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Ai 对芯片的需求,将使其成为芯片的终结者

最近人工智能行业的蓬勃发展引发了对芯片行业的广泛关注。今天,我们将深入探讨这个引人注目的话题,讨论人工智能对芯片行业的需求、摩尔定律的局限性以及可能导致人工智能成为芯片行业的终结者的可能性。

算力走到瓶颈

首先,让我们回顾一下人工智能的发展历程。2022年被宣布为”AI元年”,标志着人工智能时代的正式到来。人工智能的实现依赖于算力的提升,从最初的CPU到后来的GPU、TPU和NPU,不断驱动着芯片行业的发展。由于人工智能的快速发展,Nvidia等公司的股价暴涨,成为市值第二大企业。

  • CPU即中央处理器(Central Processing Unit)
  • GPU即图形处理器(Graphics Processing Unit)
  • TPU即谷歌的张量处理器(Tensor Processing Unit)
  • NPU即神经网络处理器(Neural network Processing Unit)

然而,随着技术的不断发展,摩尔定律的局限性逐渐暴露出来。摩尔定律自20世纪末以来一直是技术创新和社会变革的推动力(FAGA(美国科技行业中四家知名企业:Facebook、Amazon、Google和Apple)以摩尔的洞察为基础构建了商业模式。),但随着晶体管数量的增加,功耗的上升导致了效率的降低。CEO黄仁勋等人早已指出摩尔定律已经过时,而摩尔本人也在2005年的采访中承认了其面临的物理极限。

那么,摩尔定律是否真的可以永远的,不断的升级下去呢?

工艺制程推动摩尔定律不断实现,在最初的3um到0.13um制程的提升过程中,Dennard Scaling都是有效的,但是0.13um以后Dennard Scaling便逐渐失效,主要原因是在芯片尺寸不变,晶体管变小,数量变多的情况下,沟道区域电流泄漏会导致晶体管升温,从而导致芯片的功耗上升,打破了晶体管数量,计算速率和能耗之间简单的线性递推关系。

反映到现状,就是CPU厂商不再能简单的依靠增加时钟频率和核数来提高计算能力,因为整体功耗的大幅增加只会使一部分核处于理想的工作状态。

行业内部做了大量的研究和尝试,试图为摩尔定律续命。但是,这些都无法从根本上改变摩尔定律所面临的问题:发热导致效能降低。

2023年,摩尔定律的发明人摩尔去世,这也被认为是芯片行业一个时代的结束。随着技术的发展,我们或许需要放弃对芯片的依赖,寻求新的技术路径。

无法突破的物理极限导致了整个人类的科技进步走入瓶颈。要走出这个瓶颈,放弃芯片这条路,就是必然结果。

所以说:芯片行业已然是黄昏产业。

除了技术层面的变化,行业内外的合作与创新也值得关注。比如OpenAI的CEO Sam Altman将一家核能公司上市,以帮助实现人工智能的发展。这种跨界的合作与创新或许也是未来科技发展的新方向之一。

当我们考虑人工智能对芯片行业的影响时,还需要考虑到数据中心的需求。人工智能的训练需要大量的数据处理和存储,这导致了对高性能芯片和高速网络的需求不断增加。云计算巨头如谷歌、亚马逊和微软纷纷投资于新的数据中心架构,以满足人工智能的需求。谷歌的TPU芯片已经成为云计算市场的一部分,其在机器学习任务上的性能超过了传统的CPU和GPU。

此外,人工智能还推动了边缘计算的发展。边缘计算将数据处理和分析移至靠近数据源的地方,以降低延迟并提高效率。这导致了对低功耗、高性能芯片的需求增加,以满足在边缘设备上运行复杂的人工智能算法的要求。因此,芯片制造商和技术公司正在努力开发适用于边缘计算的新型芯片架构,以满足这一新兴市场的需求。

另一个值得关注的趋势是人工智能硬件的多样化。过去,GPU被广泛应用于训练深度学习模型,但随着人工智能的不断发展,针对特定任务的定制芯片也开始出现。比如,谷歌的TPU被专门设计用于加速神经网络推理,而英特尔的Nervana芯片专注于深度学习训练任务。这种定制化的硬件设计使得人工智能应用的性能得到了显著的提升,同时也推动了芯片行业的创新。

总的来说,人工智能的快速发展对芯片行业带来了巨大的影响。随着技术的不断进步,我们可以预见到人工智能对芯片设计、制造和应用的要求将不断增加。芯片制造商和技术公司将需要不断创新,以满足人工智能时代的需求,这也将为芯片行业带来新的机遇和挑战。

Ai电力需求无限大

AI对芯片的需求正在导致其成为芯片的终结者。这一趋势的核心在于AI对电力的巨大需求,使其成为一个耗电怪兽。举例来说,训练一个像ChatGPT这样的人工智能模型,每天需要消耗1300兆瓦时的电力。这个数字可能对大多数人来说毫无意义,但实际上,用这么多电力可以播放网络视频达到185年之久,这突显了AI的巨大能量需求。

随着AI的迅速发展,全美的人工智能数据中心的电力消耗已经占到了全美用电量的2.5%。这个数字之所以令人震惊,是因为它足以点亮整个纽约市。从2020年到2022年,全球数据中心的电力消耗从200-250 TWh增长到了460 TWh,占到了全球用电量的2%。更令人担忧的是,这个增长速度每年都在以25%到33%的速度迅猛上升,预计到2026年将达到1000 TWh,相当于整个日本的用电量。

除了IT设备本身的耗电量之外,用于冷却这些设备的冷却系统也需要大量的电力。如果将IT设备的耗电量记为1,那么冷却系统的耗电量就要达到0.4,两者加起来就是1.4。这意味着,整个数据中心的耗电量不仅仅是IT设备的耗电量,还包括了用于保持设备正常运行温度的巨大能量。

因此,在全球范围内,各大企业都在进行着激烈的抢电大战。这也是为什么OpenAI会帮助核电企业OklO上市的原因之一。传统的电力供应已经无法满足AI的巨大需求,而核电则有望成为一种可行的解决方案。然而,核电的建设需要时间,而目前AI的发展最大的限制因素之一就是电力供应的不足。因此,通过帮助核电企业上市,OpenAI希望能够促进电力基础设施的扩建,以满足AI的不断增长的能量需求。

芯片终结者的应有特点

我们来看看芯片的终结者应该具备哪些特点和特征。

随着AI对芯片的需求越来越大,确切地说是AI对算力的需要越来越大,现有的这些芯片已经无法满足AI的发展需求了,因此导致芯片实际上成为了现在AI发展的阻碍。在过去,摩尔定律的持续推动使得芯片性能不断提升,但随着时间的推移,这一定律变得越来越难以维持,纳米技术也已接近极限。因此,现代芯片面临的瓶颈是无法继续按照摩尔定律的预期发展,这也使得芯片逐渐走向被淘汰的阶段。

为了解决这一问题,我们需要新的技术来替代现有的芯片。在这个过程中,我们需要考虑理论层、技术层和应用层的作用。摩尔定律属于理论层,它为芯片行业的发展提供了理论基础;而纳米技术则是技术层的代表,通过不断提升制造工艺来实现摩尔定律的延续。然而,随着摩尔定律的无法突破和纳米技术的走向极限,芯片的应用也走到了尽头。因此,现阶段芯片行业已经开始进入尽头,任何行业在发展过程中都会经历理论层、技术层和应用层的阶段,这种阶段性的发展不可避免。

正因为如此,我们不能仅仅盯着眼前的表象,如今市场上一时热门的芯片制造商,比如Nvidia,也许只是在趁着现有技术尚未完全被取代之前赚取最大利润。以Intel为例,作为半导体行业的领军企业,它不断地将纳米技术和专利转让出售,这并不是因为Intel愚蠢,而是因为它意识到半导体技术的发展已经接近瓶颈,必须转向新的科技领域。

在这个转型的过程中,解决电力和散热问题变得尤为重要。现有的芯片在高性能运算时产生大量热量,因此需要大量的电力来冷却,这不仅浪费资源,还限制了芯片性能的进一步提升。因此,未来的芯片终结者必须能够解决这些问题,通过新的材料、结构或技术手段来降低功耗和提高散热效率。

总的来说,虽然芯片的终结者目前尚未出现,但我们已经看到了技术发展的必然趋势。与过去电脑的发展类似,AI也将经历从庞大笨重到小型化高效化的转变,这个过程可能比电脑发展的历程还要迅速。因此,我们需要密切关注科技的发展动态,为未来的技术革新做好准备。

如何投资?

首先,我想告诉大家,随着现在第四次工业革命的到来,以人工智能、大数据、物联网、云计算等为龙头的整个革命将带来的科技进步大爆炸,一定会带来的就是财富大爆炸。一切都在加速,所以我们在投资时必须选择正确的方向。投资错了方向,就不赚钱了,甚至可能造成重大亏损。

那么应该怎么投资呢?在Ai Financial的投资策略里,一直有一个不做的清单,其中第五条是“不做夕阳产业”。那么在我们讲座到现在,请问大家,芯片行业是属于朝阳产业还是夕阳产业呢?

通过今天的讲座,我相信大家都能知道,人工智能AI是朝阳产业,而芯片却是夕阳产业。所以在做投资时,我们不能去投夕阳产业,而芯片行业就属于这一类。既然芯片行业不能投,那么英伟达股票也就不适合购买了。

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买股票实际上就是在买概率,而投机的最终结果肯定是不赚钱,甚至亏钱。所以正确的做法是买公募的保本基金。因为公募的保本基金实际上是在买一篮子的股票,东方不亮西方亮,这样即使其中某只股票不涨,而其他股票涨了,我们也不会亏损。而且,在过去两年,NVDR(Nvidia)的上涨也已经被我们的基金完美地把握了,这就是公募基金的优势所在。因此,投资的王道就是利用投资贷款去买公募的保本基金,这样既不会错过股票的上涨,又有平衡的资产配置。

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