小鹏汽车宣布完成C+轮近5亿美元融资，高瓴、红杉等投资
06-17
新一轮人工智能（AI）热潮引发了大规模模型算力需求激增，使得NVIDIA的AI芯片供不应求。
再加上算力成本不断上涨，AI巨头可能会选择“围剿”英伟达。
北京时间2月2日，科技公司Meta Platforms证实，该公司计划今年在其数据中心部署最新的自研定制芯片，并将与其他GPU芯片协同支持其大型AI模型的开发。
研究机构 SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 表示，考虑到 Meta 的运营规模，一旦自研芯片成功大规模部署，预计将节省数亿美元的能源成本和数十亿美元的芯片采购成本每年。
此前，OpenAI继续推进“造芯”计划。
公司首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）近日访问韩国，与芯片巨头三星和SK海力士洽谈合作。
据报道，双方会议讨论的主要议题之一是高带宽内存（HBM）芯片。
据悉，如果达成合作，三星和SK海力士可能会为OpenAI定制存储芯片的开发和生产。
不仅仅是梅塔和OpenAI。
据The Information统计，截至目前，全球有超过18家芯片设计初创公司进行AI大模型训练和推理，包括Cerebras、Graphcore、Biren Technology、Moore Threads、d-Matrix等，融资总额已超过60亿美元，公司整体估值已超过1亿美元（约9500万元人民币）。
这些公司背后的投资者包括红杉资本、OpenAI、五原资本、字节跳动等。
如果加上巨头以及微软、英特尔、AMD等科技巨头的“造芯”动作，AI芯片公司的数量对标英伟达最终将超过20。
如今，即使不能杀死市值1.63万亿美元的GPU（图形处理器）芯片领头羊英伟达，全球数十家AI公司也会想尽办法“围剿”。
“ 它。
奥尔特曼不仅加速创建AGI，还将投资数百亿用于“核心建设”。
目前，在大模型领域，AI算力主要受到两个方面的限制：AI模型训练需求激增，以及算力成本不断增加。
首先是需求增长。
根据OpenAI开发平台的服务状态，1月29日，ChatGPT平台的应用程序编程接口（API）断开近20分钟，导致ChatGPT的答案错误率飙升。
OpenAI表示，这主要是由于应用程序流量激增，进而导致服务器“宕机”。
据悉，ChatGPT平台目前主要使用NVIDIA A和HGPU卡，一次训练需要约25000个A芯片。
如果训练GPT-5，还需要50,000 Hs。
市场分析人士认为，随着GPT模型的不断迭代升级，GPT-5未来可能会无“芯”可用。
除了需求之外，算力成本也是AI芯片采购的核心因素之一。
公开数据显示，NVIDIA H的价格已飙升至25,000-30,000美元，这意味着ChatGPT的单次查询成本将增加至约0.04美元。
如果ChatGPT的能力要与谷歌的搜索竞争，不仅需要投资约1亿美元的AI芯片，而且每年还需要约1亿美元的芯片来维持运营。
如今，NVIDIA已经成为AI大模型训练中不可或缺的关键合作伙伴。
据富国银行统计，目前英伟达在数据中心AI市场占有98%的市场份额，而AMD的市场份额仅为1.2%，英特尔的市场份额还不到1%。
据Counterpoint Research预测，英伟达2018年营收将飙升至1亿美元，较2018年的1亿美元增长86%，成为全球第三大半导体制造商。
富国银行预计，英伟达今年从数据中心市场获得的收入将高达1亿美元，或创历史新高。
富国银行在报告中提到，虽然AMD 2019年的AI芯片营收仅为4.61亿美元，但预计2018年将增长至21亿美元，届时市场份额将攀升至4.2%，而英特尔也可能获得近2%。
市场份额，这将导致Nvidia的份额下降至94%。
对于OpenAI来说，作为大型模型厂商，成本和满足需求是两个核心要素，但这两点却被NVIDIA“卡住”和限制。
因此，我们也不难理解奥尔特曼要“自己造芯片”。
原因 - 更高的安全性和更长期的可控成本，更少对 Nvidia 的依赖。
奥尔特曼多次“抱怨”AI芯片短缺，称英伟达目前的芯片产能已不足以满足未来需求。
去年10月的《华尔街日报》直播活动上，奥尔特曼首次回应传闻称，不排除自研芯片的选择。
“我们仍在评估是否采用定制硬件（芯片）。
我们正在努力确定如何扩大规模以满足世界的需求。
虽然我们有可能不会开发芯片，但我们正在与合作伙伴良好合作，正在取得最大的进步。
”奥尔特曼说。
那么，OpenAI是如何“制造核心”的呢？目前，奥尔特曼主要有三张牌：寻找投资者建厂、与领先的芯片制造商合作、投资其他初创公司共同“造芯”。
今年1月20日，彭博社报道称，奥尔特曼正在从中东阿布扎比G42基金和日本软银集团等全球投资者那里筹集超过80亿美元资金，建立一家新的AI芯片公司，目标是利用资金建设工厂网络。
制造芯片，直接对标NVIDIA。
然而，谈判仍处于早期阶段，完整名单尚不确定。
不仅在推进融资事宜，奥特曼还加紧与领先的芯片厂商联系合作。
1月25日，奥尔特曼会见韩国存储芯片龙头SK海力士首席执行官和SK集团董事长，重点讨论建立“AI芯片联盟”。
双方可能与三星和SK集团在AI芯片设计和制造方面进行合作。
合作。
此前《金融时报》报道称，在联系SK和三星之前，奥尔特曼已经联系英特尔，讨论与台积电合作建立新的芯片工厂。
英特尔CEO帕特·基辛格日前宣布，奥尔特曼将出席2月21日举行的首届英特尔代工业务IFS直连活动，奥尔特曼将作为嘉宾发表演讲，双方或将宣布合作事宜。
事实上，除了建厂之外，奥尔特曼还投资了至少3家芯片公司。
其中之一就是美国著名计算芯片公司Cerebras。
据悉，Cerebras已推出打破世界纪录的超大型芯片产品。
其第二代AI芯片WSE-2晶体管数量达到2.6万亿个，AI核心数量达到85万个。
奥尔特曼投资的第二家公司是Rain Neuromorphics，这是一家基于RISC-V开源架构、模仿大脑工作方式的芯片初创公司。
据报道，该公司既可以训练该算法，也可以在部署时运行它。
尽管第一批硬件尚未交付给客户，但OpenAI已经向该公司下了价值1万美元的芯片订单。
最后一家公司是 Atomic Semi，由芯片大师 Jim Keller 和 Sam Zeloof 共同创立。
前者是AMD K8的首席架构师，也参与了苹果A4/A5芯片的开发。
Atomic Semi的目标是简化芯片制造工艺并实现快速生产，以降低芯片成本。
去年1月，Atomic Semi在OpenAI宣布完成A轮融资，估值1亿美元。
随着大型模型不断爆发，对AI算力的需求将不断上升。
奥尔特曼曾透露，OpenAI希望在年底前确保芯片供应充足。
英伟达的“围剿”，新老守军能否脱颖而出？ 除了OpenAI之外，此次“围剿”英伟达的队伍主要包括三类：一是英特尔和AMD芯片巨头长期以来与英伟达“亦敌亦友”，也有很多了解。
GPU 技术。
现在希望能够“挑战”NVIDIA；第二，Meta、亚马逊、微软等互联网和云服务厂商，对云大模型技术非常熟悉，希望降低成本，减少对NVIDIA的依赖；第三，近五年成立的芯片设计初创企业，如Tenstorrent、Cerebras、Graphcore、Etched、Extropic和MatX等，可能因此利用新一波的AI来推动产品销量的快速增长。
不过，The Information并不看好未来这么多AI芯片公司能否继续存在。
报告指出，上一轮涌现的一批AI和自动驾驶芯片初创公司最终随着大公司进入市场并大规模倒闭而倒闭、消失。
“这凸显了科技行业的一个格局：人才和资金流向热点地区。
”那么，企业如何构筑AI芯片技术、产品和商业化壁垒，是这场“围剿”英伟达之战的重要因素。
黄仁勋近日公开表示，华为、英特尔和美国政府的出口管制对英伟达在AI芯片市场的主导地位构成了严峻挑战。
2月1日消息，NVIDIA为应对美国最新出口管制新规而研发的三款中国“初版”芯片HGX H20将于今年第一季度开始小批量预订和交付，预计第二季度开始大批量生产。
递送。
据悉，H20芯片性能不到H的20%，H20的整体价格为每卡12,000美元至15,000美元。
最终销售价格约为11万元人民币（约合0美元），与华为Ascend B定价基本持平。
据经销商公开信息显示，搭载8颗AI芯片的NVIDIA H20服务器售价为1万元。
相比之下，去年使用8颗H芯片的服务器售价约为1万元。
对于英伟达将要发布的具体新AI芯片产品，阿里巴巴、腾讯、新华三等公司早在今年11月就开始测试。
不过，多个消息来源显示，这些公司今年向英伟达订购的芯片数量可能远少于此前计划。
英伟达在中国销售高端显卡越来越困难，背后还有更多厂商在“追赶”，比如OpenAI的“芯制造”。
因此，随着AI芯片市场竞争的加剧，新老捍卫者中谁将成为这一波AI炒作中的赢家，以及未来这个重要市场将如何变化，值得期待。
“很多人认为算力会快速下降，商业模式会随着算力下降而建立。
但我们判断未来算力成本不会下降，算力成本将在很长一段时间内持续居高不下。
” ”。
小冰CEO李迪近日向钛媒体App透露。
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