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英伟达未来5年业绩或增5倍以上,估值过热,后续有望转向服务提供商
红周刊 特约?|?王天一
英伟达未来的构想是走向产业链下游,由原来单纯的设备供应商再增加服务提供商,其自建或合建的算力中心就会把原来5000多倍的资本支出缩减到千分之一,市场份额将随之增加5倍左右,这对供需双方将是一个双赢的方案。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM
随着英伟达2023年一季报的公布,其市值突破万亿美元大关,与苹果、微软、Google的母公司和亚马逊并列成为五大巨无霸科技企业之一,这五家公司合计占了标准普尔市值的25%,相对科技股集中的纳斯达克指数上涨了33%,标准普尔指数只涨了11.5%。如果投资者错过了英伟达今年187%的涨幅,还可以在高点继续买入吗?本文将从算力供需侧、护城河、挑战等多维度对比,评估其投资价值。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM
需求侧: 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM
AI算力需求增长超预期
翻倍时间缩短到3.4个月 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM
摩尔定律是由英特尔创始人之一戈登·摩尔于1965年提出,描述了集成电路的性能和功能随时间发展的趋势,并在随后几十年中得到验证和延续。
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从计算能力增长来看,人工智能经历了两个时代,从1959年到2012年,大致符合摩尔定律的结果,翻倍期为两年左右。从2012年到现在,算力的增长大大超过了摩尔定律。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM
根据openAI在2018年5月发表的题为人工智能和计算的研究报告,从2012年以来,人工智能训练运行中所使用的计算量呈几何级数增长,翻倍时间缩短到仅仅为3.4个月,6年里算力增长了30多万倍,如果按照传统的摩尔定律(2年)算力只能产生7倍的增长。
算力需求的增长一直是人工智能进步的一个关键组成部分,如果这种趋势继续下去,就需要为远远超出今天能力的需求做好准备。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM
ChatGPT的最新发展也印证了5年前的结论。表1列举一下不同版本的参数,根据Semafor的报告,GPT-4的规模约为GPT-3的六倍,有大约1万亿个参数,此外训练数据量也在同步增长。参数从最初的1.17亿已经增长到1万亿,5年里增长了5.2万倍,基本符合之前的假设。
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由于今年仅仅是人工智能自动生成内容(AIGC)繁荣的开始,更多的互联网企业投入其中,这个趋势会继续下去。基于这一分析,更多的资本支出会投入到这一蓬勃发展的领域,由于人工智能研究计算密集性增加,也因此会变得资本密集,成为只有少数公司才玩得起的像F1赛车那样的贵族运动,投资前景引人担忧。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM
供给侧: 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM
“黄氏定律”挑战摩尔定律 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM
AI硬件处理能力有望每年增1倍
摩尔定律的基本观点是,在相同的芯片尺寸下,集成电路上可容纳的晶体管数量每隔约18~24个月就会翻倍,而其造价也会相应减半。这意味着处理器性能将在相同的物理空间内呈指数级增长。
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摩尔定律在推动半导体产业的快速增长和创新方面具有重要作用。随着晶体管密度的增加,芯片变得更加强大、更小、更快,并能执行更复杂的计算任务。这为计算机技术的进步提供了基础,推动了个人电脑、移动设备、互联网和人工智能等领域的迅速发展。然而,随着时间的推移,摩尔定律也面临着挑战和限制。随着晶体管尺寸逐渐接近其物理极限,以摩尔定律的速度继续增加晶体管密度变得越来越困难。此外,高度集成的芯片会产生热和功耗问题,导致散热和能效方面的挑战。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM
伴随着微芯片组件变得越来越小,芯片的进步越来越难以满足摩尔定律的速度要求时,2015年以后,芯片的处理能力需要20年才能翻一番,人们普遍认为摩尔定律已经成为过去。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM
面对统治半导体领域超过半个世纪的经验定律,英伟达首席执行官的黄仁勋在加利福尼亚州圣何塞举行的2018年GPU技术大会上提出了颠覆性的黄氏定律,他观察到英伟达的GPU比5年前快25倍,即人们通常所说的GPU硬件性能每年翻倍。而摩尔定律预计只会增加接近10倍级别(按照18个月考虑)。
英伟达公司首席科学家兼研究部高级副总裁Bill Dally在2022年3月举行的美国橘郡计算机学会演讲中给出了更具体的答案:单个GPU的计算能力在8年内提高了316倍,GPU推理性能确实是每年翻一番,对比摩尔定律在商业上统治芯片半个世纪,GPU未来高速发展才刚刚开始。(见图1)
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5年后算力价格或仅为当下2.5%
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降价有望新增5000多倍市场空间
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(小编:财神)
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