Analyse: Der Aufstieg von Open-Source-Modellen wird das Monopol von Closed-Source-Modellen schwächen, Cloud-Anbieter könnten die größten Nutznießer der KI-Infrastruktur werden

Am 3. August veröffentlichte der Analyst Jukan einen Artikel, in dem er erklärte, dass die fortwährende Entwicklung von Open-Source-KI-Modellen und die Schwächung des Monopols von Closed-Source-Modellen einen wichtigen Wendepunkt für die Cloud-Computing-Branche darstellen könnten und den Cloud-Anbietern helfen würden, den kommerziellen Wert ihrer KI-Infrastruktur zu steigern.

Jukan wies darauf hin, dass die Hauptsorge der Cloud-Anbieter in der Vergangenheit darin bestand, dass sie nach erheblichen Investitionen in den GPU-Einkauf und den Bau von Rechenzentren letztendlich nur Infrastruktur für einige wenige Closed-Source-Modellunternehmen bereitstellen könnten, während die Modellunternehmen den Zugang zu den Nutzern und die Preisgestaltung kontrollieren.

Mit der Verbesserung der Leistung und der Senkung der Kosten von Open-Source-Modellen verschiebt sich das KI-Anwendungsmodell von „einzelnen Hochleistungsmodellen, die alle Aufgaben lösen“ zu „hierarchischen Modell-Routing“. Komplexe Schlussfolgerungsaufgaben werden weiterhin von den besten Closed-Source-Modellen übernommen, während eine Vielzahl von alltäglichen Aufgaben von kostengünstigen kleinen Modellen oder Open-Source-Modellen erledigt werden kann.

Er ist der Meinung, dass mit der erhöhten Austauschbarkeit der Modelle die Cloud-Anbieter mehr Zugang zu Nutzern, mehr Kontrolle über den Datenverkehr und mehr Preisgestaltungsmöglichkeiten erhalten werden. In Zukunft könnten Closed-Source-Modelle nicht mehr als „gebührenpflichtige Kanäle“ über dem Cloud-Computing existieren, sondern eher als eine Art von Rechenressource, die von Cloud-Plattformen frei verwaltet werden kann.

Darüber hinaus bedeutet der Wettbewerb zwischen Open-Source-Modellen nicht, dass die Hardware-Nachfrage sinkt. Jukan erklärte, dass niedrigere Schlussfolgerungskosten das Wachstum der KI-Nutzung schnell ankurbeln könnten, während Modellkompression, Schlussfolgerungsoptimierung, intelligentes Routing und selbstentwickelte ASIC-Chips die benötigten allgemeinen GPU-Ressourcen pro Token senken würden.

Er ist der Meinung, dass das langfristige Wachstum der KI-Infrastruktur davon abhängt, ob die Wachstumsrate der Nachfrage die Effizienzsteigerungsrate übersteigt. Wenn das Token-Nutzungsvolumen schneller wächst als die Verbesserungen in der Effizienz von Algorithmen und Chips, können die Auslastung der Rechenzentren und die Kapitalrendite auf hohem Niveau gehalten werden, was die Cloud-Anbieter dazu anregt, weiterhin in Rechenleistung zu investieren.

Jukan fasste zusammen, dass die Logik eines echten Bullenmarktes für KI-Infrastruktur nicht einfach auf der Annahme beruht, dass „günstige Modelle der Cloud zugutekommen und das Wachstum der Cloud der Hardware zugutekommt“, sondern dass Open-Source-Modelle die monopolistischen Gewinne der Modellschichten senken, während Cloud-Anbieter durch die Verwaltung von Rechenleistung und vertikale Integration die Monetarisierungseffizienz der Rechenressourcen steigern, was letztendlich einen positiven Kreislauf zwischen Cloud-Computing und Hardwareinvestitionen schafft.

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