综述
【主要内容概述】近期在全球范围内， 与人工智能计算能力相关的公司股价表现强劲，反映出云计算能力需求逻辑不断强化。台积电在法说会上预测A 业务增长率将达到50%，预计2027年收入将达到15%至20% 未来来自A领域。此外，Meta 如Meta等海外云服务巨头提高了对计算力卡的需求预期 2024年底计划35万 H100 与2023年相比，计算卡的采购量翻了一番。春节期间多起重 大事件进一步证实了A 计算能市场的活跃包括 OpenAl 宣布投资7万亿美元芯片 研发，推出惊人的视频生成模型 Sara;英伟达宣布启动定制芯片业务并发布 可在本地计算机上运行的大规模模型及相关硬件升级；谷歌还推出了Jimy1.5 模型。
在未来的展望中，2024年有两个关键事件值得关注:1.GPT-5 的推出: GPT 奥特曼系列开发者透露GPT-5 与GPT-4相比 会有显著的提升能力 上升，并认为大型模型仍处于初级阶段，未来发展潜力巨大，参数规模可能达到10万亿水平，推动新的计算能力需求增长。
2.英伟达B100 芯片发布： B100 芯片相较 H100 它将带来更大的计算能力改善，市场关注 它能否继续保持强劲的需求，并期待更多的人工智能应用程序的出现，使得推理端的计算能力需求就像 培训端爆炸式增长，帮助云制造商实现商业闭环和资本支出优化。
回顾历史，自2022年以来，随着大型模型的快速发展，计算能力需求呈现井喷状态。特别是生产A进入突变期后，计算能力成本直接与类型参数数量和培训集大小成正比，并进行推理 所需的计算能力也与模型参数、问答大小和访问量成正比。
在技术进步方面，多模式大模式（如佳美达1.5型）的演变将进一步提高对计算能力的需求，特别是在上下文的扩展极限超过100万级标签时 的情况下。OpenAl 新发布的视频生成模 型 Sara 比如视频长度从4秒延长到60秒，表现出更强的能力， 预示着进入视频时代后，计算能力需求将有更大的提高。
【AI 讨论芯片研究分析 人工智能芯片通常分为硬件能力和软件能力两部分。以A100 以芯片为例，硬件参数中的重要指标包括计算能力、显存、功耗和片间互联速度。计算能力就是衡 不同精度的计算能力适用于不同的应用场景，如8-16位 16-32位用于训练，64位用于高性能计算。
根据加速卡的硬件特性，英伟达、AMD等不同厂家的产品设计不同 的加速 卡在 GPGPU 计算能力表现均衡，而海光深算系列等国内厂商在高精度计算能力分配上表现出来 颜色，悬崖科技 BR100 芯片在低精度计算能力方面表现出色。
此外，显存容量 (HBM)对 A加速卡的硬件能力有显著影响，特别是在训练过程中 中间过程需要存储在HBM中 因此，显存容量可能成为限制计算能力的瓶颈。GH2000由英伟达推出 芯片通过 系统架构的改进大大提高了内存互联速度和总带宽，进而提高了整体计算能力。AMB 公司的 MI300 在HBM中，芯片的显存容量达到了H100的2.4倍 投资方面 度。
GPU 互联速度也是评价加速卡实力的关键因素，尤其是大规模训练需要多个因素 GPU 之间的高速通信。在这方面，英伟达 NVLink 和 AMD 的 Infinity Fabric 协议提供的远高于 PCle 最高速度可达900GB 每秒和896GB 秒，因为内部制造商也在积累 特殊通信协议的极端研发，如壁崖科技 BB link等，努力追赶国际先进水平。
综上所述，国内外制造商在A1计算能力领域的竞争日益激烈，海外领导者继续展示超出预期的表格 现在，国内企业在硬件创新、算法优化和市场需求响应方面迅速跟进 粗俗的力量和潜力。
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