Cuộc đua khả năng tính toán trong thời đại AI: Cuộc chơi giữa giấc mơ và chi phí
Các công ty lớn theo đuổi giấc mơ AI không ngừng nghỉ
Tuần này, báo cáo tài chính của các ông lớn công nghệ như Microsoft, Google, Meta đã được công bố. Ngoài Meta, báo cáo tài chính của Microsoft và Google thể hiện kết quả ấn tượng, giá cổ phiếu được thúc đẩy. Những công ty này đang thông qua logic "doanh thu - chi phí - doanh thu lại" để không ngừng nâng cao tốc độ tăng trưởng doanh thu từ đám mây và tỷ suất lợi nhuận tổng thể. AI đang thúc đẩy quy mô của các lĩnh vực quảng cáo, tìm kiếm nhanh chóng tăng trưởng. Đồng thời, cuộc "chạy đua vũ trang" về khả năng tính toán giữa các nhà cung cấp đám mây hàng đầu cũng đang diễn ra sôi nổi, khả năng giảm tốc chi tiêu vốn trong ngắn hạn gần như bằng không. Trong giai đoạn đầu của thời đại AI, các nhà cung cấp hàng đầu chỉ có thể tồn tại trong cuộc cạnh tranh khốc liệt thông qua việc đầu tư liên tục. Theo dự đoán của nhà cung cấp khả năng tính toán CoreWeave, điểm cân bằng cung cầu về khả năng tính toán AI có thể phải đến năm 2030 mới đạt được.
Ứng dụng AI còn chờ ra hoa kết quả
Thị trường đang mong đợi những ứng dụng AI "thực tiễn" có thể thực sự nâng cao năng suất hoặc tiện lợi cho cuộc sống. Năm nay đã chứng kiến sự thể hiện ấn tượng của OpenAI Sora và sự nổi lên của mô hình lớn trong nước Kimi. Trong tương lai, còn hy vọng sẽ thấy sự cập nhật liên tục của các mô hình lớn như GPT, Gemini, Llama, cũng như việc các ông lớn như Microsoft, Apple đưa các mô hình lớn vào PC, điện thoại di động và các thiết bị khác. Con đường đến AGI còn gập ghềnh và dài, có thể sẽ cần một thời gian dài hơn để ấp ủ ra những ứng dụng AI thực sự thay đổi xã hội.
Quan tâm đến "khả năng tính toán có hiệu suất cao"
Nhìn lại thời kỳ 4G và 5G, chi phí lưu lượng di động giảm xuống đã mang lại thời kỳ vàng cho các ứng dụng di động. Tương tự, việc giảm chi phí tính toán đơn vị sẽ là điều kiện cần thiết để nhân loại bước vào thời đại AGI. Tính toán AI rẻ, dễ tiếp cận và ổn định là nền tảng cho sự ra đời của các ứng dụng AI lớn. Lấy Sora làm ví dụ, việc mở cửa cho công chúng vẫn cần vài tháng nữa, một lý do quan trọng là cần tối ưu hóa khả năng tính toán cần thiết cho suy diễn. Các nhà cung cấp 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 thực sự cần là khả năng tính toán có hiệu suất cao và chi phí hợp lý.
Phân tích chi phí khả năng tính toán, ngoài khoảng 10% chi phí vận hành điện, phần còn lại hầu như là đầu tư tài sản cố định, bao gồm GPU, thiết bị mạng, làm mát, v.v. Về GPU, TSMC đang mở rộng năng lực sản xuất CoWoS cần thiết cho khả năng tính toán AI, dự kiến đến cuối năm, công suất sản xuất hàng tháng sẽ gần 40.000 mảnh, tăng hơn 150% so với tổng công suất sản xuất năm 2023. Về thiết bị mạng, NVIDIA GB200 sử dụng rất nhiều cáp đồng kết nối khoảng cách ngắn, cho thấy họ không chỉ theo đuổi hiệu suất siêu cao mà còn xem xét kiểm soát chi phí cho khách hàng. Các nhà sản xuất module quang cũng đang tích cực thúc đẩy các giải pháp kết nối quang với hiệu suất chi phí cao như LPO. Về làm mát, khi mật độ công suất của tủ máy tăng lên, giải pháp làm mát bằng chất lỏng sẽ có hiệu suất chi phí vượt trội hơn so với làm mát bằng gió.
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.
8 thích
Phần thưởng
8
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
LightningSentry
· 07-20 20:31
Đừng tiêu tiền ở đây nữa.
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidatedAgain
· 07-20 20:30
mua đáy Khả năng tính toán lại sắp bị Bị thanh lý rồi phải không
Cuộc đua khả năng tính toán trong thời đại AI: Cuộc chơi giữa sự đầu tư của các ông lớn và nhu cầu hiệu suất cao.
Cuộc đua khả năng tính toán trong thời đại AI: Cuộc chơi giữa giấc mơ và chi phí
Các công ty lớn theo đuổi giấc mơ AI không ngừng nghỉ
Tuần này, báo cáo tài chính của các ông lớn công nghệ như Microsoft, Google, Meta đã được công bố. Ngoài Meta, báo cáo tài chính của Microsoft và Google thể hiện kết quả ấn tượng, giá cổ phiếu được thúc đẩy. Những công ty này đang thông qua logic "doanh thu - chi phí - doanh thu lại" để không ngừng nâng cao tốc độ tăng trưởng doanh thu từ đám mây và tỷ suất lợi nhuận tổng thể. AI đang thúc đẩy quy mô của các lĩnh vực quảng cáo, tìm kiếm nhanh chóng tăng trưởng. Đồng thời, cuộc "chạy đua vũ trang" về khả năng tính toán giữa các nhà cung cấp đám mây hàng đầu cũng đang diễn ra sôi nổi, khả năng giảm tốc chi tiêu vốn trong ngắn hạn gần như bằng không. Trong giai đoạn đầu của thời đại AI, các nhà cung cấp hàng đầu chỉ có thể tồn tại trong cuộc cạnh tranh khốc liệt thông qua việc đầu tư liên tục. Theo dự đoán của nhà cung cấp khả năng tính toán CoreWeave, điểm cân bằng cung cầu về khả năng tính toán AI có thể phải đến năm 2030 mới đạt được.
Ứng dụng AI còn chờ ra hoa kết quả
Thị trường đang mong đợi những ứng dụng AI "thực tiễn" có thể thực sự nâng cao năng suất hoặc tiện lợi cho cuộc sống. Năm nay đã chứng kiến sự thể hiện ấn tượng của OpenAI Sora và sự nổi lên của mô hình lớn trong nước Kimi. Trong tương lai, còn hy vọng sẽ thấy sự cập nhật liên tục của các mô hình lớn như GPT, Gemini, Llama, cũng như việc các ông lớn như Microsoft, Apple đưa các mô hình lớn vào PC, điện thoại di động và các thiết bị khác. Con đường đến AGI còn gập ghềnh và dài, có thể sẽ cần một thời gian dài hơn để ấp ủ ra những ứng dụng AI thực sự thay đổi xã hội.
Quan tâm đến "khả năng tính toán có hiệu suất cao"
Nhìn lại thời kỳ 4G và 5G, chi phí lưu lượng di động giảm xuống đã mang lại thời kỳ vàng cho các ứng dụng di động. Tương tự, việc giảm chi phí tính toán đơn vị sẽ là điều kiện cần thiết để nhân loại bước vào thời đại AGI. Tính toán AI rẻ, dễ tiếp cận và ổn định là nền tảng cho sự ra đời của các ứng dụng AI lớn. Lấy Sora làm ví dụ, việc mở cửa cho công chúng vẫn cần vài tháng nữa, một lý do quan trọng là cần tối ưu hóa khả năng tính toán cần thiết cho suy diễn. Các nhà cung cấp 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 thực sự cần là khả năng tính toán có hiệu suất cao và chi phí hợp lý.
Phân tích chi phí khả năng tính toán, ngoài khoảng 10% chi phí vận hành điện, phần còn lại hầu như là đầu tư tài sản cố định, bao gồm GPU, thiết bị mạng, làm mát, v.v. Về GPU, TSMC đang mở rộng năng lực sản xuất CoWoS cần thiết cho khả năng tính toán AI, dự kiến đến cuối năm, công suất sản xuất hàng tháng sẽ gần 40.000 mảnh, tăng hơn 150% so với tổng công suất sản xuất năm 2023. Về thiết bị mạng, NVIDIA GB200 sử dụng rất nhiều cáp đồng kết nối khoảng cách ngắn, cho thấy họ không chỉ theo đuổi hiệu suất siêu cao mà còn xem xét kiểm soát chi phí cho khách hàng. Các nhà sản xuất module quang cũng đang tích cực thúc đẩy các giải pháp kết nối quang với hiệu suất chi phí cao như LPO. Về làm mát, khi mật độ công suất của tủ máy tăng lên, giải pháp làm mát bằng chất lỏng sẽ có hiệu suất chi phí vượt trội hơn so với làm mát bằng gió.