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:
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:
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。
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