今天小編分享的财經經驗：規模将超650億美元！Sora掀起AI芯片變革，歡迎閱讀。
作 者丨倪雨晴
編 輯丨楊清清
圖 源丨 21 财經
2024 年，最新出道的 Sora 繼續推動着生成式 AI 滾滾向前。
Sora 是 OpenAI 研發的文生視頻大模型，背後的數據訓練規模更加龐大，這也進一步帶動 AI 芯片的需求，讓本就不富裕的算力市場更加 " 雪上加霜 "。
IDC 亞太區研究總監郭俊麗向 21 世紀經濟報道記者表示：" 目前 AI 芯片仍然供不應求的情況。2024 年 AI 芯片規模将超過 650 億美元，且會有更多定制化芯片部署需求。"
随着生成式 AI 對高效、專業的 AI 處理芯片的需求日益增長，芯片廠商的競賽也更加激烈。這不僅涉及到了在 GPU 市場占據領先地位的英偉達，還包括 OpenAI、雲廠商、軟銀等科技巨頭，以及越來越多的創新企業，它們都在積極進軍 AI 芯片制造領網域。
Sora 掀起變革
近日，OpenAI 發布的新型視頻生成模型 Sora，為生成式 AI 的發展再添濃墨重彩的一筆。Sora 不僅代表了生成式 AI 技術的最新成果，更預示着 AI 模拟真實世界能力的巨大飛躍。
Sora 的核心能力在于其能夠生成長達一分鍾的高清視頻，這一時長遠超之前的生成模型。更值得一提的是，Sora 生成的視頻不僅畫質卓越，細節豐富，而且幀率高、連續性好，幾乎達到了無縫銜接的效果。
談及 Sora 的突破之處，一位 AI 資深專家向 21 世紀經濟報道記者表示：" 之前業界對文生視頻的預期是在幾秒範疇，但是 Sora 一下子發布就是 60 秒，而且是穩定視頻，視頻可編輯、也可以多視角地描述同一個場景，颠覆了大家之前的認知。"
在這位專家看來，OpenAI 等企業的目标是 AGI，即實現通用人工智能，" 對于實現的時間線，目前有業内專家預測不會太晚，可能近三到五年會出現大的突破，我們即将邁入一個人機共生的時代。"
眼下，生成式 AI 應用正不斷湧現，也有觀點認為今年是生成式 AI 應用爆發元年。前述 AI 資深專家談道：" 去年可能很多人對應用還處于觀望的狀态，產業界也會覺得大模型存在幻覺、不準确、質量不高等問題。但是随着技術的成熟度越來越高，以及應用性越來越強，會有更多的人開始使用相關工具。生成式 AI 發展的趨勢肯定是會和產業綁定得更深，與普通人的日常工作生活也會結合得更緊。"
據 IDC 中國預測，Sora 将率先在短視頻、廣告、互動娛樂、影視制作和媒體等行業中得到應用。在這些領網域，利用 Sora 的多模态大模型能力，可以輔助内容行業的工作者更高效地創作視頻，不僅加快了生產速度，還提高了產出數量，并為用戶帶來前所未有的視覺體驗。這将助力企業實現成本降低、效率提升，并進一步優化用戶體驗。
同時，業界多位大拿也對 Sora 展開探讨和争辯，英偉達專家 Jim Fan 認為，Sora 是一個基于數據的物理模型；AI 界領軍人物、Meta 首席人工智能科學家 Yann Lecun 則認為 Sora 根本不理解現實世界，走錯了發展路徑。
現在争論還在繼續，不論最終結果如何，Sora 在提供一種新的生成範式，即使它不理解物理定律，它也可以通過 " 觀察 " 學習形成逼真的視頻作品。這和以往建模軟體產品的思路截然不同，比如在傳統的設計軟體中模拟小球運動視頻，背後都是一套嚴密的物理公式打底層支持。而 Sora 基于 Diffusion Transformer 模型，通過海量的多模态數據訓練，湧現出了視頻生產的新模式，真正實現了視頻生成。
其中值得一提的是 OpenAI 產品背後的 "Scaling Law"（規模法則），即随着模型規模的增加，其性能通常會提升。未來随着大模型進一步發展，多模态趨勢将如何演進也備受期待。
芯片之争加劇
與此同時，随着大模型不斷湧現且越來越大的趨勢，推高了核心要素 AI 芯片需求，供不應求的局面更加緊張。為此，產業鏈上企業都在芯片環節上強化，不論是傳統芯片巨頭還是互聯網公司，都有了新的計劃。
當前英偉達是 AI 芯片的霸主，業界也在期待下一代 GPU 芯片 B100。有券商分析師指出，英偉達的 B100 GPU 預計将成為人工智能遊戲規則的改變者，甚至比上一代旗艦 AI 芯片 H100 更強大。值得關注的是，近日英偉達被曝正在組建全新業務部門，研發 ASIC 芯片，用于滿足雲巨頭廠商定制化芯片的需求。
對此，半導體行業資深觀察者姚嘉洋向 21 世紀經濟報道記者表示，ASIC 比拼的就是設計能力，未來 ASIC 将和通用 GPU 共存，目前英偉達的設計能力很強，加入 ASIC 市場可以幫助英偉達找到新的成長空間。
從市場上看，ASIC 領網域的頭部企業有博通、Marvell，若英偉達未來涉足 ASIC 業務，他們都是強有力的競争對手。對此，姚嘉洋指出，英偉達在晶圓的采購量上比博通、Marvell 大很多，議價能力相對也較高。
郭俊麗告訴記者：" 短期來看，由于英偉達仍然具有絕對領先優勢，各大企業仍然主要依賴英偉達供給 AI 芯片。同時，他們也面臨選擇有限、成本高企的問題，所以積極探索自研、嘗試更多合作夥伴的方案。面對現狀，英偉達為了免受越來越多客戶尋求產品替代公司的影響，成立定制化部門。長期來看，随着自研芯片的成熟、更多企業的跟進，AI 芯片的競争将會更加多元化。"
而英偉達的擔憂也是有原因的，比如近期有消息稱 OpenAI 正或尋求提高 AI 芯片產能，其 CEO Sam Altman 可能要為這一計劃籌集 5 萬億至 7 萬億美元。
上萬億的巨資計劃，也讓 OpenAI 的龐大野心一覽無餘，在郭俊麗看來，OpenAI 的考量就是解決抑制發展的瓶頸—— AI 芯片供需問題。
"AGI 技術持續發展，但仍面臨沒有足夠的 AI 芯片的問題。OpenAI 也想在構建大型 AI 基礎設施，包括芯片制造、能源供給、數據中心建設等，建立更加穩定的供應鏈方面做出自己的貢獻。同時，将會對英偉達在 AI 芯片市場的主導地位產生嚴峻挑戰。最後，各方競争合作的作用下，可能會推動 AI、半導體市場甚至整個科技領網域都在今年進入到新時代。" 郭俊麗說道。
目前，英偉達的大客戶——谷歌、微軟、亞馬遜、Meta 等巨頭企業都已經推出了自研的 AI 芯片。例如谷歌的 TPU、亞馬遜的訓練芯片 Trainium 和推理芯片 Inferentia、微軟的 AI 芯片 Azure Maia 100 和伺服器 CPUCobalt 100。
姚嘉洋認為，如果雲廠商能夠和台積電籤訂具有價格競争力的長約，就有機會獲得優勢，打破英偉達壟斷局面，但是台積電是不是願意也是未知數。
雲廠商之外，不斷有新的入局者和初創企業，有報道稱軟銀集團創辦人孫正義正在尋求高達 1000 億美元的資金創建芯片合資企業；創業公司 Groq 自研 LPU，欲追趕英偉達的速度。
對于爆火的 Groq，姚嘉洋向記者分析道：" 目前公開數據看，Groq 是在推理側的表現比 GPU 快 10 倍，但是它并沒有指明是對比英偉達的哪一款 GPU 產品，而能做推理側的芯片公司有很多，英偉達旗下也有專門用于推理的產品，還是需要謹慎看待。"
而在難度更高的訓練芯片（AI 芯片可分為訓練和推理兩大類型）上，目前英偉達一騎絕塵，其他廠商無出其右。随着技術的迭代、參與者越來越多，AI 芯片舞台也将繼續演變。
SFC
本期編輯 鍾海玲 實習生 宋佳遙
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