作為引領新一輪科技革命和產業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術，人工智能AI已經(jīng)成為新型工業(yè)化發(fā)展的重要推動力之一。在ChatGPT熱潮推動下，當前，AI人工智能及其應用在全球迅速普及。從產業(yè)格局來看，目前英偉達在AI芯片市場幾乎掌握著絕對的話語權。

而與此同時，為加速占領風口，以谷歌、微軟、蘋果等為代表的各大科技廠商都積極下場競賽。其中，Meta、谷歌、英特爾、蘋果推出了最新的AI芯片，希望降低對英偉達等公司的依賴，而微軟、三星等廠商在AI方面的投資計劃及進展亦相繼傳出。

微軟：逾110億美元投資計劃公布

微軟方面，近日，據(jù)多家外媒報道，微軟正在研發(fā)一款名為MAI-1的最新AI大模型。其規(guī)模遠超出微軟此前推出的一些開源模型，在性能上或能與谷歌的Gemini 1.5、Anthropic的Claude 3和OpenAI的GPT-4等知名大模型相匹敵。報道稱，微軟或將在即將舉辦的Build開發(fā)者大會上演示。

事實上，為應對日益增長的AI計算需求，微軟于近期宣布，將在威斯康星州投資數(shù)十億美元用于建設人工智能(AI)基礎設施。微軟表示，新的投資將為威斯康星州創(chuàng)造2300個建筑工作崗位，在設施建成之后，最終將創(chuàng)造多達2000個數(shù)據(jù)中心工作崗位。

此外，微軟還將在威斯康星大學密爾沃基分校投資了一個新的AI實驗室，以培訓工人使用AI技術。

據(jù)悉，微軟此次宣布的在美投資計劃涉及金額達33億美元，加上此前宣布的日本、印度尼西亞、以及馬來西亞、泰國等地的投資計劃，微軟近期在人工智能相關領域宣布的投資金額已經(jīng)超過110億美元。

根據(jù)微軟上周宣布的多項投資計劃，其未來兩年內投資29億美元，用于提升其在日本的云計算和人工智能基礎設施；未來四年內投資17億美元，用于在印度尼西亞擴展云服務和人工智能，包括建設數(shù)據(jù)中心；未來4年中，投資22億美元于馬來西亞的云計算和人工智能等領域；投資10億美元在泰國建立首個數(shù)據(jù)中心，致力于為超過10萬人提供人工智能技能培訓。


蘋果：為數(shù)據(jù)中心自研AI芯片？

另一大科技巨頭蘋果公司亦推出了其首款AI芯片M4，據(jù)蘋果表示，M4芯片中的神經(jīng)引擎是蘋果迄今為止功能最強大的神經(jīng)引擎，比當今任何AI PC中的任何神經(jīng)處理單元都更強大，蘋果進一步強調，今年將在生成式AI領域“開辟新天地”，為用戶帶來變革性的機遇。

而根據(jù)《華爾街日報》的報道，蘋果一直在研發(fā)自己的芯片，用于在數(shù)據(jù)中心服務器上運行人工智能軟件。據(jù)知情人士透露，服務器芯片項目的內部代號為ACDC（Apple Chips in Data Center，數(shù)據(jù)中心蘋果芯片）。報道稱，ACDC項目已經(jīng)進行了好幾年，但目前還不確定這款新芯片最終會不會投入使用，以及何時會推出。

知名科技記者馬克·古爾曼的消息也顯示，蘋果公司今年將通過自研芯片在云端推出AI功能。根據(jù)古爾曼的說法，蘋果將在云計算服務器中部署高端芯片（類似于它為Mac設計的芯片），用于處理蘋果設備上最先進的AI任務，至于那些更簡單的AI相關功能將直接由iPhone、iPad和Mac內置的芯片來處理。

三星：AI推理芯片Mach-1或即將試產

據(jù)韓國媒體ZDNet Korea援引業(yè)內人士的消息指出，三星電子的AI推理芯片Mach-1即將以MPW（多項目晶圓）的方式進行原型試產，有望基于三星自家的4nm工藝。

此前，三星電子曾在股東大會上透露，將會在2025年初推出自家人工智能加速器芯片Mach-1。作為三星電子發(fā)展AI戰(zhàn)略的重要一步，Mach-1芯片是一款基于特定應用集成電路（ASIC）的人工智能推理加速器，并配備了LPDDR內存，使其特別適合邊緣計算應用。

三星電子DS（半導體）部門負責人慶桂顯曾表示，該芯片的開發(fā)目標是通過算法將片外內存同計算芯片間的數(shù)據(jù)瓶頸降至1/8，同時能效也提高八倍。慶桂顯指出，Mach-1芯片設計已通過現(xiàn)場可程式設計門陣列（FPGA）技術驗證，正進行系統(tǒng)芯片（SoC）的物理定型階段，預計將在年底前準備就緒，2025年初推出由Mach-1芯片驅動的人工智能系統(tǒng)。

除了開發(fā)AI芯片Mach-1外，三星電子還在美國硅谷建立專從事通用人工智能（AGI）研究實驗室，目標是開發(fā)能滿足未來AGI系統(tǒng)處理要求的新型處理器和內存技術。


以推理為突破口 英特爾能否分一杯羹？

在“Intel Vison”大會上，英特爾重磅發(fā)布了新一代AI芯片Gaudi3，較英偉達H100芯片在推理性能、硬件性能、I/O性能上均有提升，CEO帕特·基辛格更是宣稱與英偉達H200性能相當。

首先，Gaudi3推理能力平均提高50%，運行AI模型的速度則達到1.5倍。其次，Gaudi 3采用了臺積電5nm工藝，張量核心數(shù)量增加，性能在部分大模型上超越H100。此外，提高了端口速率和端口數(shù)量，增強整體數(shù)據(jù)傳輸能力。

去年年底，英特爾CEO帕特·基辛格曾炮轟英偉達的CUDA生態(tài)，稱其“既窄又淺”，并聲稱對于AI而言推理技術比訓練更加重要。盡管H100已經(jīng)問世2年，但如果Gaudi3成功在推理方面大幅擊敗H100，這對英特爾而言將是一個巨大的勝利。

然而Gaudi3真的能夠比肩H100嗎？當下是無法持一個明確的肯定態(tài)度。

這主要是由于，英偉達并沒有止步H100。今年三月，英偉達基于BlackWell GPU（圖形處理器）架構發(fā)布的B100，性能再次獲得大幅提升，連馬斯克都不禁感慨，“目前沒有什么比英偉達GPU更好的AI芯片了。”

如果將英偉達最新款B100和英特爾Gaudi3進行對比，兩者差距一目了然。

從硬件方面來看，英偉達B100采用3nm（納米）工藝，而英特爾Gaudi3采用的是5nm工藝打造。一般而言，3nm工藝較5nm工藝芯片，集成晶體管密度更多、性能可能是后者芯片的兩倍、功耗同時降低20-30%。

目前，臺積電3nm晶圓量產代表了最先進的芯片集成技術，B100在芯片工藝上的選擇，就已經(jīng)“秒滅”Gaudi3。當然，3nm工藝芯片制造成本較高，很可能會限制B100的客戶規(guī)模，僅有需要極高性能計算和AI處理能力的客戶，才能負擔B100的費用。預計在價格方面，Gaudi3有一定優(yōu)勢。

在HBM（高帶寬內存）選擇上，搭載128GB內存的Gaudi3沒有采用最新的HBM3，而是采用了稍微有些過時的HBM2e。與HBM2e相比，HBM3不僅傳輸帶寬更高，單顆容量也從16GB擴大至24GB，甚至32GB。

I/O（輸入/輸出）方面，英特爾使用以太網(wǎng)路線，端口速率從100GB/S提高至200GB/S，每個芯片擁有24個以太網(wǎng)端口，結合與英偉達BlackWell類似的雙芯片設計，每張Gaudi3的以太網(wǎng)I/O總帶寬高達8.4TB/S。

總體而言，Gaudi3的此次升級不僅算不上激進，甚至稍顯保守，盡管在部分大模型上超越了H100，但仍然很難與英偉達最新的B100相抗衡。英偉達的技術與生態(tài)領先優(yōu)勢、高昂的芯片成本、以及快速增長的AI芯片市場等諸多因素，都注定了英特爾的趕超之路任重道遠。


芯片只租不賣 谷歌和平“去英偉達化”

在Next大會上，谷歌公布了其自研的首款基于Arm架構的CPU芯片Axion，相較于GPU它具備算力優(yōu)勢，能更高效地處理大量數(shù)據(jù)集，專為數(shù)據(jù)中心AI應用設計，旨在應對從廣告到大數(shù)據(jù)分析的多項任務。

具體而言，Axion芯片將廣泛適用于各類任務，尤其支持谷歌的搜索引擎和AI相關工作。谷歌強調，這款芯片在AI領域發(fā)揮著關鍵支持作用，通過高效處理海量數(shù)據(jù)并服務于數(shù)十億用戶，展現(xiàn)其強大實力。

下一步，谷歌計劃逐步在基于Arm的云服務器用例中運用Axion，目前Datadog、Elastic、OpenX和Snap等多家公司已計劃采用這款芯片。

Axion芯片是谷歌在芯片創(chuàng)新領域逾十年努力的延續(xù)，尤其在ChatGPT引發(fā)的AI競賽背景下，谷歌進一步堅定執(zhí)行自研芯片戰(zhàn)略，以減少對外部供應商的依賴。

Axion AI芯片的推出，標志著谷歌開始逐漸“去英偉達化”，在減少對英偉達芯片依賴的同時，與傳統(tǒng)合作伙伴英特爾展開競爭，并向微軟和亞馬遜發(fā)起挑戰(zhàn)。不過，谷歌副總裁Amin Vahdat強調，此舉旨在擴大市場而非單純競爭。

也許出于這方面考量，Google的Axion AI芯片采取了只租不賣的業(yè)務模式，Alphabet（谷歌重組后的“傘形公司”）子公司的客戶將能夠在今年晚些時候通過 Google 的云業(yè)務訪問 Axion，但無法直接購買。通過不直接向客戶銷售，Google 避免了與其長期合作伙伴，以及主導芯片制造商——英特爾與英偉達的直接競爭，試圖通過這種模式，向行業(yè)內釋放積極友好信號。


試圖破局 Meta放了個大招

另一邊，為了改變英偉達一家獨大的局面，Meta也在尋求破局。

早在去年5月，Meta就已經(jīng)推出首款自研 AI 芯片 MTIA（MTIA v1），采用的是臺積電 7nm 制程，而最新芯片 MTIA v2 同樣是交由臺積電代工，制程工藝升級到了 5nm。此外，下一代 MTIA 配備更多處理核心，片內存儲（on-chip memory）翻倍到了 256MB（MTIA v1 僅有 128MB），off-chip LPDDR5（第五代通信標準） 也提高到了 128GB（MTIA v1 為 64GB），主頻也從 800MHz 上升到了 1.35GHz。

有意思的是，MITA v2的面積僅變大了13%，功耗卻增加到上一代的3.6倍，即 90W（MTIA v1為25W）。相比之下，英偉達 H100 PCIe（高速串行計算機擴展總線標準）的最大功耗約在 350~500W 區(qū)間（SXM版高達700W），INT8（8位有符號整數(shù)）精度下稀疏算力為 3026TFLOPS（每秒浮點運算次數(shù)）。

根據(jù)Meta透露，目前MITA v2已經(jīng)在16個數(shù)據(jù)中心區(qū)域投入使用。作為Meta在AI硬件領域的關鍵布局，MITAv2的性能提升將有效提升Meta社交軟件的排名和推薦系統(tǒng)效率，并支持其在生成式AI領域的發(fā)展。

作為英偉達H100 GPU的重要客戶，Meta預計今年底前將采購35萬顆H100。與此同時，Meta正加速自研MTIA系列AI芯片，旨在減少對英偉達的依賴，降低采購成本。

隨著AI技術的迅猛發(fā)展和市場競爭的加劇，在英偉達H200交付后，Meta面臨重要抉擇：是選擇繼續(xù)采購英偉達的產品以維持業(yè)務的穩(wěn)定運行，還是選擇自給自足，通過自主研發(fā)和技術創(chuàng)新來擺脫對外部供應商的依賴？

這一決策絕非易事。但從Meta近兩年動作來看，Meta正加大研發(fā)投入以升級自有產品，逐步完成AI芯片的自主替代。


國產AI算力軍備競賽，第一梯隊已現(xiàn)雛形

伴隨多模態(tài)千億、萬億參數(shù)大模型的爆發(fā)，全球AI玩家都加入了算力軍備競賽。英偉達、AMD、英特爾這些算力巨頭自不必說。在軟件巨頭領域，不僅有亞馬遜、微軟、華為、百度、阿里、特斯拉等下游客戶推動自研芯片，國內AI芯片也百花齊放，華為、摩爾線程、寒武紀、壁仞、天數(shù)智芯等也在各施奇招，爭奪登上前往AI時代的一張新船票。

目前而言，國產AI芯片大體呈現(xiàn)了三個梯隊的格局。以產品性能、量產規(guī)模、擁有集群能力且已有場景落地等要素來考量，華為、海光、寒武紀、摩爾線程等公司可歸為國產AI芯片的頭部梯隊。目前國內只有華為和摩爾線程，可以實現(xiàn)國產化的千卡集群，其它廠商還在百卡階段徘徊。而一些起步不久的初創(chuàng)類芯片廠商，由于還在驗證或量產階段，產品仍在打磨階段。