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摩根士丹利在3月24日的AI报告中指出#xff0c;随着GPU技术的不断进步#xff0c;例如英伟达从Hopper发展到Blackwell GPU架构#xff0c;GAI的算力成…随着AI技术迈入普及与应用的新纪元其算力需求蓬勃增长的同时算力成本随技术进步呈现下降趋势。
摩根士丹利在3月24日的AI报告中指出随着GPU技术的不断进步例如英伟达从Hopper发展到Blackwell GPU架构GAI的算力成本正显著降低。
展望未来大摩预测AI算力成本将迅速下降AI算力需求将蓬勃增长预计2024/27全球数据中心电力需求将占到全球的~2%/4%但电力基础设施可能跟不上这一增长形势。
因此大摩指出能够满足AI快速增长电力需求的公司将从这一趋势中收益特别是那些能够减少数据中心供电延迟的电力解决方案提供商。
AI算力成本迅速下降
大摩指出随着GPU效率的提高数据中心算力成本正在迅速下降以英伟达最新发布的Blackwell为例只占到hopper能耗的一半具体来看 数据中心模型显示使用Hopper GPU的数据中心每teraFLOPs每秒万亿次浮点运算资本成本为14.26美元而Blackwell数据中心的成本为7.48美元这意味着当从Hopper GPU升级到Blackwell GPU时资本成本每teraFLOPs下降约50%。 数据中心建设成本方面Blackwell数据中心的总设施资本成本包括GPU为33.49亿美元而Hopper数据中心的总设施资本成本为35.83亿美元。这些成本是针对假设的100MW 数据中心并且包括了8个芯片/服务器和70%的服务器利用率。 在每兆瓦时电力成本为100美元的假设下Hopper数据中心的年度电力成本约为每teraFLOPs 0.24美元而Blackwell数据中心的年度电力成本约为每teraFLOPs 0.14美元。 这种下降主要是由于随着技术进步GPU在能效方面的改进使得在相同的电力消耗下能够提供更多的算力。
AI算力需求激增 给电力基础设施带来挑战
与此同时大摩预测AI电力需求将迅猛增长在基准情景下预计2023-27年全球数据中心电力需求(包括GAI)为430—748太瓦时(TWh)相当于2024/27年全球电力需求的2%—4%。
具体来看 在基准情景下GPU利用率从60%提高到70%数据中心在2023-27年的总电力容量将为70/122吉瓦。2023-27年GAI电力需求的复合年增长率为~105%而同期全球数据中心电力需求(包括GAI)的复合年增长率将为~20%。 牛市情景下(反映90%的芯片利用率)预计2023-27年全球数据中心电力需求为~446/820太瓦时。 而熊市情景下(反映50%的利用率)预计2023-27年数据中心电力需求为~415/677太瓦时。 此外大摩还提到其减少可再生能源服务占新数据中心电力的百分比因为数据(如亚马逊/Talen交易)表明不可再生能源将发挥更大的作用。
进一步来看大摩指出根据对全球数据中心电力需求预测预计将给电力基础设施带来挑战包括输电线路容量限制、规划和许可延误以及供应链瓶颈。因此展望未来能够满足AI快速增长能源需求的公司特别是那些能够减少数据中心供电延迟的电力解决方案提供商将受市场欢迎。
大摩表示全球各地数据中心增长有所不同但相似之处在于数据中心公司和超大规模公司经常与电力开发公司合作以最大限度地减少供电延迟降低成本并减少排放。 在美国我们看到了合作伙伴关系的最初迹象超大规模企业和核电厂所有者在核电厂建立新的大型数据中心有利于电力公用事业Constellation Energy和独立电力生产商与能源贸易商Vistra等 。而且我们还看到了现场发电的可能这可能有利于许多电力股。 在欧洲到2035年欧洲国家的数据中心需求将推动电力增长五倍低估值欧洲电力股将受益入西班牙私营跨国电力公司Iberdrola芬兰能源企业Fortum。 在东盟马来西亚、新加坡和泰国电力需求强劲增长。为了最大限度地减少“供电时间”我们看到数据中心开发商与东盟当地电力公司建立伙伴关系: 英伟达和马来西亚杨忠礼集团合作计划在马来西亚打造价值43亿美元的人工智能数据中心泰国最大的私人发电公司海湾Gulf和泰国电信AIS开始建设新的泰国数据中心 新加坡电信Singtel、印尼电信公司Telkom于印度尼西亚能源公司Medco Power就其在印度尼西亚的第一个数据中心项目建立战略合作伙伴关系。