首先和大家简单阐述一下什么是摩尔定律。摩尔定律(Moore's Law)是在1965年由英特尔公司的联合创始人戈登·摩尔提出的观察结果,它预测了半导体集成电路的性能每18到24个月就会翻倍。这一预测在过去几十年中持续成立,使得计算机硬件性能以惊人的速度增长。那么在今年已经开始出现3nm的芯片消息,预计在明年年初将会投入使用,那么对标2020年底的5nm芯片,时间也正好对的上。那么和硬件能力息息相关的AI是不是也会完全遵守摩尔定律呢?这个问题目前来说众说纷纭。比较火热的就是之前OpenAI的 CEO Sam Altman在社交媒体上发布的一段话,AI的摩尔定律将要出现,称全球人工智能运算量每隔18个月翻一番。当然,以个人理性的判断来说,这个具体的数字并不是非常绝对的,因为AI的进步不仅仅只是取决于硬件或者说算力的进步,还是会包括但不限于算法的改进、数据可用性以及计算资源可用性的增加。这些因素都在推动AI的发展,但它们并不受摩尔定律的直接影响。因此,想要描述其AI的进步,可能会考虑的是数据的增长(比如网络数据的指数增长)和算法的改进(比如深度学习等技术的发展)。那么我们由此来简单剖析一下目前的AI训练的情况如何。在前几年,AI的训练还是会花费几天甚至是数周的时间,于是在数十亿的投资之后,各种新兴计算公司接踵而至,包括其中包括Cerebras Systems、Graphcore、Habana Labs以及SambaNova Systems等。此外,Google、Intel、Nvidia等已经建立的公司也进行了类似规模的内部投资。近期新版的MLPerf训练基准测试结果的出炉后,证明了这些投资是很值得的。自从MLPerf基准测试开始以来,AI训练性能的提升“显著超过了摩尔定律”,首先解释下什么是MLPerf。MLPerf是一个行业标准的基准测试,旨在为机器学习(Machine Learning)硬件、软件和服务提供公正、可比较的性能评估。
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全球顶级大厂对最前沿先进制程晶圆以及高端先进封装的贪婪蚕食速度,已经远远把底层供应链的常态扩产周期甩在了身后。这种持仓超载带来的**内生脆性风险**,正在强行迫使顶级 AI 巨头未雨绸缪地去寻找替代制造水源 —— 这绝非他们要脱离或抛弃台积电,而是因为在风控准则上,大厂绝不能将万亿美元的算力帝国单边绑死在单一地理节点的供应链上。
一颗顶级 AI 算力大芯片的诞生,绝不仅仅是将光刻机在晶圆上蚀刻出电路那么简单。工程师必须在微观层面上,将算力核心的核心中央处理器、海量的高带宽显存(HBM)以及其他异构组件,以极度变态的物理密度进行拼装互联,使其在财务能效比上能像一个闭环整体那样爆发出超级算力。这一道决定生死的终极组装工艺,在行业内被统称为高级先进封装。
看涨英特尔(Intel) Foundry 战略的长线逻辑极具说服力:**全球 AI 基础设施建设资本支出依旧高亢暴动**,台积电的物理承载力逼近绝对瓶颈,跨国巨头急切需要一个在技术、地缘和产权安全上完全靠得住的第二制造温床。如果英特尔能够成功将目前传出的多项大厂试单测试意向真正沉淀为流水线上的量产出货,华尔街将乐此不疲地对其转型前景执行暴利重新计价。
更底层的风险在于**全球 AI 硬件资本支出的大周期拐点**。倘若在 5 月 27 日核心宏观数据和美债收益率冲高的双重压制下,谷歌、微软、亚马逊或 Meta 等超大规模云厂商在下半年对数据中心等重资产砸钱的步伐出现边际失速,那么整场芯片战争所赖以生存的总蛋糕都将面临残酷的系统性估值倍数(Valuation Multiple)大清洗,届时全行业泥沙俱下,任何个股的微观进展都绝无可能在大雪崩中逆势独活。
作为坐在交易面板前的你,未来决定多空头寸生死存亡的终极监测变量包括:顶级大厂生产性订单的最终法律合同落地、18A 制程的量产良率拐点、英特尔代工单元经营性亏损的边际改善情况、台积电先进封装的扩产速度,以及全球超大规模云厂商的 AI 资本开支大盘有无发生见顶刹车。