En la era de la IA, la potencia computacional continúa aumentando, y la potencia computacional de alto costo-beneficio se convierte en el foco.

Esta semana, se publicaron los informes financieros de gigantes tecnológicos como Microsoft, Google y Meta, y el desempeño de los negocios de IA fue destacado. El crecimiento de los ingresos en la nube y el margen de beneficio general continúan aumentando, y la IA está impulsando un rápido crecimiento en negocios como la publicidad y la búsqueda. Los principales proveedores de nube están en una "carrera armamentista" de potencia computacional, y es poco probable que los gastos de capital disminuyan en el corto plazo.

El mercado espera ver más aplicaciones de IA "prácticas" que realmente puedan aumentar la productividad o traer comodidad a la vida. Este año ya hemos visto actuaciones sorprendentes de OpenAI Sora, el modelo nacional Kimi, entre otros, y en el futuro se espera seguir viendo actualizaciones continuas de GPT, Gemini, así como la entrada de modelos grandes en PCs, teléfonos móviles y otros dispositivos. El camino hacia la AGI aún es largo y puede requerir bastante tiempo para incubar aplicaciones de IA que cambien la sociedad.

Actualmente, se debe prestar más atención a la "potencia computacional de alto costo-beneficio". Al mirar hacia atrás en la era 4G/5G, la disminución de los costos de tráfico trajo consigo la prosperidad de las aplicaciones móviles. La disminución del costo por unidad de potencia computacional será una condición necesaria para entrar en la era de la AGI. Una potencia computacional de IA barata, accesible y estable es la base para el nacimiento de aplicaciones de IA históricas. Los principales proveedores de servicios en la nube tienen la capacidad de invertir a gran escala, pero las pequeñas y medianas empresas de la larga cola necesitan más potencia computacional de alto costo-beneficio.

Desde la perspectiva del costo de la potencia computacional, además de aproximadamente un 10% de los costos de electricidad, el resto son casi inversiones en activos fijos. En cuanto a las GPU, TSMC está ampliando la capacidad de CoWoS; en el área de equipos de red, se están promoviendo soluciones de conexión óptica de alto rendimiento costo-beneficio; en términos de refrigeración, se espera que la refrigeración líquida supere a la refrigeración por aire en cuanto a costo-beneficio. En el futuro, se espera que el costo por unidad de potencia computacional continúe disminuyendo, estableciendo las bases para la prosperidad de las aplicaciones de IA.