Les grandes entreprises d'IA poursuivent leur rêve sans relâche, la demande de puissance de calcul continue d'augmenter.
Les rapports financiers des géants technologiques tels que Microsoft, Google et Meta sont progressivement publiés, et les performances des activités d'IA sont remarquables. La "course à l'armement" en matière de puissance de calcul des principaux fournisseurs de cloud est en plein essor, et il est presque impossible de voir une réduction des dépenses en capital à court terme. Au début de l'ère de l'IA, les principaux acteurs doivent continuer à investir pour survivre dans une concurrence féroce. Le marché attend de voir plus d'applications d'IA "ancrées dans la réalité" qui peuvent réellement améliorer la productivité ou apporter des commodités dans la vie quotidienne.
Il convient actuellement de se concentrer sur "Puissance de calcul à bon rapport qualité-prix". La baisse du coût de la puissance de calcul par unité sera une condition nécessaire pour que l'humanité entre dans l'ère de l'AGI. Une puissance de calcul AI bon marché, facilement accessible et stable est la base de la naissance d'applications AI historiques. Les grands fournisseurs de cloud ont la capacité d'investir massivement, mais de nombreuses petites et moyennes entreprises ont encore plus besoin de Puissance de calcul à bon rapport qualité-prix.
En termes de coût de puissance de calcul, à part l'électricité qui représente 10 % des coûts d'exploitation, le reste est presque entièrement constitué d'investissements en actifs fixes, y compris les GPU, les équipements réseau, le refroidissement, etc. Concernant les GPU, TSMC est en train d'étendre la capacité de production CoWoS nécessaire pour la puissance de calcul AI ; en ce qui concerne les équipements réseau, le GB200 de NVIDIA utilise des câbles en cuivre à courte distance, combinant performance et coût ; pour le refroidissement, avec l'augmentation de la densité de puissance par unité de rack, le refroidissement liquide va devenir plus rentable que le refroidissement par air. Dans l'avenir, la puissance de calcul à haut rapport qualité-prix deviendra un axe majeur de développement pour l'industrie.
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SigmaValidator
· 07-11 08:45
C'est vraiment intense maintenant...
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fork_in_the_road
· 07-11 08:31
Il semble que dépenser de l'argent soit toujours plus important que l'argent lui-même.
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LiquidityOracle
· 07-11 08:26
Avoir de l'argent signifie-t-il pouvoir tout faire ?
Les géants de l'IA intensifient la course pour la puissance de calcul, le rapport qualité-prix devient le nouveau point focal de l'industrie.
Les grandes entreprises d'IA poursuivent leur rêve sans relâche, la demande de puissance de calcul continue d'augmenter.
Les rapports financiers des géants technologiques tels que Microsoft, Google et Meta sont progressivement publiés, et les performances des activités d'IA sont remarquables. La "course à l'armement" en matière de puissance de calcul des principaux fournisseurs de cloud est en plein essor, et il est presque impossible de voir une réduction des dépenses en capital à court terme. Au début de l'ère de l'IA, les principaux acteurs doivent continuer à investir pour survivre dans une concurrence féroce. Le marché attend de voir plus d'applications d'IA "ancrées dans la réalité" qui peuvent réellement améliorer la productivité ou apporter des commodités dans la vie quotidienne.
Il convient actuellement de se concentrer sur "Puissance de calcul à bon rapport qualité-prix". La baisse du coût de la puissance de calcul par unité sera une condition nécessaire pour que l'humanité entre dans l'ère de l'AGI. Une puissance de calcul AI bon marché, facilement accessible et stable est la base de la naissance d'applications AI historiques. Les grands fournisseurs de cloud ont la capacité d'investir massivement, mais de nombreuses petites et moyennes entreprises ont encore plus besoin de Puissance de calcul à bon rapport qualité-prix.
En termes de coût de puissance de calcul, à part l'électricité qui représente 10 % des coûts d'exploitation, le reste est presque entièrement constitué d'investissements en actifs fixes, y compris les GPU, les équipements réseau, le refroidissement, etc. Concernant les GPU, TSMC est en train d'étendre la capacité de production CoWoS nécessaire pour la puissance de calcul AI ; en ce qui concerne les équipements réseau, le GB200 de NVIDIA utilise des câbles en cuivre à courte distance, combinant performance et coût ; pour le refroidissement, avec l'augmentation de la densité de puissance par unité de rack, le refroidissement liquide va devenir plus rentable que le refroidissement par air. Dans l'avenir, la puissance de calcul à haut rapport qualité-prix deviendra un axe majeur de développement pour l'industrie.