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，人工智(zhì)能(AI)芯片支出必须增加，才能(néng)满足模型开发商的最低预期。

巴克莱分析师Tom O'Malley表示，自英伟达(NVDA.US)8月(yuè)底发布财报以来，人工智(zhì)能芯片股的(de)抛售(shòu)已经在整个人工智能(néng)生态系统中引起(qǐ)了反响，人们越来越质疑人工智(zhì)能芯片支出浪潮“是否正在接近顶(dǐng)峰”。分析师认为，这种观(guān)点没有适当地考虑到未来的
计算需求。

分析师补充(chōng)说(shuō)，至少有9个独立的组(zǔ巴克莱：LLM计算需求远超预期 AI芯片支出浪潮尚未见顶)织开发尖(jiān)端的、巴克莱：LLM计算需求远超预期 AI芯片支出浪潮尚未见顶参数数量庞大(dà)的大型语言模型(LLM)。由于多种原因(yīn)(投资回报、资(zī)金(jīn)、训练数据限(xiàn)制、路线图问题等(děng))，这些公(gōng)司中的大多数都无(wú)法保证会继续(xù)推进模型开发的下一轮迭代。不过，仅仅几次模型迭代就需(xū)要令(lìng)人难以置信的大量计算。

这一需(xū)求远(yuǎn)远超过了行业目前的预期，分析(xī)师(shī)认为以下三个因素是他们覆盖股票的(de)关 键。

首先，需要逐步(bù)实现预计的产(chǎn)能。分(fēn)析(xī)师估计，到2027年(nián)，仅为三(sān)个参数约为50T的前沿模型提供动力所需的计算资源，就需(xū)要近(jìn)2000万(wàn)块芯片(piàn)进行训练。需求量
大的一个主要原因是，新(xīn)模型计算需求的增长(zhǎng)速度预计将(jiāng)远
高于目前的预期。

其次，商家和(hé)消费者有办法实现双赢。分析师认为，在人工智能加速器方(fāng)面，应该采取双管齐下的方法，英(yīng)伟达和AMD(AMD.US)的商业解决方案更适合(hé)于训练和推理前(qián)沿(yán)模(mó)型，而(ér)超大规模定制芯片(piàn)将用于数(shù)据(jù)中心内更专业的(de)工作负载。

分析师补充说，他 们看到这种情况总体上如预期的那样发展，除了少数(shù)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作用。

第(dì)三，推理市场将十(shí)分强(qiáng)劲。O'Malley表示，英伟达最近声称(chēng)其约40%的芯片用于推理，再加上其(qí)他加速器提(tí)供商 重新关注推理市场，为这(zhè)个新兴市场(chǎng)的发展提供了支撑(chēng)。

推理将成为目 前正在开发的前(qián)沿模(mó)型货币化的主要渠道。分(fēn)析师表示，投(tóu)入更多资源以降低推理成本，将(jiāng)有助(zhù)于提高开发模(mó)型(xíng)的(de)投资回报率。

责任编辑(jí)：郭明煜

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