Розширення обчислювальної потужності та прагнення до високої вартості в епоху ШІ

Великі технологічні компанії продовжують збільшувати інвестиції в ШІ. Останні фінансові звіти таких компаній, як Microsoft і Google, показують, що доходи та рентабельність хмарного бізнесу постійно зростають, і ШІ стає новою точкою зростання прибутків. "Гонка озброєнь" обчислювальної потужності цих провідних постачальників хмарних послуг іде повним ходом, і в короткостроковій перспективі витрати капіталу навряд чи зменшаться. В галузі очікують, що баланс попиту та пропозиції обчислювальної потужності для ШІ може бути досягнуто лише приблизно до 2030 року.

Водночас ринок також очікує побачити більше "приземлених" AI-додатків, які можуть принести користувачам реальне підвищення продуктивності або зручності в житті. Цього року вже з’явилися такі яскраві продукти, як OpenAI Sora, вітчизняна велика модель Kimi тощо, а в майбутньому очікується продовження оновлень великих моделей, таких як GPT, Gemini, а також більше AI-додатків на кінцевих пристроях. Проте шлях до AGI все ще довгий, і справжні AI-додатки, які змінять людське суспільство, можуть потребувати ще тривалого часу для дозрівання.

Наразі в галузі слід більше зосередитися на тому, як забезпечити "високоякісні обчислювальні потужності". З історичного досвіду видно, що зниження вартості одиниці обчислювальної потужності є необхідною умовою для розвитку ШІ. Доступні, дешеві та стабільні обчислювальні потужності для ШІ є основою для виникнення значних додатків ШІ. Наприклад, у випадку з Sora, її публічний реліз ще потребує кілька місяців, і одна з важливих причин цього - необхідність постійної оптимізації обчислювальної потужності для інтерпретації.

Щоб знизити обчислювальну потужність витрат, галузь працює над кількома напрямками: у сфері виробництва GPU, TSMC суттєво розширює потужності упаковки CoWoS, необхідні для AI-чіпів; у сфері мережевого обладнання нове покоління AI-чіпів від NVIDIA використовує мідні кабелі для контролю витрат, а виробники оптичних модулів також просувають рішення з високою вартістю і якістю, такі як LPO; у сфері охолодження, з підвищенням щільності потужності в одному шафі, переваги рідинного охолодження поступово стануть очевидними.

В цілому, хоча провідні хмарні постачальники мають можливості для продовження масових інвестицій, більш широкий ринковий попит полягає в економічно вигідній AI обчислювальній потужності. У майбутньому, як зберегти продуктивність при зниженні вартості одиниці обчислювальної потужності, стане ключем до розвитку AI. Це потребує спільних зусиль на кількох етапах, таких як чіпи, мережі, охолодження тощо, для створення більш економічно вигідної AI інфраструктури, що забезпечить надійну підтримку для інновацій у застосуванні AI.