巴克萊表示，人工智能(AI)芯片支出必須增加，才能滿足模型開發(fā)商的最低預期。

巴克萊分析師Tom O'Malley表示，自英偉達(NVDA.US)8月底發(fā)布財報以來，人工智能芯片股的拋售已經(jīng)在整個人工智能生態(tài)系統(tǒng)中引起了反響，人們越來越質(zhì)疑人工智能芯片支出浪潮“是否正在接近頂峰”。分析師認為，這種觀點沒有適當?shù)乜紤]到未來的計算需求。

分析師補充說，至少有9個獨立的組織開發(fā)尖端的、參數(shù)數(shù)量龐大的大型語言模型(LLM)。由于多種原因(投資回報、資金、訓練數(shù)據(jù)限制、路線圖問題等)，這些公司中的大多數(shù)都無法保證會繼續(xù)推進模型開發(fā)的下一輪迭代。不過，僅僅幾次模型迭代就需要令人難以置信的大量計算。

這一需求遠遠超過了行業(yè)目前的預期，分析師認為以下三個因素是他們覆蓋股票的關鍵。

首先，需要逐步實現(xiàn)預計的產(chǎn)能。分析師估計，到2027年，僅為三個參數(shù)約為50T的前沿模型提供動力所需的計算資源，就需要近2000萬塊芯片進行訓練。需求量大的一個主要原因是，新模型計算需求的增長速度預計將遠高于目前的預期。

其次，商家和消費者有辦法實現(xiàn)雙贏。分析師認為，在人工智能加速器方面，應該采取雙管齊下的方法，英偉達和AMD(AMD.US)的商業(yè)解決方案更適合于訓練和推理前沿模型，而超大規(guī)模定制芯片將用于數(shù)據(jù)中心內(nèi)更專業(yè)的工作負載。

分析師補充說，他們看到這種情況總體上如預期的那樣發(fā)展，除了少數(shù)例外，如蘋果(AAPL.US)使用TPU。他們繼續(xù)預計，這種市場分化將在未來發(fā)揮作用。

第三，推理市場將十分強勁。O'Malley表示，英偉達最近聲稱其約40%的芯片用于推理，再加上其他加速器提供商重新關注推理市場，為這個新興市場的發(fā)展提供了支撐。

推理將成為目前正在開發(fā)的前沿模型貨幣化的主要渠道。分析師表示，投入更多資源以降低推理成本，將有助于提高開發(fā)模型的投資回報率。