ai基建需求沒有減速的跡象：個股新聞
New Street Research指出，ai芯片基建支出愈多，可望帶來更佳的運算效能模型，目前尚未出現減速的跡象。
這就像是自我持續的系統。
「OpenAI顯示了模型大小對推論成本的巨大壓力」，由Pierre Ferragu領導的New Street Research的分析師在行業報告中說。
「隨著模型的成熟，推論成本會急劇下降，但下一代模型的成本將大幅上升（這只會因引入推理功能而更糟）」，他補充道。
這個循環對於為AI提供電力的硬件供應企業來說，保證了高需求和銷售，但是否值得應對不斷增加的下一級模型成本的疑問。
「生成性ai是一项成本非常高的业务（最新模型）」，弗拉格指出。「这与成本为零的软件完全相反。尽管我们无法预测其未来发展，但它将对价值链结构造成严重破坏。」
在AI硬件竞赛中，Meta Platforms（納斯達克：META）和特斯拉（TSLA）首席执行官埃隆·马斯克创立的创业公司xAI等公司一直在加大押注。上周，马斯克宣布推出搭载10万台H100 GPU的AI培训集群。他计划在未来几个月内将其扩大一倍。同样，Meta首席执行官马克·扎克伯格计划在年底前将35万台H100 GPU整合到公司的AI项目中。
「随着AI经济学在供给和需求两方面的深入理解，我们看到当前支出水平的可持续性以及进一步增长的潜力有了强有力的理由」，弗拉格表示。「这并不意味着没有停顿或修正，但它意味着我们还没有看到自己处于不可持续泡沫的顶峰。这还远远不够。」
NVIDIA目前在为不断演变的一系列AI模型提供所需处理器方面取得领先地位的竞争。主要原因是NVIDIA最新GPU的全栈和系统级可扩展性集成能力。这使得在更大的领域内实现更大的芯片间带宽互连成为可能。
据New Street Research称，这使NVIDIA在竞争对手AMD（納斯達克：AMD）之上具有优势。
「尽管该架构缺乏通用性和可扩展性，但在非常有限的用例集中，通过牺牲深入的优化努力，可能依然具有竞争力，但不会使AMD被夺去资格」，弗拉格补充道。
然而，AMD已经意识到这一点，并致力于挑战NVIDIA。这也是AMD最近收购ZT系统的原因之一。
詳細情報包括Advanced Micro Devices、博通公司等
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Kimihiko 樓主 : 提到減速的跡象和評論的是，貝萊德和摩根大通這兩家買方。
コレ君 : 現狀還有種剛開始奔跑的感覺。NVIDIA，還有很長的路要走呢。。。