L'ère de l'IA apporte de nouvelles opportunités, la puissance de calcul à prix abordable devient clé
Cette semaine, les résultats financiers des géants technologiques tels que Microsoft, Google et Meta ont été publiés, et les performances des activités liées à l'IA sont remarquables. Ces principaux fournisseurs de cloud sont engagés dans une "course aux armements" en matière de Puissance de calcul, et il est difficile de voir une réduction des dépenses en capital à court terme. À l'aube de l'ère de l'IA, les grandes entreprises doivent continuer à investir pour survivre dans une concurrence féroce.
Le marché s'attend à voir davantage d'applications d'IA "ancrées dans la réalité" qui peuvent réellement améliorer la productivité ou apporter des commodités dans la vie. Cette année, OpenAI Sora, le modèle national Kimi et d'autres ont déjà fait sensation, et à l'avenir, il y aura des mises à jour continues avec GPT, Gemini, ainsi que des entreprises comme Microsoft et Apple qui introduiront de grands modèles sur PC et smartphones. Le chemin vers l'AGI est sinueux et il pourrait falloir encore beaucoup de temps pour faire éclore des applications d'IA qui changent la société.
Il est maintenant plus important de se concentrer sur la "puissance de calcul à coût élevé". En regardant les époques 4G et 5G, la baisse des coûts de la mobilité a conduit à l'âge d'or des applications mobiles. De manière similaire, la baisse des coûts de la puissance de calcul par unité 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 IA historiques.
Décomposer le coût de la puissance de calcul, en dehors des coûts d'exploitation électrique, consiste principalement en investissements dans des actifs fixes tels que les GPU, les équipements réseau et le refroidissement. Du côté des GPU, TSMC élargit sa capacité de production CoWoS ; du côté des équipements réseau, le GB200 de NVIDIA utilise des câbles en cuivre pour contrôler les coûts, tandis que les fabricants de modules optiques promeuvent des solutions à haut rapport qualité-prix comme LPO ; en ce qui concerne le refroidissement, après l'augmentation de la densité de puissance par armoire, le refroidissement liquide sera plus rentable que le refroidissement par air.
L'ère de l'IA est en train de connaître de nouvelles opportunités de développement, et la puissance de calcul à coût élevé deviendra essentielle. L'industrie doit prêter attention à la tendance à la baisse du coût de la puissance de calcul unitaire, afin de poser les bases du développement des applications d'IA.
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AirdropHunterXiao
· 07-22 09:20
Il y a beaucoup de pigeons dans le cercle des investissements, seuls les parieurs ont du pouvoir.
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WalletsWatcher
· 07-22 05:31
Y a-t-il encore des gens qui ne comprennent pas comment gagner de l'argent avec l'IA ?
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ThatsNotARugPull
· 07-20 23:24
Le capital veut rattraper un couteau qui tombe, n'est-ce pas ?
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CoconutWaterBoy
· 07-19 16:33
Quand les applications vont-elles généralement baisser de prix ? C'est trop cher !
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NewPumpamentals
· 07-19 16:18
Les machines ne peuvent pas battre les pigeons.
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FarmToRiches
· 07-19 16:16
Si je ne roule pas, je ne pourrai plus rouler... Il suffit de profiter.
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LightningSentry
· 07-19 16:11
La bataille de la puissance de calcul va coûter cher !
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BearMarketBard
· 07-19 16:08
L'IA brûle encore de l'argent, sans une certaine force réelle, on ne peut vraiment pas jouer.
L'ère de l'IA est arrivée, la puissance de calcul à coût élevé devient la clé du développement futur.
L'ère de l'IA apporte de nouvelles opportunités, la puissance de calcul à prix abordable devient clé
Cette semaine, les résultats financiers des géants technologiques tels que Microsoft, Google et Meta ont été publiés, et les performances des activités liées à l'IA sont remarquables. Ces principaux fournisseurs de cloud sont engagés dans une "course aux armements" en matière de Puissance de calcul, et il est difficile de voir une réduction des dépenses en capital à court terme. À l'aube de l'ère de l'IA, les grandes entreprises doivent continuer à investir pour survivre dans une concurrence féroce.
Le marché s'attend à voir davantage d'applications d'IA "ancrées dans la réalité" qui peuvent réellement améliorer la productivité ou apporter des commodités dans la vie. Cette année, OpenAI Sora, le modèle national Kimi et d'autres ont déjà fait sensation, et à l'avenir, il y aura des mises à jour continues avec GPT, Gemini, ainsi que des entreprises comme Microsoft et Apple qui introduiront de grands modèles sur PC et smartphones. Le chemin vers l'AGI est sinueux et il pourrait falloir encore beaucoup de temps pour faire éclore des applications d'IA qui changent la société.
Il est maintenant plus important de se concentrer sur la "puissance de calcul à coût élevé". En regardant les époques 4G et 5G, la baisse des coûts de la mobilité a conduit à l'âge d'or des applications mobiles. De manière similaire, la baisse des coûts de la puissance de calcul par unité 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 IA historiques.
Décomposer le coût de la puissance de calcul, en dehors des coûts d'exploitation électrique, consiste principalement en investissements dans des actifs fixes tels que les GPU, les équipements réseau et le refroidissement. Du côté des GPU, TSMC élargit sa capacité de production CoWoS ; du côté des équipements réseau, le GB200 de NVIDIA utilise des câbles en cuivre pour contrôler les coûts, tandis que les fabricants de modules optiques promeuvent des solutions à haut rapport qualité-prix comme LPO ; en ce qui concerne le refroidissement, après l'augmentation de la densité de puissance par armoire, le refroidissement liquide sera plus rentable que le refroidissement par air.
L'ère de l'IA est en train de connaître de nouvelles opportunités de développement, et la puissance de calcul à coût élevé deviendra essentielle. L'industrie doit prêter attention à la tendance à la baisse du coût de la puissance de calcul unitaire, afin de poser les bases du développement des applications d'IA.