巴克莱：LLM计算需求远超预期 AI芯片支出 浪潮尚未见顶

巴(bā)克莱表示，人工智能(AI)芯片支(zhī)出(chū)必须(xū)增加，才能满足模型开发商的最低(dī)预期(qī)。

巴克莱分析师Tom O'Malley表示(shì)，自英伟达(dá)(NVDA.US)8月底发布财报以来，人(rén)工智能芯片(piàn)股的抛售已经在整个人工智能生(shēng)态系统中引起了反响，人们(men)越
来越质疑人工智能芯片支出浪潮“是否正在接近顶峰”。分析师认为，这种(zhǒng)观点没有适当地考虑到未(wèi)来的计算需(xū)求。

分析师(shī)补充说，至少(shǎo)有9个独立的组(zǔ)织(zhī)开(kāi)发尖端的
、参数数(shù)量庞(páng)大的巴克莱：LLM计算需求远超预期 AI芯片支出浪潮尚未见顶(de)大型语言模型(LLM)。由于(yú)多种(zhǒng)原因(投资回报、资金、训练数据限制、路线(xiàn)图问题等)，这些公司(sī)中的大多数都无(wú)法保证会继续推 进模型开发的下一轮迭代。不过(guò)，仅仅几次(cì)模型(xíng)迭代就需要令人难以置信的大量(liàng)计算。

这一需求远 远超过了行业目 前的预期，分析师认为以(yǐ)下三个因素是(shì)他们覆盖股票的关键。

首先，需要逐步实现预计的产能。分析(xī)师估计，到(dào)2027年，仅为三个参数约为50T的前沿模型提供动(dòng)力所需的计(jì)算(suàn)资源，就需要近(jìn)2000万块芯片进行训练。需求量大的一个主要原因(yīn)是，新模巴克莱：LLM计算需求远超预期 AI芯片支出浪潮尚未见顶型(xíng)计算需求(qiú)的增长速度预计将远高于(yú)目前的预期。

其次，商家和消(xiāo)费者有办法实(shí)现(xiàn)双
赢。分析师认为，在人工智能加速(sù)器方面，应该采取双管齐下的方法，英伟达和AMD(AMD.US)的(de)商业解决 方案更适合于(yú)训练(liàn)和推理前沿(yán)模型，而超大规(guī)模定制芯片(piàn)将用于(yú)数(shù)据中心内(nèi)更专业的工作负载(zài)。

分析师补充(chōng)说，他们看(kàn)到这种情况总(zǒng)体上如预期的(de)那样发展，除了少(shǎo)数例外，如苹果(AAPL.US)使用TPU。他们继续预计，这种市场分化将在未来发挥(huī)作用。

第三，推理市场将十分强劲。O'Malley表示，英伟 达最近声称(chēng)其(qí)约40%的(de)芯片用于推(tuī)理，再加上其他加速(sù)器提(tí)供商重新关注推理市场，为这(zhè)个(gè)新兴市场的(de)发展提供(gōng)了支撑。

推理(lǐ)将成(chéng)为目前正在开发的前沿模型货币(bì)化的主要渠道。分析师(shī)表示，投入更多资源以降低推 理成本，将有助于提高开发模型的(de)投(tóu)资回报率(lǜ)。

责任编辑：郭明煜

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