在当今这个人工智能的浪潮中，GPU已经不仅仅是图形处理的核心部件，更是推动AI发展的硬通货。科技巨擎英伟达借助其卓越的GPU技术，在人工智能市场中占据了约80%的份额，成为了一家独大的存在。
与此同时，随着算力成本的不断攀升以及大模型训练与推理需求的急剧增长，即便是资金雄厚的大型科技企业在人工智能支出成本商也感受到了压力。
特斯拉CEO马斯克曾透露，特斯拉在今年仅在英伟达AI芯片上的投入就高达5亿美元，这听起来是一个天文数字，但实际上，它仅仅相当于购买了大约1万块H100芯片。对于像特斯拉这样的大公司来说，这笔开销或许还能承受，但对于许多其他公司而言，这样高昂的投资显然是不划算的。
正如薛翔所说：“很多公司发现，一年买10万张英伟达的加速卡，成本一点也不划算，不如养一个团队自己研发。”这是一个关乎未来方向的商业抉择。
特斯拉CEO马斯克
面对这种情况，不少企业开始选择自研路径，以期摆脱对外购芯片的依赖。
社交媒体巨头Meta就是其中之一。当地时间4月10日，Meta公布了自主研发芯片MTIA的最新版本，这个专门为AI训练和推理工作设计的定制芯片系列，在性能上相比去年五月公布的第一代版本有了显著提升。新版本的MTIA是为了Meta旗下社交软件的排名和推荐系统而量身打造的。通过自研芯片，Meta显然希望降低对英伟达等芯片厂商的依赖。
同样不甘落后的是英特尔，这家芯片制造的老牌企业，在美国当地时间4月9日，在Intel Vision 2024大会上，英特尔推出用于AI训练和推理的Gaudi 3加速器。Gaudi 3将带来4倍的BF16 AI计算能力提升和1.5倍的内存带宽提升，预计可大幅缩短70亿和130亿参数Llama2模型以及1750亿参数GPT-3模型的训练时间。英特尔表示，Gaudi 3芯片比英伟达上一代H100 GPU训练特定大语言模型的速度快50%。
Intel Vision 2024大会
谷歌作为科技界的另一个巨头，自然也不会错过这场AI芯片的研发竞赛。谷歌推出基于ARM架构的定制CPU“Axion”，性能比通用ARM芯片高30%。当地时间4月9日，在拉斯维加斯举行的Cloud Next大会上，谷歌表示，新处理器将于2024年晚些时候上市。
谷歌定制CPU“Axion”发布会现场
作为国产算力租赁赛道的新兴企业，算力云（算力x）平台也正在积极布局显卡租用服务，平台拥有海量高算力、高存储、高互联的RTX4090、V100、H100等显卡，为用户提供24小时的技术支持，对于资金力量薄弱且又大模型训练推理需求的用户来说，是很好的算力来源。
我们可以看到一个明显的趋势：在这个AI技术飞速发展的时代，掌握核心的芯片技术已经成为了各大企业竞争的焦点。它们不再满足于成为单纯的芯片使用者，而是希望通过自主研发，不仅降低成本，更重要的是在未来的AI竞赛中占据更有利的位置。
这种自研芯片的趋势，对于英伟达来说无疑是一种挑战，但也是一个机遇。面对竞争对手的压力，英伟达需要不断创新，提升自身产品的竞争力。同时，市场上出现更多的AI芯片选项，也能促进整个行业的技术进步和健康发展。
不论是自研还是购买，对于AI技术的发展来说都是推动力量。企业之间的这场芯片竞赛，不仅仅是为了争夺市场份额，更是为了在人工智能的未来探索中，能够走在时代的前列。
而对于AI芯片的消费者和整个行业来说，这样的竞争无疑将带来更多的选择，更快的技术革新，以及更加智能的未来。
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