<div id="readability-page-1"><div id="readability-page-1"><div> <div> 誰能先 “甩” 了英偉達？ 2023-10-09 16:06 英偉達 OpenAI 微軟 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/http://upload.iheima.com/2023/1009/1696838760497.jpg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="966" height="709" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/http://upload.iheima.com/2023/1009/1696838760497.jpg"/> 微軟、OpenAI 做夢都想有自己的芯片。 OpenAI 也在騎驢找馬，想要儘快擺脱對英偉達的依賴。 據路透社，至少從去年開始，OpenAI 就已經討論了各種方案，希望能解決芯片又貴又短缺的問題。其中，自研芯片是方案之一，目前這個方案仍然沒有被完全否定。 另一個方案是直接收購一家芯片公司。知情人士稱 OpenAI 已經有潛在的收購目標，並曾考慮對其進行盡職調查。但報道中未能確定具體是哪家芯片公司。 巧合的是，另一個消息與之相伴而出——微軟將在下個月的年度開發者大會上，推出其首款為 AI 設計的芯片 “雅典娜（Athena）”。 據 The Information 援引知情人士，雅典娜將用於數據中心服務器，為訓練大語言模型等設計，同時支持推理，能為 ChatGPT 背後的所有 AI 軟件提供動力。 雲已經成為大模型的重要戰場，而微軟在該領域的兩個競爭對手谷歌和亞馬遜，都早已擁有了自己的 AI 芯片。雅典娜的推出將讓微軟補全短板。 微軟和 OpenAI 在芯片問題上的進展頗有代表意義：論角色，正是微軟、OpenAI 和英偉達的三方聯手，讓 ChatGPT 變為現實，繼而引發了一場全球性的 AIGC 新浪潮；論時間，下個月正是 ChatGPT 推出整一年的節點。 大模型競爭的下一個焦點似乎是 “誰能先 ‘甩’ 了英偉達”，在芯片領域具備統治力的英偉達，已經成了一種亟需擺脱的束縛。 A 2016 年，成立僅一年的 OpenAI 迎來一位貴客，英偉達 CEO 黃仁勳。他親自將首個輕量化小型超算 DGX-1 送給了 OpenAI，OpenAI 一年的計算量可以靠 DGX-1 在一個月內完成。 如今，後知後覺的人們回頭看黃仁勳在 DGX-1 上的簽字 “為了計算和人類的未來”，驚呼 “皮衣教主” 的毒辣眼光。 到了 2019 年，微軟牽手 OpenAI，為其打造的超級計算機用上了上萬個英偉達 A100 GPU。就這樣，OpenAI 出力、微軟出錢、英偉達出基建，用驚人的算力支撐着 OpenAI 大模型的研發，並最終大力出奇跡，ChatGPT 於 2022 年 11 月推出，驚豔世界。 OpenAI 成為明星企業，微軟以 AI 戰略與谷歌等展開激烈廝殺，而英偉達公司市值更是從去年 11 月的 3000 多億美元，飆升到如今的超萬億美元。全球掀起大模型熱，英偉達作為 “賣水翁”，芯片不愁賣。 今年 7 月，花旗研究分析師 Christopher Danely 在一份報告中指出，英偉達將佔據 AI 芯片市場 “至少 90%” 的市場份額。 然而，這場 “三贏” 的遊戲中，卻可能只有黃仁勳是全然快樂的。對於微軟和 OpenAI 為代表的 “買水人” 來説，依賴英偉達的芯片至少有兩個問題。 第一個問題是貴。對於為 OpenAI 搭建的超算，據彭博社報道，微軟在該項目上的花費了數億美元。伯恩斯坦研究公司分析師 Stacy Rasgon 分析，ChatGPT 每次查詢都要花費約 4 美分。如果 ChatGPT 的查詢量規模增長到谷歌搜索的十分之一，則需要大約 481 億美元的 GPU，並且每年還需要 160 億美元的芯片才能維持運行。 第二個問題是稀缺。就在今年 6 月，OpenAI CEO 阿爾特曼（Sam Altman）在一場會議上稱，芯片的短缺阻礙了 ChatGPT 的發展。面對客户對 API 可靠性和速度的抱怨，阿爾特曼解釋大部分問題都是由於芯片短缺造成的。 今年新發布的英偉達 H100 是目前最熱門的 AI 芯片，但只能滿足一半的市場需求。英偉達 H100 和 A100 均由台積電生產，台積電董事長劉德音上個月曾解釋稱，供應限制不是由於缺物理芯片，而是先進芯片封裝服務（CoWos）的產能有限，而這是製造過程的關鍵步驟。 劉德音還預計，一年半後技術產能將足以滿足客户需求，也就是 2024 年底 AI 芯片供應緊張可能會得到緩解。 雖然雅典娜可能在今年才會推出，但微軟已經為此準備多年。在豪擲數億美元為 OpenAI 打造超算的 2019 年，微軟的雅典娜項目已經啓動。根據爆料，雅典娜會使用台積電 5nm 工藝打造，直接對標英偉達 A100，預計每顆成本降低三分之一。 B 對於英偉達來説，微軟和 OpenAI 的私心是一個紅色信號。 微軟是英偉達最大的客户之一，甚至傳出過 “包圓” H100 全年產能的消息，OpenAI 則是 AIGC 領域最重要的風向標。二者自研芯片的心，是英偉達頭頂的一抹烏雲。 谷歌曾是最早大規模採購 GPU 來進行 AI 計算的公司，但後來研發自己的 AI 專用芯片。在 2016 年就已經發布了第一代 TPU（張量處理單元），隨後在 2017 年作為 Google Cloud 基礎設施 Google TPU 推出。這些年來谷歌一直在持續迭代，今年 4 月其公佈了 TPU v4 的細節，稱其比英偉達的 A100 強 1.7 倍。 雖然谷歌仍然在批量採購英偉達 GPU，但其雲服務已經用上了自家的 TPU。在這次的 AIGC 大戰中，AI 繪圖公司 Midjourney、有 ChatGPT 競品 Cloude 的獨角獸公司 Anthropic，都不是像 OpenAI 一樣從英偉達採購芯片搭建超算，而是使用了谷歌的算力。 另一個科技巨頭亞馬遜也動作頗早，在 2015 年收購以色列芯片初創公司 Annapurna Labs，為其雲基礎設施開發定製芯片，三年後推出了基於 Arm 的服務器芯片 Graviton。後來，亞馬遜推出以人工智能為重點的芯片 Inferentia, Trainium。 上個月，消息稱亞馬遜將向 Anthropic 投資 40 億美元，作為交易的一部分，Anthropic 將使用 AWS Trainium 和 Inferentia 芯片來構建、訓練和部署其未來的基礎模型。 除此之外，英偉達的其他競爭對手也在向 AI 芯片領域發起進攻。AMD、英特爾、IBM 等正陸續推出 AI 芯片，試圖與英偉達的產品抗衡。今年 6 月，AMD 就發佈了 Instinct MI300，直接對標英偉達 H100，是專門面向 AIGC 的加速器。其集成的晶體管數量達到 1530 億，高於 H100 的 800 億，是 AMD 投產以來最大的芯片。AMD 甚至用兼容英偉達 CUDA 的策略，降低客户的遷移門檻。 不可否認的是，目前英偉達仍然幾乎壟斷 AI 芯片市場，沒有競爭對手撼動其地位，也沒有一家科技巨頭可以完全擺脱對它的依賴。 但 “降低英偉達的控制力” 似乎成為一種共識，外部挑戰一浪接着一浪。微軟和 OpenAI 自研芯片的消息，就是新的一浪。英偉達能穩站岸頭嗎？ ［本文作者字母榜，i 黑馬授權轉載。如需轉載請聯繫微信公眾號（ID:wujicaijing）授權，未經授權，轉載必究。］ </div> </div></div></div>

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微軟做夢都想有自己的芯片。OpenAI 也在騎驢找馬，想要儘快擺脱對英偉達的依賴。據路透社，至少從去年開始，OpenAI 就已經討論了各種方案，希望能解決芯片又貴又短缺的問題。