不让英伟达一家独大
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来源：内容由半导体行业观察（ID：icbank）编译自WSJ，谢谢。
9月，亚马逊表示将向旧金山人工智能初创公司 Anthropic 投资至多 40 亿美元。
不久之后，亚马逊的一位高管向另一家公司的高管发送了一条私信。他表示，Anthropic 赢得了这笔交易，因为它同意建立自己的人工智能系统。使用亚马逊设计的专用计算机芯片。
他写道，亚马逊希望为芯片制造商英伟达打造一个可行的竞争对手，英伟达是人工智能领域最重要的合作伙伴和造王者。
生成式人工智能在去年的繁荣情况，暴露了大型科技公司对英伟达的依赖程度。没有英伟达在过去几年中掌握的特殊芯片的系统，他们无法构建聊天机器人和其他人工智能。他们在英伟达的系统上花费了数十亿美元，而这家芯片制造商却未能跟上需求。
因此，亚马逊和其他行业巨头——包括谷歌、Meta 和微软——正在构建自己的人工智能芯片。有了这些芯片，科技巨头就可以掌控自己的命运。他们可以控制成本，消除芯片短缺，并最终将其芯片的使用权出售给使用其云服务的企业。
Nvidia 去年售出了 250 万颗芯片，而谷歌则花费 20 亿至 30 亿美元打造了大约 100 万颗自己的人工智能芯片。New Street Research 分析师皮埃尔·费拉古 (Pierre Ferragu) 表示。他估计，亚马逊去年在 10 万块芯片上花费了 2 亿美元。微软表示，它已经开始测试其第一个人工智能芯片。
但这项工作是与英伟达竞争、与芯片制造商及其日益强大的首席执行官黄仁勋密切合作之间的平衡之举。
根据研究公司 Omdia 的数据，黄先生的公司占AI芯片销量的70%以上。它提供了用于创建生成人工智能的更大比例的系统。Nvidia 的销售额在过去一年猛增 206%，该公司的市值增加了约 1 万亿美元。
英伟达的收入是科技巨头的成本。投资银行 D.A. 的分析师 Gil Luria 表示，过去两个完整季度，来自微软和 Meta 的订单约占 Nvidia 销售额的四分之一。Ferragu 表示，Nvidia 的芯片售价约为每颗 15,000 美元，而谷歌的每颗芯片平均花费仅为 2,000 至 3,000 美元。
“当他们遇到一个供应商将他们举在桶上时，他们的反应非常强烈，”Luria先生说。（原文：“When they encountered a vendor that held them over a barrel, they reacted very strongly,”）
公司不断地向黄先生示好，争先恐后地争取他的芯片。他经常与他们的首席执行官一起出现在活动舞台上，这些公司很快表示他们仍然致力于与英伟达的合作伙伴关系。他们都计划继续提供自己的芯片和自己的芯片。
当大型科技公司正在进入英伟达的业务时，英伟达也正在进入他们的业务。去年，英伟达推出了自己的云服务，企业可以在其中使用其芯片，并且它正在将芯片引入新一波的云提供商，例如 CoreWeave，与亚马逊、谷歌和微软这三巨头竞争。
技术顾问兼投资者查尔斯·菲茨杰拉德 (Charles Fitzgerald) 表示：“这里的紧张局势是客户和供应商之间平常争执的一千倍。”
英伟达拒绝置评。
据研究公司 Gartner 称，到 2027 年，人工智能芯片市场预计将增长一倍以上，达到约 1,400 亿美元。AMD 和英特尔等知名芯片制造商也在打造专门的人工智能技术芯片，还有 Cerebras 和 SambaNova 等初创公司。但亚马逊和其他科技巨头可以做到较小竞争对手无法做到的事情。
“理论上，如果他们能够达到足够高的良率并且能够降低成本，这些公司应该能够提供比 Nvidia 更好的产品，”最早的人工智能芯片初创公司之一Nervana Systems的创始人 Naveen Rao 说。
Nvidia 构建了所谓的图形处理单元（GPU），最初设计它是为了帮助渲染视频游戏的图像。但十年前，学术研究人员意识到这些芯片也非常擅长构建称为神经网络的系统，该系统现在驱动生成式人工智能。随着这项技术的腾飞，黄先生很快开始修改 Nvidia 的人工智能芯片和相关软件，它们成为事实上的标准。大多数软件系统用于训练人工智能。这些技术是为与 Nvidia 的芯片配合使用而定制的。
“英伟达拥有出色的芯片，更重要的是，他们拥有令人难以置信的生态系统，”负责亚马逊芯片业务的戴夫·布朗 (Dave Brown) 说。这使得让客户使用一种新型人工智能。他说，芯片“非常非常具有挑战性”。
Meta 顾问兼前首席技术官 Mike Schroepfer 表示，重写软件代码以使用新芯片非常困难且耗时，许多公司甚至不会尝试。“技术发展的问题在于，很多技术甚至在开始之前就已经消亡了，”他说。
负责微软硬件基础设施的 Rani Borkar 表示，微软及其同行需要让客户在不同公司的芯片之间“无缝”移动。布朗表示，亚马逊正在努力让芯片之间的切换“尽可能简单”。
一些科技巨头在制造自己的芯片方面取得了成功。Apple 设计了 iPhone 和 Mac 中的芯片，而 Amazon 已在其云计算数据中心部署了超过 200 万个自己的传统服务器芯片。但像这样的成就需要多年的硬件和软件开发。
谷歌在开发人工智能芯片方面拥有最大的领先优势。2017 年，它推出了张量处理单元（T.P.U.），以对构建人工智能至关重要的一种计算命名。谷歌使用了数以万计的 T.P.U. 来构建人工智能产品，包括其在线聊天机器人 Google Bard。其他公司也通过谷歌的云服务使用该芯片来构建类似的技术，其中包括备受瞩目的初创公司 Cohere。
亚马逊现在正在开发第二代 Trainium，这是其用于构建人工智能的芯片系统，并有第二个芯片专门用于服务人工智能模型给客户。五月，Meta 宣布，其计划的开发人工智能芯片是根据需求量身定制的，尽管尚未投入使用。11 月，微软宣布推出首款 A.I. Maia 芯片最初将专注于运行微软自己的人工智能产品。
“如果微软制造自己的芯片，它就会以尽可能低的成本制造出它所需要的芯片，”卢里亚先生说。
英伟达的竞争对手已将其投资用于备受瞩目的人工智能领域。初创企业推动其芯片的使用。微软已向 ChatGPT 聊天机器人的制造商 OpenAI 投入 130 亿美元，其 Maia 芯片将为微软的客户提供 OpenAI 的技术。与亚马逊一样，谷歌也向 Anthropic 投资了数十亿美元，并且它正在使用谷歌的人工智能，芯片也是如此。
Anthropic 使用了 Nvidia 和 Google 的芯片，是少数致力于构建人工智能的公司之一。使用尽可能多的专用芯片。亚马逊表示，如果像Anthropic这样的公司越来越大规模地使用亚马逊的芯片，甚至帮助设计未来的芯片，这样做可以降低成本并提高这些处理器的性能。人类拒绝发表评论。
但这些公司都不会很快超越英伟达。它的芯片可能价格昂贵，但属于市场上最快的芯片之一。并且公司将继续提高他们的速度。
Rao 表示，他的公司 Databricks 训练了一些实验性人工智能。使用亚马逊人工智能的系统 芯片，但使用 Nvidia 芯片构建了最大、最重要的系统，因为它们提供了更高的性能，并且可以与更广泛的软件配合使用。
亚马逊的布朗先生说：“我们还有很多年的艰苦创新等待着我们。” “英伟达不会坐以待毙。”
原文链接
https://www.nytimes.com/2024/01/29/technology/ai-chips-nvidia-amazon-google-microsoft-meta.html
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