全球科技巨头们竞相加入自研AI超算芯片竞赛,不仅是为了抢占AI发展先机,也是为了降低对英伟达等外部芯片厂商的依赖,节约采购芯片的支出。人工智能(AI)技术和应用发展日新月异,越来越多企业加快了对AI的研发布局,以在人工智能时代抢占一席之地。相较于应用层面,对算力基础设施的投入显得更为迫切。
当地时间4月10日,Meta公司公布了自主研发芯片MTIA的最新版本。MTIA是Meta专门为AI训练和推理工作设计的定制芯片系列。与2023年5月发布的Meta第一代AI推理加速器相比,最新版本的芯片在性能上有显著提升,专为Meta旗下社交软件的排名和推荐系统而设计。而就在4月9日,谷歌宣布正在制造基于ARM架构的芯片Axion,专门用于数据中心的数据处理和运算。谷歌在其官网介绍,在应对信息检索、全球视频分发以及生成式AI等场景时,Axion能提供业界领先的性能和能效。此前,微软和亚马逊也都开始研发能够处理AI任务的定制芯片。
全球科技巨头们竞相加入自研AI超算芯片竞赛,不仅是为了抢占AI发展的先机,更有着现实的考虑。新一代AI发展所需的模型训练和推理场景,导致市场对大容量、超高速的芯片需求剧增,占据市场七成以上份额的英伟达AI芯片价格持续上涨,甚至翻了几倍,仍供不应求。在AI芯片越发紧俏的当下,科技巨头们自行研发芯片,可以降低对英伟达等外部芯片厂商的依赖,节约采购芯片的支出。此外,相较于通用型硬件,科技公司可以根据自己的AI模型定制个性化的硬件,通过减少不必要的功能以达到降本增效的目的。
根据市场研究机构Gartner最新预测,2024年,AI芯片市场规模将较上一年增长25.6%,达到671亿美元,预计到2027年,AI芯片市场规模将是2023年市场规模的2倍以上,达到1194亿美元。英特尔、AMD等芯片制造商也正在加速推出性能更好的AI芯片,与英伟达争抢市场份额。北京时间4月9日晚,英特尔在美国发布了新一代云端AI芯片Gaudi 3及第六代至强(Xeon)可扩展处理器,进一步拓展了其AI产品路线图。
AI芯片的竞争日趋白热化,一场“算力大战”已经开始。以庞大的算力为基础,还将诞生哪些创新应用,值得人们期待。(周明阳)
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