La situazione dell'AI nella Silicon Valley: chi ha la potenza di calcolo, quello è il dominante.

Non c’è scelta! La Silicon Valley ha già iniziato a competere per le risorse di calcolo necessarie all’intelligenza artificiale.Completamente! Completamente! Pazzesco! Pazzesco!

Anche il CEO di A, Dario Amodei, ha supplicato in segreto davanti alla porta della concorrente Meta:

Amico, dammi un po’ di aiuto.Potenza di calcoloBeh...

E sai cosa è successo? Elon Musk ha ottenuto i benefici senza sforzo, mentre Mark Zuckerberg ha rifiutato l’offerta:

SpaceXAgire da rivenditore di GPU Nvidia, rivendendo la potenza di calcolo ad Anthropic e guadagnare un sacco di soldi...

Il primo rapporto finanziario di agosto mostra risultati molto positivi: il solo ricavo derivante dalle attività AI nel trimestre ha raggiunto un importo elevato.2,561 milioni di dollariIl tasso di crescita annuo è del 247%, mentre quello mensile è raddoppiato.

Che incredibile! A Silicon Valley si compete soprattutto per la potenza di calcolo.Dalian Hengshidai“Tangtang” sta per arrivare.

Non importa quanto si sia stati aggressivi nelle discussioni online in passato, davanti al pubblico bisogna comunque mostrare rispetto per GW.

Non piegarsi, non piegarsi, guarda il vicino che rimane indietro.Google。

Noam, scienziato di livello mondiale, ti preghiamo di tornare con i 2,7 miliardi di dollari, Shazeer…Differenza di potenza di calcoloThomas è passato a OpenAI in meno di due anni.

Altri spendono soldi e vogliono essere ascoltati; tu, invece, con Google, fai semplicemente del bene.（doge）

In ogni caso, ora la Silicon Valley sta cercando di capirne il “sapore” (ovvero di comprendere le potenzialità e le implicazioni di questa novità):

Riuscire a trattenere i talenti, mantenere il modello all’avanguardia e realizzare davvero il potenziale dell’intelligenza artificiale… Questi problemi dipendono sempre di più da quanta capacità computazionale ci rimane a disposizione.

GPU “dure” della Silicon Valley

Prima mancavano soldi e personale, ora ciò che emerge è...Economia della potenza di calcolo。

Anche giganti tecnologici come Google non possono garantire che i ricercatori di spicco dispongano di risorse GPU a sufficienza.

MenzionareNoam ShazeerLa prima persona che mi viene in mente è uno dei membri del team di Transformer, che ha lasciato Google nel 2021 per fondare character.AI, impegnandosi nello sviluppo di chatbot basati sull'intelligenza artificiale generativa.

Nel 2024, Google ha investito.2,7 miliardi di dollariShazer è tornato attraverso una transazione e ora ricopre il ruolo di responsabile congiunto di Gemini.

Tali ricercatori dovrebbero essere le persone di cui i giganti competono per proteggere le risorse.

Tuttavia, secondo le ultime notizie dei media stranieri, anche il suo team ha incontrato difficoltà nell’assegnazione delle risorse di calcolo, e Shazer è stato costretto a trasferirsi in altri paesi.OpenAI。

In passato, per coincidenza...HasabisDa tempo era insoddisfatto della scarsa capacità computazionale del progetto, il che ha in qualche modo influenzato anche la sua decisione di dimettersi, come ha riferito il CEO.

Attualmente, Google presenta notevoli disparità nella distribuzione delle risorse.Sergey BrinA volte intervengono direttamente e ridistribuiscono le risorse ai progetti che ritengono importanti.

Ma in definitiva, a causa della mancanza di risorse di capacità computazionale, l'unica soluzione è aprire il codice sorgente per ridurre le spese.

La concorrenza esterna all'azienda rende le relazioni all'interno del settore ancora più complesse.

OpenAI e il top startup Anthropic non solo competono per le capacità dei modelli, ma anche per i data center, i server e le risorse energetiche.

ConAnthropicAd esempio, le esigenze di capacità computazionale del suo modello sono ormai abbastanza elevate da richiedere una discussione con un’altra azienda specializzata nella creazione di modelli per definire le modalità di fornitura.

L'accordo di collaborazione con SpaceX del maggio di quest'anno prevede l'acquisizione di una nuova capacità di oltre 300 megawatt nello stesso mese, che includerà 220.000 GPU NVIDIA, nonché un aumento dell'utilizzo di Claude Code e delle API.

In altre parole, lo scopo di farlo è...Permettere al backend di fornire più capacità di calcolo al frontendPotenza di calcolo elevata, modelli avanzati: gli utenti rimangono soddisfatti e scelgono questo prodotto.

Pertanto, nella competizione tra le aziende modello iniziano ad emergere due logiche operative contemporanee:

A livello del prodottoTutti ancora si contendono gli utenti e i talenti dello sviluppo;A livello infrastrutturaleChiunque sia in grado di fornire risorse in tempi utili potrebbe diventare un potenziale partner.

Come fanno quelle piccole startup di intelligenza artificiale a sopravvivere in un ambiente così competitivo?

La loro situazione è ancora più drammatica.

Queste aziende hanno difficoltà a creare i propri data center, ma in passato potevano noleggiare in modo flessibile le GPU di piattaforme cloud come AWS.Paga su richiesta。

Tuttavia, poiché i principali laboratori di intelligenza artificiale hanno acquisito una grande quantità di risorse di calcolo, alcuni fornitori di servizi cloud hanno iniziato a richiedere pagamenti anticipati per i contratti che ammontano a somme elevate, pari all’intero importo del contratto, anche per periodi di tempo prolungati.30%Chiedono persino alle startup di trovare un garante per i pagamenti.

Tutto questo mette le startup in una situazione difficile.

Se in futuro la crescita degli utenti dovesse essere inferiore alle aspettative, il denaro continuamente speso verrebbe sprecato; se acquisti troppo poco, potresti perdere opportunità di crescita a causa della mancanza di risorse computazionali per gestire le esigenze.

Al contrario, questa situazione ha dato vita a un nuovo business:La ricerca dell’oro nella capacità computazionale globale.

In altre parole, si tratta di individuare le risorse di server basati sull'intelligenza artificiale in tutto il mondo che non sono ancora state sfruttate appieno, per poi noleggiare questa capacità di calcolo alle aziende che ne hanno bisogno.

Ad esempio, la rappresentativa azienda San Francisco Compute si reca nelle vecchie stalle di polli nelle zone rurali degli Stati Uniti per raccogliere i server.Ci sono anche TSMC e Musk.È stata discussa una futura collaborazione nel campo dei calcoli.

Anche i principali investitori di capitale di rischio (VC) della Silicon Valley stanno iniziando a accumulare GPU.YC ha lanciato a luglio un cluster GPU dedicato per la sua startup, e Radical Ventures aiuterà anche le società investite a coordinare i contratti con i fornitori.

Per i piccoli team che stanno addestrando o distribuendo modelli, questo risolve almeno temporaneamente la situazione di emergenza.

La battaglia per il controllo della capacità di calcolo dell'intelligenza artificiale è fuori controllo.

MaMeglio evitare il blocco che cercare di superarlo.La carenza di capacità di calcolo si verifica per ragioni piuttosto complesse.

OpenAI, Meta e persino Google stanno attivamente costruendo nuovi data center e promettono…FuturoVerranno forniti molti risorse GPU.

Tuttavia, la crescente domanda di modelli richiede una risposta immediata. I differiti di fuso orario, o il “grande pasto” che è stato immaginato, sono tra le ragioni per cui l’azienda deve continuare a cercare risorse di calcolo in giro per il mondo.

Il modo in cui gli utenti utilizzano l’intelligenza artificiale sta in realtà aumentando la pressione sull’offerta.

Da quest'anno,AgentL'inizio della sostituzione delle domande e risposte come paradigma centrale utilizzato dagli utenti ha costretto i server a svolgere un maggior numero di calcoli in parallelo a causa di compiti lavorativi lunghi e continui.

Con l'aumento della domanda, il mercato del noleggio di chip ha subito cambiamenti radicali.

I dati pubblicati da SemiAnalysis a aprile di quest'anno mostrano che,H100Il prezzo del contratto di locazione a termine di un anno è aumentato da 1,70 dollari all’ora, il punto più basso di ottobre 2025, a 2,35 dollari all’ora a marzo 2026, con un aumento di quasi40%。

L'affermazione secondo cui la GPU sia paragonabile all'oro non è priva di fondamento.

La vera capacità computazionale in grado di essere fornita immediatamente e di funzionare in modo stabile è insufficiente, mentre le nuove capacità computazionali sono ancora lontane; entrambi questi fattori contribuiscono alle difficoltà nel mercato della capacità computazionale.

E cosìDominio della potenza di calcoloDiventa concreto.

Anche se qualcuno dispone di una strategia, la mancanza di risorse computazionali rende sempre più difficile per le startup sfidare i giganti del settore.

Ciò che è visibile a occhio nudo è…La capacità di calcolo sta diventando la soglia di accesso all'era dell'intelligenza artificiale.E rafforzare i vantaggi delle grandi aziende che possiedono infrastrutture proprie.

Si può dire che disponga di potenza di calcolo e che la mia forza sia a mia disposizione.

Le persone che lavorano su prodotti di intelligenza artificiale devono prendere in considerazione sempre più aspetti. Dobbiamo preoccuparci non solo del fatto che nessuno utilizzi il prodotto, ma anche del fatto che la velocità di crescita degli utenti possa superare la capacità di calcolo che i prodotti stessi hanno di gestirla.

Ma le difficoltà sono anche opportunità,La fascia intermedia che vende paleÈ felice come un bambino.

Hai detto di sì, vecchio Huang?

Riferimenti:
[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

L'autore proviene da "Quantum Bit" con lo pseudonimo di "Luyu".