• 推理需求与演化趋势：
◦ 2023年训练需求爆发，2024年后推理需求指数增长（商业化应用落地核心驱动）。
◦ 训练与推理需求螺旋上升：模型迭代引发训练爆发，模型优化后推升推理需求；大型数据中心预示训练需求再增长。
◦ GPU推理潜力：CPX产品可能改善英伟达推理环节。
• GPU vs ASIC长期分析：
◦ GPU将持续主导：ASIC芯片易因技术迭代（如每2-3个月原理性突破，Transformer可能被颠覆）被淘汰；英伟达的通用性和CUDA生态提供抗风险能力。
◦ ASIC受限：适应需求变化能力差，生命周期短（例如Google推理业务需用训练芯片）。
• 行业增长瓶颈：
◦ 电力约束：数据中心电力有限，优先选能效高的GPU架构。
◦ 其他壁垒：融资、内存短缺，光模块、PCB产能瓶颈（如光模块供需区域失衡，中国EML产能无法补足海外短缺）。
◦ 英伟达定位“人工智能工厂”为增长引擎。
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再次提醒：以上内容仅为行业信息分享，不构成投资建议，炒股不赚钱，不建议炒股。股市有风险，入市需谨慎。
#ai算力 #asic #cpu #AI人工智能
◦ 2023年训练需求爆发，2024年后推理需求指数增长（商业化应用落地核心驱动）。
◦ 训练与推理需求螺旋上升：模型迭代引发训练爆发，模型优化后推升推理需求；大型数据中心预示训练需求再增长。
◦ GPU推理潜力：CPX产品可能改善英伟达推理环节。
• GPU vs ASIC长期分析：
◦ GPU将持续主导：ASIC芯片易因技术迭代（如每2-3个月原理性突破，Transformer可能被颠覆）被淘汰；英伟达的通用性和CUDA生态提供抗风险能力。
◦ ASIC受限：适应需求变化能力差，生命周期短（例如Google推理业务需用训练芯片）。
• 行业增长瓶颈：
◦ 电力约束：数据中心电力有限，优先选能效高的GPU架构。
◦ 其他壁垒：融资、内存短缺，光模块、PCB产能瓶颈（如光模块供需区域失衡，中国EML产能无法补足海外短缺）。
◦ 英伟达定位“人工智能工厂”为增长引擎。
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再次提醒：以上内容仅为行业信息分享，不构成投资建议，炒股不赚钱，不建议炒股。股市有风险，入市需谨慎。
#ai算力 #asic #cpu #AI人工智能
