Tendances de l'industrie | Implémentation de l'IA côté application, regard sur l'avenir du cloud computing par les géants nord-américains

Reporter : Liu Mingtao Editeur : Ye Feng

Les géants nord-américains du cloud computing adoptent activement cette vague d’IA. L’intégration des capacités de l’IA apportera également très probablement une dynamique de croissance à moyen et long terme à l’infrastructure des fournisseurs de cloud, à l’optimisation des modèles, aux logiciels d’application de base et à d’autres domaines.

ChatGPT a connu du succès sur le marché mondial et a déclenché une « course aux armements » parmi les principales entreprises technologiques mondiales dans le domaine de l'IA. En tant que support idéal au niveau informatique, la plate-forme cloud devrait continuer à bénéficier du développement. de l’industrie mondiale de l’IA. Actuellement, les trois principaux géants du cloud computing, Amazon, Google et Microsoft, ont lancé des produits liés au LLM et à l'IA générative. Cependant, il existe certaines divergences entre les trois principaux fournisseurs de cloud en termes d'idées de mise en page et de voies de commercialisation. Microsoft et Google s'appuient sur des modèles à source fermée et s'efforcent de créer un écosystème d'IA en boucle fermée, tandis qu'AWS a un esprit relativement ouvert et essaie. pour mener l'IA et l'IA sous différents angles L'intégration du cloud computing.

Depuis mars 2023, Microsoft et Google ont ajouté un grand nombre de services basés sur les capacités de modèles d'IA à leurs produits cloud respectifs et fournissent des services d'IA en boucle fermée, du matériel aux modèles en passant par les applications en amont. En revanche, Amazon se concentre sur des changements ponctuels dans la structure de ses produits, en fournissant des produits tels qu'Amazon Bedrock (un service API pratique dans le processus de création de grands modèles de langage) et en se concentrant davantage sur les modèles open source et le développement matériel associé. Fondamentalement, ce qui détermine les différentes approches actuelles de Microsoft, Google, Amazon et Meta en matière de capacités d'IA, c'est la grande différence dans les capacités techniques des modèles de langage entre les fabricants actuels.

Microsoft et Google ont profité de leurs avantages relatifs en termes de capacités techniques pour transformer l'open source en source fermée et s'efforcent de créer un écosystème d'IA fermé avec les capacités de modèle sous-jacentes comme noyau. Amazon et d'autres sont plus enclins à cultiver des communautés open source pour itérer conjointement des modèles afin de réduire l'écart, à prêter attention à la recherche et au développement de matériel sous-jacent et à explorer la possibilité d'intégrer l'IA et le cloud sous plusieurs angles.

Selon les produits informatiques des trois principaux fournisseurs de services cloud, le prix des produits informatiques utilisant l'accélération GPU est généralement 3 à 6 fois supérieur au prix des produits CPU. Considérant que l'introduction ultérieure des produits H100 est susceptible d'augmenter le prix unitaire global. Du côté de la charge de calcul, selon les rapports financiers de diverses sociétés et les calculs complets de Trendforce, la proportion de charge de GPU et autres puces d'IA dans l'ensemble du secteur d'activité informatique des trois principaux fournisseurs de cloud est inférieure à 10 %.

Sur la base du calcul des revenus des fournisseurs de cloud et de la structure de la charge informatique, CITIC Securities prédit que chaque augmentation de 1 % de la charge des puces d'IA générera des revenus supplémentaires de 1,2 milliard de dollars, 700 millions de dollars et 400 millions de dollars à AWS, Azure et GCP respectivement. Si le taux de pénétration augmente à 10 % au cours des 2-3 prochaines années, il devrait rapporter près de 20 milliards de dollars de revenus supplémentaires aux trois principaux fournisseurs de cloud chaque année. Et la croissance du volume de données devrait également entraîner une croissance de la demande dans les domaines du stockage, des réseaux et d’autres domaines. En outre, les fournisseurs de services cloud introduiront des produits d'IA dans différents domaines d'activité, ce qui réduira également les coûts de publicité, d'exploitation et de maintenance, etc.

L'application de l'IA favorisera à long terme le développement des fournisseurs de services cloud dans des domaines tels que l'infrastructure, l'optimisation des modèles et les logiciels de base. À court et moyen terme, on s'attend à ce que la période la plus difficile pour la croissance des revenus des fournisseurs de cloud nord-américains soit sur le point de passer, et elle devrait progressivement se stabiliser et se redresser au second semestre en tant que géants technologiques étrangers. Les éditeurs de logiciels continuent d’introduire et de commercialiser l’IA, et les fournisseurs de cloud devraient continuer à en bénéficier.

Ici, en intégrant les derniers rapports de recherche de plus de 10 sociétés de valeurs mobilières telles que Tianfeng, Anxin et Guosen, 4 sociétés sont présentées à titre de référence uniquement.

1. Technologie Qingyun

La société dispose de larges capacités de services de cloud computing et peut répondre aux besoins de déploiement de cloud privé, de cloud public et de cloud hybride en fonction des besoins des clients. Les produits sont accélérés dans les secteurs de la finance, de l'éducation, de la médecine et d'autres secteurs. devrait également être le premier à s'appuyer sur ses propres capacités de service et avantages technologiques, continuer à consolider sa position avantageuse et une croissance future est attendue.

2. Cap Nuage

L'entreprise s'est associée à la province du Sichuan pour créer des « personnes numériques » afin d'aider à ouvrir un nouveau chapitre dans le métaverse des affaires gouvernementales du Sichuan. Le métaverse gouvernemental est l'activité principale de l'entreprise qui perpétue le passé et l'avenir. La société lance une nouvelle génération de plateforme de finance numérique et de plateforme de création d'environnement de développement low-code, qui couvre de manière exhaustive la « forme de service », « l'expérience de service » et « . entrée de service", "emplacement de service", cinq domaines principaux du "portail de service". Dans le même temps, avec les exigences du pic carbone, la stratégie de neutralité carbone et la transformation numérique, le big data, l'IA, etc. disposent d'un large espace de marché dans le secteur de l'énergie, l'entreprise étend activement sa présence dans le domaine des sources d'intelligence numérique. , acquérant Tianyi Dataju pour se développer par extension Améliorer le système technologique Kaipu Cloud et enrichir le développement stratégique de l'intelligence numérique.

3.HKUST Guochuang

Étant donné que l'entreprise fournit depuis longtemps des services de transformation numérique à de grands clients tels que des opérateurs et des groupes énergétiques, et qu'elle dispose d'une large base de clients potentiels, nous pouvons nous attendre avec impatience à l'expansion de son activité de stockage d'énergie. En termes de plate-forme cloud, l'entreprise utilise le modèle « plate-forme + service » pour innover dans des scénarios d'application de logistique numérique, en fournissant des services numériques d'ETC et de chaîne d'approvisionnement numérique aux propriétaires de marchandises, aux entreprises de logistique et aux chauffeurs de camion, cultivant ainsi de nouveaux points de croissance pour l'entreprise.

4.Informations Zhongke

Selon OpenAI, les données sont l'un des moteurs de l'optimisation des modèles d'IA. L'entreprise adopte un modèle « modèle général + scénario spécial », utilisant les modèles CV comme technologie principale et en dérive des détails tels que les affaires gouvernementales intelligentes. , la fabrication intelligente et les villes intelligentes. Selon le scénario, les principaux clients de l'entreprise sont des agences centrales et étatiques, des agences gouvernementales provinciales et municipales, et elle a accumulé une grande quantité de données de haute qualité pour les itérations ultérieures du modèle.

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