2024,得AI芯片者得天下。

2024-02-17 18:40:03    編輯: robot
導讀 作者:小巖 編輯:彩雲 北京時間2月11日,國內闔家團圓的大年初二,OpenAI創始人Sam Altman通過社交平台向外界宣布了一件重大事項:OpenAI 即將啓動“造芯計劃”,他還並表示,“建設...

作者:小巖

編輯:彩雲

北京時間2月11日,國內闔家團圓的大年初二,OpenAI創始人Sam Altman通過社交平台向外界宣布了一件重大事項:OpenAI 即將啓動“造芯計劃”,他還並表示,“建設大規模的 AI 基礎設施和有彈性的供應鏈對於經濟競爭力至關重要”。

據悉,近日Sam Altman已經籌資了7萬億美元(約合人民幣50.26萬億元) ,用作建立芯片帝國的儲備資金。

消息一出,惹的外界一片譁然。因爲7萬億美元的投入,堪稱天文數字,所能實現的規模和體量也相當龐大,這相當於全球GDP的10%,美國GDP的25%,中國GDP的40%,而且抵得過2.5個微軟,3.75個谷歌,4個英偉達,7個Meta,11.5個特斯拉市值。難怪消息一出,連Sam Altman的弟弟Jack Altman都要公开喊話,讓自己的哥哥“保持冷靜”。

但如果拋开投入資金額度太過驚人這一點,單就考慮事情的本質而言,Sam Altman的做法算得上事出有因,意料之中。畢竟,芯片對於AI算力的影響力是巨大的。對於這些頭部AI企業來說,2024年,得AI芯片者得天下。

OpenAI CEO下場“造芯”,是其蓬勃發展的必然結果。

我們知道,大模型的競爭,主要是算力方面的競爭。而AI 算力,主要受到兩個方面的限制:一是AI模型訓練的需求急劇增加,二是算力成本不斷上升。

先來聊聊前者。之所以大家對AI 模型訓練的需求激增,是因爲深度學習技術的不斷發展和應用的廣泛推廣。隨着模型變得越來越復雜,訓練所需的計算資源也相應增加。這意味着AI公司對高性能計算設備產生了巨大的需求,以滿足大規模的模型訓練任務。

據統計,目前,ChatGPT訓練一次大約需要2.5萬塊英偉達A100芯片。如果訓練GPT-5,則還需要5萬張英偉達H100。按照這個體量計算下去,一旦GPT模型的不斷迭代升級,未來GPT-5及其他高端版本很可能出現無“芯”可用的情況。即便是在現階段,OpenAI每天生成約1000億個單詞,都需要大量的GPU(圖形處理器)芯片進行訓練計算,芯片供應也是相當緊俏的。

再來說說後者。算力成本的不斷上升,同樣是一個不可忽視的問題。隨着算力的不斷增長,購买和維護高性能計算設備的成本也在不斷增加,這無疑增加了研究機構和企業的經濟負擔,進而限制了他們在AI領域的發展和創新。如今英偉達H100的價格已經飆升至2.5萬-3萬美元,這意味着ChatGPT單次查詢的成本將提高至約0.04美元。

結合以上兩個原因,我們就不難理解,爲什么自研芯片的路途這么艱險,代價這么高昂,Sam Altman也依舊要堅定不移的貫徹下去了------------都是爲了可以在未來擁有更安全,更可控的成本。

更重要的是,與其花大價錢從英偉達那裏購买,不如自己去制造自主可控的專用芯片,如此一來,還能減少OpenAI對英偉達的依賴。

AI芯片重要性自不待言,搶購浪潮不斷加碼。

事實上,意識到AI芯片賽道重要性的,遠不止OpenAI和Sam Altman。

特斯拉的CEO馬斯克(Elon Musk)也將AI軍備競賽比作是一場高風險的撲克遊戲,他表示,想要在這場遊戲中參與競爭的企業,每年至少要在AI硬件上投入數十億美元。只有這樣,才能保證足夠的競爭力。馬斯克坦言,2024年,特斯拉將在英偉達芯片上花費超5億美元的預算。只有這樣,特斯拉才有可能趕超自己的競爭對手。

那么問題來了,全球頭部科技競相購买的英偉達芯片,究竟是何方神聖?

這款芯片是英偉達H100 GPU,對於構建和訓練爲ChatGPT等聊天機器人提供支持的大型語言模型至關重要。當前,AI芯片主要分爲 GPU,FPGA 以及ASIC。AI的許多數據處理涉及矩陣乘法和加法,大量並行工作的GPU提供了一種廉價的方法,當然,它的缺點也顯而易見,就是需要消耗更高的功率。

近兩年,隨着AI的強勢崛起,大家逐漸意識到了芯片的重要性,明白了“算法即芯片”的道理。不過,大道理誰都懂,但要做出一款完全符合描述和基准測試的AI芯片絕非易事。也正因此,很多AI領域的高端玩家直接選擇“幹把大的”,去走一條自研芯片的路。除了斥巨資投入芯片賽道的Altman,還有跟多頭部企業後來跟上:Meta今年擬投產專注於模型推理的AI芯片Artemis;微軟AI芯片Maia 100以及英特爾AI芯片Gaudi3預計今年上市;AMD推出用於大模型訓練的MI300X芯片...這些自研芯片的企業的目標也很明確,就是要正面PK英偉達。

算力或成爲未來AI战場上的“核武器”,中國能否在此獲得一席之地?

盡管2024年剛剛开年,但因爲英偉達芯片產能緊缺,價格昂貴等缺點已經日益凸顯,AI的芯片大战變得愈發激烈和焦灼,那么,國內市場又會呈現出怎樣的行情和態勢呢?

AI大模型加速迭代,智能算力已成爲稀缺資源,這一點對於國內市場也毫不例外。我們有理由相信,在未來較長一段時間內,我國AI服務器市場會出現供不應求的狀態,屆時,國產AI芯片市場規模增長迎來關鍵窗口期。

不可否認,作爲AI基礎層中十分重要的一部分,目前我國相關領域的技術比較薄弱,但也正因此,整個行業的可發展空間和上升空間十分廣闊。

隨着社會經濟的智能化發展,AI技術的不斷提升,以及5G應用的普及和政策的推動,我國AI芯片的市場需求將實現快速增長,市場規模增勢也會變得十分迅猛。盡管我國的AI芯片產業受起步較晚等因素的制約,與國際先進水平存在着一定的差距,但國家對其足夠重視,已經逐漸將AI產業的發展上升至國家战略高度,AI芯片的研發與技術升級也自然備受國家關注和重視。

所以,我們的芯片發展之路,雖然充滿崎嶇,並非坦途,但依舊充滿了可能和機會。

       原文標題 : 新火種AI|2024,得AI芯片者得天下。



標題:2024,得AI芯片者得天下。

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