Resumo
A busca dos gigantes da tecnologia por IA continua firme. Esta semana, os relatórios financeiros da Microsoft, Google e Meta apresentaram desempenhos variados. Embora a Meta tenha visto a confiança dos investidores ligeiramente abalada devido a uma orientação ruim para o próximo trimestre, os relatórios financeiros da Microsoft e do Google elevaram a confiança do mercado. O ciclo virtuoso de "receita-despesa-nova receita" que enfatizamos anteriormente continua. A receita dos serviços de nuvem da Microsoft e do Google está crescendo e a margem de lucro global está se elevando constantemente, enquanto a IA está impulsionando o rápido crescimento de negócios como publicidade e busca. Ao mesmo tempo, a competição pela capacidade computacional entre os principais provedores de serviços de nuvem está em pleno andamento, e os investimentos de capital dificilmente desacelerarão a curto prazo. No início da era da IA, as principais empresas só poderão se manter em meio à intensa competição através de investimentos contínuos. Como disse a unicórnio de serviços de computação CoreWeave, o equilíbrio entre oferta e demanda de capacidade de IA pode levar até 2030 para ser alcançado.
O mercado está cada vez mais ansioso para ver aplicações de IA viáveis que possam realmente aumentar a produtividade ou melhorar a conveniência de viver e aprender. Este ano, já vimos o desempenho impressionante do OpenAI Sora e a ascensão do modelo nacional Kimi. No futuro, espera-se ver atualizações contínuas do GPT, Gemini e Llama, assim como fabricantes de topo como Microsoft e Apple introduzindo grandes modelos em dispositivos finais como PCs e smartphones. O caminho para a AGI é tortuoso e longo, e pode levar um tempo considerável até que aplicações de IA realmente transformadoras para a sociedade humana sejam incubadas. Alguns investidores estão preocupados se tal gasto colossal em capital de IA pode gerar retornos, mas os gastos de capital das gigantes de tecnologia da América do Norte já deram a resposta - perseguir o sonho da IA requer custos, mas esse ritmo não vai parar!
Atualmente, devemos focar em "potência de cálculo com alto custo-benefício". Ao revisitar as eras 4G e 5G, a redução do custo do tráfego móvel gerou a era de ouro dos aplicativos móveis. De forma semelhante, temos razões para acreditar que a diminuição do custo por unidade de potência de cálculo será uma condição necessária para a humanidade avançar para a era da AGI. Potência de cálculo de IA barata, acessível e estável é a base para o desenvolvimento de aplicações de IA revolucionárias. Tomando Sora como exemplo, por que ainda levará meses para ser aberto ao público? Além das questões de segurança dos grandes modelos multimodais, outra razão importante é que a OpenAI precisa otimizar continuamente a potência de cálculo necessária para a inferência do Sora. Os principais provedores de nuvem têm a capacidade de investir grandes quantias para manter a competitividade, mas não podem representar toda a demanda do mercado; as pequenas e médias empresas realmente precisam de potência de cálculo com alto custo-benefício.
A decomposição dos custos de computação revela que, além de cerca de 10% dos custos operacionais de eletricidade, o restante é quase todo investimento em ativos fixos, incluindo GPU, equipamentos de rede e refrigeração. No que diz respeito às GPUs, a TSMC está expandindo a capacidade de CoWoS necessária para a computação em IA, prevendo que até o final deste ano a capacidade mensal se aproxime de 40.000, um aumento de mais de 150% em relação à capacidade total de 2023. Em termos de equipamentos de rede, a solução adotada pela Nvidia GB200, que utiliza cabos de cobre para conexões de curta distância, indica que a Nvidia não busca apenas desempenho ultra-alto, mas também considera o controle de custos dos clientes. Ao mesmo tempo, os fabricantes de módulos ópticos estão promovendo ativamente soluções de conexão óptica de alto custo-benefício, como LPO. No que diz respeito à refrigeração, à medida que a densidade de potência por gabinete aumenta gradualmente, quando ultrapassa um determinado limite crítico, o custo-benefício da refrigeração líquida supera o da refrigeração a ar.
Otimização/Agendamento/Licenciamento de Poder de Cálculo: Hengwei Technology, Siterui, Zhongke Shuguang, um operador de telecomunicações móvel, um operador de telecomunicações Unicom, um operador de telecomunicações China Telecom.
Equipamentos de Computação: Um fornecedor de equipamentos de comunicação, Tsinghua Unigroup, Ruijie Networks, Shengke Communication, Feiling Kesi, Industrial Fulian, Hu Dian Co., e Cambrian.
Plataforma de suporte de computação de borda: Megvii, Guanghetong, Yiyuan Communication.
Comunicação por Satélite: Um operador de satélite, um operador de satélite, Zhenyou Technology, Huali Chuangtong, Electronics Science Chip, Haige Communications.
Fatores de Dados
Operadora: uma operadora de telecomunicações, uma operadora móvel, uma operadora da Unicom.
Visualização de Dados: Haohan Deep, Hengwei Technology, Chinesecyber.
BOSS sistema: AsiaInfo Technology, Tianyuan Dike, Dongfang Guoxin.
Aviso de risco: O desenvolvimento da IA não está a corresponder às expectativas, a demanda por capacidade de cálculo não está a corresponder às expectativas, risco de concorrência no mercado.
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ChainPoet
· 08-04 17:05
A guerra de queima de dinheiro vê quem tem mais sorte.
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PumpBeforeRug
· 08-04 17:00
Queimar dinheiro até 2030, quem vai se deitar primeiro?
A corrida pelo AI entre os gigantes da tecnologia: o custo do Poder de computação é a chave.
Segue o conteúdo do artigo reescrito:
Resumo A busca dos gigantes da tecnologia por IA continua firme. Esta semana, os relatórios financeiros da Microsoft, Google e Meta apresentaram desempenhos variados. Embora a Meta tenha visto a confiança dos investidores ligeiramente abalada devido a uma orientação ruim para o próximo trimestre, os relatórios financeiros da Microsoft e do Google elevaram a confiança do mercado. O ciclo virtuoso de "receita-despesa-nova receita" que enfatizamos anteriormente continua. A receita dos serviços de nuvem da Microsoft e do Google está crescendo e a margem de lucro global está se elevando constantemente, enquanto a IA está impulsionando o rápido crescimento de negócios como publicidade e busca. Ao mesmo tempo, a competição pela capacidade computacional entre os principais provedores de serviços de nuvem está em pleno andamento, e os investimentos de capital dificilmente desacelerarão a curto prazo. No início da era da IA, as principais empresas só poderão se manter em meio à intensa competição através de investimentos contínuos. Como disse a unicórnio de serviços de computação CoreWeave, o equilíbrio entre oferta e demanda de capacidade de IA pode levar até 2030 para ser alcançado.
O mercado está cada vez mais ansioso para ver aplicações de IA viáveis que possam realmente aumentar a produtividade ou melhorar a conveniência de viver e aprender. Este ano, já vimos o desempenho impressionante do OpenAI Sora e a ascensão do modelo nacional Kimi. No futuro, espera-se ver atualizações contínuas do GPT, Gemini e Llama, assim como fabricantes de topo como Microsoft e Apple introduzindo grandes modelos em dispositivos finais como PCs e smartphones. O caminho para a AGI é tortuoso e longo, e pode levar um tempo considerável até que aplicações de IA realmente transformadoras para a sociedade humana sejam incubadas. Alguns investidores estão preocupados se tal gasto colossal em capital de IA pode gerar retornos, mas os gastos de capital das gigantes de tecnologia da América do Norte já deram a resposta - perseguir o sonho da IA requer custos, mas esse ritmo não vai parar!
Atualmente, devemos focar em "potência de cálculo com alto custo-benefício". Ao revisitar as eras 4G e 5G, a redução do custo do tráfego móvel gerou a era de ouro dos aplicativos móveis. De forma semelhante, temos razões para acreditar que a diminuição do custo por unidade de potência de cálculo será uma condição necessária para a humanidade avançar para a era da AGI. Potência de cálculo de IA barata, acessível e estável é a base para o desenvolvimento de aplicações de IA revolucionárias. Tomando Sora como exemplo, por que ainda levará meses para ser aberto ao público? Além das questões de segurança dos grandes modelos multimodais, outra razão importante é que a OpenAI precisa otimizar continuamente a potência de cálculo necessária para a inferência do Sora. Os principais provedores de nuvem têm a capacidade de investir grandes quantias para manter a competitividade, mas não podem representar toda a demanda do mercado; as pequenas e médias empresas realmente precisam de potência de cálculo com alto custo-benefício.
A decomposição dos custos de computação revela que, além de cerca de 10% dos custos operacionais de eletricidade, o restante é quase todo investimento em ativos fixos, incluindo GPU, equipamentos de rede e refrigeração. No que diz respeito às GPUs, a TSMC está expandindo a capacidade de CoWoS necessária para a computação em IA, prevendo que até o final deste ano a capacidade mensal se aproxime de 40.000, um aumento de mais de 150% em relação à capacidade total de 2023. Em termos de equipamentos de rede, a solução adotada pela Nvidia GB200, que utiliza cabos de cobre para conexões de curta distância, indica que a Nvidia não busca apenas desempenho ultra-alto, mas também considera o controle de custos dos clientes. Ao mesmo tempo, os fabricantes de módulos ópticos estão promovendo ativamente soluções de conexão óptica de alto custo-benefício, como LPO. No que diz respeito à refrigeração, à medida que a densidade de potência por gabinete aumenta gradualmente, quando ultrapassa um determinado limite crítico, o custo-benefício da refrigeração líquida supera o da refrigeração a ar.
Poder de Cálculo
Comunicações Ópticas: Zhongji Xuchuang, Xinyi Sheng, Tianfu Communication, Taicheng Light, Tengjing Technology, Guangku Technology, Guangxun Technology, Dekeli, Liante Technology, Huagong Technology, Yuanjie Technology, Cambridge Technology, Mingpu Optical Magnetics.
Otimização/Agendamento/Licenciamento de Poder de Cálculo: Hengwei Technology, Siterui, Zhongke Shuguang, um operador de telecomunicações móvel, um operador de telecomunicações Unicom, um operador de telecomunicações China Telecom.
Equipamentos de Computação: Um fornecedor de equipamentos de comunicação, Tsinghua Unigroup, Ruijie Networks, Shengke Communication, Feiling Kesi, Industrial Fulian, Hu Dian Co., e Cambrian.
Resfriamento líquido: Invec, Shenling Environment, Highland Holdings, Jialitu.
Plataforma de suporte de computação de borda: Megvii, Guanghetong, Yiyuan Communication.
Comunicação por Satélite: Um operador de satélite, um operador de satélite, Zhenyou Technology, Huali Chuangtong, Electronics Science Chip, Haige Communications.
Fatores de Dados
Operadora: uma operadora de telecomunicações, uma operadora móvel, uma operadora da Unicom.
Visualização de Dados: Haohan Deep, Hengwei Technology, Chinesecyber.
BOSS sistema: AsiaInfo Technology, Tianyuan Dike, Dongfang Guoxin.
Aviso de risco: O desenvolvimento da IA não está a corresponder às expectativas, a demanda por capacidade de cálculo não está a corresponder às expectativas, risco de concorrência no mercado.