Der aktuelle Stand der KI in Silicon Valley: Wer über die Rechenleistung verfügt, ist der „Boss“.

Keine Chance! Der Silicon Valley-Kampf um die Rechenleistung für Künstliche Intelligenz hat bereits begonnen.Vollkommen! Vollkommen! Verrückt! Verrückt!

Sogar der CEO von Firma A, Dario Amodei, bat leise an der Tür seines Konkurrenten Meta um Hilfe:

Alter Kumpel, gib mir etwas.RechenleistungNa ja......

Und wissen Sie was? Elon Musk hat einfach abgelehnt, während Mark Zuckerberg die Vorteile für sich genommen hat:

SpaceXAls Zwischenhändler für Nvidia-GPUs fungieren und die Rechenleistung an Anthropic weiterverkaufen – das bringt wirklich eine Menge Geld ein…

Der erste Finanzbericht für den Monat August zeigt sehr positive Ergebnisse: Allein die Einnahmen aus dem AI-Geschäft im Quartal beliefen sich auf2,561 Millionen US-DollarIm Vergleich zum Vorjahr ist es um 247% gestiegen, und im Vergleich zum Vormonat um das Dreifache.

Mannomann! In Silicon Valley wird um Rechenleistung gekämpft,Dalian HengshidaiDer mächtige Angriff steht bevor.

Egal wie heftig die gegenseitigen Angriffe im Internet auch waren, man muss sich im wirklichen Leben vor GW verbeugen.

Nicht biegen, nicht biegen – schau nur, wie die anderen hinterherhinken.Google。

Noam, ein führender Wissenschaftler – bitte kehren Sie mit den 2,7 Milliarden Dollar zurück, Shazeer, denn…Differenzierende RechenleistungThomas wechselte innerhalb von weniger als zwei Jahren zu OpenAI.

Andere zahlen Geld und erwarten auch eine Reaktion – du hingegen tust beim Google-Unternehmen rein aus Wohltätigkeitsgründen mit.（doge）

Wie auch immer, Silicon Valley probiert es jetzt aus:

Ob Talente behalten werden können, ob Modelle ihre führende Position behalten können und ob Künstliche Intelligenz wirklich ihre Ziele erreichen kann – all diese Fragen hängen immer mehr davon ab, wie viel Rechenleistung noch zur Verfügung steht.

Siliziumvaluta: GPUs aus dem Silicon Valley

Früher fehlten Geld und Personal, aber jetzt steht an erster Stelle…Rechenleistungswirtschaft。

Selbst Technologiegiganten wie Google können nicht garantieren, dass führende Forscher über ausreichende GPU-Ressourcen verfügen.

ErwähntNoam ShazeerZuerst fällt mir einer der acht Gründer von Transformer ein, der 2021 Google verließ und character.AI gründete, um sich der Entwicklung generativer KI-Chatbots zu widmen.

Im Jahr 2024 hat Google investiert.2,7 Milliarden US-DollarShazer kehrt durch eine Transaktion zurück und übernimmt die gemeinsame Leitung von Gemini.

Solche Forscher sollten diejenigen sein, um die Ressourcen, nach denen die Giganten streben, zu schützen.

However, according to the latest reports from foreign media, his team has also encountered difficulties in reallocating computing resources, and Shazer has been forced to relocate to another country.OpenAI。

Früher, ganz zufällig…HassabisLange Zeit war er unzufrieden mit der mangelnden Rechenleistung des Projekts, was auch maßgeblich zu seiner Entscheidung, das Unternehmen zu verlassen, beigetragen hat.

Derzeit gibt es große Unterschiede bei der Ressourcenverteilung bei Google.Sergey BrinManchmal greifen sie direkt ein und weisen die Ressourcen um auf Projekte, die sie für wichtig halten, um.

Aber letztendlich, aufgrund unzureichender Rechenressourcen, bleibt uns nur die Option, auf Open Source zu setzen und Kosten zu sparen.

Wettbewerb aus externen Quellen verkompliziert die Beziehungen innerhalb der Branche noch weiter.

OpenAI und der führende Unternehmer Anthropic konkurrieren nicht nur um die Leistungsfähigkeit ihrer Modelle, sondern auch um Rechenzentren, Server und die entsprechende Stromversorgung.

mitAnthropicBeispielsweise sind die Rechenleistungsanforderungen seines Modells bereits so hoch, dass es notwendig ist, mit einem anderen Modellunternehmen über die Lieferung zu sprechen.

Der Kooperationsvertrag mit SpaceX vom Mai dieses Jahres sieht vor, dass im Laufe des Monats eine neue Kapazität von über 300 Megawatt hinzugefügt wird, die 220.000 NVIDIA-GPUs umfasst, sowie dass die Nutzungsmengen von Claude Code und APIs erhöht werden.

Mit anderen Worten, der Zweck davon ist…Lassen Sie die Backend-Systeme mehr Rechenleistung zur Verfügung stellen, um die Frontend-Systeme zu unterstützen.Hohe Rechenleistung, starke Modelle – die Nutzer bleiben dabei.

Daher beginnt sich im Wettbewerb der Model-Unternehmen eine Logik zu entwickeln, bei der zwei verschiedene Ansätze gleichzeitig angewendet werden:

ProduktebeneJeder streitet noch um Kunden und Entwicklungstalente;Auf der InfrastrukturebeneJeder, der in der Lage ist, Ressourcen rechtzeitig zur Verfügung zu stellen, könnte ein potenzieller Partner werden.

Wie überleben diese kleinen AI-Start-ups in den engen Grenzen des Marktes?

Ihre Situation ist noch dramatischer.

Es ist für diese Unternehmen sehr schwierig, eigene Rechenzentren aufzubauen, aber in der Vergangenheit konnten sie flexibel GPUs auf Cloudplattformen wie AWS mieten.Pay-as-you-go。

Allerdings haben einige Cloud-Dienstanbieter begonnen, Vorauszahlungen in Höhe von mehreren Jahren Vertragswerten zu fordern, da die führenden KI-Labore große Mengen an Rechenressourcen für sich beanspruchen.30%Sogar von Start-up-Unternehmen wird verlangt, dass sie einen Zahlungsgaranten finden.

All diese Faktoren bringen Start-ups in eine schwierige Lage.

Wenn die zukünftige Wachstumsrate der Nutzer unter den Erwartungen liegt, wird das kontinuierliche Verbrauchen von Bargeld verschwendet; wenn du zu wenig kaufst, könntest du aufgrund mangelnder Rechenressourcen die Wachstumschancen verpassen.

Im Gegenteil, diese Situation hat zu einem neuen Geschäftsfeld geführt:Die globale Jagd nach Rechenleistung als „Goldgrube“.

Das bedeutet, nach noch ungenutzten Ressourcen für KI-Server auf der ganzen Welt zu suchen und diese Rechenleistung dann an Unternehmen zu vermieten, die sie benötigen.

Zum Beispiel sammelt das repräsentative Unternehmen San Francisco Compute Server in alten Hühnerställen auf dem amerikanischen Land.Es gibt auch TSMC und Musk.Es wurde über weitere Berechnungskooperationen diskutiert.

Die führenden VC-Firmen des Silicon Valley beginnen ebenfalls, GPUs zu häufen.YC hat im Juli einen speziellen GPU-Cluster für sein Start-up Unternehmen eingeführt, und Radical Ventures wird den investierten Unternehmen auch bei der Koordination von Lieferantenverträgen helfen.

Für kleine Teams, die Modelle trainieren oder bereitstellen, löst dies zumindest vorübergehend das dringende Problem.

Der Wettlauf um die Rechenleistung der Künstlichen Intelligenz ist außer Kontrolle geraten.

AberBesser zu entsorgen, als zu blockieren.Die Ursachen für diese Knappheit an Rechenleistung sind tatsächlich ziemlich komplex.

OpenAI, Meta und sogar Google sind alle aktiv dabei, neue Rechenzentren zu errichten und versprechen...ZukunftEs werden zahlreiche GPU-Ressourcen zur Verfügung gestellt.

Allerdings ist der Bedarf an einem schnellen Wachstum des Modells dringend. Die Zeitverschiebung sowie das große „Kuchenstück“, das vor uns liegt, sind einige der Gründe, warum das Unternehmen weiterhin nach Rechenkapazitäten suchen muss.

Die Art und Weise, wie Nutzer Künstliche Intelligenz einsetzen, erhöht tatsächlich den Versorgungsdruck.

Ab diesem Jahr,AgentDas Ersetzen von Fragen und Antworten beginnt, zur Kernparadigm zu werden, die von den Nutzern verwendet wird. Anhaltende, langfristige Arbeitsaufgaben zwingen die Server, mehr parallele Rechenleistung zu erbringen.

Mit dem Anstieg der Nachfrage hat sich der Markt für die Vermietung von Chips dramatisch verändert.

Die im April dieses Jahres von SemiAnalysis veröffentlichten Daten zeigen,H100Der Preis für ein Jahresmietvertrag stieg von einem Tiefstand im Oktober 2025 von 1,70 US-Dollar pro Stunde auf 2,35 US-Dollar im März 2026, was einem Anstieg von fast40%。

Die Behauptung, dass GPUs mit Gold vergleichbar seien, basiert nicht auf nichts.

Die tatsächliche Bereitstellung von Rechenleistung, die sofort und stabil genutzt werden kann, ist unzureichend, und neue Rechenkapazitäten sind noch in weiter Ferne. Beides zusammen führt zu Schwierigkeiten auf dem Markt für Rechenleistung.

DaherRechenleistungshegemonieWerden konkreter.

Selbst wenn jemand eine Strategie hat und die Rechenressourcen ausreichen, wird die Geschichte von Start-up-Unternehmen, die sich gegen Branchengiganten stellen, zunehmend an Bedeutung verlieren.

Was mit bloßem Auge sichtbar ist,Rechenleistung wird zur Zugangsvoraussetzung in der Ära der Künstlichen Intelligenz.Und stärken die Vorteile großer Unternehmen, die über eigene Infrastruktur verfügen.

Man kann sagen, dass ich Rechenleistung habe und meine Fähigkeiten in der Hand halte.

Die Menschen, die KI-Produkte entwickeln, müssen immer mehr Dinge berücksichtigen. Wir müssen uns nicht nur Sorgen machen, dass niemand die Produkte verwendet, sondern auch darüber, dass das Wachstum der Nutzer schneller erfolgt, als ihre eigenen Rechenkapazitäten ausgebaut werden können.

Aber Schwierigkeiten sind auch Chancen.Die Zwischenschicht, die Schaufeln verkauftSie strahlte vor Freude.

Sagst du das, alter Huang?

Referenzlinks:
[1]https://www.wsj.com/tech/ai/ai-computing-power-demand-a63da9b9?st=tzDj41
[2]https://www.anthropic.com/news/higher-limits-spacex
[3]https://newsletter.semianalysis.com/p/the-great-gpu-shortage-rental-capacity

Der Autor stammt von „Quantum Bit“ und heißt „Lu Yu“.