Конкурс вычислительной мощности в эпоху искусственного интеллекта

Крупные технологические компании активно стремятся к мечте об искусственном интеллекте. Последние финансовые отчеты таких компаний, как Microsoft, Google и Meta, показывают, что ИИ способствует быстрому росту бизнеса в области облачных вычислений, рекламы и других секторов. Эти гиганты массово инвестируют в инфраструктуру вычислительной мощности, и в краткосрочной перспективе замедления капитальных расходов не ожидается. Как говорит поставщик вычислительных мощностей CoreWeave, баланс спроса и предложения на вычислительные мощности для ИИ может быть достигнут только к 2030 году.

Отрасль ожидает увидеть больше "приземленных" AI-приложений, которые смогут реально повысить производительность или принести удобство в жизни. В этом году мы уже стали свидетелями впечатляющих результатов Sora от OpenAI и отечественной модели Kimi, в будущем также ожидаются продолжения обновлений моделей GPT, Gemini и применения больших моделей на ПК, мобильных устройствах и других терминалах. Путь к универсальному искусственному интеллекту извилист, и может потребоваться еще много времени, чтобы вырастить поистине меняющие общество AI-приложения.

В настоящее время следует обратить внимание на "высокую стоимость вычислительной мощности". Вспоминая эпоху 4G и 5G, снижение стоимости мобильного трафика привело к процветанию мобильных приложений. Аналогично, снижение стоимости вычислительной мощности на единицу будет необходимым условием для вступления человечества в эпоху AGI. Дешевая, доступная и стабильная вычислительная мощность AI является основой для появления революционных AI-приложений. Например, Sora, его публичный запуск потребует еще несколько месяцев, одной из важных причин этого является необходимость постоянной оптимизации вычислительной мощности, необходимой для вывода.

С точки зрения стоимости вычислительной мощности, кроме примерно 10% затрат на электроэнергию, остальные почти полностью составляют инвестиции в основные средства, включая GPU, сетевое оборудование, охлаждение и так далее. В области GPU TSMC расширяет производственные мощности по упаковке чипов ИИ; в области сетевого оборудования новые продукты от NVIDIA массово используют медные кабели, что обеспечивает баланс между производительностью и стоимостью; в области охлаждения, с увеличением плотности мощности на один шкаф, эффективность жидкостного охлаждения превысит таковую воздушного охлаждения.

В будущем, стоимость вычислительной мощности, вероятно, будет продолжать снижаться, что создаст условия для масштабного внедрения AI-приложений. Хотя крупные компании имеют возможность осуществлять крупные инвестиции, малым и средним предприятиям больше нужны услуги вычислительной мощности с высоким соотношением цены и качества. В целом, эпоха AI находится на начальном этапе, и всем сторонам необходимо продолжать инвестировать и исследовать, чтобы продвигать развитие и применение этой разрушительной технологии.