人工智能時代下的算力競賽

大型科技公司正在全力追逐人工智能的夢想。微軟、谷歌和Meta等公司最新財報顯示,AI正推動雲計算、廣告等業務快速增長。這些巨頭正在大規模投資算力基礎設施,短期內資本支出難見降速。正如算力服務商CoreWeave所言,AI算力供需平衡點可能要到2030年才能實現。

業界期待看到更多"接地氣"的AI應用,能切實提升生產力或帶來生活便利。今年已經見證了OpenAI的Sora和國產大模型Kimi的驚豔表現,未來還有望看到GPT、Gemini等模型的持續更新,以及大模型在PC、手機等終端的應用。通向通用人工智能的道路是曲折的,可能還需要較長時間才能孵化出真正改變社會的AI應用。

目前更應關注"高性價比算力"。回顧4G和5G時代,移動流量成本下降催生了移動APP的繁榮。同理,單位算力成本下降將是人類步入AGI時代的必要條件。便宜、易得、穩定的AI算力,是孕育革命性AI應用的基礎。以Sora爲例,其公開還需數月,一個重要原因就是需要不斷優化推理所需算力。

從算力成本來看,除約10%的電力成本外,其餘幾乎都是固定資產投資,包括GPU、網路設備、散熱等。GPU方面,臺積電正擴大AI芯片封裝產能;網路設備方面,英偉達新品GB200大量採用銅纜,兼顧性能和成本;散熱方面,隨着單機櫃功率密度提高,液冷方案性價比將超過風冷。

未來,算力成本有望持續下降,這將爲AI應用的大規模落地創造條件。雖然巨頭有實力進行巨額投資,但中小企業更需要高性價比的算力服務。總的來說,AI時代正處於起步階段,各方仍需不斷投入和探索,以推動這一顛覆性技術的發展與應用。