AI五层塔:应用-模型-数据中心-算力-电力,我们终将迈向未来(03)

Part .5 模型层的决赛圈
我认为,模型层的第一轮初赛竞争已经结束;
目前基础模型的研发迭代,需要真正的世界级天才,和持续的天量计算资源投入,因此大量玩家掉队,仅剩下数个留在赛场上;
从二蛋自己使用、其他朋友使用、各位博主的意见综合来看,分成以下几个梯队;
第一梯队:Anthropic ; 不管是不是因为使用门槛过高,每个使用过CC的朋友都跟我说,和其他AI有本质的智商区别;但目前对东大的封禁导致使用越来越难;而且很贵;
第二梯队:GPT(Openai)、Gemini(谷歌)、Kimi(月之暗面)、DS(幻方)、Seedance(字节);
这几家各有千秋,使用人数都很多,GPT/Gemini能力很全面,Kimi,DS性价比高,Seedance 是目前AI漫剧/短剧/视频的主力生产工具;
第三梯队:Grok、HY、千问
能力上差一些,使用的人少一些,但都是巨头的亲儿子,海量资源的扶持下,还在继续前进;
二蛋对于模型的有几个基本的推断:
1、模型侧最后以AGI,或ASI为最终结果;去年曾经一度走过,各个领域细分小模型的路线,但目前我认为并不存在这种可能性;
就像钱学森钱老同时精通数个领域的知识,他没有成为伟大的医学家,只是因为他没有把时间花在医学上;
AGI/ASI最终会超越人类智力的极限,而超脱时间这个限制纬度之后,对各个领域都是同样的吊打;
所谓的细分领域,只是在AGI完成之后,把存在各个孤岛中的数据,慢慢收集回来罢了;即使因为墙的问题,有些领域数据不能公开部署,那也是通过AGI本地隔离的方式来完成;
图片/视频/语音/聊天/Code,都是在完成最终版本前,模型在各自方向的学习路径;韩立老怪分出金、木、水、火、土,五大元婴,圆满之后,元婴合体,进入合道境界;
2、决赛圈中美会各自剩下2-3个玩家,由于在未来5-10年墙仍然存在,所以中美可以看成是两个独立世界,
产生一个最强的模型,最后以最聪明,最好用,最贵,来完成最昂贵的任务;
其次留下1-2个,性价比最高的模型,不那么聪明,但可能是前者的1/10的成本,用来满足便宜的任务;
就这样吧,距离AGI、ASI的年代,并不遥远了~
Part .6 数据中心/算力/存储——硅升碳降,新时代的超级基建
数据中心,算力,电力放在一个Part,用一个最近特别火的词,硅升碳降来形容;
碳基人的衣食住行,都在降级消费,之前淘宝京东,现在都去PDD了;
但硅基人的吃喝拉撒才刚刚开始,住在数据中心里的硅基人,需要GPU/CPU/存储/光通讯/液冷,和源源不断的电力供他们运转;
数据中心的核心公司是英伟达;
英伟达设计数据中心的架构,决定了其生态链其他部件的行业格局;
CPU、存储芯片、光模块、液冷等等AI产业链的兴起和衰退,完全取决于,英伟达如何设计和规划每一代的数据中心;
目前所有顶级模型的训练和推理都离不开英伟达的数据中心,甚至说,拥有英伟达数据中心的多少,能直接影响模型的优劣;因此英伟达在目前,仍然拥有对AI数据中心的完全定义权:
GPU作为训练的核心,在过去几年成为AI的核心;
当模型从训练过度到推理,英伟达发现,CPU反而在推理上有优势;因此在Rubin架构中,增加了每计算单元GPU-CPU的比例,因此CPU从底部反弹,重新站上了巅峰;
当推理的速度、深度规模提升,数据需要更多/更快的写入和读取,因此增大存储的数量,让美光/闪迪/海力士在25年底-26年初封神;
GPU/CPU/存储芯片之间需要光模块进行通讯,因此有了“站在光里”
最后,目前所有的设备都会产生大量的热,需要放在冷却液中,才能运转,有了液冷;
密切关注英伟达每一代数据中心的进展,只要英伟达像苹果每年发布新的iphone一样,每年量产/发布新的数据中心结构,使用新的GPU、CPU芯片,那目前整个数据中心产业链条的需求就会持续增长;
目前各个领域的龙头公司也都相对清晰:
GPU:英伟达
CPU:英特尔、AMD
存储:海力士、三星、美光科技、闪迪
英伟达数据中心,就像一座一座,硅基模型住的房子;海量的数据中心,组成了一个又一个超级机房,就像我们的城市;
城市的运转依靠政府,硅基城市的运转,依靠传统的云服务厂商;
因此在26年,云服务厂商就像当年的政府,开始投资建设超级城市,以容纳越来越多的硅基人;
云厂商如下:
美国:微软、亚马逊、甲骨文
中国:阿里云、腾讯云、华为云
至此,应用-模型-云服务厂商-数据中心-算力供应商的硅基打工人社会构建完成;
Token的调用增长,导致云服务、数据中心的需求增长,导致全行业的持续繁荣;
我们在进行一场超级硅基城市化建设;
我相信,终有一天会建成一座宏伟的,由无数芯片组成,环绕着流光数据的硅基通天高塔;
(未完待续)
本文仅为个人随笔与市场观察,不构成任何投资建议。市场有风险,决策需谨慎。
夜雨聆风