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科技巨頭50億熱錢涌向英偉達,AI芯片一片難求

2023-08-11 來源:賢集網
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關鍵詞: 英偉達 人工智能 芯片

英偉達(NVIDIA)是全球領先的人工智能(AI)芯片制造商,其產品在云計算、自動駕駛、機器學習等領域廣受歡迎。近日,據(jù)英國《金融時報》報道,中國的四大科技巨頭——百度(Baidu)、騰訊(Tencent)、阿里巴巴(Alibaba)和字節(jié)跳動(ByteDance)向英偉達下單訂購了價值50億美元的AI芯片。這些芯片對于提升這些公司的AI能力至關重要。

據(jù)悉,這些公司已下單10億美元,采購約10萬顆英偉達A800處理器。這是一款專為云端AI服務設計的芯片,能夠支持多種AI應用場景,如語音識別、自然語言處理、圖像分析等。此外,這些公司還采購了40億美元的英偉達圖形處理器(GPU),將于2024年交付。GPU是一種能夠高效處理大量并行計算的芯片,被廣泛用于深度學習等AI任務。

那么,中國科技巨頭為什么要搶購英偉達的AI芯片呢?背后有何深意呢?


1、AI芯片,一張難求

所謂的AI芯片,其實是圖形處理器(GPU),主要作用是幫助運行訓練和部署人工智能算法所涉及的無數(shù)計算。

也就是說,生成式AI的種種智能表現(xiàn),均來自于無數(shù)GPU的堆砌。使用的芯片越多,生成式AI就越智能。



OpenAI對GPT-4訓練細節(jié)守口如瓶,但據(jù)媒體猜測,GPT-4至少需要8192張H100芯片,以每小時2美元的價格,在約55天內可以完成預訓練,成本約為2150萬美元(1.5億人民幣)。

據(jù)微軟高管透露,為ChatGPT提供算力支持的AI超級計算機,是微軟在2019年投資10億美元建造一臺大型頂尖超級計算機,配備了數(shù)萬個英偉達A100 GPU,還配備了60多個數(shù)據(jù)中心總共部署了幾十萬個英偉達GPU輔助。

ChatGPT所需要的AI芯片并不是固定的,而是逐次遞增。ChatGPT越聰明,背后的代價是所需算力越來越多。據(jù)摩根士丹利預測,到了GPT-5大概需要使用2.5萬個GPU,約是GPT-4的三倍之多。

如果想滿足OpenAI、谷歌等一系列AI產品的需求,那么就相當于英偉達一家公司為全世界的AI產品供芯,這對于英偉達的產能是個極大的考驗。

雖然英偉達正在開足馬力生產AI芯片,但據(jù)媒體報道,小型和大型云提供商的大規(guī)模H100集群容量即將耗盡,H100的“嚴重缺貨問題”至少會持續(xù)到2024年底。

目前,英偉達作用于AI市場的芯片主要分為H100和A100兩種,H100是旗艦款產品,從技術細節(jié)來說,H100比A100在16位推理速度大約快3.5倍,16位訓練速度大約快2.3倍。

不論是H100還是A100,全部都是由臺積電合作生產,就使得H100的生產受到了限制。有媒體稱,每一張H100從生產到出廠大約需要半年的時間,生產效率非常的緩慢。

英偉達曾表示它們在2023年下半年,提高對AI芯片的供應能力,但沒有提供任何定量的信息。

不少公司和求購者都在呼吁,要求英偉達加大對晶圓廠的生產數(shù)量,不只和臺積電合作,而是把更多的訂單交給三星和英特爾。


2、英偉達的對手們

面對43萬張AI芯片缺口,沒有一家公司不動心。尤其是英偉達的最大競爭對手AMD和英特爾,不會放任其一個人獨吞整個市場。

今年6月14日,AMD董事會主席、CEO蘇姿豐密集地發(fā)布了多款AI軟硬件新品,包括針對大語言模型設計的AI芯片,MI300X。正式拉開在AI市場,對英偉達的正面挑戰(zhàn)。

在硬件參數(shù)上,AMD MI300X擁有多達13顆小芯片,總共包含1460億個晶體管,配置128GB的HBM3內存。其HBM密度為英偉達H100的2.4倍,帶寬為英偉達H100的1.6倍,意味著可加快生成式AI的處理速度。

但可惜的是,這款旗艦AI芯片并沒有現(xiàn)貨,只是預計將于2023年Q4季度全面量產。

而另一競爭對手英特爾,則在2019年就以約20億美元的價格收購了人工智能芯片制造商HABANA實驗室,進軍AI芯片市場。

今年8月,在英特爾最近的財報電話會議上,英特爾首席執(zhí)行官Pat Gelsinger表示,英特爾正在研發(fā)下一代Falcon Shores AI超算芯片,暫定名為Falcon Shores 2,該芯片預計將于2026年發(fā)布。

除了Falcon Shores 2之外,英特爾還推出AI芯片Gaudi2,已經開始銷售,而Gaudi3則正在開發(fā)中。

只是可惜的是,Gaudi2芯片規(guī)格并不高,難以實現(xiàn)對英偉達H100和A100發(fā)起挑戰(zhàn)。

除了國外半導體巨頭們大秀肌肉,開始了“芯片競爭”之外,國內的半導體公司也開始了對AI芯片的研發(fā)。其中,昆侖芯AI加速卡RG800、天數(shù)智芯的天垓100加速卡、燧原科技第二代訓練產品云燧T20/T21,均表示能夠具有支持大模型訓練的能力。在這場以算力為標準,以AI大模型為戰(zhàn)場的芯片之爭,英偉達作為AI市場的最大贏家之一,已經在芯片設計和市場占比等方面展示出它的強大。



阿里、字節(jié)等互聯(lián)網巨頭向英偉達下單訂購50億美元芯片,預計在今年和明年陸續(xù)交付。大量的芯片需求主要是出于AI產品開發(fā)的需要,其背后的大語言模型訓練需要強大的算力支撐。

在生成式AI這個科技熱潮下,大廠們都想交出一份令用戶滿意的答卷。然而,芯片的供需不平衡等也是不可忽視的問題。



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