La situación actual del AI en Silicon Valley: Quien tiene la capacidad de cálculo, ese es el líder.

¡No hay nada que hacer! Silicon Valley ya está compitiendo por la potencia de cálculo de la inteligencia artificial.¡Completamente! ¡Completamente! ¡Loco! ¡Loco!

Incluso el CEO de la empresa A, Dario Amodei, imploró en voz baja a su rival Meta:

Amigo, dame algo.Potencia de cálculoBueno...

Resulta, como podrás imaginar, que Mark Zuckerberg rechazó amablemente la oferta, mientras que Elon Musk se llevó los beneficios:

SpaceXActing as a reseller of NVIDIA GPUs, selling computing power to Anthropic and making a fortune—

El primer informe financiero de agosto muestra resultados muy positivos; solo los ingresos por servicios de IA del trimestre alcanzaron una cifra elevada.2561 millones de dólaresAumentó un 247% en comparación con el año anterior y se triplicó en comparación con el mes anterior.

¡Vaya! En Silicon Valley, la competencia se da por la potencia de cálculo.Dalian HengshidaiEl gran ataque está a punto de llegar.

No importa cuán duro hayan sido los ataques en línea en el pasado, debemos inclinarnos ante GW en persona.

No doblarse, no doblarse, mira cómo los demás se quedan atrás.Google。

Noam, científico de élite, por favor regrese con los 2.700 millones de dólares. Shazeer, debido a que...Diferencia en potencia de cálculoThomas pasó a trabajar en OpenAI en menos de dos años.

Los demás también quieren que se les escuche cuando gastan dinero; tú, Google, simplemente haces caridad.（doge）

De todos modos, Silicon Valley está ahora explorando sus posibilidades:

¿Podremos retener a los talentos? ¿Podrá el modelo mantener su liderazgo? ¿Podrá la inteligencia artificial lograr realmente sus objetivos? Estas preguntas dependen cada vez más de cuánta capacidad de cálculo nos queda.

GPU de alto rendimiento de Silicon Valley

Antes faltaba dinero y personal, pero ahora lo que más se nota es...Economía de la potencia de cálculo。

Incluso gigantes tecnológicos como Google no pueden garantizar que los investigadores destacados reciban suficientes recursos de GPU.

MencionarNoam ShazeerLo primero que viene a la mente es uno de los ocho fundadores de Transformer, quien dejó Google en 2021 para crear character.AI, dedicándose al desarrollo de robots de chat de inteligencia artificial generativa.

En 2024, Google realizó inversiones.2.700 millones de dólaresShazer regresó a través de una transacción y asumió el cargo de co-director de Gemini.

Los investigadores de este tipo deberían ser las personas a las que los gigantes compiten por proteger sus recursos.

Sin embargo, según los últimos informes de los medios extranjeros, su equipo también ha enfrentado dificultades para reasignar la capacidad de cálculo, lo que ha obligado a Shazer a trasladarse a otros países.OpenAI。

Antes, por coincidencia...HasabisDurante mucho tiempo, ha estado insatisfecho con la insuficiente capacidad de cálculo del proyecto, lo que también ha influido en cierta medida en su decisión de renunciar, lo que afectó al CEO.

Actualmente, Google presenta grandes diferencias en la asignación de recursos.Sergey BrinA veces intervienen directamente y redistribuyen los recursos a los proyectos que consideran importantes.

Pero, en última instancia, debido a la falta de recursos de capacidad de cálculo, solo nos queda recurrir a la open source y a la reducción de costos.

La competencia externa a la empresa hace que las relaciones dentro de la industria sean aún más complejas.

OpenAI y el destacado emprendedor Anthropic no solo compiten por la capacidad de sus modelos, sino también por los centros de datos, los servidores y la capacidad de suministro de energía.

porAnthropicPor ejemplo, las necesidades de capacidad de cálculo de su modelo ya son lo suficientemente grandes como para que sea necesario discutir con otra empresa de modelos la cuestión del suministro.

El acuerdo de cooperación con SpaceX firmado en mayo de este año estipula que se obtendrá una nueva capacidad de más de 300 megavatios ese mes, lo que incluye 220,000 GPU de NVIDIA, así como un aumento en el uso del Claude Code y de las API.

En otras palabras, el propósito de hacerlo es...Permitir que el backend proporcione más capacidad de cálculo al frontendTiene una gran capacidad de cálculo y un modelo robusto, lo que hace que los usuarios se queden satisfechos y decidan seguir utilizando el servicio.

Por lo tanto, en la competencia entre las empresas modelo comienzan a aparecer dos sistemas lógicos que operan simultáneamente:

A nivel del productoTodos todavía están compitiendo por usuarios y talento en desarrollo;A nivel de infraestructuraCualquier persona que pueda proporcionar recursos de manera oportuna podría convertirse en un potencial socio.

¿Cómo logran sobrevivir esas pequeñas empresas de IA en un entorno tan competitivo?

Su situación es aún más dramática.

A estas empresas les resulta difícil establecer sus propios centros de datos, pero en el pasado podían alquilar de manera flexible las GPU de plataformas en la nube como AWS.Pago por uso según las necesidades。

Sin embargo, a medida que los principales laboratorios de inteligencia artificial han adquirido una gran cantidad de recursos de capacidad de cómputo, algunos proveedores de servicios en la nube han comenzado a exigir pagos anticipados por contratos que alcanzan hasta el monto total del contrato, que se extienden por varios años.30%Incluso se exige a las empresas emergentes que encuentren un garante de pago.

Todo esto pone a las startups en una situación difícil de dilema.

Si en el futuro el crecimiento de usuarios es inferior a lo esperado, el dinero en efectivo que se sigue gastando se desperdiciará; si compras demasiado poco, podrías perder oportunidades de crecimiento debido a la falta de recursos computacionales para atender las necesidades.

Por el contrario, esta situación ha dado lugar a un nuevo negocio:La búsqueda del oro en la capacidad de computación global.

En otras palabras, se trata de encontrar recursos de servidores de inteligencia artificial en todo el mundo que aún no se están utilizando al máximo y luego alquilar esa capacidad de cómputo a las empresas que la necesitan.

Por ejemplo, la compañía representativa San Francisco Compute va a los antiguos gallineros del campo en Estados Unidos para recoger servidores.También está TSMC y Musk.Se discutió la cooperación adicional en cálculos.

Los principales inversores de capital riesgo (VC) de Silicon Valley también han comenzado a acumular GPUs.YC lanzó un clúster de GPU dedicado para su empresa startup en julio, y Radical Ventures también ayudará a las compañías invertidas a coordinar los contratos con los proveedores.

Para los pequeños equipos que están entrenando o desplegando modelos, esto resuelve temporalmente un problema urgente.

La batalla por la capacidad de cálculo de la inteligencia artificial se ha descontrolado

PeroMejor abrir un paso que bloquear el camino.La capacidad de cálculo puede sufrir este tipo de escasez, y la razón es bastante compleja.

OpenAI, Meta e incluso Google están trabajando activamente en la construcción de nuevos centros de datos y prometen...FuturoSe proporcionarán una gran cantidad de recursos de GPU.

Sin embargo, la demanda por un rápido crecimiento del modelo es urgente. La diferencia horaria, o el gran “pastel” que se ha dibujado (en referencia a las grandes oportunidades), es una de las razones por las que la empresa tiene que seguir buscando capacidad de computación en diferentes lugares.

La forma en que los usuarios utilizan la inteligencia artificial en realidad aumenta la presión de la oferta.

A partir de este año,AgentEl comienzo de la sustitución de las preguntas y respuestas como el paradigma central utilizado por los usuarios ha obligado a los servidores a asumir una mayor cantidad de cálculo en paralelo debido a tareas de trabajo a largo plazo y continuas.

Con el aumento de la demanda, el mercado de alquiler de chips ha experimentado cambios drásticos.

Los datos publicados por SemiAnalysis en abril de este año muestran que...H100El precio del contrato de alquiler de un año aumentó desde su punto más bajo en octubre de 2025, que era de 1.70 dólares por hora, hasta 2.35 dólares por hora en marzo de 2026, lo que representa un incremento de casi40%。

La afirmación de que la GPU es comparable al oro no carece de fundamento.

La capacidad de computación que realmente pueda ser entregada de inmediato y funcione de manera estable es insuficiente, y la nueva capacidad de computación todavía está muy lejos de estar disponible, lo que conjuntamente ha creado una dificultad en el mercado de la capacidad de computación.

EntoncesDominio de la potencia de cálculoSe vuelve más concreto.

Aunque algunas personas tengan un plan de acción y recursos de cálculo suficientes, la narrativa de las startups que desafían a los gigantes de la industria se está agotando cada vez más.

Lo que es visible a simple vista es...La capacidad de cálculo se está convirtiendo en el umbral de acceso en la era de la inteligencia artificial.Y fortalecer las ventajas de las grandes empresas que poseen su propia infraestructura.

Se puede decir que tengo poder de cálculo y que mi fuerza está a mi disposición.

Las personas que trabajan en productos de inteligencia artificial tienen que considerar cada vez más factores. No solo debemos preocuparnos por que nadie utilice el producto, sino también por que la tasa de crecimiento de los usuarios exceda la capacidad de procesamiento de los mismos.

Pero las dificultades también son oportunidades.Capa intermedia de venta de palasSe alegró mucho.

¿Es eso lo que dices, Lao Huang?

Enlaces de referencia:
[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

El autor proviene de "Quantum Bit" y se llama "Luyu".