Искусственный интеллект обычно воспринимается как программное обеспечение. Пользователи взаимодействуют с моделями, чат-интерфейсами, ассистентами для кодинга, генераторами изображений и всё более автономными агентами. Поэтому большая часть разговоров об ИИ сосредоточена на возможностях моделей: какая система лучше рассуждает, какие бенчмарки улучшились, как снижаются затраты на вывод, или какие новые приложения могут появиться.

Но в конечном счёте любые взаимодействия с ИИ зависят от физической инфраструктуры.

Прежде чем модель сможет сгенерировать ответ, где-то должны произойти колоссальные объёмы вычислений. Для этих вычислений нужны процессоры. Процессоры зависят от памяти. Тысячи чипов, возможно, должны обмениваться данными через всё более сложные сети. Вся система должна быть произведена, упакована, установлена на серверах, обеспечена электроэнергией и охлаждаться внутри дата-центров.

ИИ для пользователей может выглядеть как программное обеспечение, но его масштабируемость во многом зависит от полупроводниковой индустрии, лежащей в основе.

Вот почему Bella Alpha начинает расширение за пределы крипто именно с полупроводниковых исследований. Многие из тех же инвесторов, которые следят за ИИ, цифровыми активами и развивающимися технологиями, все чаще смотрят дальше по технологическому стеку — к вычислительным ресурсам, памяти, сетевой инфраструктуре, производству и энергетической инфраструктуре, которые делают экономику ИИ возможной.

Вычисления в ИИ — это система, а не один единственный чип

Самая заметная часть истории о аппаратном обеспечении ИИ — это акселератор, особенно GPU и другие процессоры, оптимизированные для высокопараллельных нагрузок.

Но если сфокусироваться только на процессоре, получится неполная картина.

Современные рабочие нагрузки ИИ включают перемещение колоссальных объемов данных. Если процессор не может получать эти данные достаточно быстро, дополнительная вычислительная мощность становится менее полезной. Именно поэтому высокопропускная память (HBM) становится для систем ИИ все более важной. HBM размещает большие объемы памяти рядом с процессором и обеспечивает значительно большую пропускную способность по сравнению с традиционными архитектурами памяти.

Та же логика применима и к сетям. Один акселератор может быть мощным, но современные системы ИИ все чаще работают на больших кластерах, включающих сотни или тысячи процессоров. Эти процессоры должны обмениваться данными достаточно быстро, чтобы кластер вел себя как скоординированная система вычислений.

Затем есть питание. Большая плотность вычислений означает более высокие требования к электроэнергии и больше тепла. Дата-центрам нужна достаточная инфраструктура энергопитания, системы охлаждения, сетевое оборудование и физическая емкость еще до того, как можно будет развернуть дополнительные акселераторы.

Это означает, что инфраструктура ИИ — взаимосвязанная система. Увеличение предложения в одной части стека может просто выявить следующую «узкую» потребность где-то в другом месте.

Если доступность акселераторов улучшится, узким местом может стать память. Если предложение памяти увеличится, важнее может стать передовая упаковка. Если станут доступны более полные системы, ограничения могут начать смещаться в сторону сетевой или энергетической инфраструктуры.

Для инвесторов перемещение «узких мест» часто оказывается более информативным, чем просто знание о том, что спрос на ИИ силен.

Меняется сам чип

Полупроводниковая индустрия также меняет то, как создаются высокопроизводительные системы.

Десятилетиями улучшения в вычислениях были тесно связаны с размещением большего числа транзисторов на все более продвинутых технологических узлах процесса. Это по-прежнему важно, но современные системы все чаще собираются из нескольких компонентов кремния, а не полагаются на один гигантский монолитный чип.

Микросхемы для вычислений (compute dies), память, компоненты ввода/вывода и другие функции можно объединять с помощью передовых технологий упаковки. Это позволяет дизайнерам полупроводников создавать более крупные и более специализированные системы, одновременно управляя некоторыми физическими и экономическими ограничениями производства всего на одном кристалле.

Для ИИ это важно, потому что процессоры и высокопропускная память должны работать в чрезвычайно тесной координации. Поэтому передовая упаковка больше не является просто финальным этапом производства. Она стала частью архитектуры системы.

Это меняет формулировку исследовательского вопроса.

Больше недостаточно задаваться вопросом, существует ли достаточно мощностей по выпуску передовых пластин. Инвесторам также может потребоваться понять, достаточно ли мощностей для упаковки, доступно ли предложение памяти и можно ли интегрировать все эти компоненты в том объеме, который требуют заказчики.

Спрос на ИИ проходит через всю цепочку поставок полупроводников

Одной из определяющих особенностей полупроводников является специализация.

Чип может быть спроектирован одной компанией, произведен другой, упакован третьей и установлен в системе, собранной где-то еще. Само производство зависит от высокоспециализированного оборудования, материалов, ПО, интеллектуальной собственности, химикатов и компонентов.

В результате сильный спрос на ИИ может распространяться по цепочке поставок разными способами.

Более высокий спрос на акселераторы может увеличить требования к мощностям ведущих foundry. Более крупные ИИ-пакеты могут создать дополнительный спрос на передовую упаковку. Больше памяти на один акселератор может изменить продуктовую структуру отрасли памяти. Более крупные кластеры увеличивают требования к сетевым и оптическим соединениям. Большая плотность стоек (rack density) влияет на управление питанием и инфраструктуру охлаждения.

Вот почему возможность в аппаратном обеспечении ИИ нельзя свести к нескольким хорошо известным компаниям по выпуску чипов. Экономический эффект может распространяться по нескольким уровням экосистемы полупроводников и дата-центров.

При этом эти уровни не обязательно приносят одинаковую выгоду в одно и то же время. Одни могут сталкиваться с дефицитом, тогда как у других будет избыток мощности. Некоторые могут получать более высокую маржу, потому что они контролируют «узкое место», а другие сталкиваются с давлением конкурентного ценообразования.

Понимание цепочки создания ценности становится критически важным.

Аппаратное обеспечение движется медленнее, чем ПО

Есть еще одно фундаментальное отличие между ПО для ИИ и полупроводниковой инфраструктурой: время.

Программный продукт иногда можно обновить или развернуть в течение нескольких дней. Производственные мощности полупроводников — нельзя.

Новые фабрики требуют огромных капитальных вложений и долгих сроков строительства. Передовое производственное оборудование нужно построить и установить — на это требуется время. Новые процессы требуют квалификации. До выхода производства на экономический масштаб выход годных (yields) должен улучшиться. Мощности по упаковке также требуют физического расширения, а сами дата-центры — времени на строительство и подключение к электропитанию.

Это создает важное несоответствие.

Спрос на ИИ может меняться быстро, но реакция по цепочке поставок часто движется медленно.

Когда спрос ускоряется неожиданно, могут возникнуть дефициты, потому что производство не может расшириться сразу. Когда производители реагируют агрессивными инвестициями, появляется еще один риск: к тому времени, когда дополнительная мощность станет доступна, спрос может снова измениться.

Поэтому рынки полупроводников могут оставаться сильно цикличными даже тогда, когда они выигрывают от мощного долгосрочного технологического тренда.

ИИ может представлять собой структурный рост. Инфраструктура, которая его поддерживает, все равно может сталкиваться с периодами дефицита, чрезмерными инвестициями, коррекцией запасов и восстановлением.

Лучшее ПО не обязательно означает меньшее количество оборудования

Еще одно распространенное предположение: улучшения эффективности ИИ в конечном итоге уменьшат спрос на инфраструктуру.

Эффективность, безусловно, важна. Лучшие алгоритмы, меньшие модели, улучшенные архитектуры и более эффективный инференс могут уменьшить объем вычислений, необходимых для конкретной задачи.

Но снижение затрат на вычисления также может сделать больше приложений экономически жизнеспособными.

Когда задача становится дешевле, компании могут использовать ИИ чаще, развертывать его для большего числа пользователей или применять его к задачам, которые ранее было невыгодно решать. Поэтому количество рабочих нагрузок ИИ может расти даже тогда, когда отдельные нагрузки становятся более эффективными.

Эта взаимосвязь неоднократно проявлялась в истории вычислений. Более эффективная инфраструктура не обязательно приводит к снижению общего объема использования. Во многих случаях она делает возможным гораздо больше использования.

Поэтому для полупроводниковых исследований важный вопрос — не просто становится ли ИИ более эффективным. Вопрос в том, как именно эффективность меняет экономику развертывания и насколько быстро новая потребность возникает в результате.

Следование за ИИ означает следование за его ограничениями

Для инвесторов аппаратная перспектива добавляет к обсуждению ИИ набор других вопросов.

Где вычислительный спрос растет быстрее всего? Какие компоненты становится сложнее поставлять? Как быстро может появиться новая производственная мощность? Память идет в ногу с процессорами? Может ли передовая упаковка поддержать следующее поколение систем? Становятся ли сеть и питание более крупными ограничениями по мере масштабирования кластеров?

Эти вопросы помогают объяснить, почему полупроводниковые исследования становятся более релевантными для аудитории, которая ранее могла фокусироваться в основном на ПО, крипто или приложениях ИИ.

Новый SEMI AlphaReport от Bella Alpha построен вокруг этого более широкого взгляда на экономику ИИ. Полупроводниковые исследования — первая новая категория, добавляемая по мере того, как Bella Alpha расширяется за пределы сигналов и исследований, ориентированных на крипто. Причина в том, что по мере того, как ИИ все больше требуется для понимания физической инфраструктуры, которая его поддерживает.

Следующий этап развития ИИ будет определяться более качественными моделями и лучшим ПО, но также и способностью индустрии производить, соединять, обеспечивать энергией и внедрять то оборудование, которое эти модели требуют.

Понимание обеих сторон дает инвесторам более полную картину того, куда на самом деле движется ИИ.

Только для информационных и исследовательских целей. Этот контент не является финансовой или инвестиционной рекомендацией.

О Bella

Стремясь сделать более простыми навигацию по возможностям криптовалютной торговли, исследований и получения доходности, Bella Protocol предлагает набор доступных продуктов в области рыночной аналитики на базе ИИ и разработки количественных стратегий. Ее продуктовая экосистема включает Bella Alpha — мультицепочечный протокол доходности, а также программный симулятор Uniswap V3.

Bella Alpha — это следующее развитие Bella Signal Bot и Bella Research Bot: она объединяет в одном телеграм-опыте сигналы торгов, рыночные данные, информацию о проектах и исследования по крипто. Оснащенная пятью специализированными моделями ИИ, Bella Alpha отслеживает поддерживаемые бессрочные торговые пары и выдает сигналы long, short и close при разных рыночных условиях. Ее исследовательский движок, работающий на LLM и Retrieval-Augmented Generation, также позволяет пользователям задавать вопросы, связанные с рынком, искать релевантную информацию и изучать поддерживаемые криптопроекты, создавая более связанный рабочий процесс — от выявления движения рынка до исследования контекста за ним, не переключаясь между отдельными инструментами.

Помимо рыночной аналитики по рынку ИИ, Bella Protocol разработала более широкий набор DeFi- и количественных инструментов. Bella LP Farm предоставляет провайдерам ликвидности доступ к возможностям доходности на нескольких сетях, а Tuner — программный симулятор Uniswap V3, который позволяет разработчикам и количественным стратёгам проводить бэктестинг и уточнение стратегий с использованием исторических или пользовательских данных, сохраняя при этом поведение Uniswap V3 на уровне smart-контрактов.

Bella Protocol поддерживают Binance Labs, Arrington XRP Capital и несколько других известных инвесторов.

Для получения дополнительной информации о Bella или чтобы присоединиться к нашей команде, свяжитесь с нами по адресу contact@bella.fi Узнайте о последних официальных новостях Bella: Medium: https://medium.com/@Bellaofficial Twitter: @BellaProtocol Telegram: https://t.me/bellaprotocol Discord: https://discord.gg/jcuFJZWFMh Gitbook: https://bellafi.gitbook.io/bella-protocol