En la era de la IA, la Potencia computacional continúa con volúmenes de trading más altos, y la disminución del costo por unidad de Potencia computacional se convierte en clave.
Las grandes empresas de tecnología están aumentando constantemente su inversión en IA. Los últimos informes financieros de empresas como Microsoft, Google y Meta muestran que la IA está impulsando un rápido crecimiento en los negocios de computación en la nube, publicidad, entre otros. La "carrera armamentista" de potencia computacional entre los principales proveedores de la nube sigue intensificándose, y es poco probable que la desaceleración del gasto de capital ocurra en el corto plazo.
El mercado espera ver más aplicaciones de IA "conectadas a la realidad" que realmente puedan aumentar la productividad o facilitar la vida. Este año ya hemos visto resultados impresionantes como OpenAI Sora y el modelo Kimi de fabricación nacional; en el futuro, también se espera ver actualizaciones continuas de modelos grandes como GPT y Gemini, así como la aplicación de modelos grandes en dispositivos como PC y teléfonos móviles.
La disminución del costo de la potencia computacional por unidad será clave para el desarrollo de la IA. Al mirar hacia atrás en la era de internet móvil, la disminución del costo del tráfico trajo consigo la prosperidad de las aplicaciones móviles; de manera similar, una potencia computacional de IA barata, accesible y estable es la base para el surgimiento de aplicaciones de IA significativas.
Desde la perspectiva del costo de potencia computacional, aparte de que la electricidad representa alrededor del 10%, el resto son principalmente inversiones en activos fijos, que incluyen GPU, equipos de red y refrigeración, entre otros. En cuanto a GPU, TSMC está ampliando significativamente la capacidad de CoWoS; en el ámbito de equipos de red, los fabricantes de módulos ópticos están promoviendo soluciones de alto costo-beneficio como LPO; en términos de refrigeración, a medida que aumenta la densidad de potencia de los gabinetes individuales, la refrigeración líquida reemplazará gradualmente a la refrigeración por aire.
En los próximos años, la demanda de potencia computacional de IA seguirá creciendo. Los principales proveedores de la nube tienen la capacidad de realizar grandes inversiones continuas, pero el mercado más amplio necesita potencia computacional de alta relación calidad-precio. Reducir el costo unitario de la potencia computacional a través de la innovación tecnológica será clave para impulsar la adopción de aplicaciones de IA.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
14 me gusta
Recompensa
14
5
Compartir
Comentar
0/400
gas_fee_trauma
· hace13h
¡El mejor precio-rendimiento de todos los tiempos!
Ver originalesResponder0
PumpDoctrine
· 08-04 00:38
Con un costo bajo, todo se puede hablar.
Ver originalesResponder0
ShadowStaker
· 08-04 00:32
hmm otra carrera de brazos de computación... igual que la minería en 2017, para ser honesto
Ver originalesResponder0
AlphaLeaker
· 08-04 00:22
Potencia computacional quema dinero, los inversores minoristas no pueden jugar...
Ver originalesResponder0
MEVHunterBearish
· 08-04 00:19
sumar para hacer mercado a precios bajos, las ganancias continúan en caída, no debería haber lo que otros no tienen.
El aumento de la potencia computacional en la era de la IA hace que la relación calidad-precio sea un factor clave.
En la era de la IA, la Potencia computacional continúa con volúmenes de trading más altos, y la disminución del costo por unidad de Potencia computacional se convierte en clave.
Las grandes empresas de tecnología están aumentando constantemente su inversión en IA. Los últimos informes financieros de empresas como Microsoft, Google y Meta muestran que la IA está impulsando un rápido crecimiento en los negocios de computación en la nube, publicidad, entre otros. La "carrera armamentista" de potencia computacional entre los principales proveedores de la nube sigue intensificándose, y es poco probable que la desaceleración del gasto de capital ocurra en el corto plazo.
El mercado espera ver más aplicaciones de IA "conectadas a la realidad" que realmente puedan aumentar la productividad o facilitar la vida. Este año ya hemos visto resultados impresionantes como OpenAI Sora y el modelo Kimi de fabricación nacional; en el futuro, también se espera ver actualizaciones continuas de modelos grandes como GPT y Gemini, así como la aplicación de modelos grandes en dispositivos como PC y teléfonos móviles.
La disminución del costo de la potencia computacional por unidad será clave para el desarrollo de la IA. Al mirar hacia atrás en la era de internet móvil, la disminución del costo del tráfico trajo consigo la prosperidad de las aplicaciones móviles; de manera similar, una potencia computacional de IA barata, accesible y estable es la base para el surgimiento de aplicaciones de IA significativas.
Desde la perspectiva del costo de potencia computacional, aparte de que la electricidad representa alrededor del 10%, el resto son principalmente inversiones en activos fijos, que incluyen GPU, equipos de red y refrigeración, entre otros. En cuanto a GPU, TSMC está ampliando significativamente la capacidad de CoWoS; en el ámbito de equipos de red, los fabricantes de módulos ópticos están promoviendo soluciones de alto costo-beneficio como LPO; en términos de refrigeración, a medida que aumenta la densidad de potencia de los gabinetes individuales, la refrigeración líquida reemplazará gradualmente a la refrigeración por aire.
En los próximos años, la demanda de potencia computacional de IA seguirá creciendo. Los principales proveedores de la nube tienen la capacidad de realizar grandes inversiones continuas, pero el mercado más amplio necesita potencia computacional de alta relación calidad-precio. Reducir el costo unitario de la potencia computacional a través de la innovación tecnológica será clave para impulsar la adopción de aplicaciones de IA.