2025年AI市場(chǎng)五大展望 VYnesmc

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超大型語(yǔ)言模型（XLLMs）和超大型多模態(tài)模型（XLMMs）將涌現(xiàn)VYnesmc

大型語(yǔ)言模型（LLMs）或大型多模態(tài)模型（LMMs）的特征是擁有數(shù)十億的參數(shù)。當(dāng)前流行的模型擁有從十億到數(shù)百億個(gè)參數(shù)，并使用萬(wàn)億級(jí)別的tokens進(jìn)行訓(xùn)練。世界繼續(xù)以驚人的速度產(chǎn)生數(shù)據(jù)，隨著時(shí)間的推移，將使用數(shù)百萬(wàn)億級(jí)別的tokens進(jìn)行訓(xùn)練，這將進(jìn)一步推動(dòng)參數(shù)數(shù)量的增加，催生超大型語(yǔ)言模型（XLLMs）和超大型多模態(tài)模型（XLMMs）。VYnesmc

這種規(guī)模的增長(zhǎng)將需要龐大的訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施，并極大地推動(dòng)數(shù)據(jù)中心AI芯片市場(chǎng)的發(fā)展。該行業(yè)距離AI模型規(guī)模的理論極限還有很遠(yuǎn)的路要走，我們預(yù)計(jì)這種模型規(guī)模的增長(zhǎng)趨勢(shì)將在2025年繼續(xù)。VYnesmc

大型語(yǔ)言模型（LLMs）的商品化將開(kāi)始VYnesmc

當(dāng)前的大型語(yǔ)言模型（LLMs）分為開(kāi)源和閉源兩種。閉源模型，如OpenAI的GPT-4和谷歌的Gemini，在推出時(shí)處于最先進(jìn)水平，已成為企業(yè)構(gòu)建AI應(yīng)用的首選。然而，Meta最近發(fā)布的開(kāi)源模型Llama 3.1在基準(zhǔn)測(cè)試中的表現(xiàn)與閉源模型相當(dāng)。因此，Llama已成為企業(yè)的熱門(mén)首選模型，在流行的模型托管網(wǎng)站Hugging Face上的下載量增加了10倍。Llama 3.1在上下文長(zhǎng)度和多語(yǔ)言支持方面突破了模型界限，并且Meta承諾長(zhǎng)期支持開(kāi)源。VYnesmc

目前，閉源模型的價(jià)格差異很大，基于模型大小，每百萬(wàn)個(gè)tokens的費(fèi)用從幾分錢(qián)到高達(dá)15美元不等。我們預(yù)計(jì)，隨著越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始基于開(kāi)源模型開(kāi)發(fā)應(yīng)用，這一價(jià)格將顯著下降。VYnesmc

AI將從AI PC開(kāi)始走向邊緣計(jì)算VYnesmc

迄今為止，大多數(shù)AI芯片活動(dòng)都集中在數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)，而PC則一直未能參與其中。然而，微軟最近宣布的Copilot Plus，它大量依賴(lài)AI，已經(jīng)提升了PC中專(zhuān)用AI芯片的需求。臺(tái)式機(jī)和筆記本電腦處理器開(kāi)始納入神經(jīng)處理單元（NPU），以提供良好的AI模型用戶(hù)體驗(yàn)。我們預(yù)計(jì)這一趨勢(shì)將繼續(xù)，未來(lái)幾年，大多數(shù)PC都將配備N(xiāo)PU。VYnesmc

數(shù)據(jù)中心AI芯片價(jià)格將趨于穩(wěn)定VYnesmc

過(guò)去五年間，AI加速器的平均銷(xiāo)售價(jià)格（ASP）增長(zhǎng)了四倍。目前生產(chǎn)的英偉達(dá)H100加速器在零售市場(chǎng)的價(jià)格高達(dá)4萬(wàn)美元，而兩代前的V100價(jià)格僅為1萬(wàn)美元。半導(dǎo)體市場(chǎng)上這種價(jià)格上漲前所未有。構(gòu)建最先進(jìn)、最智能模型的行業(yè)競(jìng)賽一直是芯片過(guò)剩的主要驅(qū)動(dòng)力。大部分硬件基礎(chǔ)設(shè)施的資金來(lái)自英偉達(dá)的研發(fā)預(yù)算，以及成為競(jìng)賽第一名的渴望。訓(xùn)練一直是關(guān)鍵用例，性能是關(guān)鍵指標(biāo)。芯片ASP一直是重要但次要的考慮因素。VYnesmc

監(jiān)管和保障措施將變得突出VYnesmc

AI模型的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是它們?nèi)菀桩a(chǎn)生幻覺(jué)，即生成無(wú)意義的輸出。AI模型也無(wú)法可靠地區(qū)分信息的真?zhèn)?。此外，這些模型還容易受到數(shù)據(jù)訓(xùn)練中的固有偏見(jiàn)的影響。隨著這些模型越來(lái)越多地集成到生產(chǎn)環(huán)境中，任何非預(yù)期的結(jié)果都可能導(dǎo)致潛在的有害后果。VYnesmc

為了緩解這一問(wèn)題，我們預(yù)計(jì)軟件供應(yīng)商將更加注重為在生產(chǎn)應(yīng)用中更安全地部署模型而實(shí)施保障措施。全球政府實(shí)體也將開(kāi)始引入監(jiān)管措施并施加某些限制，以緩解使用大型語(yǔ)言模型（LLM）可能引發(fā)的問(wèn)題。雖然這不會(huì)破壞當(dāng)前的AI熱潮，但我們預(yù)計(jì)它將對(duì)整體市場(chǎng)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響。VYnesmc