“去英偉達化”加速！Meta、谷歌接連發(fā)布自研芯片

每經(jīng)記者 文巧    每經(jīng)編輯 蘭素英    

在這個由數(shù)據(jù)和算力驅(qū)動的時代，英偉達以其高性能的GPU芯片，幾乎壟斷了AI芯片市場。而隨著競爭的加劇，芯片供應的緊缺，包括Meta、谷歌、亞馬遜在內(nèi)的科技巨頭開始探索自研芯片。

當?shù)貢r間4月10日，Meta公布了自主研發(fā)芯片MTIA的最新版本。MTIA是Meta專門為AI訓練和推理工作設計的定制芯片系列。而前一日，谷歌也宣布推出基于Arm架構的數(shù)據(jù)中心芯片Axion。

科技巨頭投身芯片研發(fā)，這背后既有想擺脫供應依賴的考量，也有成本方面的壓力。拿英偉達的明星芯片產(chǎn)品H100來說，目前的價格已經(jīng)飆升至2.5萬~3萬美元。按照Meta希望年底獲得35萬塊H100的計劃，這筆費用最低也要87.5億美元。

他們的入局是否會動搖英偉達在芯片市場的霸主地位？

生成式AI市場引發(fā)了各大科技公司的競相追逐，芯片則是這一領域蓬勃發(fā)展背后的核心引擎 視覺中國圖

科技公司競相追逐算力

當?shù)貢r間4月10日，Meta宣布推出自主研發(fā)的最新版本芯片MTIA v2，專為Meta旗下社交軟件的排名和推薦系統(tǒng)而設計。早期測試結(jié)果顯示，與去年5月公布的Meta第一代AI推理加速器MTIA v1相比，最新版本的性能有顯著提升，是初代版本的三倍。

而在此前一天，谷歌也宣布推出基于Arm架構的數(shù)據(jù)中心芯片Axion。據(jù)谷歌介紹，Axion芯片的性能比通用ARM芯片高30%，比英特爾生產(chǎn)的當前一代x86芯片高50%，能效高60%。谷歌計劃將Axion用于谷歌旗下的多種服務，例如YouTube廣告投放、大數(shù)據(jù)分析等。

事實上，除了Meta和谷歌外，微軟、特斯拉和亞馬遜也相繼發(fā)布了能夠處理AI任務的定制芯片。

此外，業(yè)界一直有許多關于OpenAI自研AI芯片的猜測。今年1月，彭博社曾援引知情人士的話稱，OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧爾特曼正在謀劃用數(shù)十億美元建立一所具備一定規(guī)模的半導體晶圓廠。

市場研究機構CFRA分析師認為，大型科技公司正在面臨芯片成本上的壓力，需要靠自研芯片來加以緩解。另據(jù)《財富》雜志報道，對于擁有資金的大型科技公司來說，自研芯片也有助于減少對英偉達和英特爾等外部芯片生產(chǎn)商的依賴，同時還允許公司根據(jù)自己的AI模型定制個性化的硬件。

隨著頂流AI工具ChatGPT的發(fā)布，生成式AI市場引發(fā)了各大科技公司的競相追逐，算力則是這一領域蓬勃發(fā)展背后的核心引擎。

在這一背景下，英偉達旗下A100、H100、A800和H800等高性能GPU芯片成了各大AI公司爭搶的對象，尤其是H100。去年7月，外媒曾曝出英偉達用于AI計算的H100 GPU供不應求。當時英偉達GPU的出貨時間長達11個月，大多數(shù)英偉達客戶需要等待將近一年的時間才能拿到訂購的GPU。不過，現(xiàn)在的供應瓶頸有所緩解。

而且，這樣的“香餑餑”，價格自然是不低的。據(jù)報道，H100的價格目前已經(jīng)飆升至2.5萬~3萬美元。

據(jù)稱，為了構建支持OpenAI項目的超級計算機，微軟斥資數(shù)億美元，在Azure云計算平臺上將幾萬個Nvidia A100芯片連接在一起。據(jù)估算，即使只維持ChatGPT的基本運作，每年也需要約160億美元的成本。

今年3月，Meta也曾公布其布局AI基礎設施的細節(jié)和路線圖，稱計劃在今年底前獲得約35萬塊來自英偉達的H100 GPU，屆時公司擁有的算力總和將接近于60萬塊H100所能提供的算力。即使按照最低售價2.5萬美元來計算，這35萬塊H100的成本也高達約87.5億美元。

英偉達地位會否動搖？

據(jù)《紐約時報》，英偉達在去年售出了250萬顆芯片，幾乎壟斷了這個市場。根據(jù)研究公司Omdia的數(shù)據(jù)，英偉達銷量占到整個市場的七成以上。受到強勁芯片需求的推動，英偉達去年股價累漲239.3%。

有分析認為，隨著科技巨頭進軍芯片領域，英偉達的主導地位可能會面臨威脅。“木頭姐”Cathie Wood在最近與《巴倫周刊》的采訪中指出，谷歌、亞馬遜、微軟、特斯拉等競爭對手紛紛下場研發(fā)芯片，這將拖累英偉達未來收入的增速。

咨詢公司Forrester高級分析師Alvin Nguyen認為，盡管谷歌、Meta和亞馬遜等公司設計的芯片不會像英偉達的頂級產(chǎn)品那樣強大，但這可能會讓這些公司受益。尤其是，出貨等待時間會更短。

“從Meta的角度來看，這為他們提供了與英偉達討價還價的籌碼。”科技咨詢公司Omdia的分析師Edward Wilford如此說道。

此外，Nguyen還認為，自研芯片可以更好地適應科技公司的特定AI平臺，從而通過消除不必要的功能來提高效率并節(jié)省成本。這意味著，盡管英偉達GPU在AI數(shù)據(jù)中心方面表現(xiàn)出色，但其作為一種通用硬件，在某些工作負載和模型中，效果可能不如定制芯片。

不過，科技公司的AI芯片開發(fā)是一個長期過程。Nguyen預計，這些芯片的開發(fā)大約需要一年半的時間，之后可能需要幾個月的時間才能大規(guī)模實施。在可預見的未來，整個AI領域?qū)⒗^續(xù)嚴重依賴英偉達來滿足其計算硬件需求。

而且，自研芯片并不意味著科技巨頭就可以完全擺脫對英偉達的依賴。

實際上，科技巨頭造芯片并不是一件新鮮事情，谷歌從2016年起推出自研AI張量處理單元（TPU），亞馬遜云科技在2020年宣布推出用于訓練AI模型的自研芯片Trainium，但直至生成式AI爆發(fā)的當下，只有英偉達成為了最大的“賣鏟人”。

亞馬遜芯片業(yè)務負責人在接受外媒采訪時曾指出，英偉達擁有出色的芯片，更重要的是，他們擁有令人難以置信的生態(tài)系統(tǒng)?；诖?，讓市場接受一種新的芯片是非常有挑戰(zhàn)性的。

研究公司Gartner的數(shù)據(jù)顯示，到2027年，芯片市場預計將增長一倍以上，達到約1400億美元。盯上這塊蛋糕的不僅有AI模型的提供者，AMD和英特爾等知名芯片制造商也在加速推出性能更好的AI芯片，挑戰(zhàn)英偉達的霸主地位。

英偉達自然也不會坐以待斃。2023年，英偉達推出了云服務，企業(yè)可以在該服務中使用其芯片。此外，該公司正在基于芯片業(yè)務與云提供商例如CoreWeave合作，以期與亞馬遜、谷歌和微軟展開競爭。