科技巨頭谷歌、Meta、英特爾紛紛推出最新款AI芯片，全力追趕英偉達，本輪AI競賽愈發(fā)激烈。


Meta：官宣下一代AI訓練與推理芯片項目（MTIA）

4月10日消息，Meta Platforms宣布推出其訓練與推理加速器項目（MTIA）的最新版本。據(jù)悉，MTIA是Meta專門為AI工作負載設計的定制芯片系列，Meta的目標是通過一系列產品迭代降低對英偉達等公司的依賴。

據(jù)Meta介紹，新一代AI芯片由臺積電代工，采用5納米工藝制程。MTIA也是該公司更廣泛產品開發(fā)的一部分，針對Meta獨特的工作負載和系統(tǒng)進行了優(yōu)化。與前一個版本相比，新的MTIA在計算能力和內存帶寬上都提高了一倍多，有助于強化內容排名和推薦廣告模型。

去年10月，Meta表示，將在支持AI的基礎設施上投入多達350億美元，包括數(shù)據(jù)中心和硬件。首席執(zhí)行官扎克伯格表示，到2024年，AI將成為Meta最大的投資領域。近日Meta表示，該公司不僅要投資于計算芯片，還要投資于內存帶寬、網(wǎng)絡、容量以及其他下一代硬件系統(tǒng)。


谷歌：推出Arm架構AI芯片Axion

4月9日，谷歌谷歌宣布推出了為數(shù)據(jù)中心設計的、基于Arm架構定制的新型CPU“谷歌Axion”，以期降低云計算的運營成本，并表示其性能優(yōu)于x86芯片以及云端通用Arm芯片。

根據(jù)谷歌云內部數(shù)據(jù)顯示，與通用Arm芯片相比，Axion提供的實例性能高出了30%；而與當代基于x86的同類處理器相比，Axion的性能高出50%，能效高出60%。預計這款芯片將于今年晚些時候上市。通過推出基于Arm的定制芯片，谷歌也希望能讓其云計算業(yè)務更加經濟適用，以此來和亞馬遜以及微軟競爭。

官方數(shù)據(jù)顯示，谷歌母公司目前Alphabet有四分之三的收入來自廣告，但其云計算部門的增長很快，已占到總收入的11%。


英特爾：發(fā)布新一代AI芯片Gaudi 3 AI加速卡

4月9日，英特爾在 Vision 2024 客戶和合作伙伴大會上正式宣布推出最新的芯片產品 Gaudi 3 AI加速卡。

據(jù)悉，Gaudi系列是英特爾在2022年5月面向人工智能應用場景專門推出的芯片品牌，用以對標英偉達的人工智能計算芯片。英特爾表示，Gaudi 3 芯片的能源效率是英偉達H100型號GPU的兩倍多，而運行速度是H100的1.5倍，預計該芯片將在今年第三季度推出。

官方資料顯示，英特爾Gaudi 3采用5nm工藝，帶寬是前代Gaudi 2(7nm工藝)的1.5倍，BF16功率是其4倍。Gaudi 3配備最高128GB的HBM2e內存，峰值帶寬為 3.7TB/s。

在該活動現(xiàn)場，英特爾還圍繞人工智能面向企業(yè)發(fā)布了處理器Xeon 6以及AI 開發(fā)開放平臺計劃等產品和方案。英特爾一直致力于通過力推AI在個人電腦終端的落地來反向促進自家上游硬件生態(tài)的繁榮。去年9月，英特爾首席執(zhí)行官帕特·基辛格首次提出AI PC這一概念。當時，基辛格指出AI將通過云與PC緊密協(xié)作，進而從根本上改變、重塑和重構PC體驗，釋放人們的生產力和創(chuàng)造力。


英偉達真的危險了嗎？黃仁勛：依然很穩(wěn)

那么，前有谷歌、微軟、亞馬遜“造芯”，后有英特爾“彎道超車”，英偉達真的危險了嗎？

2023年12月初，AMD高調推出了MI300系列產品。據(jù)介紹，MI300X芯片擁有超過1500億個晶體管，內存密度是目前英偉達H100的2.4倍，內存帶寬是其1.6倍。AMD首席執(zhí)行官蘇姿豐稱，這款新芯片在訓練 AI 軟件的能力方面與英偉達的H100相當，并且在推理方面表現(xiàn)得更好，不過這一說法也未得到獨立驗證。

今年3月底，英偉達正式發(fā)布了新一代人工智能計算芯片B200。英偉達CEO黃仁勛表示，B200 GPU的AI運算性能在FP8及新的FP6上都可達20 petaflops，是前一代H100運算性能的2.5倍。

如今，隨著Gaudi 3的正式發(fā)布，當前AI芯片市場呈現(xiàn)出英偉達B200、AMD MI300系列和英特爾Gaudi 3"三巨頭"競爭的格局。英偉達在AI芯片領域"一家獨大"的局面面臨來自另外兩家廠商的挑戰(zhàn)。

不過，從黃仁勛角度來看，英偉達的生態(tài)系統(tǒng)很穩(wěn)定，在當前AI算力"軍備競賽"中，英偉達依舊暫時是市場的佼佼者。

黃仁勛前段時間這段話其實表達的非常明確：“數(shù)據(jù)中心需要你運營它。購買和銷售芯片的人考慮的是芯片價格。運營數(shù)據(jù)中心的人考慮的是成本，我們總擁有成本（TCO）非常好。即使競爭對手芯片是免費的，他們也不如我們，客戶也不會買。我們的目標是增加更多的價值。但這背后需要很多努力，我們必須不斷創(chuàng)新、我們不能把任何事情視為理所當然、我們有很多競爭對手。”

事實上，AI 芯片是一個不斷向前“奔跑”的高技術行業(yè)。它沒有壟斷，只有不斷創(chuàng)新提供更大價值，才有可能讓企業(yè)持續(xù)保持領先地位。因此，無論是英偉達還是英特爾，他們都有非常強大的市場競爭力，也都有望成為 AI 加速計算市場的“領先者”。

如今，在服務器市場，AMD正在逐漸蠶食該公司的市場份額。據(jù)市場調研機構Mercury Research所公布的2023年第四季度AMD處理器市場份額統(tǒng)計數(shù)據(jù)，AMD EPYC已經拿下了23.1％服務器市場份額，份額占比再次擴大。盡管EPYC作為通用處理器，算力上不如GPU加速器，不過該產品可與GPU加速器、AI加速器等協(xié)同工作，實現(xiàn)效率的最大化。

而全新英特爾 AI 芯片Gaudi，預計將不太會在中國大陸市場銷售。但從全球來看，它是否真的能如其所言的，憑借性能優(yōu)勢、極具競爭力定價優(yōu)勢而占領更大的市場份額，一切還有待時間的檢測。


無芯片，不AI

AI芯片是AI算力的核心。

有說法稱，對標ChatGPT，做好一個大模型的最低門檻就是1萬塊A100的芯片。前面說到，隨著人工智能應用場景和數(shù)據(jù)規(guī)模的擴大，算法模型的復雜度呈指數(shù)級增長，特別是深度學習成為主流，需要更快的計算速度。雖然CPU可以執(zhí)行AI算法，但由于內部邏輯多，對于AI算法來說效率不高。因此，出現(xiàn)了專門的AI芯片，它們設計用于高效并行計算，加速AI計算過程，并提高性價比。

廣義而言，AI 芯片指的是專門用于處理人工智能應用中大量計算任務的模塊，除了以 GPU、FPGA、ASIC 為代表的 AI 加速芯片，還有比較前沿性的研究，例如：類腦芯片、可重構通用 AI 芯片等。狹義的 AI 芯片指的是針對人工智能算法做了特殊加速設計的芯片。

這里面，GPU是AI芯片主力軍，因為它擁有卓越的高性能計算能力和通用性，適用于處理復雜算法和通用型人工智能平臺。而隨著人工智能技術、平臺和終端的不斷成熟，隨著視覺、語音、深度學習的算法在FPGA以及ASIC芯片上的不斷優(yōu)化，此兩者也有望逐步占有更多的市場份額。

根據(jù)VMR數(shù)據(jù)，全球和中國的GPU市場規(guī)模預計將繼續(xù)快速增長。2021年全球GPU市場規(guī)模達到334.7億美元，預計到2030年將增至4773.7億美元，年復合增長率達34.4%。2020年中國GPU市場規(guī)模為47.39億美元，預計到2027年將增至345.57億美元，年復合增長率為32.8%。這表明GPU在人工智能領域的需求將繼續(xù)擴大，并將成為市場的重要推動力量。


尋找中國版英偉達，期待國產替代空間

對于AI在下一輪科技革命中的地位，各國已經形成共識，都在紛紛搶灘。從中美對比來說，競爭優(yōu)勢的爭奪就主要涉及前面提到的算法、大數(shù)據(jù)資源和算力三方面。在算法設計方面，雙方沒有明顯差距，主要依賴設計團隊的智慧和靈感；在大數(shù)據(jù)資源方面，中國占據(jù)著絕對優(yōu)勢，雙方在大數(shù)據(jù)分析技術上相近。然而，決定人工智能產品的關鍵要素還包括“算力"，計算能力是計算機的核心能力，這也是中美兩國長期競爭超級計算機領域的原因之一。國內大模型與國外的主要差距也體現(xiàn)在算力層面，沒有算力基礎，后面算法等發(fā)展都無法進行。

在AI芯片領域，國外的芯片巨頭占據(jù)了大部分市場份額，有著明顯的先發(fā)優(yōu)勢，比如英偉達、AMD、英特爾的營收幾乎代表整個GPU行業(yè)收入。而國內的AI芯片產業(yè)起步較晚，與世界先進水平存在較大差距，國內AI芯片市場也較為分散，集中度較低，發(fā)展空間巨大。

不過，國內一批新興力量正在崛起，競爭梯隊越發(fā)豐富。從國內AI芯片廠商格局來看，以大算力或者高性能計算芯片為代表，一梯隊，有成熟產品、批量出貨的企業(yè)，主要包括寒武紀、華為海思、百度昆侖芯、燧原科技，這四家有2-3代更多的產品，技術能力、軟件能力都有一定積累；二梯隊，主要包括以AI芯片起家的壁仞科技、天數(shù)智心、摩爾線程、沐曦等。壁仞科技去年發(fā)布的產品規(guī)格很高，但主要還停留在紙面數(shù)據(jù)，實測數(shù)據(jù)、實際性能方面業(yè)界和第三方評測機構評價沒有那么高，軟件層面從使用角度來講也還有很大的成長空間。其他幾家也陸續(xù)有產品推出，但技術能力還停留在推理層面，不像一梯隊企業(yè)有更成熟的產品經驗；三梯隊，如海光、景嘉微等。技術能力還有待市場的認可和驗證。

從產品來說，目前國內已經批量生產的產品大多都是A100的上一代，如昆侖芯三代、思遠590、燧思3.0等，不過，各公司正在研發(fā)更新一代產品，縮小國內外差距。向后看，基于國家政策的大力支持，以及自主可控的迫切需求，中國廠商有望迎來更大的國產替代機遇。而如果國內產品能夠替代英偉達的算力產品，將會是非常大的機會。數(shù)據(jù)中心建設方面也需要服務器，會帶動國內提供大型服務器的廠商，比如浪潮信息、中科曙光等，以及光模塊、調節(jié)芯片和散熱技術，需求都會受益于大模型浪潮。相信隨著國內企業(yè)的持續(xù)投入和創(chuàng)新，以及政府的支持，中國在人工智能領域的發(fā)展勢頭仍然很強，有望逐步縮小與國外競爭對手的差距。

AI的一切才剛剛開始，其帶來的潛在生產力提升和勞動力供應的增加等結果不可低估。而從當下的投資時點來看，2024年半導體芯片板塊投資或許可以關注三條主邏輯：一是周期底部，景氣復蘇；二是人工智能推動超級創(chuàng)新周期，AI芯片迎來發(fā)展機遇；三是國產替代研發(fā)成果正在逐步落地，突破性產品發(fā)布。