對於一家勢頭正好的企業而言，增長得太快，也會有意想不到的煩惱。
據 The Information 週五報道稱，英偉達扶持的雲計算提供商 CoreWeave 近期下調了今年的預期收入和資本支出，原因是無法獲得符合預期的 GPU 等關鍵設備。
在今年 4 月，該公司曾對投資者表示，預計今年的收入將為 6.3 億元，但 6 月 CoreWeave 將這一預期下調至略高於 5 億美元。
同時，CoreWeave 的資本支出也從 33 億美元下調至 23 億美元。The Information 指出，這可能意味着 CoreWeave 無法獲得預期的那麼多芯片，或者它無法在數據中心獲得足夠的空間來履行對客户的承諾。
CoreWeave 早先是一家以向加密貨幣 “挖礦” 者租借 GPU 為主業的公司，並在成立之後購買了大量的英偉達 GPU。最近這家公司開始向人工智能和機器學期開發公司租借 GPU，在今年早些時候獲得了英偉達的 1 億美元投資。
今年以來，CoreWeave 已通過債務和股權融資超過 27 億美元，以投資更多的芯片和數據中心，英偉達也將 CoreWeave 納入其最先進的人工智能芯片 H100 的首批出貨名單中。
然而，由於英偉達 H100 的需求量過大，目前產能已經成為亟待解決的問題。
華爾街見聞稍早時候曾介紹，英偉達將於 2023 年在全球出貨約 55 萬塊 H100 顯卡，但目前英偉達的合作伙伴台積電幾乎無法滿足計算 GPU 的生產需求，因為台積電一直使用 CoWoS 封裝，作為代工廠的台積電正在努力提高這種芯片封裝方法的產能。
即便 CoreWeave 擁有英偉達優先出貨的優勢，但產能的限制仍使其無法達成預期中的增長。
Bernstein Research 高級半導體分析師 Stacy Rasgon 對此表示：
<blockquote>
即使英偉達優先考慮這些芯片，許多其他公司也想購買它們的零部件。
任何時候你的增長達到這種水平，總會有成長的煩惱。
</blockquote>
<h2>競爭挑戰</h2>
CoreWeave 所面臨的挑戰不止於此。
英偉達目前的 H100 主要銷往美國科技公司，但中東玩家現在也加入了賽場。
據英國《金融時報》，沙特已通過公共研究機構阿卜杜拉國王科技大學 (Kaust) 購買了至少 3000 塊英偉達的 H100 顯卡，阿聯酋也將獲得數千塊英偉達顯卡，並已在阿布扎比馬斯達爾城的國有技術創新研究所開發了自己的開源大型語言模型——Falcon。
此外，據一位瞭解其財務狀況的人士向 The Information 透露，目前該公司的絕大部分收入僅來自少數幾家大客户。而另一家同樣從英偉達獲得 H100 的新興雲提供商 Lambda Labs，雖然收入低於 CoreWeave，但它的客户名單更長，且同樣也也將與英偉達達成股權融資協議。
CoreWeave 的增長依然是驚人的，即便是調低了 5 億美元的預計收入，也比該公司 2022 年約 2500 萬美元的收入增長了 25 倍左右。CoreWeave 預計明年的收入為 23 億美元。
CoreWeave 表示，到 2026 年，該公司簽署的雲服務合同將超過 70 億美元，高於今年早些時候的 50 億美元。
<h2>能耗難題</h2>
GPU 的瓶頸來自供應商英偉達的產能，而承載 GPU 的數據中心的瓶頸則是高昂的能耗。
雲服務商一般通過購買或租用數據中心的方式在託管包含 GPU 的服務器，但英偉達 H100 比其早期的芯片消耗更多的能量，單個 H100 芯片的功耗高達 700 瓦。
本週早些時候，在加州聖何塞舉行的一次行業會議上，數據中心運營商表示，他們正在努力跟上人工智能的發展，但很難建立和運行足夠多的數據中心，以容納英偉達最新的芯片，並滿足雲服務商的需求。
對於能耗問題，CoreWeave 表示，它已經在三個數據中心獲得了約 15 兆瓦的電力，另外三個數據中心計劃在 2023 年開放，這可能使容量達到約 40 兆瓦。該公司表示，明年其數據中心的容量可能會擴大到 70 兆瓦，足以容納 10 萬個 H100 芯片。
華爾街見聞此前曾介紹，數據中心為訓練 AI 模型產生的能耗將為常規雲工作的三倍，2030 年，美國數據中心的電力需求預計將以每年約 10% 的速度增長。
AI 服務器的功率較普通服務器高 6-8 倍，這對於電源的需求也將同步提升，通用型服務器原來只需要 2 顆 800W 服務器電源，而 AI 服務器的需求直接提升為 4 顆 1800W 高功率電源，服務器能耗成本直接 3100 元直接飆升到 12400 元，大漲 3 倍。
據諮詢機構 Tirias Research 建模預測，到 2028 年數據中心功耗將接近 4250 兆瓦，比 2023 年增加 212 倍，數據中心基礎設施加上運營成本總額或超 760 億美元。
該機構稱，生成式 AI 帶來的種種創新功能，都是以處理性能和功耗方面的高昂成本為代價。
因此，雖然人工智能的潛力可能是無限的，但物理和成本最終可能是界限。

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