Báo cáo xu hướng và toàn cảnh sức mạnh điện toán AIGC đã được phát hành! Một bài viết diễn giải thành phần sức mạnh tính toán của AIGC, chuỗi ngành và năm nhận định xu hướng mới
Sức mạnh tính toán AI chưa bao giờ bắt mắt hơn bây giờ.
Kể từ khi xuất hiện trào lưu mô hình lớn, số lượng và quy mô của mô hình lớn đã tăng chóng mặt chỉ trong vài tháng.
Các mô hình lớn hàng chục tỷ hàng trăm tỷ đã tăng vọt lên hàng chục và mô hình lớn tham số nghìn tỷ đã chính thức ra đời.
Dưới những thay đổi lớn như vậy, nhu cầu về sức mạnh tính toán cho thấy những thay đổi mạnh mẽ.
Các công ty cấp mô hình đang giành lấy các dịch vụ sức mạnh điện toán bằng mọi giá. Giá trị thị trường của Nvidia đã từng vượt quá một nghìn tỷ đô la Mỹ và thị trường điện toán đám mây đang được định hình lại với tốc độ chóng mặt...
Không còn nghi ngờ gì nữa, sức mạnh tính toán là năng lượng cơ bản giống như thủy điện và dầu mỏ đối với sự phát triển của ngành AIGC.
Sau khúc dạo đầu của kỷ nguyên AIGC, việc hiểu rõ ngành công nghiệp điện toán như thế nào là đặc biệt quan trọng.
Doanh nghiệp cần loại sức mạnh tính toán nào? Những thay đổi nào sẽ xảy ra với ngành điện toán do sự trỗi dậy của AIGC? Thành phần hiện tại của thị trường điện toán là gì?
"Báo cáo xu hướng và toàn cảnh sức mạnh điện toán AIGC" ở đây để giúp bạn hiểu những vấn đề này.
Trong báo cáo, nhóm chuyên gia tư duy qubit đã phân tích một cách có hệ thống thành phần của sức mạnh điện toán AIGC và chuỗi công nghiệp, đồng thời chỉ ra năm xu hướng mới của sức mạnh điện toán AIGC** và dự báo phát triển của ba giai đoạn .
Ý tưởng cốt lõi bao gồm:
Được thúc đẩy bởi AIGC, các chip cạnh tranh về hiệu suất cao và sức mạnh tính toán lớn, đồng thời giới thiệu một kiến trúc điện toán mới;
Máy chủ AI mọc lên đột ngột, đường cong tiền thưởng được đào tạo trước rồi mới suy luận;
MaaS định hình lại mô hình dịch vụ đám mây, vòng lặp khép kín của mô hình kinh doanh AIGC;
Máy tất cả trong một mô hình AI đã sẵn sàng ra mắt và ngành công nghiệp truyền thống đã "ra lò";
Trung tâm Điện toán Thông minh hỗ trợ hoạt động của AIGC và mô hình cho thuê điện toán đã trở thành một giải pháp mới;
……
Hãy xem xét từng chi tiết một.
Tăng trưởng kinh doanh của các nhà sản xuất máy chủ trong nước vượt quá 30%
Từ việc phân tích hiện trạng ngành, cơ quan chính của ngành chủ yếu bao gồm:
Chip
Máy chủ AI (cụm)
điện toán đám mây
Lớp chip: AIGC hai tuyến cung cấp sức mạnh tính toán
Trong lĩnh vực chip điện toán, hiện có hai lộ trình chính trong ngành để đáp ứng nhu cầu về sức mạnh tính toán của ngành AIGC.
Một là lộ trình GPU do Nvidia đại diện, được gọi là chip phổ quát.
Cái còn lại là tuyến ASIC do Huawei và Cambrian đại diện, được gọi là tuyến chip đặc biệt.
Hiện tại, hai tuyến đường này quy tụ nhiều kiểu người chơi khác nhau và các tác vụ tính toán mà họ đảm nhận cũng khác nhau.
Theo lộ trình chip đa năng, nó có thể hoàn thành các tác vụ tính toán đa dạng và phù hợp với tính toán song song quy mô lớn.
Nghĩa là, chip đa năng (GPU) phù hợp hơn với sức mạnh tính toán hiện tại của AIGC.
Ưu điểm của tuyến đường dành riêng được phản ánh trong tỷ lệ hiệu quả năng lượng tốt hơn trong các tình huống cụ thể. Do các chip chuyên dụng được thiết kế để thực hiện các tác vụ chuyên dụng hoặc tùy chỉnh, nên chúng có thể đạt được tỷ lệ hiệu quả năng lượng và hiệu quả tính toán tốt hơn so với các chip đa năng trong các tình huống cụ thể**.
Chỉ vì chip chuyên dụng có thể giải phóng hiệu quả tính toán cao hơn trong các tình huống cụ thể, nó cũng đã trở thành lộ trình kỹ thuật được Internet và các nhà cung cấp đám mây khác lựa chọn khi phát triển chip của riêng họ.
Thông thường, các chip tự phát triển của các nhà sản xuất đám mây Internet chủ yếu phục vụ các sản phẩm của chính họ, nhấn mạnh vào việc giải phóng hiệu suất chip tối đa trong hệ sinh thái của riêng họ.
### Lớp máy chủ: tăng trưởng kinh doanh rõ ràng, chủ yếu dựa vào khách hàng Internet
Nhu cầu về điện toán hiệu suất cao của AIGC đã khiến máy chủ AI trở thành phân khúc phát triển nhanh nhất trong lĩnh vực máy chủ.
Đào tạo mô hình lớn, chẳng hạn như GPT-3, yêu cầu nhiều tài nguyên máy tính và bộ nhớ, đồng thời thường liên quan đến việc sử dụng hàng nghìn hoặc thậm chí hàng chục nghìn GPU để tăng tốc độ đào tạo.
Bởi vì những tính toán này có yêu cầu rất cao về hiệu năng của chip, nên cần có phần cứng và phần mềm chuyên dụng để hỗ trợ tính toán song song hàng loạt và truyền dữ liệu tốc độ cao.
Máy chủ AI là máy chủ được thiết kế đặc biệt để xử lý khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo, sử dụng bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng (chẳng hạn như GPU, TPU, v.v.), cũng như kết nối mạng tốc độ cao và bộ lưu trữ để cung cấp khả năng tính toán hiệu suất cao.
Ngược lại, CPU (máy chủ đa năng) thường không thể đáp ứng nhu cầu về sức mạnh tính toán cực cao của AIGC và khả năng tính toán, bộ nhớ và dung lượng lưu trữ của chúng thường thấp. Ngoài ra, CPU thường không có bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng để cung cấp khả năng tính toán tốc độ cao.
Do đó, việc đào tạo mô hình quy mô lớn cần dựa vào các cụm máy chủ AI để cung cấp dịch vụ điện toán.
Theo nghiên cứu của Qubit Think Tank, sau đợt bùng phát AIGC năm nay, các nhà sản xuất máy chủ trong nước nhìn chung đã tăng hoạt động kinh doanh hơn 30%**.
Gần đây, TrendForce cũng đã nâng tỷ lệ tăng trưởng gộp hàng năm của các lô hàng máy chủ AI từ năm 2022 đến 2026 lên 22%. Đằng sau sự gia tăng trong kinh doanh máy chủ AI, những người mua lớn nhất vẫn là các công ty Internet.
Vào năm 2022, các nhà sản xuất lớn như ByteDance, Tencent, Alibaba, Baidu, v.v. sẽ trở thành những người mua chính trong tỷ lệ mua sắm máy chủ AI. Năm nay, sự nhiệt tình dành cho nghiên cứu và phát triển mô hình quy mô lớn đã thúc đẩy nhu cầu mua của các công ty Internet hạ nguồn, khiến nó vẫn là người mua máy chủ AI lớn nhất.
### Điện toán đám mây: Định hình lại mô hình dịch vụ MaaS, Người chơi cũ và mới Cơ cấu lại khả năng cạnh tranh
Mô hình MaaS lần đầu tiên được đề xuất bởi Ali, sau đó các công ty Internet lớn và công ty trí tuệ nhân tạo (chẳng hạn như SenseTime) đã giới thiệu mô hình MaaS.
Ngoài ra, các công ty như gã khổng lồ Internet và Huawei đã sử dụng chip tự phát triển để xây dựng cơ sở MaaS.
Vào năm 2023, các nhà sản xuất đám mây hàng đầu trong nước sẽ lần lượt ra mắt các nền tảng MaaS của riêng họ, dựa trên cơ sở mô hình lớn, để cung cấp dịch vụ MaaS một cửa cho các doanh nghiệp có tài nguyên máy tính hạn chế và thiếu kinh nghiệm chuyên môn.
Đối với các nhà cung cấp đám mây, mục đích chính của các dịch vụ MaaS là giúp khách hàng nhanh chóng xây dựng các mô hình lớn dành riêng cho ngành. Dựa trên điều này, khía cạnh cạnh tranh giữa các nhà cung cấp đám mây đã thay đổi thành cơ sở hạ tầng điện toán, khả năng mô hình quy mô lớn nói chung và khả năng của nền tảng/công cụ AI.
### Hiện trạng của Trung tâm Điện toán Thông minh: cung cấp năng lượng điện toán AI ở cấp cơ sở hạ tầng, tạo động lực mới cho tăng trưởng kinh tế khu vực
Từ góc độ phân phối thiết bị máy tính, trong thị trường máy chủ và máy chủ AI, Bắc Kinh, Quảng Đông, Chiết Giang, Thượng Hải và Giang Tô xếp trong top 5, với tổng thị phần (máy chủ và máy chủ AI) là 75% và 90%. (dữ liệu năm 2021) .
Từ góc độ cung cấp, hầu hết các trung tâm điện toán thông minh đều được đặt tại các tỉnh Miền Đông và Miền Trung, và hoạt động kinh doanh của AIGC cần xử lý dữ liệu lớn, dẫn đến chi phí tài nguyên năng lượng tính toán cao ở các tỉnh này. Phía đông**.
Di chuyển các nhiệm vụ có yêu cầu tính toán cao như đào tạo mô hình quy mô lớn sang khu vực phía tây tạo thành "Đào tạo dữ liệu phía đông", có thể giảm chi phí một cách hiệu quả và đạt được chi phí toàn diện tối ưu cho tài nguyên mạng máy tính.
Cụ thể, để giải quyết các vấn đề như mất cân bằng cung cầu về nhu cầu điện toán, cần chuyển các nhiệm vụ xử lý dữ liệu và điện toán ở khu vực phía đông sang khu vực phía tây với chi phí thấp hơn thông qua lập lịch trình điện toán. Trong số đó, tối ưu hóa mạng kết nối giữa phía đông và phía tây và mạng kết nối trực tiếp giữa các nút trung tâm là chìa khóa để cải thiện mức độ lập kế hoạch năng lượng tính toán.
Từ góc độ nhu cầu, nhu cầu về sức mạnh tính toán AIGC chủ yếu đến từ các nhà sản xuất phát triển các mô hình AIGC lớn, phân bổ chủ yếu ở khu vực Bắc Kinh-Thiên Tân-Hà Bắc, Đồng bằng sông Dương Tử và Khu vực Vịnh Lớn.
Cuộc cách mạng máy chủ chip đang nổi lên
Xu hướng của các mô hình lớn đưa ra các yêu cầu mới về sức mạnh tính toán và dẫn đến những thay đổi mới trong phần cứng cơ bản. Hãy xem xét hai cấp độ chip và máy chủ:
cấp chip
Hiện tại, trong số các chip hiệu suất cao, Nvidia A100 có lợi thế tuyệt đối và A100 chỉ có hàng ở Trung Quốc chứ không tăng, thị trường nội địa sẽ mang đến cho các nhà sản xuất GPU trong nước nhiều cơ hội hơn**.
Ngoài ra, ở cấp độ xưởng đúc chip, hiện không có xưởng đúc trong nước nào có thể đảm nhận quy trình 7nm trở lên và hầu hết các nhà sản xuất GPU đều chọn quy trình trưởng thành + giải pháp đóng gói tiên tiến để đạt được các chỉ số hiệu suất cao hơn.
Ở cấp độ cụm máy chủ, tính toán hiệu suất cao được thực hiện thông qua tính toán song song nhiều thẻ, nhiều máy và mạng hiệu suất cao.
Do sản phẩm phần cứng + hệ sinh thái CUDA do Nvidia xây dựng khó có thể đột phá trong 10 năm, nên trong tương lai khi GPU hiệu suất cao bị hạn chế, các nhà phân tích dự đoán rằng sẽ có hai giải pháp chính cho lớp phần cứng, giải pháp cuối cùng là phát triển công nghệ Kết nối GPU + liên chip để đạt được tính toán song song lớn**.
Hai là nhảy ra khỏi kiến trúc von Neumann và phát triển kiến trúc điện toán và lưu trữ tích hợp để tích hợp các đơn vị tính toán và đơn vị lưu trữ nhằm đạt được mức độ cải thiện đáng kể về hiệu suất năng lượng điện toán.
Ở cấp độ phần mềm, điện toán thưa thớt và xây dựng mạng hiệu suất cao hiện là hai giải pháp.
Sự đổi mới của tính toán thưa thớt thể hiện ở cấp độ thuật toán, bằng cách xóa dữ liệu không hợp lệ hoặc dư thừa (dữ liệu như vậy thường rất lớn), lượng tính toán dữ liệu được giảm đáng kể, do đó tăng tốc độ tính toán.
Mục đích của việc xây dựng mạng hiệu năng cao là để giảm thời gian huấn luyện các mô hình lớn. Bằng cách xây dựng một mạng hiệu suất cao, mỗi nút điện toán có băng thông liên lạc cực cao, giúp cải thiện hiệu suất lưu lượng nhiều lần, từ đó rút ngắn thời gian đào tạo của các mô hình lớn.
### Cấp máy chủ
Nhu cầu về sức mạnh tính toán của các mô hình lớn AI đang tăng theo cấp số nhân, khiến các máy chủ AI có cấu hình cao hơn trở thành nguồn cung cấp sức mạnh tính toán AIGC chính.
So với các máy chủ truyền thống, khả năng tính toán, lưu trữ và truyền mạng của máy chủ AI có thể đạt đến cấp độ cao hơn.
Ví dụ, cấu hình của máy chủ NVIDIA DGX A100 với 8 GPU và 2 CPU cao hơn nhiều so với các máy chủ truyền thống có 1~2 CPU.
Ở quốc gia của tôi, Trung tâm điện toán thông minh là một nền tảng cơ sở hạ tầng công cộng cung cấp tài nguyên năng lượng tính toán cho trí tuệ nhân tạo (mô hình lớn) và các đơn vị năng lượng tính toán của nó chủ yếu là máy chủ đào tạo AI và máy chủ lý luận AI.
Với sự phát triển của các mô hình lớn, nhu cầu chính đối với các máy chủ AI trong tương lai sẽ chuyển từ đào tạo sang suy luận. Theo dự báo của IDC, đến năm 2026, 62,2% sức mạnh tính toán của AIGC sẽ được sử dụng cho lý luận mô hình.
Những thay đổi trong ngành tạo ra những cơ hội kinh doanh mới
Hơn nữa, xu hướng của các mô hình quy mô lớn AI mang đến những cơ hội mới cho ngành công nghiệp điện toán và các mô hình mới, sản phẩm mới và cơ sở hạ tầng mới đang xuất hiện.
Luật chơi mới: MaaS định hình lại mô hình dịch vụ đám mây, vòng lặp khép kín của mô hình kinh doanh AIGC
MaaS (Mô hình dưới dạng dịch vụ) nhúng các mô hình lớn vào sức mạnh tính toán, thuật toán và lớp ứng dụng, tích hợp các ứng dụng với cơ sở thông minh và thống nhất đầu ra bên ngoài.
Bản chất của MaaS là tinh chỉnh và tích hợp các công nghệ cơ bản phổ biến trong ngành vào các dịch vụ để đáp ứng nhu cầu của các tình huống ứng dụng khác nhau.
Trong quá trình thương mại hóa, các khả năng của mô hình quy mô lớn và các công cụ phần mềm trung gian hỗ trợ sẽ trở thành những khía cạnh mới để các doanh nghiệp xem xét đối với các nhà cung cấp điện toán đám mây.
Khả năng phân biệt đối xử của các khả năng dịch vụ điện toán đám mây đã chuyển từ cấp độ sức mạnh tính toán sang khả năng "tích hợp trí tuệ đám mây". thành các sản phẩm tiêu chuẩn hóa.
### **Loài mới: Máy tất cả trong một mô hình AI đã sẵn sàng ra mắt, các ngành công nghiệp truyền thống "ra lò" **
Máy tất cả trong một mô hình AI tích hợp sâu giữa phần mềm và phần cứng, theo nhu cầu khác nhau của doanh nghiệp, các sản phẩm hoặc giải pháp tương ứng được triển khai trước trên máy chủ AI và được đóng gói để tạo thành một bộ giải pháp hoàn chỉnh.
Lợi thế về chi phí của máy đa năng mô hình AI chủ yếu được thể hiện ở ba điểm sau:
Giá mua chung thấp hơn giá mua riêng phần mềm + phần cứng;
Doanh nghiệp phải mua máy chủ riêng và giao cho doanh nghiệp AI triển khai phần mềm mất nhiều thời gian, máy all-in-one mô hình AI có thể sử dụng ngay, giảm chi phí giao hàng;
Số lượng máy chủ yêu cầu giảm đáng kể, tiết kiệm chi phí không gian cho khách hàng.
### Cơ sở hạ tầng mới: Trung tâm điện toán thông minh hỗ trợ các hoạt động của AIGC, chế độ cho thuê điện toán trở thành một giải pháp mới
Mô hình cho thuê sức mạnh tính toán có thể hạ thấp ngưỡng phát triển mô hình quy mô lớn một cách hiệu quả.Đối với các công ty mô hình nhỏ trong các ngành dọc không đủ sức mua đủ máy chủ AI, nền tảng cơ bản về sức mạnh tính toán sẽ giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ xây dựng các mô hình yêu cầu của riêng họ.
Doanh nghiệp không cần mua máy chủ mà có thể truy cập trung tâm sức mạnh điện toán thông qua trình duyệt và sử dụng các dịch vụ sức mạnh điện toán.
Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, không cần dựa vào cơ sở mô hình lớn do các nhà cung cấp đám mây xây dựng để phát triển thứ cấp mà có thể phát triển các mô hình nhỏ của các ngành dọc bằng cách thuê tài nguyên năng lượng tính toán từ các nền tảng năng lượng tính toán công cộng.
Dự báo phát triển ngành
Tóm lại, think tank qubit dự đoán sự phát triển trong tương lai của AIGC, có thể chia thành ba giai đoạn:
Giai đoạn cơ sở hạ tầng AIGC
Giai đoạn phát triển của AIGC
Giai đoạn kinh doanh của AIGC
Thời kỳ cơ sở hạ tầng AIGC
Hiện tại, hầu hết các công ty trong lớp mô hình AIGC đều đang trong giai đoạn tiền đào tạo và nguồn nhu cầu chính đối với chip là GPU.
Trong giai đoạn đầu, các nhà sản xuất GPU hiệu suất cao sẽ trở thành người hưởng lợi lớn nhất.
Tuy nhiên, hiện tại giữa các nhà sản xuất GPU trong nước và Nvidia đang có một khoảng cách khá lớn, và người hưởng lợi đầu tiên chính là bên thống trị thị trường chứng khoán.
Do đó, các nhà sản xuất máy chủ AI trong nước là những nhà cung cấp mạnh trong giai đoạn này. Hiện tại, lĩnh vực máy chủ AI trong nước đang thiếu hụt nguồn cung.
### Giai đoạn phát triển của AIGC
Ở giai đoạn trung hạn (trong vòng 5 năm), tầng năng lực tính toán là một quá trình chuyển từ đào tạo sang suy luận.
Ở giai đoạn này, chip lý luận sẽ trở thành nhu cầu chính. So với khả năng tính toán cao và mức tiêu thụ điện năng cao của GPU và sự lãng phí năng lượng tính toán tương ứng, chip suy luận chú ý nhiều hơn đến tỷ lệ hiệu quả tính toán của chip và kiểm soát tốt hơn mức tiêu thụ điện năng và chi phí. Ngoài ra, giai đoạn này cũng sẽ là cơ hội cho những con chip sáng tạo.
Các nhà phân tích mong đợi nhiều cơ hội thị trường hơn cho chip tích hợp bộ nhớ điện toán, chip lấy cảm hứng từ não bộ và chip quang silicon.
Trong giai đoạn suy luận, điện toán biên sẽ có nhiều cơ hội hơn so với điện toán đám mây trong giai đoạn đào tạo.
Trước hết, các ứng dụng tương ứng với giai đoạn suy luận có xu hướng đa dạng hóa và các yêu cầu đa dạng khiến điện toán đám mây tạo ra nhiều lãng phí năng lượng tính toán và hiệu quả tính toán thấp.
Thứ hai, điện toán cạnh có thể cung cấp đủ sức mạnh tính toán cho lý luận mô hình lớn.
Ở giai đoạn này, thời kỳ cổ tức của các nhà sản xuất máy chủ AI sẽ dần đạt đến đỉnh điểm và nhu cầu sẽ chuyển sang các máy chủ đa năng chi phí thấp hơn, chip cũng sẽ chuyển từ GPU sang NPU/ASIC/FPGA/CPU và các dạng khác cùng tồn tại. Trong số các lộ trình của chip sáng tạo trong nước, ** rất lạc quan về sự phát triển của kiến trúc điện toán và lưu trữ tích hợp**.
### Thời gian làm việc của AIGC
Những lợi thế đổi mới cơ bản của chip đã bắt đầu xuất hiện và các nhà sản xuất chip có công nghệ đổi mới thực sự như tích hợp lưu trữ và điện toán, chip quang tử và chip giống não bộ đã tăng vai trò của họ trên thị trường.
Các loại chip cần thiết cho sức mạnh tính toán AIGC đa dạng hơn.
Các doanh nghiệp ở giai đoạn này có sự xem xét toàn diện hơn về sức mạnh tính toán, không chỉ xem xét quy mô của sức mạnh tính toán, mức tiêu thụ điện năng và chi phí có thể vượt quá quy mô của sức mạnh tính toán và trở thành các chỉ số mà các công ty ở mỗi lớp mô hình quan tâm.
Nhận báo cáo
Click vào liên kết dưới đây:
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Báo cáo xu hướng và toàn cảnh sức mạnh điện toán AIGC đã được phát hành! Một bài viết diễn giải thành phần sức mạnh tính toán của AIGC, chuỗi ngành và năm nhận định xu hướng mới
Nguồn: Qubit
Sức mạnh tính toán AI chưa bao giờ bắt mắt hơn bây giờ.
Kể từ khi xuất hiện trào lưu mô hình lớn, số lượng và quy mô của mô hình lớn đã tăng chóng mặt chỉ trong vài tháng.
Các mô hình lớn hàng chục tỷ hàng trăm tỷ đã tăng vọt lên hàng chục và mô hình lớn tham số nghìn tỷ đã chính thức ra đời.
Dưới những thay đổi lớn như vậy, nhu cầu về sức mạnh tính toán cho thấy những thay đổi mạnh mẽ.
Các công ty cấp mô hình đang giành lấy các dịch vụ sức mạnh điện toán bằng mọi giá. Giá trị thị trường của Nvidia đã từng vượt quá một nghìn tỷ đô la Mỹ và thị trường điện toán đám mây đang được định hình lại với tốc độ chóng mặt...
Sau khúc dạo đầu của kỷ nguyên AIGC, việc hiểu rõ ngành công nghiệp điện toán như thế nào là đặc biệt quan trọng.
Doanh nghiệp cần loại sức mạnh tính toán nào? Những thay đổi nào sẽ xảy ra với ngành điện toán do sự trỗi dậy của AIGC? Thành phần hiện tại của thị trường điện toán là gì?
"Báo cáo xu hướng và toàn cảnh sức mạnh điện toán AIGC" ở đây để giúp bạn hiểu những vấn đề này.
Trong báo cáo, nhóm chuyên gia tư duy qubit đã phân tích một cách có hệ thống thành phần của sức mạnh điện toán AIGC và chuỗi công nghiệp, đồng thời chỉ ra năm xu hướng mới của sức mạnh điện toán AIGC** và dự báo phát triển của ba giai đoạn .
Hãy xem xét từng chi tiết một.
Tăng trưởng kinh doanh của các nhà sản xuất máy chủ trong nước vượt quá 30%
Từ việc phân tích hiện trạng ngành, cơ quan chính của ngành chủ yếu bao gồm:
Lớp chip: AIGC hai tuyến cung cấp sức mạnh tính toán
Trong lĩnh vực chip điện toán, hiện có hai lộ trình chính trong ngành để đáp ứng nhu cầu về sức mạnh tính toán của ngành AIGC.
Một là lộ trình GPU do Nvidia đại diện, được gọi là chip phổ quát.
Cái còn lại là tuyến ASIC do Huawei và Cambrian đại diện, được gọi là tuyến chip đặc biệt.
Hiện tại, hai tuyến đường này quy tụ nhiều kiểu người chơi khác nhau và các tác vụ tính toán mà họ đảm nhận cũng khác nhau.
Theo lộ trình chip đa năng, nó có thể hoàn thành các tác vụ tính toán đa dạng và phù hợp với tính toán song song quy mô lớn.
Nghĩa là, chip đa năng (GPU) phù hợp hơn với sức mạnh tính toán hiện tại của AIGC.
Ưu điểm của tuyến đường dành riêng được phản ánh trong tỷ lệ hiệu quả năng lượng tốt hơn trong các tình huống cụ thể. Do các chip chuyên dụng được thiết kế để thực hiện các tác vụ chuyên dụng hoặc tùy chỉnh, nên chúng có thể đạt được tỷ lệ hiệu quả năng lượng và hiệu quả tính toán tốt hơn so với các chip đa năng trong các tình huống cụ thể**.
Chỉ vì chip chuyên dụng có thể giải phóng hiệu quả tính toán cao hơn trong các tình huống cụ thể, nó cũng đã trở thành lộ trình kỹ thuật được Internet và các nhà cung cấp đám mây khác lựa chọn khi phát triển chip của riêng họ.
Thông thường, các chip tự phát triển của các nhà sản xuất đám mây Internet chủ yếu phục vụ các sản phẩm của chính họ, nhấn mạnh vào việc giải phóng hiệu suất chip tối đa trong hệ sinh thái của riêng họ.
Nhu cầu về điện toán hiệu suất cao của AIGC đã khiến máy chủ AI trở thành phân khúc phát triển nhanh nhất trong lĩnh vực máy chủ.
Đào tạo mô hình lớn, chẳng hạn như GPT-3, yêu cầu nhiều tài nguyên máy tính và bộ nhớ, đồng thời thường liên quan đến việc sử dụng hàng nghìn hoặc thậm chí hàng chục nghìn GPU để tăng tốc độ đào tạo.
Bởi vì những tính toán này có yêu cầu rất cao về hiệu năng của chip, nên cần có phần cứng và phần mềm chuyên dụng để hỗ trợ tính toán song song hàng loạt và truyền dữ liệu tốc độ cao.
Máy chủ AI là máy chủ được thiết kế đặc biệt để xử lý khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo, sử dụng bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng (chẳng hạn như GPU, TPU, v.v.), cũng như kết nối mạng tốc độ cao và bộ lưu trữ để cung cấp khả năng tính toán hiệu suất cao.
Ngược lại, CPU (máy chủ đa năng) thường không thể đáp ứng nhu cầu về sức mạnh tính toán cực cao của AIGC và khả năng tính toán, bộ nhớ và dung lượng lưu trữ của chúng thường thấp. Ngoài ra, CPU thường không có bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng để cung cấp khả năng tính toán tốc độ cao.
Do đó, việc đào tạo mô hình quy mô lớn cần dựa vào các cụm máy chủ AI để cung cấp dịch vụ điện toán.
Theo nghiên cứu của Qubit Think Tank, sau đợt bùng phát AIGC năm nay, các nhà sản xuất máy chủ trong nước nhìn chung đã tăng hoạt động kinh doanh hơn 30%**.
Gần đây, TrendForce cũng đã nâng tỷ lệ tăng trưởng gộp hàng năm của các lô hàng máy chủ AI từ năm 2022 đến 2026 lên 22%. Đằng sau sự gia tăng trong kinh doanh máy chủ AI, những người mua lớn nhất vẫn là các công ty Internet.
Vào năm 2022, các nhà sản xuất lớn như ByteDance, Tencent, Alibaba, Baidu, v.v. sẽ trở thành những người mua chính trong tỷ lệ mua sắm máy chủ AI. Năm nay, sự nhiệt tình dành cho nghiên cứu và phát triển mô hình quy mô lớn đã thúc đẩy nhu cầu mua của các công ty Internet hạ nguồn, khiến nó vẫn là người mua máy chủ AI lớn nhất.
Mô hình MaaS lần đầu tiên được đề xuất bởi Ali, sau đó các công ty Internet lớn và công ty trí tuệ nhân tạo (chẳng hạn như SenseTime) đã giới thiệu mô hình MaaS.
Ngoài ra, các công ty như gã khổng lồ Internet và Huawei đã sử dụng chip tự phát triển để xây dựng cơ sở MaaS.
Vào năm 2023, các nhà sản xuất đám mây hàng đầu trong nước sẽ lần lượt ra mắt các nền tảng MaaS của riêng họ, dựa trên cơ sở mô hình lớn, để cung cấp dịch vụ MaaS một cửa cho các doanh nghiệp có tài nguyên máy tính hạn chế và thiếu kinh nghiệm chuyên môn.
Đối với các nhà cung cấp đám mây, mục đích chính của các dịch vụ MaaS là giúp khách hàng nhanh chóng xây dựng các mô hình lớn dành riêng cho ngành. Dựa trên điều này, khía cạnh cạnh tranh giữa các nhà cung cấp đám mây đã thay đổi thành cơ sở hạ tầng điện toán, khả năng mô hình quy mô lớn nói chung và khả năng của nền tảng/công cụ AI.
Từ góc độ phân phối thiết bị máy tính, trong thị trường máy chủ và máy chủ AI, Bắc Kinh, Quảng Đông, Chiết Giang, Thượng Hải và Giang Tô xếp trong top 5, với tổng thị phần (máy chủ và máy chủ AI) là 75% và 90%. (dữ liệu năm 2021) .
Từ góc độ cung cấp, hầu hết các trung tâm điện toán thông minh đều được đặt tại các tỉnh Miền Đông và Miền Trung, và hoạt động kinh doanh của AIGC cần xử lý dữ liệu lớn, dẫn đến chi phí tài nguyên năng lượng tính toán cao ở các tỉnh này. Phía đông**.
Di chuyển các nhiệm vụ có yêu cầu tính toán cao như đào tạo mô hình quy mô lớn sang khu vực phía tây tạo thành "Đào tạo dữ liệu phía đông", có thể giảm chi phí một cách hiệu quả và đạt được chi phí toàn diện tối ưu cho tài nguyên mạng máy tính.
Cụ thể, để giải quyết các vấn đề như mất cân bằng cung cầu về nhu cầu điện toán, cần chuyển các nhiệm vụ xử lý dữ liệu và điện toán ở khu vực phía đông sang khu vực phía tây với chi phí thấp hơn thông qua lập lịch trình điện toán. Trong số đó, tối ưu hóa mạng kết nối giữa phía đông và phía tây và mạng kết nối trực tiếp giữa các nút trung tâm là chìa khóa để cải thiện mức độ lập kế hoạch năng lượng tính toán.
Từ góc độ nhu cầu, nhu cầu về sức mạnh tính toán AIGC chủ yếu đến từ các nhà sản xuất phát triển các mô hình AIGC lớn, phân bổ chủ yếu ở khu vực Bắc Kinh-Thiên Tân-Hà Bắc, Đồng bằng sông Dương Tử và Khu vực Vịnh Lớn.
Cuộc cách mạng máy chủ chip đang nổi lên
Xu hướng của các mô hình lớn đưa ra các yêu cầu mới về sức mạnh tính toán và dẫn đến những thay đổi mới trong phần cứng cơ bản. Hãy xem xét hai cấp độ chip và máy chủ:
cấp chip
Hiện tại, trong số các chip hiệu suất cao, Nvidia A100 có lợi thế tuyệt đối và A100 chỉ có hàng ở Trung Quốc chứ không tăng, thị trường nội địa sẽ mang đến cho các nhà sản xuất GPU trong nước nhiều cơ hội hơn**.
Ngoài ra, ở cấp độ xưởng đúc chip, hiện không có xưởng đúc trong nước nào có thể đảm nhận quy trình 7nm trở lên và hầu hết các nhà sản xuất GPU đều chọn quy trình trưởng thành + giải pháp đóng gói tiên tiến để đạt được các chỉ số hiệu suất cao hơn.
Ở cấp độ cụm máy chủ, tính toán hiệu suất cao được thực hiện thông qua tính toán song song nhiều thẻ, nhiều máy và mạng hiệu suất cao.
Do sản phẩm phần cứng + hệ sinh thái CUDA do Nvidia xây dựng khó có thể đột phá trong 10 năm, nên trong tương lai khi GPU hiệu suất cao bị hạn chế, các nhà phân tích dự đoán rằng sẽ có hai giải pháp chính cho lớp phần cứng, giải pháp cuối cùng là phát triển công nghệ Kết nối GPU + liên chip để đạt được tính toán song song lớn**.
Hai là nhảy ra khỏi kiến trúc von Neumann và phát triển kiến trúc điện toán và lưu trữ tích hợp để tích hợp các đơn vị tính toán và đơn vị lưu trữ nhằm đạt được mức độ cải thiện đáng kể về hiệu suất năng lượng điện toán.
Ở cấp độ phần mềm, điện toán thưa thớt và xây dựng mạng hiệu suất cao hiện là hai giải pháp.
Sự đổi mới của tính toán thưa thớt thể hiện ở cấp độ thuật toán, bằng cách xóa dữ liệu không hợp lệ hoặc dư thừa (dữ liệu như vậy thường rất lớn), lượng tính toán dữ liệu được giảm đáng kể, do đó tăng tốc độ tính toán.
Mục đích của việc xây dựng mạng hiệu năng cao là để giảm thời gian huấn luyện các mô hình lớn. Bằng cách xây dựng một mạng hiệu suất cao, mỗi nút điện toán có băng thông liên lạc cực cao, giúp cải thiện hiệu suất lưu lượng nhiều lần, từ đó rút ngắn thời gian đào tạo của các mô hình lớn.
Nhu cầu về sức mạnh tính toán của các mô hình lớn AI đang tăng theo cấp số nhân, khiến các máy chủ AI có cấu hình cao hơn trở thành nguồn cung cấp sức mạnh tính toán AIGC chính.
So với các máy chủ truyền thống, khả năng tính toán, lưu trữ và truyền mạng của máy chủ AI có thể đạt đến cấp độ cao hơn.
Ví dụ, cấu hình của máy chủ NVIDIA DGX A100 với 8 GPU và 2 CPU cao hơn nhiều so với các máy chủ truyền thống có 1~2 CPU.
Ở quốc gia của tôi, Trung tâm điện toán thông minh là một nền tảng cơ sở hạ tầng công cộng cung cấp tài nguyên năng lượng tính toán cho trí tuệ nhân tạo (mô hình lớn) và các đơn vị năng lượng tính toán của nó chủ yếu là máy chủ đào tạo AI và máy chủ lý luận AI.
Với sự phát triển của các mô hình lớn, nhu cầu chính đối với các máy chủ AI trong tương lai sẽ chuyển từ đào tạo sang suy luận. Theo dự báo của IDC, đến năm 2026, 62,2% sức mạnh tính toán của AIGC sẽ được sử dụng cho lý luận mô hình.
Những thay đổi trong ngành tạo ra những cơ hội kinh doanh mới
Hơn nữa, xu hướng của các mô hình quy mô lớn AI mang đến những cơ hội mới cho ngành công nghiệp điện toán và các mô hình mới, sản phẩm mới và cơ sở hạ tầng mới đang xuất hiện.
Luật chơi mới: MaaS định hình lại mô hình dịch vụ đám mây, vòng lặp khép kín của mô hình kinh doanh AIGC
MaaS (Mô hình dưới dạng dịch vụ) nhúng các mô hình lớn vào sức mạnh tính toán, thuật toán và lớp ứng dụng, tích hợp các ứng dụng với cơ sở thông minh và thống nhất đầu ra bên ngoài.
Bản chất của MaaS là tinh chỉnh và tích hợp các công nghệ cơ bản phổ biến trong ngành vào các dịch vụ để đáp ứng nhu cầu của các tình huống ứng dụng khác nhau.
Trong quá trình thương mại hóa, các khả năng của mô hình quy mô lớn và các công cụ phần mềm trung gian hỗ trợ sẽ trở thành những khía cạnh mới để các doanh nghiệp xem xét đối với các nhà cung cấp điện toán đám mây.
Khả năng phân biệt đối xử của các khả năng dịch vụ điện toán đám mây đã chuyển từ cấp độ sức mạnh tính toán sang khả năng "tích hợp trí tuệ đám mây". thành các sản phẩm tiêu chuẩn hóa.
Máy tất cả trong một mô hình AI tích hợp sâu giữa phần mềm và phần cứng, theo nhu cầu khác nhau của doanh nghiệp, các sản phẩm hoặc giải pháp tương ứng được triển khai trước trên máy chủ AI và được đóng gói để tạo thành một bộ giải pháp hoàn chỉnh.
Lợi thế về chi phí của máy đa năng mô hình AI chủ yếu được thể hiện ở ba điểm sau:
Mô hình cho thuê sức mạnh tính toán có thể hạ thấp ngưỡng phát triển mô hình quy mô lớn một cách hiệu quả.Đối với các công ty mô hình nhỏ trong các ngành dọc không đủ sức mua đủ máy chủ AI, nền tảng cơ bản về sức mạnh tính toán sẽ giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ xây dựng các mô hình yêu cầu của riêng họ.
Doanh nghiệp không cần mua máy chủ mà có thể truy cập trung tâm sức mạnh điện toán thông qua trình duyệt và sử dụng các dịch vụ sức mạnh điện toán.
Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, không cần dựa vào cơ sở mô hình lớn do các nhà cung cấp đám mây xây dựng để phát triển thứ cấp mà có thể phát triển các mô hình nhỏ của các ngành dọc bằng cách thuê tài nguyên năng lượng tính toán từ các nền tảng năng lượng tính toán công cộng.
Dự báo phát triển ngành
Tóm lại, think tank qubit dự đoán sự phát triển trong tương lai của AIGC, có thể chia thành ba giai đoạn:
Thời kỳ cơ sở hạ tầng AIGC
Hiện tại, hầu hết các công ty trong lớp mô hình AIGC đều đang trong giai đoạn tiền đào tạo và nguồn nhu cầu chính đối với chip là GPU.
Trong giai đoạn đầu, các nhà sản xuất GPU hiệu suất cao sẽ trở thành người hưởng lợi lớn nhất.
Tuy nhiên, hiện tại giữa các nhà sản xuất GPU trong nước và Nvidia đang có một khoảng cách khá lớn, và người hưởng lợi đầu tiên chính là bên thống trị thị trường chứng khoán.
Do đó, các nhà sản xuất máy chủ AI trong nước là những nhà cung cấp mạnh trong giai đoạn này. Hiện tại, lĩnh vực máy chủ AI trong nước đang thiếu hụt nguồn cung.
Ở giai đoạn trung hạn (trong vòng 5 năm), tầng năng lực tính toán là một quá trình chuyển từ đào tạo sang suy luận.
Ở giai đoạn này, chip lý luận sẽ trở thành nhu cầu chính. So với khả năng tính toán cao và mức tiêu thụ điện năng cao của GPU và sự lãng phí năng lượng tính toán tương ứng, chip suy luận chú ý nhiều hơn đến tỷ lệ hiệu quả tính toán của chip và kiểm soát tốt hơn mức tiêu thụ điện năng và chi phí. Ngoài ra, giai đoạn này cũng sẽ là cơ hội cho những con chip sáng tạo.
Các nhà phân tích mong đợi nhiều cơ hội thị trường hơn cho chip tích hợp bộ nhớ điện toán, chip lấy cảm hứng từ não bộ và chip quang silicon.
Trong giai đoạn suy luận, điện toán biên sẽ có nhiều cơ hội hơn so với điện toán đám mây trong giai đoạn đào tạo.
Trước hết, các ứng dụng tương ứng với giai đoạn suy luận có xu hướng đa dạng hóa và các yêu cầu đa dạng khiến điện toán đám mây tạo ra nhiều lãng phí năng lượng tính toán và hiệu quả tính toán thấp.
Thứ hai, điện toán cạnh có thể cung cấp đủ sức mạnh tính toán cho lý luận mô hình lớn.
Ở giai đoạn này, thời kỳ cổ tức của các nhà sản xuất máy chủ AI sẽ dần đạt đến đỉnh điểm và nhu cầu sẽ chuyển sang các máy chủ đa năng chi phí thấp hơn, chip cũng sẽ chuyển từ GPU sang NPU/ASIC/FPGA/CPU và các dạng khác cùng tồn tại. Trong số các lộ trình của chip sáng tạo trong nước, ** rất lạc quan về sự phát triển của kiến trúc điện toán và lưu trữ tích hợp**.
Những lợi thế đổi mới cơ bản của chip đã bắt đầu xuất hiện và các nhà sản xuất chip có công nghệ đổi mới thực sự như tích hợp lưu trữ và điện toán, chip quang tử và chip giống não bộ đã tăng vai trò của họ trên thị trường.
Các loại chip cần thiết cho sức mạnh tính toán AIGC đa dạng hơn.
Các doanh nghiệp ở giai đoạn này có sự xem xét toàn diện hơn về sức mạnh tính toán, không chỉ xem xét quy mô của sức mạnh tính toán, mức tiêu thụ điện năng và chi phí có thể vượt quá quy mô của sức mạnh tính toán và trở thành các chỉ số mà các công ty ở mỗi lớp mô hình quan tâm.
Nhận báo cáo
Click vào liên kết dưới đây: