世界将在人工智能服务器上花费2万亿美元，人工智能将反过来吞噬整个世界

每次AMD首席执行官苏姿丰宣布新的Instinct GPU加速器时，数据中心AI加速的潜在市场似乎都在扩大。但我们观察到，尽管AMD和英伟达GPU的增长速度正在加快，AI数据中心加速器的预测增长率却在放缓。

根据苏的预测，那么不可避免的计算是，在第一波生成式AI繁荣期（2023年至2028年）的六年内，全球将消耗大约7000亿至9000亿美元的数据中心AI加速器。具体数额取决于您使用AMD的哪个预测。这暗示了全球在人工智能系统上的支出将达到约两万亿美元（我们稍后会向您展示这笔计算），而这些AI平台反过来将会席卷整个世界。

希望不是字面意思上那样。

意识到这一点总是很重要的。相关性不是因果关系因此，在最新的AMD预测中，AI加速器收入增长放缓并不是由AMD和Nvidia在市场上推出越来越多的GPU所导致的相反结果。然而，卡尔·荣格，西格蒙德·弗洛伊德的学生，正确地论证了同步性，这是一种无因果关系的连接原则，可能只存在于高级意识生物的心灵中，并告诫我们不应过分解读意义和时机的重要性。

有时候，尤其是在哲学星期五，即使现实简单到只需观察并对其行为作出反应，也很难说清楚关于现实的事情。也许只是因为不必要的或者更好一点，不足的说什么呢……

但是，这就是我们维持这家公司的开支方式，所以我们将会审视苏氏AI加速发展的潜在市场(TAM)，这一市场在上周旧金山举行的推进人工智能活动上再次得到增强，并且预计这将在六年内导致地球对人工智能的巨大投资。

不断增长的潜在市场推动了所有加速器的发展

2023年6月，在数据中心和人工智能技术发布会上，AMD展示了其CPU和GPU计算引擎即将进行的增强功能。当时，Su及团队在发布他们今年晚些时候即将推出的第三代“Antares”数据中心GPU的雄心时，给出了一个基础预测。

如果你仔细查看这张图表上的细则，它写着“数据中心AI加速器市场规模：GPU、FPGA及其他”，以便我们明确讨论的对象。

可以说，由于GPU加速器市场在人工智能工作负载方面变得如此庞大，FPGA在数据中甚至可以忽略不计，而其他竞争对手则主要是新兴公司，并且可能包括或不包括谷歌、亚马逊网络服务、微软、Meta Platforms等自研加速器的价值。

仅仅六个月后，当“Antares”MI300A和MI300X加速器发布之时，当生成式AI热潮的开端首次被感受到时生效力苏大幅上调了数据中心人工智能预测数据。

不仅仅是2023年的基础收入水平高于预期，而且从2023年到2027年（包括2027年）的复合年均增长率(CAGR)高达70%，也远远超出预期。最终结果是，到2027年，AMD预计加速器销售额将超过400亿美元。

这让我们来到了MI325X和MI355X的发布环节，这一环节上周在推进人工智能活动上举行，并且苏给出了另一个预测，这次的预测持续到2028年而不是2027年。

450亿美元的数据中心AI加速器销售额保持不变，但现在终端收入预计将达到5000亿美元，并且复合年增长率是以2028年而不是2027年为终点计算的。因此，由于多出的一年使得增长趋于平稳，这个复合年增长率可能会更低一些，从原来的70%降至60%。或者，苏及其团队正在下调他们的预期，但通过在预测中增加一年来转移人们对这一向下调整的关注。

重要注意事项：当你给出两个端点和一个复合年均增长率（CAGR）时，你实际上无法知道在这两个端点之间的预测期内发生了什么。这是一个黑匣子。中间可能会有大幅度的波动，但最终的CAGR不会改变。这显然限制了CAGRs的吸引力，但这目前是我们用于预测的最佳工具，并且它意味着你在这两个端点之间进行线性思考，并认为任何差异会在足够长的时间内平均化。

因此，如果假设在这三个AMD的数据中心AI加速器支出预测中，两端点之间的增长是线性的，那么填补中间空白后的结果如下：

中年期的估计值（以粗体红色斜体显示）是由我们根据复合年增长率来展示年度增长的情况。

有两种可能的场景来完善这个模型。

场景1保留了从2023年到2027年的2023年12月AI加速器销售预测，然后添加了2028年的新预测端点。我们认为这并不是AMD想要表达的意思，如果是这样的话，那将意味着（如图表所示）在2028年AI加速器支出会出现相当显著的放缓。

场景2是对模型的修正，我们认为这正是AMD意图做的。（否则，较低的增长率无法实现。）如您所见，从2024年到2027年（包括这两年）总计1560亿美元的人工智能加速器销售额已从预测中移除，在2024年10月的预测中，累积销售额相较于2023年12月的预测减少了1560亿美元。

AI加速器约占使用它们的系统成本的一半，网络成本则占总成本的大约20%左右。这一估算基于拥有大量闪存、主内存和强大主机CPU的AI服务器，以驱动AI工作负载中的串行部分。在此基础上再增加大约20%的成本来计算由AI服务器构建的AI集群的网络成本。

如果你将这个数学计算应用于从2023年到2028年人工智能加速器7370亿美元的支出，那么人工智能服务器的支出大约为1.5万亿美元，加上网络设备，总计将达到1.8万亿美元。再加上系统软件，可以称其为整整2万亿美元。

如果公司现在以及将来都是这样行事，难怪会出现这样的情况非人工智能服务器支出的服务器和存储衰退.

现在，这是最终的考虑。如果世界将在2023年至2028年的六年里花费2万亿美元在人工智能系统上，全世界的会计人员将期望获得相应的投资回报率。换句话说，我们将希望消除经济中的成本并提高至少相当于2万亿美元的收入。实际上可能是这个数字的一个数量级倍数。当然，我们希望这更多的是关于以不同的方式做事而不是减少人力，但我们的最好的乐观的猜测是它可能会大致各占一半。这可能都是为了淘汰人，考虑到人们的需求感和与AI系统相比的不足，这一点不应该让我们感到惊讶。

记住，如果没有人有工作，那么就没有人缴税，因此也就没有人能获得全民基本收入。如果你相信真正拥有人民的实体经济给世界带来的选择性，那么这种全民基本收入是毫无价值的。那些高声倡导全民基本收入的人其实已经确保自己先得到了好处，这很讽刺。我们会一直努力工作，直到我们去世。我们也强烈怀疑你们也会如此。希望那是出于我们的自愿，并且是在我们选择的地方。