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當下 ， 幾乎所有軟件巨頭們都在大力投入AI推理業務 。 近日 ， 大摩（摩根士丹利）的一份重磅報道顯示 ， AI推理原來是一門利潤驚人的生意 。 而選擇不同的AI GPU芯片 ， 利潤率也差距非常大 。
但總體來看 ， 一座標準的“AI推理工廠” ， 無論采用哪家巨頭的芯片 ， 其平均利潤率普遍超過50% 。
據悉 ， 摩根士丹利首創了一套標準化分析框架 ， 即“100MW AI工廠模型” ， 將不同技術路徑的AI解決方案 ， 置于同一商業維度下進行量化評估 。
毫無懸念 ， NVIDIA的GB200 NVL72以近78%的利潤率遙遙領先 。 據悉 ， 這主要得益于其領先的計算性能以及CUDA軟件生態的深厚壁壘 ， 展現出了絕對的市場一哥的統治力 。
谷歌自研的TPU v6e pod以74.9%的利潤率排名第二 ， AWS（亞馬遜云）的Trn2 UltraServer取得了62.5%的利潤率 ， 而華為的昇騰CloudMatrix 384平臺也取得了47.9%的利潤率 。
AMD的MI300X和MI355X意外遭遇滑鐵盧 ， 利潤率竟然為負 ， 分別為-28.2%和-64% 。
報告指出 ， 雖然AMD前期投入很大 ， 但其token產出效率所能創造的收入 ， 遠不足以覆蓋其高昂的成本 。
【首個AI GPU芯片真實差距對比報告！NVIDIA遙遙領先 華為遠超AMD】
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