巴克莱：LLM计算需 求远超预期 AI芯片支出浪潮尚未见顶

巴克莱表示，人工智能(AI)芯(xīn)片支出必须增加(jiā)，才能满足模型开(kāi)发商的最低预(yù)期。

巴克莱分(fēn)析师(shī)Tom O'Malley表示，自英伟(wěi)达(NVDA.US)8月底发布财报以来，人 工智能芯片股的抛售(shòu)已经在整个人工智能生态系统中引起
了反响，人们越来越质疑人(rén)工智能芯片支出浪(làng)巴克莱：LLM计算需求远超预期 AI芯片支出浪潮尚未见顶潮“是否正在 接近顶峰”。分析师认为，这种观点没(méi)有(yǒu)适当地考虑到未(wèi)来的计算需求。

分析师(shī)补充
说，至少有9个 独(dú)立(lì)的组织开发尖端的、参数 数量庞大的(de)大型语言模型(LLM)。由于多种原因(投资回报、资金、训练数据限制、路线(xiàn)图问题等)，这些公司中的大多(duō)数都无法保证会继续推(tuī)进模型开发的下(xià)一轮迭代。不过(guò)，仅仅几次模型迭代就需要(yào)令人难以置信的大量计算。

这一需求远远(yuǎn)超过了行业目前的预期，分析(xī)师认为以下三(sān)个因素是(shì)他(tā)们覆盖股票的关键。

首先，需要逐步实现预计的产(chǎn)能。分(fēn)析 师估计，到2027年(nián)，仅为三个参数约为(wèi)50T的前沿(yán)模型提供(gōng)动力所需的(de)计(jì)算资源(yuán)，就需要(yào)近2000万块芯片进行训练。需求量大的一个主要原因是，新模型计算需求的增长速度预计将远高于目前的预期。

巴克莱：LLM计算需求远超预期 AI芯片支出浪潮尚未见顶-style="font-L">其次，商家(jiā)和消费者(zhě)有办法实现双赢。分析师(shī)认(rèn)为，在人工智能加速(sù)器方面，应该采取双管齐下的(de)方法，英(yīng)伟达和AMD(AMD.US)的商业解(jiě)决方案更适合于训练和推理前沿模(mó)型，而超大规(guī)模定制芯片将用于数据中心内更专业的工作负载。

分析师补(bǔ)充(chōng)说，他们看(kàn)到这(zhè)种情况总体上如预期(qī)的那样发展，除了(le)少数例外(wài)，如苹果(AAPL.US)使用(yòng)TPU。他们继续预计，这种市场分化将在未来(lái)发挥
作用。

第三，推理市场(chǎng)将十分强劲。O'Malley表示(shì)，英伟达最近声称(chēng)其约40%的芯片用于推理(lǐ)，再加上其他加速器提供商重新关注推理(lǐ)市场，为这(zhè)个(gè)新兴市场的(de)发展提供了支撑。

推理将成为目前正(zhèng)在开 发 的前沿模型货币化的主要渠道。分析师表示，投入更
多资源以降低推理(lǐ)成(chéng)本，将有助于提高开发模型的投资回报率(lǜ)。

责任(rèn)编辑：郭明煜

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