今天小編分享的财經經驗：“去英偉達化”加速！Meta、谷歌接連發布自研芯片，英偉達能否捍衞霸主地位？，歡迎閲讀。
在這個由數據和算力驅動的時代，英偉達以其高性能的 GPU 芯片，幾乎壟斷了 AI 芯片市場。而随着 AI 競争的加劇，芯片供應的緊缺，包括 Meta、谷歌、亞馬遜在内的科技巨頭開始探索自研芯片。
當地時間 4 月 10 日，Meta 公布了自主研發芯片 MTIA 的最新版本。MTIA 是 Meta 專門為 AI 訓練和推理工作設計的定制芯片系列。而前一日，谷歌也宣布推出基于 Arm 架構的數據中心芯片 Axion。
科技巨頭投身芯片研發，這背後既有想擺脱供應依賴的考量，也有成本方面的壓力。拿英偉達的明星芯片產品 H100 來説，目前的價格已經飙升至 2.5 萬 ~3 萬美元。按照 Meta 希望年底獲得 35 萬塊 H100 的計劃，這筆芯片費用最低也要 87.5 億美元。
他們的入局是否會動搖英偉達在芯片市場的霸主地位呢？
科技公司上演 " 去英偉達化 "
當地時間 4 月 10 日，Meta 宣布推出自主研發的最新版本芯片 MTIA v2，專為 Meta 旗下社交軟體的排名和推薦系統而設計。早期測試結果顯示，與去年 5 月公布的 Meta 第一代 AI 推理加速器 MTIA v1 相比，最新版本的性能有顯著提升，是初代版本的三倍。
而在此前一天，谷歌也宣布推出基于 Arm 架構的數據中心芯片 Axion。據谷歌介紹，Axion 芯片的性能比通用 ARM 芯片高 30%，比英特爾生產的當前一代 x86 芯片高 50%，能效高 60%。谷歌計劃将 Axion 用于谷歌旗下的多種服務，例如 YouTube 廣告投放、大數據分析等。
事實上，除了 Meta 和谷歌外，微軟、特斯拉和亞馬遜也已經相繼發布了能夠處理 AI 任務的定制芯片。
而業界也一直有許多關于 OpenAI 自研 AI 芯片的猜測，今年 1 月，彭博社曾援引知情人士表示，OpenAI 首席執行官山姆 · 奧特曼正在謀劃用數十億美元資金建立一所具備一定規模的半導體晶圓廠。
圖片來源：每經制圖
市場研究機構 CFRA 分析師認為，大型科技公司正在面臨芯片成本上的壓力，需要靠自研芯片來加以緩解。另據《财富》雜志報道，對于擁有資金的大型科技公司來説，自研芯片也有助于減少對英偉達和英特爾等外部芯片生產商的依賴，同時還允許公司根據自己的 AI 模型定制個性化的硬體。
随着頂流 AI 工具 ChatGPT 的發布，生成式 AI 市場也引發了各大科技公司的競相追逐，算力則是這一領網域蓬勃發展背後的核心引擎。
在這一背景下，作為英偉達旗下 A100、H100、A800 和 H800 等高性能 GPU 芯片也成為了各大 AI 公司争搶的對象，尤其是 H100。去年 7 月，外媒曾曝出英偉達用于 AI 計算的 H100 GPU 已供不應求。當時英偉達 GPU 的出貨時間長達 11 個月，大多數英偉達客户需要等待将近一年的時間才能拿到訂購的 GPU。不過，現在的供應瓶頸有所緩解。
而且，這樣的 " 香饽饽 "，價格自然也是不低的。據報道，H100 的價格目前已經飙升至 2.5 萬 ~3 萬美元。
據稱，為了構建支持 OpenAI 項目的超級計算機，微軟斥資數億美元，在 Azure 雲計算平台上将幾萬個 Nvidia A100 芯片連接在一起。據估算，即使只維持 ChatGPT 的基本運作，每年也需要約 160 億美元成本。
今年 3 月，Meta 也曾公布其布局 AI 基礎設施的細節和路線圖，稱計劃在今年年底前獲得約 35 萬塊來自英偉達的 H100 GPU，屆時公司擁有的算力總和将接近于 60 萬塊 H100 所能提供的算力。即使按照最低售價 2.5 萬美元來計算，這 35 萬塊 H100 的成本也高達約 87.5 億美元。
英偉達霸主地位不復存在？
據《紐約時報》，英偉達在去年售出了 250 萬顆芯片，幾乎壟斷了這個市場。根據研究公司 Omdia 的數據，英偉達銷量占到整個市場的七成以上。受到強勁芯片需求的推動，英偉達去年股價累漲約 240%，而從 2024 年年初至今，其股價累計上漲超 83%，周五收盤價報 881.86 美元 / 股。
圖片來源：谷歌财經
有分析認為，随着科技巨頭進軍芯片領網域，英偉達的主導地位可能會面臨威脅。" 木頭姐 "Cathie Wood 在最近與《巴倫周刊》的采訪中指出，谷歌、亞馬遜、微軟、特斯拉等競争對手紛紛親自下場研發芯片，這将拖累英偉達未來收入增長。
咨詢公司 Forrester 高級分析師 Alvin Nguyen 則認為，" 盡管谷歌、Meta 和亞馬遜等公司設計的芯片不會像英偉達的頂級產品那樣強大，但這可能會讓這些公司受益。尤其是，出貨等待時間會更短。"
" 從 Meta 的角度來看，這為他們提供了與英偉達讨價還價的籌碼。" 科技咨詢公司 Omdia 的分析師 Edward Wilford 也如此説道。" 在英偉達之外，他們還有其他選擇。"
此外，Nguyen 還認為，自研芯片可以更好地适應科技公司的特定 AI 平台，從而通過消除不必要的功能來提高效率并節省成本。這意味着，盡管英偉達 GPU 在 AI 數據中心方面表現出色，但其作為一種通用性硬體，在某些工作負載和某些模型中，效果可能不如定制芯片。
不過，科技公司的 AI 芯片開發是一個長期過程。Nguyen 預計，這些芯片的開發大約需要一年半的時間，之後可能需要幾個月的時間才能大規模實施。在可預見的未來，整個 AI 領網域将繼續嚴重依賴英偉達來滿足其計算硬體需求。
而且，自研芯片并不意味着科技巨頭就可以完全擺脱對英偉達的依賴。
實際上，科技巨頭造芯并不是一件新鮮事情，谷歌從 2016 年起開始推出自研 AI 張量處理單元，亞馬遜雲科技在 2020 年宣布推出用于訓練 AI 模型的自研芯片 Trainium，但直至生成式 AI 爆發的當下，只有英偉達盤踞 AI 芯片龍頭，成為最大的 " 賣鏟人 "。
《财富》報道認為，這一方面是由于科技巨頭在制造能力上的限制；另一方面，英偉達構建了最大的芯片系統，提供了更高的性能，并且可以與更廣泛的軟體配合使用。亞馬遜芯片業務負責人在接受外媒采訪時曾説，" 英偉達擁有出色的芯片，更重要的是，他們擁有令人難以置信的生态系統，基于此，讓市場接受一種新的芯片是非常有挑戰性的。"
研究公司 Gartner 的數據顯示，到 2027 年，芯片市場預計将增長一倍以上，達到約 1400 億美元。盯上這塊蛋糕的不只有 AI 模型的提供者們，AMD 和英特爾等知名芯片制造商也正在加速推出性能更好的 AI 芯片，挑戰英偉達的霸主地位。
英偉達自然也不會坐以待斃。2023 年，英偉達推出了自己的雲服務，企業可以在該服務中使用其芯片。此外，該公司正在基于芯片業務與雲提供商例如 CoreWeave 進行合作，以期與亞馬遜、谷歌和微軟展開競争。
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每日經濟新聞
