智通財經APP獲悉，投資公司New Street Research的數據顯示，人工智能基礎設施需求在短期內沒有放緩的跡象，因爲對計算能力的更高投入會帶來性能更好的模型。
以Pierre Ferragu爲首的分析師在一份行業報告中表示:“OpenAI展示了模型的大小正如何變成對推理成本的沉重壓力。”“儘管推理成本隨着模型的成熟下降得很快，但下一代模型的運行成本比以前的版本要高得多(隨着推理能力的引入，這種情況只會變得更糟)。”
儘管這一週期保證了爲人工智能提供硬件支持的公司的高需求和高銷量，但不斷增加的成本是否值得推出下一級模型。Pierre Ferragu表示：“生成式人工智能是一項增量成本非常昂貴的業務(最新模型)。這與軟件完全相反，後者的增量成本爲零。我們不確定這將如何實現，但它將對價值鏈結構產生深遠的顛覆性影響。”
Meta(META.US)和由特斯拉(TSLA.US))首席執行官埃隆•馬斯克創立的初創公司xAI等公司繼續在人工智能硬件競賽中加足馬力。上週，馬斯克宣佈了一個由10萬塊英偉達H100 GPU驅動的人工智能訓練集羣。他計劃在接下來的幾個月裏增加一倍。同樣，Meta首席執行官扎克伯格計劃在今年年底前擁有35萬塊H100 GPU，爲公司的人工智能項目提供支持。
Pierre Ferragu表示：“隨着我們對人工智能經濟學的理解不斷提高，無論是在供應方面還是在需求方面，我們都認爲目前的支出水平具有可持續性，而且還有進一步大幅增長的空間。這並不意味着不會出現暫停或調整，而是這意味着我們還沒有看到一個不可持續的泡沫的頂峯。”
英偉達(NVDA.US)目前在爲不斷髮展的人工智能模型提供必要處理器的競爭中勝出。一個主要原因是英偉達最新GPU的全棧和系統級集成能力，這可以在更大的領域內實現更大的芯片到芯片帶寬互聯。New Street Research指出，這正是英偉達相對於競爭對手AMD(AMD.US)的優勢所在。
不過，Pierre Ferragu補充稱：“這並不能否定AMD的優勢，因爲其架構的通用性和可擴展性較差，但仍然具有競爭力，只是使用的案例更爲有限，而且需要付出專門的優化努力。”或許AMD也明白這一點，這也是該公司最近收購ZT Systems的原因之一。