AI半導體生態系統的未來走向
隨著對人工智能（AI）進步所需的計算能力需求激增，AI半導體生態系統的發展軌跡正處於一個不斷演變的階段。
據巴克萊分析師指出，隨著全球對AI驅動解決方案（特別是大型語言模型）的需求持續超過現有晶片的供應和性能，該行業正處於一個關鍵的轉折點。
在像NVIDIA（NASDAQ:NVDA）這樣的AI晶片公司發佈財報後，市場對其股票的拋售引發了對市場是否已達頂峰的擔憂。
然而，巴克萊認為，該行業的未來仍然充滿增長潛力，因為AI模型對計算需求持續增加。
巴克萊指出，AI半導體生態系統正處於起步階段，這一階段的特點是供應嚴重不足。
預測顯示，用於訓練下一代大型語言模型（LLM）的計算資源需求非常龐大，有些模型的參數多達50萬億。
該券商估計，到2027年，僅僅是訓練這些模型就需要近2000萬顆晶片。這一數字突顯了AI計算需求增長速度遠超現有晶片技術，即使AI加速器的性能有所提升。
當觀察GPT-5等模型的訓練需求時，AI計算需求與晶片供應之間的差距變得更加明顯。GPT-5需要的計算能力比GPT-4增加了46倍，而在同一時期，像NVIDIA下一代Blackwell晶片的性能提升僅為七倍。
這一問題更加複雜的是有限的晶片生產能力，例如台積電（NYSE:TSM）的生產能力預計到2025年僅能生產約1150萬顆Blackwell晶片。
此外，推理晶片的需求預測也增加了複雜性。推理是AI模型在訓練後生成輸出的階段，這一階段將消耗AI計算生態系統中的大量資源。
巴克萊指出，推理可能佔據AI晶片市場的約40%，正如NVIDIA聲稱其大部分晶片被用於此目的。到2027年，訓練和推理所需的總晶片需求可能超過3000萬顆。
面對這些挑戰，巴克萊建議AI加速器市場採取雙軌策略，即商業和定製矽解決方案都能共存。
一方面，像NVIDIA和AMD（NASDAQ:AMD）這樣的公司有能力為大規模、前沿的AI模型訓練和推理提供晶片。另一方面，運營大規模數據中心的超大規模公司可能會繼續開發定製矽以應對更專門的AI工作負載。
這種雙軌策略將為市場提供靈活性，並支持大型LLM領域之外的各種用例。
推理預計將扮演越來越重要的角色，不僅是需求驅動力，也是潛在的收入來源。
新的推理優化方法，例如應用在OpenAI最新的“o1”模型中的強化學習，顯示了AI性能突破的潛力。
通過更好的資源分配和成本效益的推理策略，AI模型的投資回報率可能顯著提高，從而為訓練和推理基礎設施的持續投資提供動力。
編輯評論：
AI半導體市場的發展顯示出一個高需求和供應瓶頸並存的情況。這種情況下，市場可能會看到更多創新的解決方案和策略誕生，以應對不斷增長的需求和有限的供應。特別是雙軌策略的提出，展示了市場在應對不同需求和挑戰時的靈活性和創新能力。香港的科技和金融市場應該密切關注這些動態，因為這不僅影響全球科技產業，也可能對本地的科技投資和創新帶來深遠影響。
以上文章由特價GPT API根據網上資料所翻譯及撰寫，過程中沒有任何人類參與 🙂
