
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityWitch
· 17giờ trước
Công thức xào AI đầu mỏ phế liệu
Xem bản gốcTrả lời0
VirtualRichDream
· 17giờ trước
Mua khả năng tính toán tích trữ, Moutai tiếp theo
Xem bản gốcTrả lời0
ResearchChadButBroke
· 17giờ trước
Mắt đỏ, các ông lớn điên cuồng vắt kiệt khả năng tính toán...
Thời đại AI đã đến, khả năng tính toán với chi phí hiệu quả trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi.
Nhu cầu khả năng tính toán trong thời đại AI tiếp tục tăng lên, khả năng tính toán có giá trị cao trở thành tâm điểm theo dõi
Gần đây, báo cáo tài chính của nhiều tập đoàn công nghệ cho thấy, AI đang trở thành động lực tăng trưởng hiệu suất mới. Doanh thu từ dịch vụ đám mây của các công ty như Microsoft, Google đang tăng lên và tỷ suất lợi nhuận tổng thể cũng không ngừng cải thiện, AI đang thúc đẩy quảng cáo, tìm kiếm và các dịch vụ khác tăng trưởng nhanh chóng. Cuộc "chạy đua vũ trang" về khả năng tính toán giữa các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hàng đầu đang tiếp tục gia tăng, trong ngắn hạn, chi tiêu vốn khó có thể thấy giảm tốc.
Thị trường mong đợi thấy nhiều ứng dụng AI "thực tế" hơn, có thể thực sự nâng cao năng suất hoặc mang lại sự tiện lợi cho cuộc sống. Năm nay đã chứng kiến sự thể hiện ấn tượng của OpenAI Sora và sự trỗi dậy của mô hình lớn nội địa Kimi, trong tương lai còn hy vọng thấy GPT, Gemini và các bản cập nhật liên tục khác, cũng như mô hình lớn vào các thiết bị PC, điện thoại di động. Tuy nhiên, con đường đến AGI vẫn còn rất dài, có thể cần một khoảng thời gian dài hơn để có thể ươm mầm ra những ứng dụng AI thực sự thay đổi xã hội.
Hiện tại nên theo dõi "khả năng tính toán có chi phí hiệu quả cao". Nhìn lại thời kỳ 4G, 5G, chi phí lưu lượng di động giảm đã mang lại thời kỳ vàng cho ứng dụng di động. Tương tự, sự giảm xuống của chi phí khả năng tính toán trên đơn vị sẽ là điều kiện cần thiết để bước vào thời đại AGI. Khả năng tính toán AI rẻ, dễ tiếp cận và ổn định là nền tảng để ra đời các ứng dụng AI mang tính lịch sử. Ngoài chi phí vận hành chiếm 10% là điện, chi phí khả năng tính toán chủ yếu là đầu tư tài sản cố định, bao gồm GPU, thiết bị mạng, làm mát, v.v.
Trong lĩnh vực GPU, TSMC đang mở rộng mạnh mẽ công suất đóng gói CoWoS cần thiết cho chip AI. Về thiết bị mạng, việc sử dụng cáp đồng trên GB200 của NVIDIA thể hiện việc kiểm soát chi phí, các nhà sản xuất mô-đun quang cũng đang thúc đẩy các giải pháp hiệu suất cao như LPO. Về phần tản nhiệt, với mật độ công suất của từng tủ máy tăng lên, chi phí hiệu quả của làm mát bằng chất lỏng có khả năng vượt qua làm mát bằng không khí. Trong tương lai, khả năng tính toán hiệu quả cao sẽ trở thành động lực chính thúc đẩy sự phát triển của AI.