巴克莱：LLM计算需求远超预期 AI芯片支出浪潮尚未见顶

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巴克莱(lái)表示(shì)，人工(gōng)智能(AI)芯片支出必(bì)须增加，才(cái)能满足模型开发商的最低预期。

巴(bā)克莱分析师Tom O'Malley表示，自英伟(wěi)达(NVDA.US)8月底发布财报以来，人(rén)工智能芯片股的(de)抛售已经在整(zhěng)个人工智能生态(tài)系统中(zhōng)引起(qǐ)了反响，人们越来越质疑人工智能芯片支出浪潮“是否正在接近顶(dǐng)峰”。分析师认为，这种观点没有适当地(dì)考虑到未来的计算需求。

分析师补充说(shuō)，至少有9个独立的组(zǔ)织开发尖端(duān)的、参数数量庞(páng)大(dà)的大型语言模型(LLM)。由于多种原因(投资回(huí)报、资金、训练数据限制、路线图问题等)，这些公司中的大多(duō)数都(dōu)无(wú)法保证(zhèng)会继续推进模型(xíng)开(kāi)发的下一轮迭(dié)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。

这一需求远远超过了行(xíng)业目前的预期，分(fēn)析师认(rèn)为以下三(sān)个因素是他们覆盖(gài)股票的关键。

首先，需要逐步(bù)实现预计的产(chǎn)能。分析师估计，到2027年(nián)，仅为三个参数约为50T的(de)前沿模型提供动力所需的(de)计算资源，就需要近2000万块芯片进行训练。需求量大的(de)一个主要原因是，新(xīn)模型计算需求的增(zēng)长速度(dù)预计将远高于目前的预(yù)期。

其次，商家和消费者有办法实现双赢。分析师认为，在人工智能加(jiā)速器方面，应该采取双管齐下的方法(fǎ)，英伟达和AMD(AMD.US)的商业解决方(fāng)案更适合于训(xùn)练和推理前沿模型，而(ér)超大规模定制芯片(piàn)将(jiāng)用于数(shù)据中心内更专业的工作负载。

分析(xī)师补充说，他们看到这种情况总体上如预期的那样发(fā)展(zhǎn)，除了少数例外，如苹果(guǒ)(AAPL.US)使用(yòng)TPU。他(tā)们继续(xù)预计，这种市场(chǎng)分化将在未来(lái)发挥作(zuò)用。

第三，推(tuī)理市(shì)场将十分强劲。O'Malley表示，英(yīng)伟达最近声称其约(yuē)40%的(de)芯片用(yòng)于推理，再加上其他(tā)加速(sù)器(qì)提供商(shāng)重新关注推理市场，为这个新兴市场的发展提供了支(zhī)撑。

推理将成为(wèi)目前正在开发的前沿模(mó)型(xíng)货币化的主(zhǔ)要渠道。分析师表示，投入更多(duō巴克莱：LLM计算需求远超预期 AI芯片支出浪潮尚未见顶)资源以(yǐ)降低推理成本，将有助于提高开发模型的投资回报率(lǜ)。

责任编辑(jí)：郭明煜(yù)