La demanda de Potencia computacional sigue subiendo en la era de la IA, y la Potencia computacional de alto costo-beneficio se ha convertido en el foco de seguir.
Recientemente, los informes financieros de varias grandes empresas tecnológicas muestran que la IA se está convirtiendo en un nuevo motor de crecimiento de rendimiento. Los ingresos por servicios en la nube de empresas como Microsoft y Google están aumentando rápidamente, y la rentabilidad general sigue mejorando; la IA está impulsando un rápido crecimiento en publicidad, búsqueda y otros negocios. La "carrera armamentista" de potencia computacional entre los principales proveedores de nube sigue intensificándose, y es difícil ver una desaceleración en el gasto de capital a corto plazo.
El mercado espera ver más aplicaciones de IA "conectadas a la realidad" que realmente puedan aumentar la productividad o brindar comodidad en la vida. Este año hemos sido testigos del impresionante rendimiento de OpenAI Sora y del surgimiento del modelo nacional Kimi, y en el futuro se espera que veamos actualizaciones continuas de GPT, Gemini, entre otros, así como la entrada de modelos grandes en PC, teléfonos móviles y otros dispositivos. Sin embargo, el camino hacia la AGI aún es muy largo, y puede que se necesite un tiempo considerable para incubar aplicaciones de IA que realmente cambien la sociedad.
Actualmente se debe seguir "Potencia computacional de alto rendimiento y bajo costo". Al mirar hacia atrás en la era 4G y 5G, la disminución del costo del tráfico móvil trajo la era dorada de las aplicaciones móviles. De manera similar, la disminución del costo de la potencia computacional por unidad será una condición necesaria para entrar en la era de la AGI. Potencia computacional de IA barata, accesible y estable es la base para el nacimiento de aplicaciones de IA históricas. Aparte de que la electricidad representa el 10% del costo operativo, el costo de la potencia computacional consiste principalmente en inversiones en activos fijos, incluidos GPU, equipos de red, refrigeración, etc.
En términos de GPU, TSMC está expandiendo significativamente la capacidad de empaquetado CoWoS necesaria para los chips de IA. En cuanto a equipos de red, el GB200 de Nvidia utiliza en gran medida cables de cobre, lo que refleja el control de costos, y los fabricantes de módulos ópticos también están promoviendo soluciones de alto costo-beneficio como LPO. En la parte de refrigeración, con el aumento de la densidad de potencia de los armarios, se espera que la refrigeración líquida supere en costo-beneficio a la refrigeración por aire. En el futuro, la potencia computacional de alto costo-beneficio será un motor clave para el desarrollo de la IA.
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NFTDreamer
· 08-02 22:04
Potencia computacional卷起来惹
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DAOTruant
· 08-02 22:04
Vender vender vender, ¿AI quiere vender tarjetas gráficas otra vez?
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LiquidityWitch
· 08-02 22:04
Fideos fritos con AI y mineral de cabecera
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VirtualRichDream
· 08-02 22:03
Comprar potencia computacional para acumular, el próximo Maotai.
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ResearchChadButBroke
· 08-02 22:00
Los gigantes envidiosos están locos por aprovechar la potencia computacional...
La era de la IA ha llegado, la potencia computacional de alto costo-beneficio se convierte en la competencia central.
La demanda de Potencia computacional sigue subiendo en la era de la IA, y la Potencia computacional de alto costo-beneficio se ha convertido en el foco de seguir.
Recientemente, los informes financieros de varias grandes empresas tecnológicas muestran que la IA se está convirtiendo en un nuevo motor de crecimiento de rendimiento. Los ingresos por servicios en la nube de empresas como Microsoft y Google están aumentando rápidamente, y la rentabilidad general sigue mejorando; la IA está impulsando un rápido crecimiento en publicidad, búsqueda y otros negocios. La "carrera armamentista" de potencia computacional entre los principales proveedores de nube sigue intensificándose, y es difícil ver una desaceleración en el gasto de capital a corto plazo.
El mercado espera ver más aplicaciones de IA "conectadas a la realidad" que realmente puedan aumentar la productividad o brindar comodidad en la vida. Este año hemos sido testigos del impresionante rendimiento de OpenAI Sora y del surgimiento del modelo nacional Kimi, y en el futuro se espera que veamos actualizaciones continuas de GPT, Gemini, entre otros, así como la entrada de modelos grandes en PC, teléfonos móviles y otros dispositivos. Sin embargo, el camino hacia la AGI aún es muy largo, y puede que se necesite un tiempo considerable para incubar aplicaciones de IA que realmente cambien la sociedad.
Actualmente se debe seguir "Potencia computacional de alto rendimiento y bajo costo". Al mirar hacia atrás en la era 4G y 5G, la disminución del costo del tráfico móvil trajo la era dorada de las aplicaciones móviles. De manera similar, la disminución del costo de la potencia computacional por unidad será una condición necesaria para entrar en la era de la AGI. Potencia computacional de IA barata, accesible y estable es la base para el nacimiento de aplicaciones de IA históricas. Aparte de que la electricidad representa el 10% del costo operativo, el costo de la potencia computacional consiste principalmente en inversiones en activos fijos, incluidos GPU, equipos de red, refrigeración, etc.
En términos de GPU, TSMC está expandiendo significativamente la capacidad de empaquetado CoWoS necesaria para los chips de IA. En cuanto a equipos de red, el GB200 de Nvidia utiliza en gran medida cables de cobre, lo que refleja el control de costos, y los fabricantes de módulos ópticos también están promoviendo soluciones de alto costo-beneficio como LPO. En la parte de refrigeración, con el aumento de la densidad de potencia de los armarios, se espera que la refrigeración líquida supere en costo-beneficio a la refrigeración por aire. En el futuro, la potencia computacional de alto costo-beneficio será un motor clave para el desarrollo de la IA.