丁奇：2024年人工智能产业投资指南
2024-11-01 18:21:49 | 作者: 匿名
丁奇：2024年人工智能产业投资指南
60秒速读：
人工智能技术的快速发展推动了算力需求呈指数级增长，大规模语言模型的参数数量预计将达到千亿甚至万亿。
NVIDIA、AMD和谷歌TPU在计算芯片领域竞争激烈。 NVIDIA的GPU产品主导AI市场，而AMD和谷歌TPU正在寻求突破。
HBM存储技术预计将从HBM2e升级到HBM3e，以增加存储带宽并降低功耗，以支持AI模型不断增长的需求。
服务器制造商正在推出更高性能的产品，以满足人工智能模型对处理能力和内存不断增长的需求。
光模块制造商正在开发新一代产品，以满足AI模型对更高带宽和更低延迟的需求。
人工智能技术在图像生成、视频制作、教育和翻译等领域的应用有望带来重大变革。国产算力的替代、华为产业链和媒体行业对AI技术的迫切需求，为投资者提供了新的投资机会。
文本：
2024年算力市场展望：算力需求呈指数级增长
随着AI技术的快速发展，对算力的需求呈指数级增长，增长速度远远超过摩尔定律。
预计到2024年，大型语言模型，尤其是千亿甚至万亿参数的模型将成为市场的主导力量。多模态技术，即可以同时处理多种类型数据（如文本、图像、声音等）的模型的兴起，将进一步推动算力需求的增长。
存储技术创新：HBM2e将升级为HBM3e
2024年，存储技术将从HBM2e升级到HBM3e，存储容量和速度将大幅提升，以支持算力的不断迭代和升级。
这不仅会提高数据处理速度，还会打开新的应用场景和技术创新之门。随着HBM3e技术的成熟和广泛应用，我们有理由相信它将成为未来几年推动人工智能和数据密集型应用发展的关键技术之一。
芯片巨头竞争格局：NVIDIA将占据主导地位
在计算芯片领域，NVIDIA、AMD和谷歌TPU之间的竞争日趋激烈。 NVIDIA凭借其GPU产品在AI训练和推理领域占据主导地位，预计2024年其GPU收入将达到800亿美元。
AMD通过MI300在大模型软件优化方面取得了重大进展。尽管其市场份额较小，但它正在积极扩大在AI领域的布局。谷歌TPU专注于专用AI芯片设计，以低功耗、高效率为目标，为AI应用提供另一种选择。
市场普遍预测NVIDIA 2024 年营收接近600 亿美元。 AMD推出新品MI300，展现野心。该公司预计2024年出货量将达到30万-40万台，并将努力建立自己的生态系统和应用周期。
谷歌专注于专用AI芯片的设计，针对大型模型，注重专用性，满足单一应用需求。对于大型模型应用来说，专用AI芯片可能是更好的解决方案。 Google 的专门设计可满足大型模型的特定需求，从而提高性能和效率。随着技术的进步和应用的发展，大模型领域将更加稳定和成熟。
AI芯片目前并不是大型模型的最佳解决方案，但从长远来看可能是一个理想的选择。谷歌选择开发专用AI芯片，尤其是TPU，并每年不断迭代和改进。寒武纪、华为等国内厂商可以借鉴谷歌的路线，推出针对大型机型优化的专用芯片，以低功耗竞争和细分市场。
服务器市场：AI服务器市场规模将持续增长
由于AI模型的计算需求不断增加，预计2024年服务器市场规模将继续增长，尤其是AI服务器市场。液冷技术将在2024年得到广泛应用，解决高功耗和散热问题，提高服务器稳定性和效率。
2023年，服务器市场表现强劲，与芯片市场形成鲜明对比。从全球范围看，美国超威、台湾英业达、工业富联、浪潮等企业在资本市场表现良好。随着技术的进步和应用的发展，该领域有望变得更加稳定和成熟。 The Next Platform等咨询机构预测，2023年AI服务器的市场规模将达到400亿美元，实际上可能更高。 NVIDIA芯片支撑的服务器市场潜力巨大。
不过，服务器市场整体正处于繁荣阶段。 AI的出现使得服务器市场更加集中。大型模型和大型集群需要大量资金投入，提高了进入门槛。龙头企业从AI浪潮中受益较多，市场集中度较高。
AI服务器的毛利率优于通用服务器，厂商之间的竞争也相对不那么激烈。这是一条值得持续关注的赛道。
2024年，预计液冷技术将在服务器领域得到广泛应用。目前千卡集群散热功耗大、故障率高，液冷成为解决方案。据赛迪顾问数据显示，预计到2024年液冷市场或将达到1000亿级别，到2025年市场规模或将进一步扩大至1300亿级别。
主流的液冷方式是基于冷板，通过金属板和液体带走热量。将服务器浸入液体中的浸入式液体冷却目前已不太常用。随着功耗的增加和散热要求的提高，浸没式液体冷却效率更高，未来其比例可能会增加。
通信网络和光模块的演进
2024年，光模块将不断迭代、提速、降低功耗，以支持更高的数据传输需求。在网络层面，将采用直接内存互连（RDMA）来降低延迟，以满足AI时代的低延迟要求。
光模块、通信网络和人工智能需求构成了当前的强势板块。追求高HBM和数据吞吐量，减少计算资源浪费，提高传输效率。随着计算能力的提高，各个级别之间的吞吐量也会增加，包括存储、板卡和网络升级。
人工智能网络需要高带宽和低延迟。单卡能力和多卡效率很重要。高效的聚类可以显着提高加速比。为了满足高吞吐量的需求，需要加强通信网络建设。
光模块吞吐率提高，但功耗、故障率等问题也随之而来。今年的趋势是通过降低功耗来提高光模块的可靠性。需要降低光模块与交换芯片之间的损耗，以提高交换芯片的话语权。
为了满足AI时代的低延迟要求，数据传输方式发生了变化。存在多种硬件解决方案，例如基于NVIDIA Mellox 的解决方案和以太网解决方案。
算力将会发生很大的变化，首先是芯片的迭代，其次是服务器和存储的升级。光模块不断迭代，以高速、低功耗为主要方向。网络层使用RDMA来减少延迟。市场上有两条路线并存。
应用领域：AI图文企业将率先崛起
AI应用领域备受关注，大家都在关注什么样的企业和应用能够率先问世。
AI绘图和视频生成是最先出现的应用领域，因为它们对容错性的要求较低，并且可以大大提高效率。办公、医疗、教育等要求严格、容错率低的领域将逐步效仿。容错性高、效率提升数十倍的领域，比如AI绘图，很容易首先应用。其他机会包括教育领域的人工智能辅助英语口语对话和翻译。 AI应用将是易入难难，我们会关注在图文视频等领域表现出色的企业。
未来，客服、创意设计、编程等劳动密集型行业将最先受益于AI技术，因为这些领域可以通过AI自动化大幅降低劳动力成本。
行业趋势与投资机会
2024年，人工智能技术将在多个领域展现增长潜力，尤其是在游戏、教育、医疗等行业。在游戏领域，AI技术的应用将通过自动化、智能化的方法，如AI生成的游戏角色和环境、智能游戏设计工具等，提升游戏体验，创造更丰富、沉浸式的游戏体验。教育行业也将受益于人工智能，通过个性化学习平台和智能助教提高教育质量和效率。在医疗领域，人工智能将在疾病诊断、患者监护、药物研发等方面发挥重要作用，提高医疗服务的准确性和响应速度。
自动驾驶技术的快速发展将促进相关产业链的繁荣。激光雷达、毫米波雷达和算法公司将因在自动驾驶系统中的应用而获得显着增长。这些技术对于实现车辆自主导航和安全驾驶至关重要。随着自动驾驶技术的成熟和法规的完善，相关企业将迎来更多的市场需求。
媒体行业将经历人工智能技术带来的变革。人工智能在内容创作、编辑和分发方面的应用将显着降低生产成本，提高内容生产效率。游戏行业的原画制作和直播领域的虚拟主播将显着受益于AI技术，这些技术的应用将改变传统的内容生产和消费模式。
随着人工智能技术的广泛应用，投资机会也随之增多。算力国产替代已成趋势，华为、中科院相关产业链企业将受到投资者青睐，尤其是在服务器和存储技术领域。这些公司在提供高性能计算解决方案和存储解决方案方面具有潜力，随着国内自主可控技术需求的增加，其市场前景广阔。
华为产业链的服务器厂商也将成为投资热点。随着华为在全球市场的扩张，为其提供服务器的制造商将获得稳定的订单和增长机会。这些企业在满足华为不断增长的服务器需求的同时，也可能通过技术创新和市场拓展来增强自身竞争力。
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用户评论
哇，丁奇老师的指南太及时了！2024年的人工智能投资机会肯定不容错过。
有10位网友表示赞同！
看了这篇指南，感觉对AI产业的投资有了更清晰的方向，谢谢分享！
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丁奇老师的文章总能给人带来新的视角，2024年的AI投资指南太实用了。
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2024年的人工智能产业投资，这篇指南真的帮了我大忙，推荐给所有想要投资AI的朋友。
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丁奇老师的文章深度总是让人印象深刻，这篇关于2024年AI产业投资的指南，真的值得一读再读。
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每次读丁奇老师的文章都感觉受益匪浅，这篇2024年人工智能产业投资指南，真的让我对AI投资有了更深的理解。
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丁奇老师的这篇指南太棒了，对于小白来说，简直就是AI投资的入门秘籍。
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2024年人工智能产业投资，看了丁奇的指南，感觉心里有底了，谢谢分享。
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这篇指南简直就是AI投资者的福音，丁奇老师真是个行家，推荐给所有在AI行业的朋友们。
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丁奇老师的这篇2024年人工智能产业投资指南，让我对未来的AI市场有了更多的期待。
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投资AI，以前总是迷茫，现在有了丁奇的指南，感觉就像有了一张地图。
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丁奇老师的文章总是那么有见地，这篇关于2024年AI产业投资的指南，让我对未来的投资有了新的规划。
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看了丁奇的指南，感觉2024年的人工智能产业投资，其实并没有想象中那么复杂。
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丁奇老师的这篇指南，让我对AI行业有了更深的认识，投资AI，有了方向。
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2024年的人工智能投资，有了丁奇的指南，感觉就像有了指南针。
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这篇指南太棒了，丁奇老师真的很有远见，让我对AI产业的投资有了新的信心。
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每次看丁奇老师的文章，都能学到很多，这篇关于2024年AI产业投资的指南，也不例外。
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丁奇老师的指南，让我对AI投资有了全新的认识，感觉未来可期。
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2024年人工智能产业投资，有了丁奇的指南，再也不用担心找不到方向了。
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丁奇老师的这篇文章，让我对AI行业有了更深的理解，对于投资决策非常有帮助。
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