GPU抢货“降温”租赁“升温”,算力强势贯穿未来十年的三大方向|AI 2025前瞻系列②

GPU抢货“降温”租赁“升温”,算力强势贯穿未来十年的三大方向|AI 2025前瞻系列②
2024年12月29日 20:49 网易新闻

财联社12月29日讯(记者 王碧微)回望2024年,算力芯片市场已悄然从“高烧”转入相对理性状态。有AI企业采购人士告诉财联社记者,尽管GPU需求仍高,但目前恐慌性囤货情绪逐渐缓解,英伟达H200的渠道价格正在小幅下降中,二手H100等GPU的转卖价也在持续下降。

“目前主要出货的依然是H200,GB200可能要等到明年才会大规模量产。”TrendForce集邦咨询分析师龚明德向财联社记者指出,尽管英伟达的新品延后出货在预期之外,但从整体市场看,算力芯片供应趋稳的格局已基本形成。与此同时,算力的落地方式也正在发生变化,一方面不少大型企业自建AI训练集群,另一方面更多中小企业通过租赁模式获得算力。

展望2025年,对算力的需求与建设进入新阶段。华芯金通半导体资本创始合伙人吴全告诉财联社记者,随着算力底座规模与应用需求的双向扩张,业界对“集成度”与“连接方式”的讨论也越发热烈,铜缆连接、硅光芯片、玻璃基板三个方向值得关注。

GPU供应趋稳 算力租赁生意升温

供应趋稳,价格回落。这是2024年下半年,AI算力芯片市场留给下游厂商的最直观感受。“不缺货,基本有钱就能拿。”一位AI公司相关负责人表示,目前一台H200的价格约为240万元,交期大约3~4周,相比此前哄抢GPU阶段的报价与排期已有明显改善。

至于业界期待已久的GB200 Rack,TrendForce集邦咨询分析师龚明德告诉记者,GB200 Rack则于4Q24开始小批量出货,预计2025年将扩大出货规模。

上述AI公司相关负责人向财联社记者进一步表示:“GB200出货时间比预期晚了一些,本来今年10月就能看到大规模量产,结果延迟到了明年初。英伟达的卡之前基本都是4月GTC发布,10月开始出货,这次确实是晚了。”

对于GB200延迟大规模量产的原因,上述负责人表示:“业内普遍猜测是之前还有一些设计缺陷。”对于此,TrendForce集邦咨询指出,这种延迟系由于GB200 Rack在高速互通界面、热设计功耗(TDP)等设计规格皆明显高于市场主流,供应链业者需要更多时间持续调校、优化。

而在算力芯片供应逐渐趋稳的背景下,AI算力租赁模式亦开始迎来新的增长机会。

有算力供应企业高管向财联社记者表示,随着市场理性向上,相对于上半年,现在使用算力租赁的比例越来越高了。

有业内人士告诉记者,目前相当一部分中小型企业和初创公司,不愿也无法一次性投入巨资来搭建自己的AI训练与推理基础设施。相比之下,租赁模式更灵活,只在有训练需求的阶段按需采购算力,成本更容易控制,对于需要快速验证AI业务场景的企业而言,这无疑是一种更可行的选择。

华芯金通半导体资本创始合伙人吴全在接受记者采访时指出,随着技术的成熟与需求的多样化,自建与租赁将成为企业弹性部署的常见模式。“这既是算力运营市场专业度演进的自然结果,也符合企业对经济性的现实选择。”

整体来看,随着AI算力芯片供应逐渐趋稳,市场对于GPU的恐慌性采购情绪已经缓解,而算力租赁和自建二者并行的趋势也在加强。对于企业来说,在“自建还是租用”的抉择背后,更多的是业务模型的考量和成本的权衡。

服务器市场料继续高增 能力突破着眼3大方向

2025年即将到来,AI算力市场仍预计蓬勃发展。

根据国际市场研究机构Omdia预测,2025年将成为数据中心行业,尤其是服务器市场的又一个强劲增长年。“云服务提供商与企业的新一轮AI基础设施部署,将带动全球服务器资本支出增长22%,明年将超过2800亿美元。”该机构预计,这一强劲势头将贯穿整个十年,到2028年服务器市场规模或达3800亿美元,到2030年更有望逼近5000亿美元。

具体来看,吴全认为,新的一年,全球算力芯片能力突破的着力点在集成度提升与连接方式的优化;国内的话,算力芯片的关键仍在工艺的提升、产能的获取与生态的磨合。即从有的用,到能用,再到好用。

吴全表示“集成度提升与连接方式”主要是指铜缆连接、硅光芯片、玻璃基板三个方向的升级。

随着2025年GB200开始大规模出货,其采用的铜缆连接技术仍会是市场的关注重点。据LightCounting报告数据显示,预计2023年至2027年,高速铜缆的年复合增长率为25%,到2027年高速铜缆的出货量预计将达到2000万条。

A股市场上,目前兆龙互联(300913.SZ)、沃尔核材(002130.SZ)、宝胜股份(维权)(600973.SH)、立讯精密(002475.SZ)、华丰科技(688629.SH)等均已实现相关产品的出货。

硅光芯片的兴起则是源于高速光模块需求量剧增,高速率硅光芯片供应小于需求所致。目前,源杰科技(688498.SH)、光迅科技(002281.SZ)等进度较快的厂商已发布100G EML芯片,但还未有大批量供货消息传来。

玻璃基板是AI芯片封装方式的变化方向。相较于传统有机基板,玻璃基板具有卓越的热及机械稳定性、热膨胀系数较低散热佳、平整度高器件制作质量高、更高的互连密度、信号传输性能佳等诸多优点。

CINNO Research研究总监徐晓波告诉财联社记者,玻璃通孔(TGV)是玻璃基板在半导体行业应用中的核心技术,将成为其能否成功应用的关键。

A股市场上,除已经具有显示玻璃基板供应能力的彩虹股份(600707.SH)、凯盛科技(600552.SH)外,帝尔激光(300776.SZ)、五方光电(002962.SZ)、沃格光电(603773.SH)的TGV技术发展均值得关注。

此外,AI大规模落地端侧也有望带来新的需求。一位券商分析师告诉财联社记者,新的一年AI应用落地在加速,相较于一直旺盛的训练算力需求,增量更多来自推理端的算力需求。

“大模型推理需求的兴起,是数据的生产、采集与处理上规模的体现,将放大对终端、设备端,对数据存储、优化与安全等硬件需求。同时,对各类软件、操作系统与数据库的需求同样在加大。”吴全说。在此情况下,除了铜缆、光芯片等算力环节外,ASIC芯片相关领域的发展也值得关注。

随着大模型推理端对低延时、高带宽的需求日益强烈,各细分场景对算力基础设施的性能参数也将更加多元化。对AI赛道上的参与者而言,2025年既是算力建设的窗口期,也是企业抢占先机、巩固自身竞争优势的关键大年。

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