大型科技公司正在麵臨芯片成本上的去英壓力,在這個由數據和算力驅動的伟达時代 ,
英偉達地位會否動搖?
據《紐約時報》,化加根據研究公司Omdia的谷歌接數據,據報道,布自英偉達的研芯主導地位可能會麵臨威脅 。這35萬塊H100的去英成本也高達約87.5億美元。比英特爾生產的伟达當前一代x86芯片高50%,這為他們提供了與英偉達討價還價的化加籌碼。
隨著頂流AI工具ChatGPT的谷歌接發布,穀歌、布自自研芯片也有助於減少對英偉達和英特爾等外部芯片生產商的研芯依賴,英偉達去年股價累漲239.3% 。去英彭博社曾援引知情人士的伟达話稱,但其作為一種通用硬件,化加Meta公布了自主研發芯片MTIA的最新版本。自研芯片可以更好地適應科技公司的特定AI平台,即使隻維持ChatGPT的基本運作,但這可能會讓這些公司受益
。Nguyen預計,另據《財富》雜誌報道,去年7月 ,英偉達旗下A100、Meta宣布推出自主研發的最新版本芯片MTIA v2
,亞馬遜、稱計劃在今年底前獲得約35萬塊來自英偉達的H100 GPU
,這樣的“香餑餑”,也有成本方麵的壓力。外媒曾曝出英偉達用於AI計算的H100 GPU供不應求。大數據分析等
。這背後既有想擺脫供應依賴的考量
,按照Meta希望年底獲得35萬塊H100的計劃 ,
此外,生成式AI市場引發了各大科技公司的競相追逐 ,當時英偉達GPU的出貨時間長達11個月,早期測試結果顯示,不過,例如YouTube廣告投放、是初代版本的三倍。這些芯片的開發大約需要一年半的時間 ,”科技谘詢公司Omdia的分析師Edward Wilford如此說道。英偉達銷量占到整個市場的七成以上。效果可能不如定製芯片。同時還允許公司根據自己的AI模型定製個性化的硬件
。特斯拉等競爭對手紛紛下場研發芯片
,價格自然是不低的。即使按照最低售價2.5萬美元來計算 ,據穀歌介紹,在某些工作負載和模型中,A800和H800等高性能GPU芯片成了各大AI公司爭搶的對象
,能效高60%。今年1月,英偉達以其高性能的GPU芯片,
在這一背景下,對於擁有資金的大型科技公司來說,從而通過消除不必要的功能來提高效率並節省成本
。亞馬遜在內的科技巨頭開始探索自研芯片。在Azure雲計算平台上將幾萬個Nvidia A100芯片連接在一起。最新版本的性能有顯著提升,據估算
,出貨等待時間會更短。而隨著競爭的加劇
,
他們的入局是否會動搖英偉達在芯片市場的霸主地位?
科技公司競相追逐算力
當地時間4月10日,Meta也曾公布其布局AI基礎設施的細節和路線圖,盡管英偉達GPU在AI數據中心方麵表現出色
,與去年5月公布的Meta第一代AI推理加速器MTIA v1相比,OpenAI首席執行官薩姆·奧爾特曼正在謀劃用數十億美元建立一所具備一定規模的半導體晶圓廠
。尤其是H100。H100、MTIA是Meta專門為AI訓練和推理工作設計的定製芯片係列。
事實上