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2024-04-15 06:23
科技

Gaudi 3芯片能否承载英特尔的野望?

Gaudi 3训练速度比NVIDIA的H100快50%。
英特尔德国也卷入了芯片补贴竞赛?
岳巍


本周,英特尔正式推出新一代AI芯片Gaudi 3,AI计算性能是上一代产品Gaudi 2的2到4倍,能为企业大规模部署生成式AI提供开放且灵活的替代方案——预期的替代对象是英伟达的主力AI芯片H100。

英特尔CEO帕克·基辛格(Pat Gelsinger)承诺自己公司的最新产品的训练速度比NVIDIA的H100快50%。

2023年,英伟达股价累计上涨了240%,2024年初到现在,股价累计上涨超过83%,周五收盘价报881.86美元。而英特尔的股价仍在40美元左右游移。

帕克·基辛格终于如愿以偿地回到英特尔出任CEO,付出的代价是必须承担带领已经开始掉队的英特尔的复兴大业。他相信自己正在领导这家有过辉煌历史的科技公司经历一次更为辉煌的伟大转型,以再次成为全球芯片制造领域的领导者之一。

与英伟达直接对标,是英特尔“回到山顶”的最快捷也是唯一的路径。《纽约时报》的报道披露,英伟达在2023年总共售出250万颗芯片,这个数据大约占整个市场销售量的70%,足以让人们得出结论,黄仁勋和他的公司已经越来越表现出垄断全球芯片市场的趋势。

这不仅让它的同行们感到不安,也让大量使用芯片的全球巨头科技企业开始寻找不那么依赖英伟达或任何一家芯片企业的办法。这让英特尔复兴之路上的变数又增加了许多。

英特尔发布Gaudi 3的第二天,Meta发布了专门为AI训练和推理工作设计的定制芯片MTIA的最新版本,谷歌发布了基于Arm架构的数据中心芯片Axion。其中Axion将用于谷歌旗下的包括YouTube广告投放、大数据分析等在内的多种业务领域。

一个新的趋势出现了,原本处于产业链下游,过去只是接收芯片产品就好的科技巨头企业,跃跃欲试地开始进行自主芯片研发。这个踌躇满志的队伍中,除了Meta和谷歌,还有亚马逊、微软、特斯拉,当然,未来可能有更多加入者。

无论是这些科技企业,还是观察者,都不会期待这些芯片能一开始就像英伟达的顶级产品那样功能强大,甚至可能永远也无法企及英伟达产品的高性能。但这些自研芯片毫无悬念地将与其自家的AI平台更为匹配,因为几乎是量身定制,那些高性能通用芯片中可能存在的针对某些工作负载和某些模型的不必要功能可以在研发阶段就进行规避,这将显而易见地减少成本——无论是资金成本还是时间成本。甚至,科技公司开展芯片自主研发的动作本身,就能作为与芯片企业讨价还价的筹码——因为后者不再是唯一的选择。

英伟达可能会因此在营收方面收到一些负面影响,而这些负面影响当然不会是英伟达一家芯片企业会遇到的,这将成为行业问题。

不过对它们来说,这不是迫在眉睫的危机,因为无论是以什么程度的积极姿态投入自主芯片研发,都无法突破最基本的科学规律——必要的研发时间无法加速。在目力所及的前方,整个AI领域还无法出现真正摆脱英伟达(也有可能是英特尔、AMD或所有的芯片企业)依赖的图景。

现在可能最希望这个必要的时间越长越好的,就是英特尔了,对它来说,这是它必须抓住的时间窗口,否则,等到真正出现“百花齐放”的情景,英特尔的再现辉煌将更是“道阻且长”。

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Gaudi 3芯片能否承载英特尔的野望?

Gaudi 3训练速度比NVIDIA的H100快50%。
岳巍


本周,英特尔正式推出新一代AI芯片Gaudi 3,AI计算性能是上一代产品Gaudi 2的2到4倍,能为企业大规模部署生成式AI提供开放且灵活的替代方案——预期的替代对象是英伟达的主力AI芯片H100。

英特尔CEO帕克·基辛格(Pat Gelsinger)承诺自己公司的最新产品的训练速度比NVIDIA的H100快50%。

2023年,英伟达股价累计上涨了240%,2024年初到现在,股价累计上涨超过83%,周五收盘价报881.86美元。而英特尔的股价仍在40美元左右游移。

帕克·基辛格终于如愿以偿地回到英特尔出任CEO,付出的代价是必须承担带领已经开始掉队的英特尔的复兴大业。他相信自己正在领导这家有过辉煌历史的科技公司经历一次更为辉煌的伟大转型,以再次成为全球芯片制造领域的领导者之一。

与英伟达直接对标,是英特尔“回到山顶”的最快捷也是唯一的路径。《纽约时报》的报道披露,英伟达在2023年总共售出250万颗芯片,这个数据大约占整个市场销售量的70%,足以让人们得出结论,黄仁勋和他的公司已经越来越表现出垄断全球芯片市场的趋势。

这不仅让它的同行们感到不安,也让大量使用芯片的全球巨头科技企业开始寻找不那么依赖英伟达或任何一家芯片企业的办法。这让英特尔复兴之路上的变数又增加了许多。

英特尔发布Gaudi 3的第二天,Meta发布了专门为AI训练和推理工作设计的定制芯片MTIA的最新版本,谷歌发布了基于Arm架构的数据中心芯片Axion。其中Axion将用于谷歌旗下的包括YouTube广告投放、大数据分析等在内的多种业务领域。

一个新的趋势出现了,原本处于产业链下游,过去只是接收芯片产品就好的科技巨头企业,跃跃欲试地开始进行自主芯片研发。这个踌躇满志的队伍中,除了Meta和谷歌,还有亚马逊、微软、特斯拉,当然,未来可能有更多加入者。

无论是这些科技企业,还是观察者,都不会期待这些芯片能一开始就像英伟达的顶级产品那样功能强大,甚至可能永远也无法企及英伟达产品的高性能。但这些自研芯片毫无悬念地将与其自家的AI平台更为匹配,因为几乎是量身定制,那些高性能通用芯片中可能存在的针对某些工作负载和某些模型的不必要功能可以在研发阶段就进行规避,这将显而易见地减少成本——无论是资金成本还是时间成本。甚至,科技公司开展芯片自主研发的动作本身,就能作为与芯片企业讨价还价的筹码——因为后者不再是唯一的选择。

英伟达可能会因此在营收方面收到一些负面影响,而这些负面影响当然不会是英伟达一家芯片企业会遇到的,这将成为行业问题。

不过对它们来说,这不是迫在眉睫的危机,因为无论是以什么程度的积极姿态投入自主芯片研发,都无法突破最基本的科学规律——必要的研发时间无法加速。在目力所及的前方,整个AI领域还无法出现真正摆脱英伟达(也有可能是英特尔、AMD或所有的芯片企业)依赖的图景。

现在可能最希望这个必要的时间越长越好的,就是英特尔了,对它来说,这是它必须抓住的时间窗口,否则,等到真正出现“百花齐放”的情景,英特尔的再现辉煌将更是“道阻且长”。

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