智通财经 APP 获悉，巴克莱表示，人工智能 (AI) 芯片支出必须增加，才能满足模型开发商的最低预期。巴克莱分析师 Tom O&amp;#39;Malley 表示，自英伟达 (NVDA.US) 8 月底发布财报以来，人工智能芯片股的抛售已经在整个人工智能生态系统中引起了反响，人们越来越质疑人工智能芯片支出浪潮 “是否正在接近顶峰”。分析师认为，这种观点没有适当地考虑到未来的计算需求。分析师补充说，至少有 9 个独立的组织开发尖端的、参数数量庞大的大型语言模型 (LLM)。由于多种原因 (投资回报、资金、训练数据限制、路线图问题等)，这些公司中的大多数都无法保证会继续推进模型开发的下一轮迭代。不过，仅仅几次模型迭代就需要令人难以置信的大量计算。这一需求远远超过了行业目前的预期，分析师认为以下三个因素是他们覆盖股票的关键。首先，需要逐步实现预计的产能。分析师估计，到 2027 年，仅为三个参数约为 50T 的前沿模型提供动力所需的计算资源，就需要近 2000 万块芯片进行训练。需求量大的一个主要原因是，新模型计算需求的增长速度预计将远高于目前的预期。其次，商家和消费者有办法实现双赢。分析师认为，在人工智能加速器方面，应该采取双管齐下的方法，英伟达和 AMD(AMD.US) 的商业解决方案更适合于训练和推理前沿模型，而超大规模定制芯片将用于数据中心内更专业的工作负载。分析师补充说，他们看到这种情况总体上如预期的那样发展，除了少数例外，如苹果 (AAPL.US) 使用 TPU。他们继续预计，这种市场分化将在未来发挥作用。第三，推理市场将十分强劲。O&amp;#39;Malley 表示，英伟达最近声称其约 40% 的芯片用于推理，再加上其他加速器提供商重新关注推理市场，为这个新兴市场的发展提供了支撑。推理将成为目前正在开发的前沿模型货币化的主要渠道。分析师表示，投入更多资源以降低推理成本，将有助于提高开发模型的投资回报率。

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英伟达

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巴克莱银行

芯片

巴克莱分析师表示，人工智能芯片支出需增加以满足模型开发商的预期。分析师认为，未来计算需求将远超预期，预计到 2027 年，支持前沿模型所需的计算资源将需要近 2000 万块芯片。市场分化将继续，英伟达和 AMD 的解决方案适合训练和推理，而定制芯片将用于专业工作负载。推理市场也将保持强劲。

- 巴克莱表示，人工智能芯片支出需增加以满足模型开发商需求，反应自英伟达财报发布后的抛售浪潮，质疑芯片支出是否接近顶峰。
- 分析师指出，多家组织开发大型语言模型，但面临投资回报、资金、数据限制等挑战，模型迭代需求巨大，未来计算需求增长速度或超预期。
- 预计到 2027 年，训练前沿模型将需近 2000 万块芯片，市场分化趋势明显，英伟达和 AMD 适合训练模型，超大规模定制芯片用于专业工作负载。

巴克莱：LLM 计算需求远超预期 AI 芯片支出浪潮尚未见顶