ASIC终于崛起？

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“就像个人电脑时代的 Windows 操作系统引领人工智能时代一样。”

这句话定义了英伟达的GPU，即图形处理器。GPU能够同时处理海量数据，已成为人工智能时代不可或缺的产品。而率先将GPU推向市场的英伟达，也因此崛起成为人工智能领域的领军企业。英伟达在基于GPU的人工智能芯片市场占据了高达90%的份额。每块GPU的价格可达3万至4万美元（约合4000万至5000万韩元），价格昂贵，即使是财力雄厚的人也难以负担。正因如此，英伟达成为了全球市值最高的公司。

然而，近期各大科技巨头纷纷开始自主研发专用集成电路（ASIC）或拓展半导体供应商，这预示着英伟达在人工智能领域的统治地位正在动摇。ASIC是专为特定用途而设计的芯片，在能效和成本方面优于英伟达的GPU。人工智能开发模式从需要大量计算资源的“训练”转向计算资源相对较少的“推理”，也正在动摇英伟达的垄断地位。与训练不同，推理更适合使用能效更高的专用芯片。

定制AI芯片取代NVIDIA

当谷歌发布其人工智能模型“Gemini 3”时，其定制芯片TPU（张量处理单元）也同样备受关注。TPU是谷歌大约十年前为支持自身人工智能开发而研发的高性能半导体。谷歌负责TPU的基础架构设计，而美国芯片设计公司博通和台湾的联发科则负责芯片的物理设计。TPU集成了来自SK海力士、三星电子和美光的HBM（高带宽内存）。最终产品由台湾台积电生产。由于TPU专为人工智能而设计，因此在某些任务中性能优于GPU，且功耗更低，从而降低了运营成本。人工智能初创公司Anthropic计划使用多达100万个TPU来开发其人工智能模型，而据报道，Meta也正在将谷歌的TPU引入其数据中心。

OpenAI计划与博通合作，于明年年底左右生产自己的芯片。这是因为耗资5000亿美元建设数据中心的“星门”项目需要大量的芯片。Meta公司已开发出自己的AI芯片“MTIA”，并将其用于AI开发和服务。亚马逊网络服务（AWS）运营着配备50万颗“Trainium2”芯片的AI数据中心。其主要客户包括Anthropic和Databricks。阿里巴巴和百度等中国公司也在使用自主研发的半导体来训练AI模型，旨在减少对英伟达的依赖。

人工智能生态系统也可能发生变化

放弃英伟达芯片主要是出于经济原因。定制芯片比GPU更便宜、更节能，因此在运营方面更具优势。据摩根士丹利称，安装24000块英伟达最新的Blackwell GPU需要8.52亿美元（约合1.2万亿韩元），而安装同等规模的谷歌TPU的成本仅为9900万美元（约合1450亿韩元）。更便宜的芯片的出现有望缓解近期人工智能基础设施过度投资引发的关于人工智能泡沫的担忧。

人工智能范式从训练到推理的转变也产生了影响。在人工智能模型创建的早期阶段，“训练”海量数据至关重要，这需要大量的NVIDIA高性能GPU。然而，在基于已创建人工智能的“推理”阶段，所需的性能水平远不及GPU。因此，像TPU和NPU（神经处理单元）这样具有高能效和轻量化特性的半导体器件正受到越来越多的关注。一位科技行业人士表示：“许多公司目前同时使用NVIDIA GPU和其他公司的定制芯片，但NVIDIA GPU的比例预计会逐渐下降。”然而，NVIDIA GPU性能仍然优于其他定制芯片的评价仍然占据主导地位。

以英伟达为中心的AI生态系统预计也将发生变化。目前，台积电代工英伟达芯片的格局已十分稳固。随着大型科技公司与芯片设计公司合作生产自有芯片，博通等芯片设计公司正在崛起，成为新的竞争对手。

CPU、GPU、TPU、NPU

中央处理器（CPU）是计算机的基本大脑，它就像一位技艺精湛的大厨，能够烹饪各种美食——韩式、日式、中式等等。然而，由于它独自处理所有任务，缺点是耗时较长。相比之下，图形处理器（GPU）虽然技能稍逊，但它能够快速地完成特定菜肴的烹饪，相当于有1000名“兼职工人”同时高效运转。正因如此，GPU在人工智能时代备受关注，因为人工智能需要进行简单的重复性计算和学习大量数据。由于GPU需要1000名“工人”，因此成本高昂（耗电），而且占用空间也很大。张量处理单元（TPU）是谷歌为人工智能开发而研发的高性能半导体。与CPU和GPU不同，TPU就像一台专门的机器，只擅长一项特定任务（比如制作饺子）。虽然TPU不需要像GPU那样多的“兼职工人”，但仍然需要一个大型工厂来运行。神经处理单元（NPU）是一种模拟人脑的半导体器件。它体积小、重量轻、功耗低，因此效率很高，非常适合用于智能手机和家用电器。

（来 源 ： 内容编译自chosun）

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