Новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Компания Zhitong Finance APP узнала, что CITIC Construction Investment опубликовала исследовательский отчет, в котором говорится, что вычислительная мощность по-прежнему является основной движущей силой непрерывного создания больших моделей. Существует три основных направления инвестиций в вычислительную мощность: первое связано с постепенными изменениями, такими как медные соединения, жидкостное охлаждение и т. д.; второе — с изменением общих ресурсов, таких как хранилище, печатная плата, блок питания и т. д.; Вопрос в том, превысит ли рост производительности NVIDIA ожидания, в некоторой степени определяет диапазон оценки всей цепочки вычислительной энергетики.

В CITIC Construction Investment отметили, что общая тенденция развития искусственного интеллекта – это движение в сторону терминалов. Собственная операционная система Apple с искусственным интеллектом и приложения, созданные Apple Intelligence, лидируют, а помощник искусственного интеллекта на стороне ПК от Microsoft также ускоряется, уделяя внимание волне комплексной замены компьютеров и обновленной DRAM, конфиденциальным вычислениям, акустике, аккумулятору и т. д. рассеивание тепла, ПК Arm и другие инвестиционные возможности.

CITIC Construction Investment полагает, что благодаря расширению возможностей крупных моделей внутри страны, снижению цен на вызовы и политической поддержке, постепенно будет внедряться больше приложений искусственного интеллекта. Чат-роботы C-стороны, изображения Винсента и видеоприложения Винсента постепенно принимаются. B-side AI также начал внедряться в финансах, промышленности, военной сфере, здравоохранении, образовании и других областях.

Основные мнения CITIC Construction Investment заключаются в следующем:

С нетерпением ожидая второй половины инвестиций в искусственный интеллект, мы считаем, что существует два основных направления инвестиций:Первый — это глобальные отраслевые тенденции, ядром которых являются вычислительные мощности; второй — стимулирование внутреннего спроса посредством внутренней политики, особенно сочетание ИИ с отраслями «стороны G» и «стороны B».

В сфере вычислительных мощностей существует три логики инвестирования: Во-первых, сосредоточив внимание на инвестициях в постепенные изменения, наиболее важным изменением во второй половине года является разработка и переход формы сервера AI с прошлых 8 карт на шкафы NVIDIA NVL36 и 72. Интеграция шкафа выше и является основной. выбор многих крупных производителей. Среди них медные соединения и жидкостное охлаждение — новые направления. Они вступят в период интенсивных заказов во второй половине этого года и начнут стимулировать производительность, начиная с четвертого квартала. Во-вторых, инвестиции вокруг изменения доли. Поскольку заказы от ведущих компаний переполняются, вся отраслевая цепочка демонстрирует высокую степень процветания, доля некоторых компаний увеличивается, уделяя особое внимание хранению, печатным платам, электропитанию и другим секторам, в-третьих, колебания оценки, глобальная система оценки; Вычислительная мощность ИИ относится к NVIDIA, и то, превысит ли рост производительности NVIDIA ожидания, в некоторой степени определяет весь диапазон оценки цепочки отрасли вычислительной мощности, основанный на темпах расширения TSMC Cowos, ускорится во второй половине года. Мы настроены оптимистично. о результатах деятельности Nvidia во второй половине года и поэтому также с оптимизмом смотрят на переход всего сектора на оценку следующего года. В то же время на Европейском технологическом симпозиуме в апреле TSMC объявила, что будет расширять производственные мощности CoWoS со среднегодовым темпом роста (CAGR) более 60% как минимум до 2026 года. Видно, что TSMC с оптимизмом смотрит на общий спрос на ИИ.

Стоимость медных соединений значительно выросла и увеличится в объёме во втором полугодии: 1) Значительный рост использования: по сравнению с предыдущими 8-платными серверами, в которых в основном использовались кабели PCIE, на этот раз в шкафу NVL36/72 кабели PCIE используются не только в вычислительном лотке, но и между вычислительными лотками, между коммутирующим чипом. и объединительной платой, а также между коммутационной микросхемой и объединительной платой. Высокоскоростные медные кабели используются для подключения портов ввода-вывода на передней панели, а высокоскоростные медные соединения также могут использоваться для соединения различных шкафов. 2) Промышленная цепочка; начнет увеличиваться в объёмах во второй половине года: По данным TrendForce, новая платформа Blackwell выйдет на рынок в третьем квартале, начиная с четвертого квартала. Увеличьте объёмы. В следующем году серия Blackwell станет основным продуктом продаж NVIDIA и в основном будет представлена ​​в виде корпусов. Для китайских производителей основная возможность медных соединений связана с перенасыщением заказами от Amphenol. Учитывая общий объем поставок шкафов NVL36 и NVL72 в следующем году (эквивалент NVL72 ожидается на уровне 40 000-50 000 штук), только высокоскоростные медные кабели. в шкафах. Только рынок достигает 4,8-6 миллиардов юаней. Если рассматривать вне прилавка, размер рынка будет еще больше.

Потребность в облачной памяти находится на высоком уровне: 1) Спрос на вычислительные центры питания велик: на долю видеопамяти приходится высокая доля. Общая потребность на HBM3e и LPDDR5x в шкафу NVL72 составляет около 207 400 долларов США, что составляет около 7% стоимости NVL72. шкаф 2) Спрос на конечное оборудование: в долгосрочной перспективе спрос на конечное оборудование. Количество параметров боковых устройств будет продолжать расти, а объем памяти мобильного телефона с искусственным интеллектом будет продолжать увеличиваться. ожидается увеличение до 12-16 ГБ. Основой инвестиционных возможностей в этой отраслевой цепочке являются два момента: 1) доля HBM3e и изменения в поставщиках 8 ГБ DRAM для мобильных телефонов Apple и DRAM следующего поколения с упором на Micron 2) в настоящее время основные производители систем хранения данных уделяют основное внимание; конверсия и в будущем Баланс между предложением и спросом на хранилища может быть нарушен, что приведет к дальнейшему росту цен на хранилища.

Новое обновление решения электропитания: Сервер имеет интегрированную в стойку конструкцию и использует внешний унифицированный источник питания для дальнейшей оптимизации управления питанием и повышения общей производительности и надежности системы. Для NVL72 требуется 6 полок электропитания, а для одного шкафа требуется источник питания мощностью около 200 кВт. Модуль DrMOS — это специальный блок питания графического процессора, и спрос на модули DrMOS для чипов B-серии продолжает расти. Основными поставщиками являются Delta и Lite-On, и мы обращаем внимание на прогресс материковых поставщиков.

Комплексное применение жидкостного охлаждения: В настоящее время жидкостное охлаждение в основном основано на охлаждающих пластинах и погружном типе. По сравнению с традиционным воздушным охлаждением жидкостное охлаждение имеет три преимущества в контексте увеличения интенсивности вычислительной мощности: 1) Шкафы с жидкостным охлаждением имеют более высокий верхний предел энергопотребления и могут выдерживать нагрузку. 20 кВт. Вышеупомянутые серверы AI работают; 2) значение PUE компьютерного зала с жидкостным охлаждением приближается к 1, что соответствует последним требованиям политики; 3) те же требования к вычислительной мощности на фоне низкого PUE потребляют меньше энергии; долгосрочное преимущество в эксплуатационных расходах является значительным. В целом, рост уровня проникновения жидкостного охлаждения является неизбежной тенденцией в эпоху высокоинтенсивных вычислительных мощностей.

Основные инвестиционные тенденции в сфере ИИ: Во-первых, это увеличение DRAM: для модели с 3 миллиардами параметров использование памяти, рассчитанное с точностью Int 4, составляет около 1,4 ГБ. 6 ГБ DRAM сложно поддерживать большие модели искусственного интеллекта. В настоящее время единственными моделями, которые могут поддерживать эту большую конечную модель, являются мобильные телефоны Apple, оснащенные 8 ГБ DRAM. Мы считаем, что если Apple обновит свою сквозную модель до 7 миллиардов параметров, использование памяти достигнет 3 ГБ, и будет очень сложно поддерживать существующие модели с 8 ГБ. В будущем, с каждым поколением обновлений мобильных телефонов, будет очень сложно поддерживать существующие модели с 8 ГБ. Обновление DRAM от Apple будет еще более важным. Что касается Android, среди последней серии Pixel 8 от Google только Pixel 8 Pro поддерживает работу большой модели Gemini с искусственным интеллектом, поскольку она оснащена 12 ГБ DRAM. Во-вторых, это вопросы безопасности и конфиденциальности вычислений: в будущем AIPC или мобильные телефоны с искусственным интеллектом будут формировать локальную базу знаний. Крайне важно обеспечить безопасность личной информации. В будущем также будут использоваться микросхемы и алгоритмы конечной безопасности. обновлен. Кроме того, Apple Intelligence проанализирует, могут ли запросы, отправленные пользователями, выполняться на устройстве. Если требуется более высокая вычислительная мощность, можно использовать частное облако для отправки на серверы только данных, связанных с задачами, с использованием чипов Apple. В будущем завод построит собственный облачный аналитический центр для услуг мобильной связи. Третье — апгрейд акустики: голосовое взаимодействие станет важным входом в эпоху ИИ, а очень важным моментом на конечной стороне — апгрейд акустических устройств. В-четвертых, существенно изменились аккумулятор и тепловыделение: по мере увеличения вычислительной мощности конечного чипа увеличивается энергопотребление, аккумулятор становится больше, а также меняются материалы теплоотвода. В-пятых, следует обратить внимание на изменения спроса на оборудование для машинного зрения, вызванные новыми изменениями в аппаратном обеспечении iPhone 17. В-шестых, Arm PC: благодаря нескольким факторам, включая более сильные возможности искусственного интеллекта, более длительное время автономной работы, ключевую поддержку Microsoft и внимание Qualcomm к созданию чипов для ПК, крупные производители начали концентрироваться на выпуске Arm PC.

Tesla возглавляет комплексную революцию в области автономного вождения: Tesla FSD Beta V12.3 — первая версия FSD, в которой используется сквозная нейронная сеть. Согласно последним данным по безопасности, раскрытым Tesla, после включения функции FSD автомобили Tesla могут проезжать только каждые 5,39 миллиона миль. Одна авария значительно ниже среднего показателя по стране, составляющего одну аварию на каждые 670 000 миль пробега. По сравнению с предыдущими алгоритмами большие модели обладают четырьмя важными особенностями и преимуществами: 1) Управление данными: раньше автономное вождение определялось написанием правил, но теперь оно управляется данными каждый раз, когда вы смотрите 1–1,5 миллиона видеоклипов. , эффект будет очевиден. Улучшение 2) Высокий верхний предел: возможность появления больших моделей в настоящее время также отражена в автономном вождении, а это означает, что увеличение количества параметров может решить некоторые проблемы поведения при вождении, которые было трудно решить при автономном вождении. процесс в прошлом; 3) Скорость итерации увеличена: раньше Tesla повторяла алгоритм FSD почти каждые две недели, а в эпоху больших моделей обновляла версию каждые 2-3 дня. 4) Опыт вождения близок к человеческому; : Автопилот, определяемый правилами, в прошлом был очень жестким, но нынешний опыт больше похож на человеческое вождение, что позволяет сократить количество перехватов. Tesla также объявила серию данных для FSD12.3. Средний пробег при перехвате увеличился со 116 миль до 286 миль, а доля поездок пользователей без перехвата увеличилась с 47% в FSD V11.4 до 72%. Улучшенные возможности легковых автомобилей с вспомогательными системами вождения были дополнительно улучшены с упором на Desay SV. Однако для автономного вождения уровня L4 средний пробег Tesla по-прежнему намного отстает от пробега людей. В настоящее время невозможно полностью реализовать автономное вождение, полагаясь только на интеллект одного автомобиля, и необходимо уделять внимание конструкции. отечественного Челу Облака.

Приложения искусственного интеллекта расширяют возможности тысяч отраслей: Еще одним основным полем битвы за применение крупных моделей является применение в промышленности. 26 мая на симпозиуме предприятий и экспертов в провинции Шаньдун было подчеркнуто использование технологий для преобразования традиционных отраслей. Во-вторых, сверхдолгосрочные казначейские облигации также будут активно инвестироваться в такие области, как «самостоятельность и самостоятельность посредством науки и технологий». В то же время «Концепция стратегического плана расширения внутреннего спроса (2022-2035 гг.)»: твердо реализовывать стратегию расширения внутреннего спроса и развивать полноценную систему внутреннего спроса. Он также фокусируется на содействии глубокой интеграции 5G, искусственного интеллекта, больших данных и других технологий с транспортом и логистикой, энергетикой, экологической охраной окружающей среды, водным хозяйством, реагированием на чрезвычайные ситуации, государственными услугами и т. д., чтобы помочь улучшить возможности управления соответствующими отрасли. Мы считаем, что ИИ начинает внедряться в финансах, промышленности, образовании, транспорте, военной, медицинской и других областях. С финансовой стороны крупные модели постепенно стали лучшими помощниками в инвестиционных исследованиях, виртуальными людьми по управлению активами, базами финансовых знаний и т. д. Что касается промышленности, большие модели начали обеспечивать взаимодействие человека с компьютером, образцы генерации AIGC и т. д. в САПР и другом программном обеспечении с упором на технологию централизованного управления. В области роботов интеллект роботов после подключения к большим моделям быстро увеличился, и они начали заменять людей при выполнении простых задач на заводах и в других местах. В военной сфере зарубежная компания Palantir успешно использует крупные модели в качестве боевых помощников на поле боя. В сфере образования ИИ постепенно становится виртуальным учителем по большему количеству предметов. В сфере транспорта сотрудничество между автомобилем, дорогой и облаком предъявляет более высокие требования к инфраструктуре. Расширяя возможности интеллектуального управления дорожным движением, оно может эффективно снизить стоимость интеллектуальных транспортных средств. В области медицины в прошлом ИИ сам по себе имел относительно глубокие применения (традиционные модели) в таких областях, как медицинская визуализация, а также исследования и разработки новых лекарств. Появление генеративных моделей еще больше углубило развитие ИИ в вышеупомянутых областях. Однако в целом направление зарубежных исследований и разработок более предвзятое. В фармацевтике отечественные исследования и разработки больше ориентированы на управление здравоохранением. Существуют различия в направлениях применения этих двух препаратов, основанные на разной эффективности крупных компаний. модели.

предупреждение о риске

Ожидается, что экономический спад в Северной Америке будет постепенно усиливаться, и существует большая неопределенность в макроэкономической среде. Изменения в международной среде влияют на цепочку поставок, а дефицит чипов за рубежом может повлиять на нормальное производство и поставки соответствующих компаний, а также на поставки компаний. ниже, чем ожидалось; информатизация и цифровизация. Спрос и капитальные затраты ниже, чем ожидалось; рыночная конкуренция усилилась, что привело к быстрому снижению валовой прибыли; цены на основные виды сырья выросли, что привело к снижению валовой прибыли от обмена; колебания курса влияют на валютные доходы и валовую прибыль экспортно-ориентированных предприятий; итерации обновления алгоритмов крупных моделей не так эффективны, как ожидалось, могут повлиять на эволюцию и расширение крупных моделей, что, в свою очередь, повлияет на их коммерциализацию; а промышленный интеллект не такой, как ожидалось.