巴克莱：LLM计算需求远超预期 AI芯片支出浪潮尚未见顶

巴克莱表示，人(rén)工智能(AI)芯片支出必须增(zēng)加
，才能满足模型开发(fā)商的最低预(yù)期。

巴克莱分析师Tom O'Malley表示，自英伟达 (NVDA.US)8月底(dǐ)发布财报以来，人工智能芯片股(gǔ)的抛售已经在整个人(rén)工智(zhì)能(néng)生态系统(tǒng)中引起(qǐ)了(le)反响，人们越来越质疑人工智能芯片支出浪潮(cháo)“是否(fǒu)正(zhèng)在接近(jìn)顶峰”。分析(xī)师认为，这种观点没有适当地考虑到未来的计算需求。

分析师补充说，至少有9个独立的组(zǔ)织开发尖端的、参数数量庞大的大型 语言(yán)模型(LLM)。由(yóu)于多种原因(投资(zī)回报、资金、训练数据(jù)限制、路线图问题等(děng))，这些公司中的大多数(shù)都无法保证会继续推进模(mó)型开发的下一轮迭代。不过，仅仅几次模型迭代就需要令人难以置信的大量计算。

这一需(xū)求远远超过了(le)行业目前的预期(qī)，分析师认为以下三(sān)个因素是他们覆盖股票
的关键。

首先，需要逐步(bù)实
现预计的产能。分析师估计，到2027年，仅为三个参数约为50T的前沿(yán)模型提供动力所需的计算资源，就(jiù)需要近2000万块(kuài)芯片(piàn)进行训练。需求量大的一个主要(yào)原因是，新模型计算需求的增长速度预计将远高(gāo)于目前的预期。

其次(cì)，商家和消费者有办(bàn)法实现双赢。分析师(shī)认为，在人工智(zhì)能(néng)加速器方面(miàn)，应该(gāi)采(cǎi)取双管齐下的方法，英(yīng)伟达 和AMD(AMD.US)的商业解决方案更适合于训练和推理(lǐ)前沿模型，而超(chāo)大规模(mó)定制芯片将(jiāng)用于数据中心内更专业(yè)的工作负载。

分析师补(bǔ)充说，他们(men)看到这种情况总(zǒng)体上如预期的那样发展，除了少数例外，如苹果(AAPL.US)使用TPU。他们继续预(yù)计，这种(zhǒng)市场分化将在未来发挥作用。

第三，推理市场将十分强劲。O'Malley表示，英伟达最近声称其(qí)约40%的芯片用于推理，再加上其他加速器提(tí)供商重新关注推理(lǐ)市场(chǎng)，为这个新兴市场(chǎng)的发展(zhǎn)提供了支(zhī)撑。

推理将成为目前正在开发的(de)前沿模型货币化的主(zhǔ)要渠(qú)道。分析(xī)师表示，投入更多资源以降低推(tuī)理成本，将有(yǒu)助于(yú)提高开发模型的投资回报率。

责任编
辑：郭明煜(yù)

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