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06-18
人工智能（AI）行业迎来了疯狂的夜晚。
谷歌（Google）和AMD相继推出新品，终于想“打败”OpenAI和NVIDIA。
钛媒体App12月7日报道，北京时间今天凌晨，谷歌CEO桑达尔·皮查伊宣布，谷歌已正式发布最迄今为止功能强大、用途广泛的多模态人工智能（AI） 大型型号：Gemini（中文称“双子座”） 具体来说，Google最新的Gemini 1.0系列主要是英文型号，包括三个不同尺寸的版本：Ultra（特大号）。
杯）、Pro（大杯）和Nano（中杯），其中将内置最新、最强大的自研AI超级计算芯片Cloud TPU v5p，谷歌表示，在六项基准测试中，Gemini的性能表现出色。
Pro优于GPT-3.5；在30项性能基准测试中，Gemini Ultra超越了目前最强的型号GPT-4，甚至在MMLU测试中，即数学等57项现场测试中，Gemini Ultra得分高达90.0%。
、物理学、法律，Gemini Ultra成为第一个超越人类专家水平的AI模型。
与此同时，12月7日凌晨，芯片巨头AMD在美国圣何塞发布了万众期待的全新Instinct MIX AI加速芯片（APU）。
它由十多个台积电5nm/6nm小芯片组成，拥有1亿个晶体管，封装了一个CPU。
+GPU，支持高达GB的HBM3内存容量，瞄准了NVIDIA主导的AI计算芯片市场。
皮查伊表示，Gemini 是人工智能模型的巨大飞跃，最终将影响几乎所有谷歌产品。
与此同时，人类正式迈入双子座新时代的第一步，迈向真正的通用人工智能（AGI模型）。
“MIX是我们迄今为止最先进的产品，也是业界最先进的AI加速芯片。
” AMD首席执行官苏姿丰(Lisa Su)直接表示，“人工智能是50多年来最重要、最具变革性的技术。
它不仅仅是一项很酷的新技术，它还真正改变了计算世界的未来。
”不过有点遗憾的是，截至目前，MIX 和 Gemini 1.0 系列机型都不会在中国大陆市场销售或服务，预计 AMD 可能会推出“中国*”兼容产品。
01 谷歌Gemini性能超越GPT-4，最新自研芯片TPU v5p，模型训练速度提升%。
自2019年11月30日以来，美国OpenAI公司发布AI聊天机器人ChatGPT，风靡全球，成为全球增长最快的消费应用之一。
一。
它不仅可以写诗、编程，还可以创作剧本、协助采访、发表论文，甚至提供广泛的搜索服务，展现出生产力解放的巨大潜力。
作为在AI技术上投入时间最长、拥有多项核心技术的公司，Google对ChatGPT出色的性能和技术优势感到措手不及。
市场担心ChatGPT可能取代传统搜索引擎，对谷歌的搜索广告业务产生影响。
为了应对这一挑战，谷歌于今年2月推出了内部“红色代码”。
创始人 Larry Page 和 Sergey Brin 重返公司并紧急推出 ChatGPT 竞争对手 Bard。
，并向ChatGPT竞争对手Anthropic投资超过4亿美元。
然而，尽管Bard自发布以来经历了多次迭代和升级，但市场反馈普遍不佳，认为其产品仓促，性能和体验不如ChatGPT或Bing搜索的GPT-4版本由微软推出。
现在，谷歌终于做好了反击的准备，发布了传闻已久的“谷歌杀手”Gemini 1.0，史上最强大、超越GPT-4的通用AI模型。
多模式 Gemini 是迄今为止最大、最强大的 Google 模型。
它在文本、视频、语音等多个领域都超越了GPT-4，真是耻辱。
据 The Information 报道，谷歌原本计划在 2019 年发布 Gemini，但现在看来，在 OpenAI 正在进行董事会重组和内部动荡之际，谷歌似乎改变了策略，以抓住舆论焦点。
在谷歌最新发表的论文中，Gemini的研发团队超过100人。
具体到产品上，全新Gemini系列包括Gemini Ultra（特大杯）、Gemini Pro（大杯）和Gemini Nano（中杯）三个型号版本。
其中Gemini Ultra（超大杯）是三者中功能最强大的型号，适合高度复杂的任务。
计划明年内置到谷歌聊天机器人Bard中； Gemini Pro（超大杯）最适合各种任务。
通用且可扩展的模型目前正在巴德进行内部测试； Gemini Nano（中杯）主要应用于端侧设备。
执行最高效任务的 AI 模型将首次在 Google Pixel 8 Pro 上使用。
与Bard相比，Gemini和Bard都是Google AI开发的大规模语言模型（LLM），但它们具有不同的特点和优势。
其中，Gemini更擅长生成创造性的文本格式，如诗歌、代码、脚本、音乐作品、电子邮件、信件等，而Bard更擅长为具有挑战性的问题提供信息和全面的答案。
如果用户需要获得信息和全面的答案，巴德将是更好的选择。
据谷歌官网介绍，Gemini 1.0的亮点主要包括五个方面：最先进的性能测试结果、全新的推理和创意功能、强大高效的AI超级计算系统、责任与安全、可用性。
首先，在性能测试方面，Gemini Ultra 模型在 32 项性能基准测试中的 30 项超过了现有最先进的 GPT-4。
其中，在MMLU（大规模多任务语言理解）测试中，Gemini Ultra以90.0%的成绩首次超越人类专家。
该考试综合了数学、物理、历史等57个科目；此外，在UltraMMMU多模态测试中也取得了59.4%的高分；在图像基准测试中，Ultra 在不使用 OCR 的情况下超越了强大的 GPT-4V，展示了其多模态和更复杂的推理能力。
在新功能方面，Gemini 1.0具有复杂的多模态推理能力，有助于理解复杂的书面和视觉信息，并且它具有通过阅读、过滤和理解信息从数十万份文档中提取见解的能力，将有助于实现新的目标。
从科学到金融等领域都以数字速度取得突破。
此外，经过训练，Gemini 1.0可以同时识别和理解文本、图像、音频等，其编码能力较AlphaCode 2有了大幅提升。
编码性能超过参与程序员的85%，高出近50%与上一代 AlphaCode 相比。
计算能力方面，Gemini 1.0采用谷歌设计的TPU v4和v5e芯片，用于大规模AI训练。
谷歌表示，在 TPU 上，Gemini 的运行速度明显快于早期较小、较弱的型号。
此外，今天谷歌还发布了Cloud TPU v5p，这是迄今为止最强大、最高效、可扩展的TPU系统，旨在为训练尖端AI模型提供支持，从而加速Gemini的发展。
值得一提的是，谷歌的TPU v5p芯片采用了台积电的5nm/7nm工艺。
与上一代TPUv4推理芯片相比，v5p更多的是针对生成式AI开发的训练芯片。
每个 TPU v5p pod（服务器组）由 1 个芯片组成，通过 TPU 最高带宽的芯片间互连 (ICI) 以每秒 Gbps 的速度连接在 3D 拓扑中。
与TPU v4相比，TPU v5p的Flops性能提高了2倍以上，高带宽内存（HBM）提高了3倍以上。
同时，TPU v5p 训练大型模型的速度比上一代 TPU v4 快 2.8 倍 (%)，并且借助第二代 SparseCore，TPU v5p 训练嵌入式密集模型的速度比 TPU v41 快 1.9 倍以上。
在责任和安全方面，谷歌表示致力于负责任地推广人工智能，特别是在开发具有先进多模态能力的Gemini模型时。
根据Google AI原则和严格的产品安全政策，增加了新的保护措施，以全面考虑潜在风险，并在每个开发阶段进行测试和风险降低。
此外，谷歌还与外部专家合作进行压力测试以确保内容安全，并建立了专门的安全分类器来识别和过滤有害内容，以确保Gemini更加安全和包容。
可用性方面，谷歌宣布，从今天开始，Bard 将使用 Gemini Pro 的微调版本进行更高级的推理、规划和理解，并将在多个国家和地区（不包括中国大陆）提供英文版本，并且计划未来扩展到不同的模型以及新的语言和地点；此外，从12月13日开始，开发者和企业客户可以通过Google AI Studio或Google Cloud Vertex AI访问Gemini Pro的API，而Gemini Nano内置于Pixel 8 Pro中。
谷歌表示，未来几个月，Gemini 将用于更多谷歌产品和服务，例如搜索、广告、Chrome 浏览器和 Duet AI。
据测试，Gemini内置于Google搜索中，可以为用户提供更快的搜索生成体验（SGE）。
用户在美国的英文搜索延迟减少了40%，质量也得到了提升。
皮查伊表示，Gemini 的发布对于巴德来说是一个重要时刻，也是 Gemini 时代的开始。
如果测试结果准确，新模型可能已经使 Bard 与 ChatGPT 一样好。
“这显然是一项令人印象深刻的壮举。
”不过，到目前为止，谷歌的搜索和广告业务并未受到GPT等大型模型的影响。
Statcounter数据显示，截至今年10月，Bing在美国的市场份额略低于7%，低于去年同期的7.4%；同期，谷歌继续主导搜索引擎市场，份额达88.13%。
今年到目前为止，搭载GPT技术的Bing搜索的市场份额一直保持在7%以下。
同时财报显示，本财年，谷歌母公司Alphabet总收入包括谷歌搜索及其他收入1亿美元，同比增长9%。
本财年前三季度，Alphabet总营收达到8400万美元，超过去年同期的1亿美元。
“迄今为止，我们在 Gemini 上取得了巨大进展。
我们正在努力在未来版本中进一步扩展其各种功能，包括在规划和记忆方面取得进展，以及通过增加上下文窗口来处理更多信息并提供更好的结果。
” ，”谷歌说。
据 The Verge 报道，谷歌计划明年推出由 Gemini Ultra 驱动的“Bard Advanced”预览版——谷歌历史上最强大的 Chat 产品，有望对标 ChatGPT-4 或 5。
不过 Pichai 也承认，虽然AI对于人类的变革将比火和电的诞生具有更大的意义，双子座1.0可能不会改变世界。
最好的情况是，Gemini 可能会在生成式人工智能军备竞赛中帮助谷歌。
赶上 OpenAI。
谷歌表示：“这是人工智能发展的一个重要里程碑，标志着谷歌新时代的开始，我们将继续快速创新，负责任地提高我们模型的能力。
” 02 最强AI芯片MIX，性能比NVIDIA H高60%，但不在国内销售。
AMD最终决定反击NVIDIA。
北京时间12月7日凌晨，在美国圣何塞举行的AMD Advancing AI活动上，AMD首席执行官苏姿丰宣布推出Instinct MIX AI加速芯片（APU）并量产MIA芯片。
这两款产品都是针对这个由Nvidia主导的市场。
其中，MIX显存是NVIDIA H产品的2.4倍，显存带宽是H产品的1.6倍，性能进一步提升，有望挑战NVIDIA在热门AI加速芯片市场的地位。
具体来说，AMD表示，新款MIX芯片相比NVIDIA的H，性能提升高达60%。
与H（Llama 2亿参数版本）一对一对比，MIX性能提升高达20%；与H（FlashAttention 2版本）一对一对比，MIX性能提升20%；与H（FlashAttention 2版本）一对一比较，MIX性能提升高达20%；在Llama 2 70B版本的8对8服务器对比中，MIX性能提升了40%；在8对8服务器与H（Bloom B）比较中，MIX性能提高了60%。
同时，在AI大模型训练中，相比H，MIX使BF16性能基准提升3.4倍，INT8精度性能提升6.8倍，FP8和FP16 TFLOPS提升1.3倍，从而进一步提升训练性能。
苏姿丰表示，新的MIX芯片在训练人工智能软件的能力方面与H相当。
从推理上来说，也就是软件投入实际使用之后的运行过程，比H要好很多。
对于AI来说，AMD有三大优势。
首先，拥有完整的IP和广泛的计算引擎产品组合，可以支持从云端、边缘到终端最苛刻的工作负载；其次，该公司正在扩展其开源软件能力，以降低进入和充分利用人工智能潜力的门槛；第三，AMD正在深化AI合作伙伴的产业体系，让云服务提供商（CSP）、OEM和独立软件开发商（ISV）享受其领先的创新技术。
目前，AMD、英伟达、英特尔正在全力推动AI热潮。
其中，NVIDIA已经公布了2020年Hopper HGPU和Blackwell BGPU的产品信息，而Intel则将在2019年推出Guadi 3和Falcon Shores GPU，预计未来几年三家公司将继续竞争。
AMD表示，戴尔、惠普、联想、Meta、微软、甲骨文、超微等公司都将采用MI系列产品。
其中，微软和AMD合作推出了全新的Azure ND MIx v5虚拟机（VM）系列，该系列针对AI工作负载进行了优化，并得到MIX的支持； Meta将在数据中心中使用AMD新推出的MIX芯片产品。
甲骨文表示，该公司将在其云服务中使用AMD的新芯片，预计将于2020年发布。
不过，AMD目前面临三个主要问题：一是AMD产能有限，NVIDIA、Intel等厂商提前购买了产能，而且AMD推出了MIA、MIX等多个系列产品，可能会缺货。
供应;第二，明年的3 Nvidia将在3月份发布B和H，并且也会向市场销售。
因此，AMD“最强AI芯片”的专属称号还能维持多久，目前还不得而知；第三，在软件系统方面，CUDA已经成为大型模型训练和推理的最佳选择，虽然AMD在ROCm软件领域取得了重大进展，但ROCm相比NVIDIA的CUDA生态系统仍然较弱。
市场此前预计AMD MI系列2018年出货量约为30万至40万台，首批客户是微软和谷歌。
如果不是台积电 CoWoS 产能短缺有限，且 Nvidia 已经预订了超过 40% 的产能，AMD 的出货量预计将向上修正。
出货量。
MIX消息发布后，AMD和NVIDIA的股价不升反降。
截至12月6日美股收盘，英伟达股价下跌2.28%，AMD股价也下跌1.32%，收于每股0.82美元。
今年以来，AMD股价累计上涨82.47%，涨幅高于英特尔，但远低于英伟达股价上涨82.47%。
03 AI超越人类的时代真的到来了吗？ 苏姿丰表示，人工智能不仅在短时间内迅速发展，而且呈现出爆发式增长，相当于互联网的发明。
但不同的是，AI技术的采用会更快。
然而，目前我们仍处于人工智能新时代发展的早期阶段。
AMD和谷歌今晚的疯狂结果告诉我们：AI时代已经到来，人类必须重视。
而短短一年的时间，一切改变和卷土重来都是可能的。
随着今年进入最后一个月，大模特宝座的争夺愈演愈烈。
展望未来，AI市场将进入激烈竞争和快速增长时期。
从医疗保健到汽车行业，人们对大型AI模型有了更高的期望，不断增长的AI应用需求保证了AI芯片市场的蓬勃发展。
未来，我们会看到更多的创新，也可以预见更多尖端技术的研发和竞争的激增。
一年前，苏姿丰认为AI加速器市场价值1亿美元。
到2020年，全球数据中心AI加速器的潜在市场规模（TAM）将达到1亿美元，这意味着期间的复合年增长率（CAGR）将约为50%。
但现在，苏紫枫直接给出了更高的期望。
2019年，AI加速器潜在市场规模将达1亿美元，未来几年CAGR将高达70%。
到2020年，整个市场将增至1亿美元。
当谷歌超越OpenAI、AMD超越Nvidia时，大模行业将迎来新一轮的市场“洗牌”。
我们期待并始终相信美好的事情即将发生。
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