แนะนํา

การคํานวณสมัยใหม่ใช้ซิลิกอน -- และ GPU ได้กลายเป็นทองใหม่ ไม่ว่าจะเป็นเกม, งานวิจัย AI, VFX, การแปลแบบ 3 มิติ, การเข้ารหัส-mining, หรือการดําเนินการข้อมูลศูนย์ข้อมูล, อุปสงค์สําหรับประมวลผลกราฟิกที่มีประสิทธิภาพ ได้ระเบิดในหลายปีมานี้ ผล ก็ คือ การ ขาด แคลน จี พี ยู ทั่ว โลก ซึ่ง มี ผล กระทบ ต่อ ทุก คน จาก ผู้ บริโภค แต่ ละ คน จน ถึง ผู้ หา เลี้ยง เมฆ ที่ มี อัตรา สูง.

สิ่งที่เริ่มต้นจากการที่ระบบย่อยอาหารได้พัฒนาเป็นวิกฤติโลกที่ซับซ้อน ซึ่งมีความซับซ้อน ซึ่งเกี่ยวข้องกับการผลิตแบบกึ่งตัวนํายิ่งยวด

บทความ นี้ เริ่ม ต้น เหตุ ใด ความ ยาก จน ข้น แค้น ทั่ว โลก จึง ยืด เยื้อ. ทําไมชิปใหม่ยังแพงอยู่และที่สําคัญที่สุดเมื่อ (และถ้า) การขาดแคลนนี้จะจบลง.

1. เหตุที่จีพียูแตกต่างจากชิพอื่น

GPU ไม่ใช่ CPU

พวกเขาต้องการ:

• ทรานซิสเตอร์มากกว่าต่อ mm2

• Lithraphic ขั้นสูง (ลงเหลือ 3nm / 5nm)

• การรวมหน่วยความจําแบบแบนด์วิธ (HBM)

• แพ็กเกจขั้นสูง (COWOS, EMIB, 3D-stacking)

• ความอดทนที่บกพร่องต่ํามาก

• บรรทัดแต่งพิเศษ

• ผู้จัดจําหน่ายทั่วโลก จํากัด

นี่ หมายความ ว่า:

• ผลการผลิตของ GPU จะไม่สามารถถูกเพิ่มขนาดได้

• ไม่สามารถเปลี่ยนโรงงานใหม่ได้ในชั่วข้ามคืน

• มีบริษัทแค่หยิบมือเท่านั้นที่ทําได้

95%+ของการผลิตจีพียูที่เลือดออกสูง ต้องขึ้นอยู่กับ TSMCยักษ์กึ่งตัวนําร่องไต้หวัน

นั่น เป็น จุด เดียว ของ ความ ล้ม เหลว ทั่ว โลก.

ข้อ 2. (คลื่นหลายลูก)

การขาดแคลนของ GPU ไม่ใช่เหตุการณ์เดียว -- มันเป็นกลุ่มคลื่นที่ทับซ้อน:

Wave 1 — Pandemic Plancive distribution (2020-21).

โรงงานปิด
ขนส่งแช่แข็ง
ความต้องการพุ่งสูงขึ้น

ผลออกมา: ไม่มีรายการสินค้าที่เปิดตัว GPU ผู้บริโภคส่วนใหญ่

คลื่น ลูก ที่ 2 — พายุ ไต้ฝุ่น

การทําเหมืองอีเธเนียมส่งคําสั่งจีพียูผ่านหลังคา

นักเล่นเกมแข่งขันกับฟาร์มเหมืองแร่ระดับอุตสาหกรรม

ราคาเพิ่มขึ้น 200% - 400%

คลื่น 3 — การ ระเบิด ของ เมฆ

เครื่องขยายความจุ GPU ของ AI อย่างน่าประหลาด:

• ขนาด AWS

• กูเกิลName

• ซอฟต์แวร์ Asure

• เมฆ แห่ง นิมิต

• เมฆสิบเซนต์

• คลา วด์

ไฮเปอร์สเกลเซอร์สั่งล้านหน่วย

เวฟ 4 — เอไอ ทอง รัช (2023-2025)

การเพิ่มขึ้นของ:

• ChartGPT

• ตระกูลของ GPT-4

• โมเดล Lamama

• ความแหลม:

• มิดจินีย์

• การฝึก AI ทุกที่

เปลี่ยน GPUs เป็นโครงสร้างพื้นฐานเชิงยุทธศาสตร์

บริษัท, รัฐบาล, และ ผู้ รับ เหมา ป้องกัน เข้า สู่ สงคราม ประมูล.

คลื่น 5 — ตัว นํา ตัว เมีย ขนาด กลาง

โควอส ห่อคอขวด ล่าช้าเป็นเดือน

มันไม่สําคัญว่า GPU ตายพร้อมไหม -- ถ้ามันไม่สามารถผูกพันกับ HBM ได้ มันก็ไม่สามารถใช้ได้

3. ทําไม AI จึงเป็นคนขับรถหลักตอนนี้

เรื่องนี้สําคัญมาก

AI เป็นผู้บริโภคอันดับ 1 ของจีพียูระดับสูงในวันนี้

AI. ทั่วไปต้องการ:

• พารามิเตอร์การฝึกหลายพันล้าน

• ภาระงานการอนุมานอย่างต่อเนื่อง

• ความสามารถการคํานวณแบบขนานอันมหาศาล

• หน่วยความจําแบบแบนด์วิฟ

การฝึกรุ่นที่ล้ําหน้า H100/H2200 รุ่น GPUs-และนั่นสําหรับ เดี่ยว นางแบบ

แล้วการอนุมานก็กลืนเข้าไป มาก ฮาร์ดแวร์เมื่อเวลาผ่านไป

ความ ต้องการ ได้ ลด ลง จาก หลาย พัน คน ทั่ว โลก หลาย แสน คน.

ไม่มีอุตสาหกรรมการผลิตใดสามารถดูดซับความตกใจได้ทันที

4. NVIDA India =ตลาดเสื้อรัดคอ

NVIDE ควบคุม:

• 80-90% ของตลาดเอไอจีพียูทั่วโลก

• ฮาร์ดแวร์ที่ฝึกมาเกือบทั้งหมด

• ระบบนิเวศ CUDA

ปริมาณ GPU จํากัด.
GPU มีข้อจํากัด
ค่าใช้จ่ายในการสลับ GPU มีมหาศาล

บริษัทไม่มีทางเลือก นอกจากรอและจ่ายเงิน

5. ทําไม ผู้ บริโภค และ ผู้ ติด GPU จึง มี เงิน มาก อยู่ เสมอ?

คุณคิดว่าผู้บริโภค GPUs จะถูกแล้วตอนนี้

อย่างไรก็ตาม:

1. การจัดลําดับความสําคัญของข้อมูลศูนย์กลาง GPUs

(H100, GH2200, B2200 ฯลฯ) พ.ศ.

เพราะว่า...
อัตรากําไรต่อชิป:
$200+ → $30,000 +

vs
การ์ดผู้บริโภค:
$200 ○ $600

ผู้ผลิตชอบชิปกําไรมากกว่า

2. ความต้องการของเกมส์ยังคงสูง

ตําแหน่ง AAA ใหม่ต้องการอํานาจมากขึ้น

3. ตลาดใช้แล้วแห้ง

การ ทํา ให้ เกิด น้ํา ท่วม ครั้ง-แต่เสบียงหมดแล้ว

4. งานอดิเรก AI กําลังแข่งกับนักเล่นเกม

การแข่งขันที่สูงขึ้น

คอ คอ คอ เสื้อ ที่ บรรจุ พัสดุ 6.

เงื่อนไขที่ใหญ่ที่สุดในปัจจุบัน:

• ชีวประวัติ

มีเพียงทีเอสเอ็มซี ซัมซุง และอินเทลเท่านั้น ที่จะสร้างโหนดได้

• ความ สามารถ ใน การ บรรจุ

โควอสมีข้อจํากัดและซับซ้อน

• การ ผลิต HBM

มีผู้จําหน่ายน้อย:

• ขนาด SKHynix

• ซัมซุง

• ไมโคร

และอัตราผลตอบแทนก็ต่ํา

• การ ชดเชย

ไม่มีคลังสินค้าอีกต่อไป

• การ ขน ส่ง

ฮาร์ดแวร์เดินทางผ่านหลายสิบขั้นตอน
fab → packaging memory → board Completion (in อังกฤษ)

7 ความ เสี่ยง ทาง การ เมือง ทํา ให้ ทุก สิ่ง เป็น ไป ได้

การ ผลิต GPU ขึ้น อยู่ กับ ไต้หวัน อย่าง มาก.

ปัจจัย เสี่ยง รวม ถึง:

• ความตึงเครียดของจีน-ไทวาน

• ควบคุมการส่งออกของสหรัฐอเมริกา

• การยอมรับ

• ข้อจํากัดการค้า

• ข้อกําหนดการย่อ/ ขยายของชิปName

สหรัฐอเมริกาควบคุมการเข้าถึงชิป AI สําหรับประเทศจีน
ตอนนี้จีนกําลังสะสมของไว้
นี้ไดรฟ์ความขาดแคลนเพิ่มเติม

8 เมื่อไหร่จีพียูจะสั้นลงจริงๆ

คําตอบสั้นๆ:

ไม่เร็วๆนี้

การพิจารณาเวลาตามความเป็นจริง:

2025

• ข้อจํากัดการจัดหา

• fabs ใหม่เริ่มทางลาดจํากัด

• ใช้งาน HBM ได้มากขึ้น

• แต่ความต้องการ AI เพิ่มขึ้นเร็วกว่าอุปทาน

2026

• บรรทัดของแพกเกจเสร็จสมบูรณ์แล้ว

• บาง ภูมิภาค มี การ เปลี่ยน แปลง ราคา

• ระบบสํารองของบริษัทจะลดลง

2027+

• Fabs รุ่นถัดไปออนไลน์

• แหล่ง ข้อมูล ทั่ว โลก ขยาย ตัว อย่าง มาก

• การ ขาด แคลน อย่าง มี ความ หมาย

นักวิเคราะห์ส่วนใหญ่ โปรเจกต์ที่มีความหมาย 2026-2028.

ไม่ใช่ในปี 2025

แน่นอนว่าไม่ใช่ในปี 2024-2025

9. GPU Prices จะลดลงไหม?

พวกเขา จะแต่อย่างช้าๆ เพราะ

• บริษัทยังคงจ่ายเบี้ยประกัน

• ขอบสูงตอนนี้ปกติ

• ความต้องการของ AI จะไม่ยุบ

• วัฏจักรของเกมยังคงดําเนินต่อไป

• การ ปรับปรุง เทคโนโลยี ประจํา ปี

การยุบของราคาเท่านั้นเกิดขึ้นเมื่อ:

แพกเกจ > ความต้องการ

เราอยู่ห่างไกลจากที่

10 จะ มี อีก เหตุ การณ์ หนึ่ง เกิด ขึ้น ไหม?

ใช่ และง่ายมาก

กระตุ้นความเสี่ยงสูงสุด:

• ความขัดแย้งในไต้หวัน

• การ เพิ่ม ระดับ การ แข่งขัน อาวุธ เอ ไอ

• ยกเลิกการส่งออก

• การขาดแคลน HBM

• การยุบตัวตามเข็มนาฬิกา

• ระเบิดเหมืองใหม่

• การจู่โจมลูกโซ่แบบเครือข่าย

กึ่งความผันผวน ยังคงสูงมาก

ไม่ซ้ํากัน

การขาดแคลน GPU ทั่วโลก ไม่ใช่ความไม่สะดวกชั่วคราว -- มันเป็นผลมาจากความไม่สมดุลของโครงสร้าง

เป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์

GPU สําคัญกว่า CPU

ความ ต้องการ จาก AI, การ คํานวณ เมฆ, การ เล่น เกม, และ การ จําลอง อุตสาหกรรม ได้ เพิ่ม ทวี ความ สามารถ ใน การ ผลิต ของ โลก ใน การ จัด หา กราฟฟิก ที่ ก้าว หน้า. การ ขาด แคลน เช่น นี้ คง จะ ดําเนิน ต่อ ไป จน ถึง ครึ่ง หลัง ของ ทศวรรษ ที่ ผ่าน มา ทํา ให้ มี การ ลด ลง เพียง พอ ๆ กับ การ เพิ่ม น้ํา หนัก, พืช บรรจุ, และ สิ่ง อํานวย ความ จํา ที่ เป็น ผู้ ใหญ่ และ คงที่ ทั่ว โลก.

การ ขาด แคลน จะ สิ้น สุด ไหม?

ใช่

แต่ไม่ใช่ปีนี้

ไม่ใช่ปีหน้า

เรากําลังอยู่ในไทม์ไลน์หลายปี -- และอาหาร AI ของโลกยังคงเร่ง

จนกว่าการผลิตจะเกินความคาดหมาย GPUs จะยังคงเป็นหนึ่งในสิ่งที่มีค่าที่สุด -- และแพง --