Расширение вычислительной мощности и стремление к высокой стоимости в эпоху ИИ

Крупные технологические компании продолжают увеличивать свои инвестиции в ИИ. Последние финансовые отчеты компаний, таких как Microsoft и Google, показывают, что доходы и рентабельность облачного бизнеса постоянно растут, ИИ становится новой точкой роста доходов. "Гонка вооружений" вычислительной мощности среди ведущих облачных провайдеров идет полным ходом, и в краткосрочной перспективе сокращения капитальных затрат не ожидается. Ожидается, что баланс спроса и предложения на вычислительную мощность ИИ может быть достигнут только около 2030 года.

Тем временем, рынок также ожидает увидеть больше "практических" AI-приложений, которые могут принести пользователям реальное повышение производительности или удобство в жизни. В этом году уже появились яркие продукты, такие как OpenAI Sora и отечественная модель Kimi, в будущем можно ожидать продолжения обновлений крупных моделей, таких как GPT и Gemini, а также больше приложений AI на стороне клиента. Однако путь к AGI все еще долог, и настоящие AI-приложения, которые изменят человеческое общество, могут потребовать длительного времени для инкубации.

В настоящее время отрасль должна больше сосредоточиться на том, как предоставить "высококачественную вычислительную мощность по разумной цене". Судя по историческому опыту, снижение стоимости единицы вычислительной мощности является необходимым условием для развития ИИ. Дешевая, доступная и стабильная вычислительная мощность ИИ является основой для появления значительных ИИ-приложений. Например, в случае с Sora, его публичный релиз все еще требует нескольких месяцев, одной из важных причин является необходимость постоянной оптимизации вычислительной мощности для вывода.

Чтобы снизить стоимость вычислительной мощности, отрасль предпринимает шаги в нескольких направлениях: в области производственных мощностей GPU, TSMC значительно расширяет мощность упаковки CoWoS, необходимую для AI-чипов; в области сетевого оборудования новая поколение AI-чипов от NVIDIA использует медные кабели для контроля затрат, производители оптических модулей также продвигают такие высокоэффективные решения, как LPO; в области охлаждения, с увеличением плотности мощности на один шкаф, преимущества жидкостного охлаждения будут постепенно проявляться.

В целом, хотя ведущие облачные компании способны продолжать масштабные инвестиции, более широкий рыночный спрос заключается в высокоэффективной вычислительной мощности ИИ. В будущем, как снизить стоимость вычислительной мощности на единицу при обеспечении производительности, станет ключом к развитию ИИ. Это требует совместных усилий в нескольких аспектах, таких как чипы, сети, охлаждение и другие, чтобы создать более эффективную инфраструктуру ИИ и обеспечить надежную поддержку для инноваций в приложениях ИИ.