巴克莱：LLM计算需求远超预期 AI芯片支出浪潮尚未见顶

巴克莱表示，人工智能(AI)芯片支出必(bì)须增加，才能(néng)满足模型开发(fā)商(shāng)的最低预期。

巴(bā)克莱分(fēn)析师(shī)Tom O'Malley表示，自英伟达(dá)(NVDA.US)8月底发(fā)布财报以来(lái)，人工智能芯片股的抛售已经在(zài)整个人工智能生态系(xì)统中引起(qǐ)了反响，人们越来越质疑人工智能芯片支出浪潮(cháo)“是(shì)否(fǒu)正在接近顶峰(fēng)”。分析(xī)师认为，这种观点没(méi)有适当地考虑到未来的计算需求。

分析师补充说，至少有9个独立(lì)的组织开发尖端的、参(cān)数数(shù)量庞大的(de)大型语言模型(LLM)。由于多种(zhǒng)原因(投资回报、资金、训(xùn)练数据限制、路线图问题等(děng))，这(zhè)些公司中的大多数都无法保证会继续推进模型开发的下(xià)一轮(lún)迭代。不(bù)过，仅仅几(jǐ)次模型迭代就需要令人(rén)难以置信的大量计(jì)算。

这一需(xū)求远远超过了行业目前的(de)预期，分析师认为以(yǐ)下(xià)三个因素是他(tā)们覆盖股(gǔ)票的关键。

首先，需要逐步实现预计的产能。分
析师估计，到2027年，仅为三个参数(shù)约为50T的前沿模型提供动力所需的计算资源，就需(xū)要(yào)近2000万(wàn)块芯片进行训练。需求(qiú)量大的一个主要原因是，新模型计算需求的增长速度预(yù)计(jì)将远
高于目前的预期。

其次，商家和消费者有办(bàn)法实现双赢。分析师认为，在人工(gōng)智能加(jiā)速器方面，应该采取双管齐下的方法，英
伟达和(hé)AMD(AMD.US)的商业解决方案更适合于训(xùn)练和推理前沿模型，而超大规模定制芯片将用于数据中心内更专业(yè)的工(gōng)作负载。

分析师补充说，他(tā)们看到(dào)这(zhè)种情况总体上如(rú)预期的那样(yàng)发展，除了少数例外，如苹果(AAPL.US)使用TPU。他们继续预计(jì)，这种市场分化将在未(wèi)来发挥作(zuò)用。

第三，推理市场将十分强劲。O'Malley表(biǎo)示，英伟达(dá)最(zuì)近声称其(qí)约(yuē)40%的芯片用于推理，再加上其他加速器提供商(sh巴克莱：LLM计算需求远超预期 AI芯片支出浪潮尚未见顶āng)重新关注推理市场，为(wèi)这个新兴市场(chǎng)的发展提(tí)供了支撑。<巴克莱：LLM计算需求远超预期 AI芯片支出浪潮尚未见顶/p>

推(tuī)理将(jiāng)成为目前正在开(kāi)发的前(qián)沿模型货币化的主要渠道。分析师表示，投入(rù)更多资源以降低推理成(chéng)本，将有助于提高开发(fā)模型的投资回报率。

责任编辑：郭(guō)明煜

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