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今年,还要抢GPU?_精产国品一二三产品区别在哪里ZAKER新闻

集腋成裘、聚沙成塔,制止餐饮浪费,不可能毕其功于一役。监管部门、订餐平台、餐饮企业、社会组织、广大消费者应共同努力,从身边小事做起,从节约一碗饭做起,从“小切口”做出大文章,共同防范外卖食品浪费,打好厉行节约“持久战”,形成网络餐饮新风尚。

最近一短时间以来,被国内一家 AI 大模型初创公司 DeepSeek 刷屏了。短短几个月内,DeepSeek 推出的两款开源大语言模型—— DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1,不仅在多个关键性能指标上与世界顶级大模型,如 Meta 的 Llama 3.1、OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude Sonnet 3.5 等,不分伯仲。最令人震惊的是,DeepSeek 的训练成本远远低于这些传统模型,且所使用的 GPU 芯片并非顶级配置,但却交出了令人叹为观止的成绩单。经济学家 Ed Yardeni 在一份报告中指出:"DeepSeek 在两个月内仅花费 560 万美元来开发其 DeepSeek-v3 模型。" 相比之下,Anthropic 的首席执行官 Dario Amodei 去年提到,建立一个模型的成本为 1 亿至 10 亿美元。而且由于这些模型是开源的,在成本和定价上都具有很大的优势。然而,不容忽视的是,尽管 DeepSeek 的成本大大低于传统大厂,但其能够取得如此突破的背后,依然离不开 GPU 这一关键硬件的强力支持。随着 AI 竞争日益激烈,尤其是训练和推理市场的不断扩展,算力仍将是决定胜负的关键,GPU 的作用依然无法被忽视。美国科技巨头不受影响,继续疯抢 GPU无论是 DeepSeek 还是对 AI 的泡沫担忧,都没有减缓企业的投资热情。2025 年各家云厂商仍然有着大幅的资本支出。科技公司们为了在 AI 这场战斗中赢得胜利,近些年来大肆建设数据中心,抢 GPU 卡,抢电力,新一轮激烈角逐正在拉开:1 月 21 日,OpenAI 宣布了一个新项目:星际之门(Stargate Project),计划在未来四年内投资 5000 亿美元,在美国为 OpenAI 建设新的人工智能基础设施,在今年投入首笔 1000 亿美元。亚马逊今年计划在基础设施方面投资 1000 亿美元,高于 2024 年的 770 亿美元,是前一年 480 亿美元的两倍多,绝大部分资金将用于亚马逊网络服务的数据中心和服务器;微软在 2025 年 1 月初宣布,计划在 2025 财年(截止今年 6 月份)投资 800 亿美元建设能够处理人工智能工作负载的数据中心;谷歌计划在 2025 年投资 750 亿美元(较去年的 530 亿美元增长 42%),谷歌首席执行官桑达尔 · 皮查伊称人工智能的机遇 " 前所未见,这就是我们加大投入以抓住这一机遇的原因。Meta 将在今年投资 600 亿至 650 亿美元用于 AI 相关的资本支出。Meta 首席执行官马克 · 扎克伯格表示:" 我仍然认为,从长远来看,大力投资资本支出和基础设施将是一种战略优势,我们可能在某个时候会发现其他情况,但我认为现在下结论还为时过早,就目前而言,我敢打赌,建设这种基础设施的能力将是一个重大优势。"就连过去几年在 AI 领域很谨慎的甲骨文,2025 年也加大了资本支出。甲骨文将在 2025 年将资本支出比 2024 年增加一倍,达到约 136 亿美元。而 2021 财年,甲骨文的资本支出仅为 20 亿美元左右。甲骨文首席财务官萨弗拉 · 卡兹 ( Safra Katz ) 在 2025 财年财报会上表示,AI 需求推动甲骨文云基础设施收入增长 52%,云计算收入本财年有望达到 250 亿美元。在七大科技公司中,甲骨文是标准普尔 500 指数中唯一市值未突破 1 万亿美元的大型科技公。与亚马逊和微软不同,甲骨文主要通过租赁大量数据中心而非购买。不过分析师表示,甲骨文这种独特的数据中心策略使其能够有效与资金雄厚的竞争对手竞争,因为这可以使得其资本支出中更大的一部分被投入到购买 GPU,而非像微软这样的大规模支出。作为星际之门的一部分,甲骨文此次也担任重要角色之一,与英伟达和 OpenAI 共同构建和运营该计算系统。据估计,微软、亚马逊、谷歌和 Meta 2024 年的总资本支出将达到 2460 亿美元,高于 2023 年的 1510 亿美元。而 2025 年的支出可能超过 3200 亿美元。在科技巨头们如此高额的资本支出中,GPU 的采买将占据很大一部分,10 万卡级别的集群正逐步成为 AI 计算的标配。英伟达无疑是这一浪潮的最大受益者:其三大客户之一 Meta 正加速建设一座超 2GW 的数据中心,计划在 2025 年底前部署超过 130 万块 GPU;甲骨文则在打造 Zettascale 级别的云基础设施超级集群,支持多达 131,072 个 Blackwell GPU,预计于 2025 年上半年推出;而微软去年成为全球最大 GPU 买家,据 Omdia 分析,微软在 2024 年采购了多达 485,000 块 Hopper 芯片,是其他厂商的两倍,今年 800 亿美元的预算预计也将大幅投入 GPU 采购。2025 年,英伟达的 Blackwell GPU 无疑将成为市场最受关注的芯片。尽管该系列面临一些技术挑战,英伟达仍计划提前推出。据 Business Insider 报道,Nvidia 正积极推动 SK Hynix 尽早准备其下一代内存,以加速 Blackwell GPU 的量产。AMD 也在积极加速 GPU 导入厂商,本次大火的 DeepSeek-V3 模型的开发中,就使用了 AMD Instinct GPU 和 ROCM 软件。MI300 系列 GPU 已成为 AMD 有史以来增长最快的产品,微软已采购 Instinct MI300X。据 Nextplatform 报道,预计 2024 年 AMD 向数据中心的 GPU 芯片销售额将突破 50 亿美元,几乎是 2023 年的 10 倍。此前,AMD 首席执行官 Lisa Su 曾透露,已有超过 100 家企业和 AI 客户积极部署 MI300X。为了快速攻占 AI 市场,AMD 打算提前推出下一代 GPU 芯片 MI350 系列。MI350 将在本季度开始向主要客户送样,并将生产出货时间加速到年中。在这一趋势下,GPU 市场或将再度迎来供不应求的局面,只有少数头部厂商能够优先获得供应。扩产,能否解决 GPU 缺货之痛?GPU 缺货最大的问题在于产能端。CowoS 封装和 HBM 存储作为 GPU 的两大支柱,也制约了 GPU 的产能。据 DIGITIMES Research 称,受云端 AI 加速器需求旺盛推动,2025 年全球对 CoWoS 及类似封装产能的需求或将增 113%。为此,GPU 产业链中关键的两大厂商台积电、SK 海力士等行业巨头纷纷加大扩产力度,试图解决供应不足的困境。由于日益加剧的地缘政治和经济不确定性,台积电的先进封装路线图在 2024 年经历了多次调整。根据台积电的最新规划,2024 年 CoWoS 的月产能预计为 35,000 片,到 2025 年将增加一倍,达到 75,000 片,预计 2026 年将进一步增至 135,000 片。台积电 CoWos 产能预测(来源:SEMI Vision)台积电 2024 年的 CoWoS 封装就进行了扩产,比 2023 年增加了 2 倍,但是仍然供不应求。根据 SEMI Vision 的数据,台积电在竹南、嘉义、台中和台南四地的先进封装扩建项目正全力推进。其中竹南先进封装 AP6B 厂于 12 月 3 日获使用证,嘉义厂于今年 5 月动工。台中 AP5B 厂预计明年上半年投产,群创台南厂区台南 AP8 厂(内部代号 AP8)则计划于 2025 年底小规模投产。而经济日报 1 月 20 日的最新消息,台积电再投 2000 亿新台币计划在南科三期新建两座 CoWoS 封装厂。如果消息属实,加上目前正在建设的嘉科厂,台积电短期内 CoWoS 厂总数将达到八座,具体包括嘉科一期两座、群创四厂改建两座、南科三期两座,以及嘉科二期规划的两座。CoWoS 封装的火热需求可见一斑。台积电先进封装工厂(来源:SEMI Vision)另一边,SK 海力士也是忙的飞起。作为 HBM 的主要供应商,SK 海力士 2025 年的 HBM 产能均已经售罄,因而一边不断加大扩产 HBM 产能,目标是到明年实现每月 14 万片晶圆的 HBM 产能;一边加快产品迭代步伐,正与台积电就 16 层 HBM4 进行密切合作,预计 2026 年下半年开始量产出货。2024 年全年 SK 海力士营收创历史新高,超过 2022 年创下的纪录 21 万亿韩元以上,营业利润也超过了 2018 年半导体超级繁荣时期的纪录。反观三星,已经将 HBM3E 市场拱手让给了 SK 海力士,目前的希望是 HBM4,三星打算采用混合键合新技术来实现 16 层的 HBM4。但从目前的进展来看,似乎没那么顺利。不过,三星也在扩产 HBM 产能,计划在今年年底前将其 HBM 产能提高至每月 14 万至 15 万片晶圆,并在明年年底前进一步提高至每月 17 万至 20 万片晶圆。美光的 HBM 产品进展还不错,其首席执行官预计 2024 财年 HBM 的收入大概在数亿美元,2025 财年将达到数十亿美元。美光的目标是明年拿下 20% 的 HBM 市场份额。在台湾,美光正在大幅扩产 HBM 产能,包括台中 A3 工厂和桃园第 11 工厂,此外美光还在台湾开设了一个新的办公室,收购了友达光电的台中工厂,将其改建为 DRAM 生产基地。该公司计划到明年年底将目前每月 20,000 片晶圆的产量增加两倍至 60,000 片。从短期来看,尽管扩产计划已在推进,供需矛盾仍将长期存在。尤其是随着 AI 和数据中心应用的进一步发展,GPU 的需求将持续攀升,单靠现有产能扩充恐难以迅速弥补市场缺口。GPU 不够,ASIC 来凑?GPU 芯片短缺已经不是一两年的事了,云厂商们受制于 Nvidia 好多年了。因而云端巨头皆投入 ASIC 芯片开发,Google 推出的 TPU(张量处理器)已经成为行业标杆;亚马逊 AWS 也推出了 Trainium 和 Inferentia 两款自研芯片;微软紧随其后,开发了 Maia 和 Cobalt 系列;Meta 则以 MTIA 芯片抢占市场;而 OpenAI,据传正与博通合作开发自有的 ASIC 芯片,以支撑其大规模 AI 模型的训练需求。显然这些 ASIC 已经小有气候。苹果 2024 年 7 月发表 iPhone AI 的首个预览版,其 AI 模型就是使用 Google 的 TPU(张量处理器)上训练。在亚马逊的 AWS Reinvent 大会上,其宣布将使用亚马逊自家的自研 AI 芯片进行模型训练,除夕之外,苹果正评估亚马逊最新的 Trainium2 芯片,种种迹象表明,ASIC 已经能补充一部分 GPU 的空缺。ASIC 必然有其独特的存在价值。英伟达的 B200 等 GPU 芯片,主要通过扩大面积来提升性能,所以会越做越大,而聚焦于提升算力的 ASIC 芯片,抛弃了 GPU 中的部分通用功能,成为一种提升效能、降低功耗的选择,换句话说,ASIC 具有高性能、低功耗、成本低、保密性和安全性高以及减少电路板大小的优势。即使是 "GPU 之王 " 英伟达,也没有忽视 ASIC 的潜力。据报道,英伟达已经开始规划 ASIC 产品线,在台湾招募上千名芯片设计、软件开发及 AI 研发等领域之人才。黄仁勋直言,NVIDIA 借此可进一步扩大客群,或许 CSP 业者客户会成为 NVIDIA 的竞争对手,但同时所有的 CSP 也都还会是 NVIDIA 的客户,云端客户将离不开 NVIDIA。ASIC 盛行时代,也带火了博通和 Marvell。博通已经迈向万亿美元市值,Marvell 的市值也突破千亿美元大关。这些公司在 ASIC 领域的快速崛起,不仅得益于自身技术研发能力,还反映了市场对定制化计算解决方案的巨大需求。随着 AI 模型复杂度的提升和大规模应用的普及,ASIC 市场的规模呈现爆炸式增长。据摩根士丹利预计,AI ASIC 市场规模将从 2024 年的 120 亿美元增长至 2027 年的 300 亿美元,年均复合增长率达 34%。博通更乐观地预测,2027 年 ASIC 的市场需求规模将在 600 亿至 900 亿美元之间,而 Marvell 则预计 2028 年数据中心 ASIC 市场规模将攀升至 429 亿美元。GPU 的短缺问题虽难短期内完全解决,但 ASIC 芯片的崛起无疑为填补这一空缺提供了可行的路径。特别是在云计算和 AI 领域,ASIC 通过定制化设计,在特定应用中提供更高效、更低功耗的解决方案,逐步成为 GPU 的有力补充。随着越来越多的云服务商投入到 ASIC 研发中,未来的计算生态可能会更加多元化。GPU 和 ASIC 将两者互补,共同推动着整个 AI 和云计算产业的前进。写在最后DeepSeek 的出现,使得很多人认为对算力以及英伟达不利。但是「信息平权」的一篇分析中的观点是前沿探索(如新模型的开发)和后发追赶(即基于已有成果的改进)所需要的算力需求是不同的。文章引用了《The Bitter Lesson》中的观点,强调算力才是 AI 研究的根本驱动力。历史经验告诉我们,AI 的突破往往来源于算力的扩展,而非单纯的算法创新。随着算力的不断提升,AI 的能力将得到质的飞跃。因此,GPU 在未来 AI 战场上的重要地位,依旧牢不可破。AI 行业的未来,依然是算力的较量,无论是 DeepSeek 这样的新兴公司,还是 OpenAI、谷歌、Meta 等传统巨头,GPU 仍将是支撑他们技术创新与产品突破的基石。2025 年,GPU 的抢夺战依旧很精彩!

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编辑:郝爱民

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发布于:忠县