A competição pelo poder de computação na era da IA continua a aquecer, e a redução do custo por unidade de poder de computação torna-se crucial

As empresas de tecnologia de grande escala continuam a aumentar os investimentos em IA. Os últimos relatórios financeiros de gigantes da nuvem como Microsoft e Google mostram que a IA está a impulsionar rapidamente a receita dos negócios de nuvem e a margem de lucro geral. A "corrida armamentista" de poder de computação entre os principais fornecedores de nuvem está em plena expansão, e é difícil prever uma desaceleração nos gastos de capital a curto prazo. O setor espera que o equilíbrio entre a oferta e a demanda de poder de computação para IA possa ser alcançado apenas em 2030.

O mercado espera ver mais aplicações de IA "práticas". O modelo de geração de vídeo Sora da OpenAI e o modelo nacional Kimi são impressionantes, e modelos principais como GPT e Gemini continuarão a ser atualizados no futuro. No entanto, as aplicações de IA que realmente mudarão a sociedade humana podem ainda precisar de um longo tempo para se desenvolver.

Atualmente, devemos prestar atenção a "Poder de computação de alto custo-benefício". Revisando a era da internet móvel, a redução dos custos de tráfego trouxe a prosperidade dos aplicativos. Da mesma forma, a diminuição do custo do poder de computação de IA por unidade será uma condição necessária para entrar na era da AGI. Poder de computação de IA barato, acessível e estável é a base para o surgimento de aplicações de IA históricas.

Do ponto de vista do hardware, a TSMC está expandindo significativamente a capacidade de embalagem de chips de IA; o novo produto da NVIDIA, o GB200, utiliza interconexão de cabos de cobre para controlar custos; os fabricantes de módulos ópticos estão promovendo soluções de alto custo-benefício como LPO; as soluções de refrigeração líquida também estão melhorando em custo-benefício. No futuro, o poder de computação de alto custo-benefício se tornará um motor chave para o desenvolvimento da IA.