Situação atual da IA no Vale do Silício: Quem tem poder de processamento é quem manda

Não há saída! O Vale do Silício já está competindo pela capacidade de processamento de inteligência artificial.Completamente! Completamente! Louco! Louco!

Até mesmo o CEO da empresa A, Dario Amodei, implorou em voz baixa à empresa rival Meta:

Cara, dá um pouco aí.Potência de processamentoBem...

Como você pode imaginar, Xie Zha recusou educadamente, e Musk ficou com os lucros:

SpaceXAtuando como um revendedor de segunda mão de GPUs da Nvidia, vendendo poder de processamento para a Anthropic e lucrando uma fortuna...

O primeiro relatório financeiro de agosto mostrou resultados promissores, com as receitas da área de AI apenas no trimestre atingindo um valor elevado.2,561 milhões de dólaresEm comparação com o mesmo período do ano passado, houve um aumento de 247%, e em relação ao mês anterior, o crescimento foi de três vezes.

Caramba! O Vale do Silício está competindo justamente em termos de poder de processamento (computacional).Dalian HengshidaiA grande invasão está chegando.

Não importa o quão intensos tenham sido os ataques mútuos na internet no passado, ainda é necessário se curvar diante de GW quando estamos fora da tela.

Não se curva, não se curva, veja aqueles que estão ficando para trás.Google。

Noam, cientista de ponta, por favor, volte com os 2,7 bilhões de dólares. Shazeer, porque...Diferença de poder de processamentoThomas voltou para a OpenAI em menos de dois anos.

As pessoas gastam dinheiro e ainda esperam ser ouvidas; você, no Google, está simplesmente fazendo caridade.（doge）

De qualquer forma, o Vale do Silício está agora experimentando suas possibilidades:

Se os talentos podem ser retidos, se o modelo pode se manter líder, se a inteligência artificial pode realmente ser realizada... Essas questões dependem cada vez mais da quantidade de capacidade de processamento que ainda temos à disposição.

GPU de alto desempenho do Vale do Silício

Antes, faltavam dinheiro e pessoas; agora, o que se destaca é...Economia da computação。

Mesmo gigantes da tecnologia como o Google não podem garantir que pesquisadores estrelas tenham acesso a recursos de GPU suficientes.

MencionarNoam ShazeerO primeiro que vem à mente é um dos oito fundadores do Transformer, que deixou a Google em 2021 e fundou a character.AI, dedicada ao desenvolvimento de robôs de conversação de inteligência artificial gerativa.

Em 2024, o Google investiu2,7 bilhões de dólaresShazer retornou através de uma transação e assumiu o cargo de co-responsável pela Gemini.

Tais pesquisadores devem ser as pessoas pelas quais as gigantes competem para proteger seus recursos.

No entanto, de acordo com as últimas notícias da imprensa estrangeira, sua equipe também enfrentou dificuldades na realocação da capacidade de processamento, e Shazer foi forçado a se mudar para outro país.OpenAI。

Antigamente, por coincidência...HassabisPor um longo tempo, ele expressou insatisfação com a insuficiente capacidade de processamento do projeto, o que também influenciou, em certa medida, sua decisão de renunciar.

Atualmente, há grandes diferenças na distribuição de recursos pelo Google.Sergey BrinÀs vezes, eles intervêm diretamente e realocam os recursos para os projetos que consideram importantes.

Mas, no final das contas, devido à insuficiência de recursos de capacidade de processamento, só resta recorrer à abertura de código (open source) para reduzir custos.

A concorrência externa à empresa torna as relações no setor ainda mais complexas.

OpenAI e a empresa de empreendedores de topo Anthropic não estão apenas competindo em termos de capacidade dos modelos, mas também em data centers, servidores e recursos de energia.

emAnthropicPor exemplo, as exigências de capacidade de processamento do seu modelo já são suficientemente altas, e é necessário discutir a questão do fornecimento com outra empresa especializada em modelos.

O acordo de cooperação com a SpaceX em maio deste ano estipulou que mais de 300 megawatts de nova capacidade seriam adicionados no mesmo mês, envolvendo 220.000 GPUs da Nvidia, além do aumento no uso do Claude Code e das APIs.

Em outras palavras, o objetivo de fazer isso é...Permitir que o backend forneça mais capacidade de processamento para o frontendPossui uma forte capacidade de processamento e um modelo avançado, o que faz com que os usuários decidam permanecer utilizando o serviço.

Portanto, a competição entre as empresas modelo começou a apresentar dois conjuntos de lógicas operando simultaneamente:

Nível do produtoTodo mundo ainda está competindo por usuários e talentos em desenvolvimento;Nível de infraestruturaQualquer pessoa que possa fornecer recursos de forma oportuna pode se tornar um potencial parceiro.

Como aquelas pequenas empresas de IA conseguem sobreviver em um mercado tão competitivo?

A situação deles é ainda mais dramática.

Essas empresas têm dificuldade em estabelecer seus próprios data centers, mas no passado, elas podiam alugar de forma flexível GPUs de plataformas em nuvem como a AWS.Pagamento conforme a necessidade。

No entanto, à medida que os principais laboratórios de inteligência artificial passaram a utilizar uma grande quantidade de recursos de capacidade de processamento, alguns fornecedores de serviços em nuvem começaram a exigir pagamentos adiantados de vários anos, chegando a montantes equivalentes ao valor do contrato.30%Até mesmo exigem que as startups encontrem um garante de pagamento.

Tudo isso coloca as startups em uma situação difícil.

Se o crescimento de usuários no futuro for inferior ao esperado, o dinheiro gasto continuamente será desperdiçado; se você comprar muito pouco, pode perder oportunidades de crescimento por não ter recursos computacionais suficientes para atender às demandas.

Por outro lado, essa situação gerou um novo negócio:A busca pelo ouro na capacidade de processamento global.

Em outras palavras, trata-se de encontrar recursos de servidores de inteligência artificial em todo o mundo que ainda não estão sendo totalmente utilizados e, em seguida, alugar essa capacidade de processamento para empresas que precisam dela.

Por exemplo, a empresa San Francisco Compute, que é representativa nesse setor, vai até antigas galinheiras no interior dos Estados Unidos para coletar servidores.Há também a TSMC e MuskFoi discutida a possibilidade de cooperação adicional em cálculos.

Os principais fundos de venture capital (VC) do Vale do Silício também começaram a acumular GPUs.YC lançou um cluster de GPU dedicado para sua empresa startup em julho, e a Radical Ventures também ajudará as empresas investidas a coordenar contratos com fornecedores.

Para equipes pequenas que estão treinando ou implantando modelos, isso resolve um problema urgente.

A batalha pela capacidade de processamento da inteligência artificial está fora de controle.

MasMelhor desobstruir do que bloquear.A capacidade de computação pode sofrer essa escassez, e a razão para isso é bastante complexa.

OpenAI, Meta e até mesmo o Google estão ativamente construindo novos data centers e prometendo...FuturoSerão fornecidos uma grande quantidade de recursos de GPU.

No entanto, a demanda por um crescimento rápido do modelo é iminente. O fuso horário entre os locais, ou o “bolo grande” que foi desenhado (metaforicamente falando), é uma das razões pelas quais a empresa precisa continuar procurando por capacidade de processamento em todos os lugares.

A maneira como os usuários utilizam a inteligência artificial, na verdade, aumenta a pressão sobre a oferta.

A partir deste ano,AgentA substituição das perguntas e respostas pelo padrão central de uso pelos usuários está começando a se tornar realidade, e as tarefas de trabalho contínuas e de longo prazo forçam os servidores a realizar mais cálculos em paralelo.

Com o aumento da demanda, o mercado de aluguel de chips sofreu mudanças drásticas.

Os dados divulgados pela SemiAnalysis em abril deste ano mostram que,H100O preço do contrato de aluguel de um ano aumentou de 1,70 dólares por hora no ponto mais baixo de outubro de 2025 para 2,35 dólares por hora em março de 2026, representando um aumento de quase40%。

A afirmação de que a GPU é comparável ao ouro não é sem fundamento.

A capacidade computacional que realmente possa ser entregue imediatamente e funcione de forma estável é insuficiente, e a nova capacidade computacional ainda está muito distante, o que juntos cria uma dificuldade no mercado de capacidade computacional.

EntãoHegemonia em poder de processamentoTorne-se concreto.

Mesmo que alguém tenha um plano, a falta de recursos computacionais fará com que a narrativa das startups desafiando os gigantes do setor se esgote cada vez mais.

O que é visível a olho nu é...A capacidade de processamento está se tornando um requisito essencial para entrar na era da inteligência artificial.E fortalecer as vantagens das grandes empresas que possuem sua própria infraestrutura.

Pode-se dizer que tenho poder de processamento e força real em minhas mãos.

As pessoas que trabalham com produtos de inteligência artificial precisam levar em consideração cada vez mais fatores. Não só temos que nos preocupar com a possibilidade de ninguém usar o produto, mas também com a velocidade de crescimento dos usuários ultrapassando a capacidade de processamento dos próprios sistemas.

As dificuldades também são oportunidades.Camada intermediária de venda de páesEstou radiante de alegria.

Você disse que sim, Lao Huang?

Referências:
[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

O autor é de "Quantum Bit" e se chama "Luyu".