AI产业链全面发力 高性价比算力成关键

以下是改写后的文章正文:

大厂对AI的追求仍在继续。本周微软、谷歌、Meta发布财报,除Meta因下季度指引低于预期略受影响外,其他两家股价表现良好。之前强调的"收入-支出-再收入"正循环逻辑正在上演,微软和谷歌云收入增速和整体利润率持续提升,AI也推动广告、搜索等业务规模快速增长。同时,头部云厂商的算力竞赛正在激烈进行,短期内资本开支难以降速。在AI时代初期,头部厂商只有通过持续投入,才可能在激烈竞争中生存。据某算力服务商预测,AI算力供需平衡可能要到2030年。

市场期待看到更多"接地气"的AI应用,能真正提升生产力或便利生活学习。今年已见证OpenAI Sora的惊艳表现和国产大模型Kimi的崛起,未来还有望看到GPT、Gemini、Llama的持续更新,以及顶级厂商将大模型引入PC、手机等终端。通往AGI的道路曲折,可能还需较长时间才能开发出真正改变社会的AI应用。

当前应关注"高性价比算力"。回顾4G和5G时代,移动流量成本下降催生了移动APP的黄金时代。同理,单位算力成本下降是进入AGI时代的必要条件,便宜、易得、稳定的AI算力是历史级AI应用的基础。以Sora为例,其尚需数月才能向公众开放,除安全问题外,还需优化推理所需算力。头部云厂商有实力大规模投资以保持竞争力,但无法代表整个市场需求,广大中小企业更需高性价比算力。

将算力成本拆解,除约10%的电力运营成本外,其余几乎都是固定资产投资,包括GPU、网络设备、散热等。GPU方面,台积电正扩张AI算力所需的CoWoS产能,预计年底每月产能将近4万,较2023年总产能提升超150%。网络设备方面,英伟达GB200采用短距离大规模铜缆连接,表明不仅追求高性能,也考虑客户成本控制。同时,光模块厂商积极推动LPO等高性价比光连接方案。散热方面,随单机柜功率密度提高,当超过某临界值时,液冷性价比将超过风冷。