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(2023-05-22 09:47:09)
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财经 |
分类： 公司、行业研究 |
转：想要搞AI自研芯片的科技大厂不止Meta一家，但是想要做到英伟达这么成功、达到与之比肩的地位，还有很多路要走。
目前AI领域最常见的芯片是英伟达的A100。根据New Street
Research的数据，英伟达占据了可用于机器学习的图形处理器市场的95%。
A100非常适合支持ChatGPT、Bing AI或Stable
Diffusion等工具的机器学习模型，它能够同时执行许多简单的计算，这对于训练和使用神经网络模型非常重要。
A100背后的技术最初用于在游戏中渲染复杂的3D图形，它通常被称为图形处理器（GPU），但如今A100配置和目标是机器学习任务，并在数据中心运行，而不是在个人电脑中运行。
市场对A100的需求可谓巨大。对AI公司来说，一块A100是难以支撑起他们的AI梦想的。许多数据中心使用一个包含八个A100的协同工作系统。该系统是英伟达的DGX
A100，建议售价接近 20万美元。
New
Street Research的一项估计认为，Bing搜索和ChatGPT的模型可能需要8个A100
GPU才能在不到一秒的时间内响应用户问题。这意味着，微软将需要超过2万个DGX系统，这意味着微软在AI基础设施建设上的支出就可能高达40亿美元的基础设施支出。如果谷歌想实现同样的AI转型，那么将在DGX上花费800亿美元。
面对当前英伟达在AI芯片领域一家独大的局面，当前在自研AI芯片领域步子迈得最大的是微软。
本月早些时候，微软正在提供财务支持以加强AMD研发AI芯片的努力，并与之合作开发代号为Athena的自研AI芯片，这是微软在自研AI芯片方面多管齐下、多重下注的一部分。
有分析认为，此举反映了微软对芯片行业的介入持续深化。在过去几年里，该公司一直在英特尔前高管Rani
Borkar的领导下建立一个芯片部门，该部门目前拥有近1000名员工。据其中一位知情人士称，其中数百名员工正在从事Athena项目，微软已在该项目上投入了约20亿美元。
但这并不预示着微软和英伟达的分裂。微软打算与英伟达保持密切合作，该公司的芯片是训练和运行AI系统的主力军。微软还试图获得更多英伟达芯片，这进一步凸显了微软和其他公司面临的AI芯片的紧迫短缺。
4月中旬，据媒体援引两位知情人士的话说，微软早在2019年就开始开发内部代号为Athena的AI芯片。其中一位知情人士称，一些微软和OpenAI的员工已经开始测试并使用这些芯片。微软希望该芯片的性能优于目前从其他供应商处购买的芯片，从而节省其在昂贵的AI业务上的时间和成本。
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