


财联社2月4日讯(编辑 马兰)随着人工智能热潮的继续推进,英伟达很可能失去如今的主导地位,因为越来越多的大型数据中心运营商为降低成本,正在采购定制芯片(ASIC),这将让英伟达的通用型芯片“跌落云端”。
研究公司Counterpoint在一份报告中指出,博通预计将在2027年继续保持其作为顶级AI服务器计算ASIC设计合作伙伴的领先地位,市场份额进一步扩大至60%。
与此同时,与博通合作紧密的台积电也将快速扩张。作为定制芯片的主要代工选择,该公司几乎完全吃下全球前十大数据中心及ASIC客户的晶圆制造订单,市场份额接近99%。
Counterpoint由此预测,在英伟达通用型GPU独占鳌头的阶段之后,人工智能芯片热潮的第二阶段将变成ASIC与GPU的激烈竞争,且博通和台积电有望成为最大赢家。
ASIC与GPU
英伟达GPU的核心优势是大规模并行计算能力,适合处理矩阵乘法、卷积运算等人工智能任务。但随着数据中心投入和能耗问题的不断加剧,各大数据中心所有公司正在思考更加高效简约,且符合自身需求的解决方案。
如博通为谷歌设计的TPU,其核心是脉动阵列架构,专注于矩阵乘法等张量运算,其能效比是英伟达H100的2到3倍,而推理成本则低30%至40%。高盛分析师James Schneider指出,TPU技术从v6发展到v7还将帮助每个token的成本下降70%。
亚马逊的Trainium芯片也在推理成本上有优势,相较于H100低30%至40%,其单位算力成本是H100的60%,推理吞吐量则比H100高25%,
另一家设计公司Marvell则与微软合作了Maia芯片。Marvell曾经也与亚马逊合作了Trainium 2的项目,但由于表现不佳失去了Trainium 3的设计合约,另一家台湾公司Alchip最后参与了Trainium 3的开发。
这也让Marvell的处境有些尴尬,其此前被视为博通的主要挑战者,但目前却面临设计订单增长受阻的困境。Counterpoint估计,即使Marvell的总出货量持续增长,其设计服务市场份额到2027年仍可能下滑至8%。
相比于ASIC设计领域中尚有悬念的竞争,台积电的成功则确定性更强,因为无论是GPU还是ASIC,台积电都是下游垄断性的制造厂商。
不过,高盛的Schneider指出,定制芯片虽然在成本上更具优势,但英伟达的CUDA软件仍然是其维护企业客户的关键护城河。CUDA是英伟达推出的通用并行计算平台,覆盖全球95%以上的AI开发者。
业内预期,未来几年市场更可能是ASIC和GPU并存的局面,现在仍无法断言哪种策略会被最终淘汰。
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