AI股後市看輝達臉色
以前提到英特爾就直接聯想到PC,講到亞馬遜就代表互聯網的電商,蘋果就代表智慧型手機,現在輝達已經成為AI的代名詞了,如今全球約有三千家的AI新創公司都採用輝達的CUDA平台,就如同微軟的Windows、蘋果的iOS系統一樣,從底層軟體出發,讓平台長出一個龐大的軟體生態,讓競爭對手難以超越。
輝達2006年開發的CUDA是一套輝達提供軟體工程師的編程工具,運用CUDA省下大量撰寫低階語法的時間,能直接使用高階語法諸如C++或Java等來編寫應用於通用GPU上的演算法,解決平行運算中複雜的問題。
輝達將數十年所有創新 融合建立CUDA平台護城河
輝達將於8月23日公布財報,從股價表現來看,市場傾向樂觀,畢竟輝達將過去數十年的所有創新,比如人工智慧、虛擬世界、加速、類比、協作等等,一舉融合到一起所建立的護城河,短期難有對手得以突破。
輝達在2018年意識到光柵化(傳統3D場景渲染方法)已經達到極限,那年輝達做了重大決策,選擇以光線追蹤和智慧升級的形式實現人工智慧驅動的影像處理:分別是RTX和DLSS技術,重新開發硬體、軟體和演算法,利用AI重塑CG(Computer Graphics,電腦圖形學),重塑GPU。
生成式AI時代等於GPU時代 而輝達就等於GPU
事實證明,GPU適合應用在機器學習,於是當LLM大語言模型成為人工智慧主流後,傳統資料中心並不能提供大型生成式AI模型訓練所需要的大量資料,但像輝達H100這樣從一開始就設計用於大規模執行必要操作的系統能夠做到,所以進入生成式AI時代就等於進入GPU時代,而輝達就等於GPU。
台北時間8月8日23點黃仁勳在美國洛杉磯舉辦的SIGGRAPH年中大會上宣布,新一代GH200超級晶片平台,將從2024年第二季開始供貨,結果輝達的股價在23:33的450.5美元盤中高點跌到23:50的440.89美元低點,利多出盡嗎?
最終輝達收在446.64美元,也算收在盤中相對高點,不是利多出盡,而是失望性賣壓湧出,不是對GH200的效能失望,而是原先五月底在台北電腦展首次發表GH200時,提到的供貨時間是今年底,結果短短71天,GH200的供貨時間推遲了半年,可以理解失望性賣壓的股民想法,在半導體持續去庫存的環境裡,還要多等半年才供貨,原因只有一個,就是CoWoS先進封裝的產能不足。
照理,CoWoS概念股應該大漲才對,結果8月9日的弘塑跌停板,辛耘跌-6.42%、萬潤跌-5.51%,原來輝達為了加速搶佔市場,新一代L40系列的L40S GPU的OVX伺服器採用NVIDIA Ada Lovelace架構,將不會採用HBM3,而是採用GDDR6記憶體,意思是將不必採用CoWoS先進封裝製程,市場受到驚嚇,在情緒的引導下,自然先賣先贏。
高算力GPU還是要依賴CoWoS 台積電急設廠擴增CoWoS產能
相信過陣子市場冷靜下來,就會發現,GPU的市場很大,高算力的GPU還是要依賴CoWoS,如果不是這樣,台積電怎麼會緊急在銅鑼設廠增加CoWoS產能。
L40S GPU是專為搭建資料中心而設計的,配備48GB的GDDR6顯存和846GB/s的頻寬,在第四代Tensor核心和FP8 Transformer引擎的加持下,可以提供超過1.45 petaflops的張量處理能力。為了支援如實時渲染、產品設計和3D內容創建等專業視覺處理工作,L40S還配備了142個第三代RT核心,可以提供212 teraflops的光線追蹤性能。
對於具有數十億參數和多種模態的生成式AI工作負載,L40S相較於A100可實現高達1.2倍的推理性能提升,以及高達1.7倍的訓練性能提升。這樣講對一般人來說可能沒有感覺,換個角度來比較,對於Stable Diffusion XL模型,L40S OVX伺服器可以每分鐘生成八十張的圖像;對於擁有8.6億token的GPT3-40B模型,L40S OVX伺服器只需七個小時就能完成微調。輝達針對資料中心市場推出最多可搭載八張L40S的OVX伺服器,業界推測輝達將會推出L40S的中國特規版,效能略低於A800晶片,以滿足中國雲計算企業的需求。
全球AI基礎設施資本支出 未來六年複合年成長率達44%
針對市場質疑的AI泡沫論,黃仁勳表示,未來LLM處於幾乎所有事物的前沿,現在的AI晶片搶購熱潮僅是開始,AI新模型不僅需要接受訓練,還需要由數百萬甚至數十億用戶定期即時運行。從ChatGPT 3升級到ChatGPT 4所需的GPU就增加了十倍,而GH200是由256個GPU組成,更是為了ChatGPT 5準備。
未來12到24個月內可能會出現資料中心的容量出現短缺,研究公司Data Bridge Market Research資料顯示,到2029年,全球人工智慧基礎設施市場的資本支出預計將達到4225.5億美元,未來六年的複合年成長率將達到44%。
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