AI-індустрія повністю робить сильний поштовх, висока вартість обчислювальної потужності стає ключовою.

Ось переписаний текст статті:

Пошук великих компаній у сфері штучного інтелекту триває. Цього тижня Microsoft, Google та Meta опублікували фінансові звіти: окрім того, що акції Meta трохи постраждали через нижчі, ніж очікувалося, прогнози на наступний квартал, інші дві компанії показали хороші результати. Раніше підкреслена логіка "дохід-видатки-повторний дохід" знову проявляється: темпи зростання доходів від хмарних сервісів Microsoft і Google та загальна прибутковість продовжують зростати, а штучний інтелект також сприяє швидкому зростанню масштабів рекламних, пошукових та інших бізнесів. Тим часом змагання між провідними хмарними постачальниками за обчислювальні потужності триває з великою інтенсивністю, і в короткостроковій перспективі скорочення капітальних витрат малоймовірно. На початковій стадії ери штучного інтелекту провідні компанії можуть вижити в умовах жорсткої конкуренції лише за умови постійних інвестицій. За прогнозами одного з постачальників обчислювальних послуг, баланс попиту та пропозиції на обчислювальні потужності для штучного інтелекту може бути досягнуто лише до 2030 року.

Ринок очікує побачити більше "приземлених" AI-додатків, які дійсно підвищать продуктивність або полегшать життя та навчання. Цього року ми стали свідками вражаючих досягнень OpenAI Sora та зростання вітчизняної моделі Kimi, в майбутньому також очікується на продовження оновлень GPT, Gemini, Llama, а також на введення великих моделей провідними компаніями на ПК, смартфони та інші термінали. Шлях до AGI складний, можливо, знадобиться ще багато часу, щоб розробити дійсно соціально змінюючі AI-додатки.

Слід звернути увагу на "високоефективну обчислювальну потужність". Оглядаючи ери 4G та 5G, зниження витрат на мобільний трафік сприяло виникненню золотої ери мобільних додатків. Аналогічно, зниження витрат на одиницю обчислювальної потужності є необхідною умовою для входу в еру AGI, доступна, стабільна та недорога обчислювальна потужність є основою історичних AI-додатків. Наприклад, Sora ще потребує кілька місяців, щоб стати доступною для публіки, крім проблем із безпекою, також необхідно оптимізувати обчислювальну потужність, необхідну для висновків. Провідні хмарні постачальники мають можливість інвестувати великі кошти для підтримки конкурентоспроможності, але це не може представляти весь ринковий попит, численні малі та середні підприємства більше потребують високоефективної обчислювальної потужності.

Розділімо витрати на обчислювальну потужність: крім приблизно 10% витрат на електроенергію, решта майже повністю складає інвестиції у фіксовані активи, включаючи GPU, мережеве обладнання, охолодження тощо. Щодо GPU, TSMC розширює потужності CoWoS, необхідні для AI, і очікує, що до кінця року місячна потужність досягне майже 40 тисяч, що на понад 150% більше, ніж загальна потужність 2023 року. Щодо мережевого обладнання, GB200 від NVIDIA використовує короткі великомасштабні мідні кабелі, що свідчить про те, що компанія прагне не лише до високої продуктивності, але й до контролю витрат клієнтів. Тим часом, виробники оптичних модулів активно просувають такі рішення, як LPO, які мають високу вартість і ефективність. Щодо охолодження, з підвищенням щільності потужності в одному шафі, коли вона перевищує певний критичний рівень, рідинне охолодження стане більш ефективним порівняно з повітряним охолодженням.