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AI算力需求:远没有见顶【华泰计算机]
戈壁淘金
只买龙头的老司机
2024-04-29 21:12:12

之前空头对AI算力需求的担心是,“如果今年 GPT 5能力不行,是不是大厂对AI算力的需求就没有了?”

这个跟去年“如果2024年AI爆款应用不出来,是不是大厂在2025年对AI算力投入就没那么多了?”

我们观点:AI算力需求,是未来3-5年需求周期的开始,远没有见顶!

1、美国大厂对AI的投入,不是以市场认为的“有没有爆款应用,有没有收入”,来决定是否投入。AI是全球未来5-10年的技术周期,AI已经大规模应用在几个大厂业务中。

2、市场低估了目前【推理]对AI算力需求的比例,之前黄仁勋提到,目前Nvidia下游需求中[40%]用在了推理,这个比例并不夸张(背景:#训练对算力需求可能有周期波动,但#推理的算力需求没有周期波动,需求上去之后就不会掉下来,参考云对算力需求,#本周一电话会议讲过)。强调推理占比高的意义在于,目前我们看到的AI算力需求:【不是周期波动,而是周期向上],目前还看不到顶。因为推理的需求上去之后,不会下降。

3、美国大厂对AI大模型的应用超过A股市场预期。2018年谷歌已经把Bert模型用在了搜索,24Q1
Meta提到目前广告推送中30%以上使用了大模型驱动。这都是表面,背后的意义非常重要:大模型出来之后,基于大模型的算法架构,会对传统算法架构进行替代,带来的效果是:GPU对 CPU的替代。目前全球2500亿美金以上的资本开支,2023年,GPU:CPU=2:8,未来将倒过来: GPU:CPU=8:2,甚至9:1。AI算力的空间还很大。

#以上讲的如果大家觉得有点疑惑,欢迎交流!这几点在我们每天的电话会议中,都多次提到。#特别是本周一复盘【云时代,美国大厂Capex资本开支复盘]中提到。
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    推理在pc上(无需显卡)就能完成,最新的llama3也可以,开源社区玩这个很溜。显卡速度快,又贵又不方便,从成本和应用来说,pc更有想象力。
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