小游戏市场快速增长，用户突破10亿。
发布日期：2024-11-24 07:05
DYLAN SLOAN
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就在谷歌宣布推出Axion人工智能芯片之后，Meta刚刚宣布将进一步进军人工智能芯片竞赛。这两家公司都宣称，它们的新型半导体模型是开发人工智能平台的关键，也是它们和科技行业其他公司一直依赖的英伟达芯片的替代品，能够为人工智能数据中心提供动力。
硬件正在成为人工智能的关键增长领域。对于拥有资金和人才的大型科技公司来说，开发自研芯片有助于减少对英伟达和英特尔（Intel）等外部设计商的依赖，同时还允许公司专门根据自己的人工智能模型定制硬件，从而提高性能并节省能源成本。
谷歌和Meta刚刚宣布推出的这些自研人工智能芯片，对英伟达在人工智能硬件市场的主导地位构成了第一个真正的挑战。英伟达控制着超过90%的人工智能芯片市场，对其行业领先的半导体的需求只增不减。但如果英伟达最大的客户转而开始生产自己的芯片，那么其自年初以来飙升了87%的股价可能会受到影响。
科技咨询公司Omdia的分析师爱德华·威尔福德（Edward Wilford）在接受《财富》杂志采访时表示：“从Meta的角度来看……这为它们提供了与英伟达讨价还价的工具。这让英伟达知道，它们不是排他性的，而且还有其他选择。它们制造的硬件针对其正在开发的人工智能进行了优化。”
为什么人工智能需要新芯片？
人工智能模型需要大量的算力，因为需要大量的数据来训练背后的大型语言模型。传统的计算机芯片根本无法处理构建人工智能模型的数万亿个数据点，这催生了人工智能专用计算机芯片市场，这些芯片通常被称为“尖端”芯片，因为它们是市场上功能最强大的设备。
半导体巨头英伟达主导了这一新兴市场：英伟达价值3万美元的旗舰人工智能芯片的等待名单长达数月之久，需求推动该公司股价在过去六个月上涨了近90%。
竞争对手芯片制造商英特尔也在努力保持竞争力。它刚刚发布了Gaudi 3人工智能芯片，与英伟达展开直接竞争。上至谷歌和微软，下至小型初创企业，人工智能开发者都在争夺稀缺的人工智能芯片，但受到制造能力的限制。
为什么科技公司开始制造自己的芯片？
英伟达和英特尔只能生产有限数量的芯片，因为它们和业内其他公司都依赖中国台湾的制造商台积电（TSMC）来实际组装芯片设计。由于只有一家制造商参与其中，这些尖端芯片的制造周期长达数月。这是导致人工智能领域的主要参与者，如谷歌和Meta，自行设计芯片的一大关键因素。
咨询公司弗雷斯特市场咨询（Forrester）的高级分析师阿尔文·阮（Alvin Nguyen）告诉《财富》杂志，谷歌、Meta和亚马逊等公司设计的芯片不会像英伟达的顶级产品那样功能强大，但可能会在速度方面使这些公司受益。他说，它们将能够在专业化程度更低的装配线上生产这些产品，等待时间更短。
阮说：“如果你有产品性能差10%，但现在就能买到的东西，我每天都会买入。”
即使Meta和谷歌正在开发的原生人工智能芯片不如英伟达的尖端人工智能芯片功能强大，但它们可以更好地针对公司特定的人工智能平台进行定制。阮表示，为公司自己的人工智能平台设计的自研芯片可以通过消除不必要的功能来提高效率并节省成本。
阮说：“这就像买车一样。好吧，你需要自动变速箱。但你需要真皮座椅，还是加热按摩座椅呢？”
Meta发言人梅兰妮·罗伊在给《财富》杂志的一封电子邮件中写道：“对我们来说，这样做的好处是，我们可以打造一款能够更有效地处理特定工作负载的芯片。”
英伟达的顶级芯片每块售价约为2.5万美元。它们是极其强大的工具，而且设计用于广泛的应用，从训练人工智能聊天机器人到生成图像，再到开发推荐算法，比如TikTok和Instagram上的算法。这意味着功能稍弱，但更有针对性的芯片可能更适合Meta这样的公司。Meta在人工智能方面的投资主要是用于其推荐算法，而不是面向消费者的聊天机器人。
晨星研究公司（Morningstar）股票研究主管布莱恩·科莱洛（Brian Colello）告诉《财富》杂志：“英伟达的图形处理器（GPU）在人工智能数据中心中表现出色，但它们是通用型的。在某些工作负载和某些模型中，定制芯片可能会更好。”
万亿美元的问题
阮表示，更专业的自研芯片可以凭借其集成到现有数据中心的能力带来额外的好处。英伟达的芯片耗电量大、发热量高、噪音大，以至于科技公司可能被迫重新设计或迁移其数据中心，以集成隔音和液冷系统。功能较弱的原生芯片能耗低、发热量少，可以解决这个问题。
Meta和谷歌开发的人工智能芯片是长期赌注。阮估计，这些芯片的开发大约需要一年半时间，而大规模应用可能还需要数月时间。在可预见的未来，整个人工智能世界仍将在很大程度上依赖英伟达（其次是英特尔，依赖程度相对较小）来满足其计算硬件需求。事实上，马克·扎克伯格最近宣布，Meta有望在今年年底前拥有35万块英伟达芯片（届时该公司将在芯片上投入约180亿美元）。但从外包算力转向自研芯片设计，可能会打破英伟达的垄断。
科莱洛表示：“这些自研芯片的威胁是英伟达估值达万亿美元。如果这些自研芯片显著减少了对英伟达的依赖，那么英伟达的股票可能会因此下跌。这一事态发展并不令人意外，但未来几年的执行情况是我们关注的关键估值问题。”
硬件正在成为人工智能的关键增长领域。对于拥有资金和人才的大型科技公司来说，开发自研芯片有助于减少对英伟达和英特尔（Intel）等外部设计商的依赖，同时还允许公司专门根据自己的人工智能模型定制硬件，从而提高性能并节省能源成本。
谷歌和Meta刚刚宣布推出的这些自研人工智能芯片，对英伟达在人工智能硬件市场的主导地位构成了第一个真正的挑战。英伟达控制着超过90%的人工智能芯片市场，对其行业领先的半导体的需求只增不减。但如果英伟达最大的客户转而开始生产自己的芯片，那么其自年初以来飙升了87%的股价可能会受到影响。
科技咨询公司Omdia的分析师爱德华·威尔福德（Edward Wilford）在接受《财富》杂志采访时表示：“从Meta的角度来看……这为它们提供了与英伟达讨价还价的工具。这让英伟达知道，它们不是排他性的，而且还有其他选择。它们制造的硬件针对其正在开发的人工智能进行了优化。”
为什么人工智能需要新芯片？
人工智能模型需要大量的算力，因为需要大量的数据来训练背后的大型语言模型。传统的计算机芯片根本无法处理构建人工智能模型的数万亿个数据点，这催生了人工智能专用计算机芯片市场，这些芯片通常被称为“尖端”芯片，因为它们是市场上功能最强大的设备。
半导体巨头英伟达主导了这一新兴市场：英伟达价值3万美元的旗舰人工智能芯片的等待名单长达数月之久，需求推动该公司股价在过去六个月上涨了近90%。
竞争对手芯片制造商英特尔也在努力保持竞争力。它刚刚发布了Gaudi 3人工智能芯片，与英伟达展开直接竞争。上至谷歌和微软，下至小型初创企业，人工智能开发者都在争夺稀缺的人工智能芯片，但受到制造能力的限制。
为什么科技公司开始制造自己的芯片？
英伟达和英特尔只能生产有限数量的芯片，因为它们和业内其他公司都依赖中国台湾的制造商台积电（TSMC）来实际组装芯片设计。由于只有一家制造商参与其中，这些尖端芯片的制造周期长达数月。这是导致人工智能领域的主要参与者，如谷歌和Meta，自行设计芯片的一大关键因素。
咨询公司弗雷斯特市场咨询（Forrester）的高级分析师阿尔文·阮（Alvin Nguyen）告诉《财富》杂志，谷歌、Meta和亚马逊等公司设计的芯片不会像英伟达的顶级产品那样功能强大，但可能会在速度方面使这些公司受益。他说，它们将能够在专业化程度更低的装配线上生产这些产品，等待时间更短。
阮说：“如果你有产品性能差10%，但现在就能买到的东西，我每天都会买入。”
即使Meta和谷歌正在开发的原生人工智能芯片不如英伟达的尖端人工智能芯片功能强大，但它们可以更好地针对公司特定的人工智能平台进行定制。阮表示，为公司自己的人工智能平台设计的自研芯片可以通过消除不必要的功能来提高效率并节省成本。
阮说：“这就像买车一样。好吧，你需要自动变速箱。但你需要真皮座椅，还是加热按摩座椅呢？”
Meta发言人梅兰妮·罗伊在给《财富》杂志的一封电子邮件中写道：“对我们来说，这样做的好处是，我们可以打造一款能够更有效地处理特定工作负载的芯片。”
英伟达的顶级芯片每块售价约为2.5万美元。它们是极其强大的工具，而且设计用于广泛的应用，从训练人工智能聊天机器人到生成图像，再到开发推荐算法，比如TikTok和Instagram上的算法。这意味着功能稍弱，但更有针对性的芯片可能更适合Meta这样的公司。Meta在人工智能方面的投资主要是用于其推荐算法，而不是面向消费者的聊天机器人。
晨星研究公司（Morningstar）股票研究主管布莱恩·科莱洛（Brian Colello）告诉《财富》杂志：“英伟达的图形处理器（GPU）在人工智能数据中心中表现出色，但它们是通用型的。在某些工作负载和某些模型中，定制芯片可能会更好。”
万亿美元的问题
阮表示，更专业的自研芯片可以凭借其集成到现有数据中心的能力带来额外的好处。英伟达的芯片耗电量大、发热量高、噪音大，以至于科技公司可能被迫重新设计或迁移其数据中心，以集成隔音和液冷系统。功能较弱的原生芯片能耗低、发热量少，可以解决这个问题。
Meta和谷歌开发的人工智能芯片是长期赌注。阮估计，这些芯片的开发大约需要一年半时间，而大规模应用可能还需要数月时间。在可预见的未来，整个人工智能世界仍将在很大程度上依赖英伟达（其次是英特尔，依赖程度相对较小）来满足其计算硬件需求。事实上，马克·扎克伯格最近宣布，Meta有望在今年年底前拥有35万块英伟达芯片（届时该公司将在芯片上投入约180亿美元）。但从外包算力转向自研芯片设计，可能会打破英伟达的垄断。
科莱洛表示：“这些自研芯片的威胁是英伟达估值达万亿美元。如果这些自研芯片显著减少了对英伟达的依赖，那么英伟达的股票可能会因此下跌。这一事态发展并不令人意外，但未来几年的执行情况是我们关注的关键估值问题。”
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Meta和谷歌宣布推出新版自研人工智能芯片
Meta和谷歌宣布推出新版自研人工智能芯片
谷歌和Meta试图减少对市场领导者英伟达的依赖。
DYLAN SLOAN
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就在谷歌宣布推出Axion人工智能芯片之后，Meta刚刚宣布将进一步进军人工智能芯片竞赛。这两家公司都宣称，它们的新型半导体模型是开发人工智能平台的关键，也是它们和科技行业其他公司一直依赖的英伟达芯片的替代品，能够为人工智能数据中心提供动力。
硬件正在成为人工智能的关键增长领域。对于拥有资金和人才的大型科技公司来说，开发自研芯片有助于减少对英伟达和英特尔（Intel）等外部设计商的依赖，同时还允许公司专门根据自己的人工智能模型定制硬件，从而提高性能并节省能源成本。
谷歌和Meta刚刚宣布推出的这些自研人工智能芯片，对英伟达在人工智能硬件市场的主导地位构成了第一个真正的挑战。英伟达控制着超过90%的人工智能芯片市场，对其行业领先的半导体的需求只增不减。但如果英伟达最大的客户转而开始生产自己的芯片，那么其自年初以来飙升了87%的股价可能会受到影响。
科技咨询公司Omdia的分析师爱德华·威尔福德（Edward Wilford）在接受《财富》杂志采访时表示：“从Meta的角度来看……这为它们提供了与英伟达讨价还价的工具。这让英伟达知道，它们不是排他性的，而且还有其他选择。它们制造的硬件针对其正在开发的人工智能进行了优化。”
为什么人工智能需要新芯片？
人工智能模型需要大量的算力，因为需要大量的数据来训练背后的大型语言模型。传统的计算机芯片根本无法处理构建人工智能模型的数万亿个数据点，这催生了人工智能专用计算机芯片市场，这些芯片通常被称为“尖端”芯片，因为它们是市场上功能最强大的设备。
半导体巨头英伟达主导了这一新兴市场：英伟达价值3万美元的旗舰人工智能芯片的等待名单长达数月之久，需求推动该公司股价在过去六个月上涨了近90%。
竞争对手芯片制造商英特尔也在努力保持竞争力。它刚刚发布了Gaudi 3人工智能芯片，与英伟达展开直接竞争。上至谷歌和微软，下至小型初创企业，人工智能开发者都在争夺稀缺的人工智能芯片，但受到制造能力的限制。
为什么科技公司开始制造自己的芯片？
英伟达和英特尔只能生产有限数量的芯片，因为它们和业内其他公司都依赖中国台湾的制造商台积电（TSMC）来实际组装芯片设计。由于只有一家制造商参与其中，这些尖端芯片的制造周期长达数月。这是导致人工智能领域的主要参与者，如谷歌和Meta，自行设计芯片的一大关键因素。
咨询公司弗雷斯特市场咨询（Forrester）的高级分析师阿尔文·阮（Alvin Nguyen）告诉《财富》杂志，谷歌、Meta和亚马逊等公司设计的芯片不会像英伟达的顶级产品那样功能强大，但可能会在速度方面使这些公司受益。他说，它们将能够在专业化程度更低的装配线上生产这些产品，等待时间更短。
阮说：“如果你有产品性能差10%，但现在就能买到的东西，我每天都会买入。”
即使Meta和谷歌正在开发的原生人工智能芯片不如英伟达的尖端人工智能芯片功能强大，但它们可以更好地针对公司特定的人工智能平台进行定制。阮表示，为公司自己的人工智能平台设计的自研芯片可以通过消除不必要的功能来提高效率并节省成本。
阮说：“这就像买车一样。好吧，你需要自动变速箱。但你需要真皮座椅，还是加热按摩座椅呢？”
Meta发言人梅兰妮·罗伊在给《财富》杂志的一封电子邮件中写道：“对我们来说，这样做的好处是，我们可以打造一款能够更有效地处理特定工作负载的芯片。”
英伟达的顶级芯片每块售价约为2.5万美元。它们是极其强大的工具，而且设计用于广泛的应用，从训练人工智能聊天机器人到生成图像，再到开发推荐算法，比如TikTok和Instagram上的算法。这意味着功能稍弱，但更有针对性的芯片可能更适合Meta这样的公司。Meta在人工智能方面的投资主要是用于其推荐算法，而不是面向消费者的聊天机器人。
晨星研究公司（Morningstar）股票研究主管布莱恩·科莱洛（Brian Colello）告诉《财富》杂志：“英伟达的图形处理器（GPU）在人工智能数据中心中表现出色，但它们是通用型的。在某些工作负载和某些模型中，定制芯片可能会更好。”
万亿美元的问题
阮表示，更专业的自研芯片可以凭借其集成到现有数据中心的能力带来额外的好处。英伟达的芯片耗电量大、发热量高、噪音大，以至于科技公司可能被迫重新设计或迁移其数据中心，以集成隔音和液冷系统。功能较弱的原生芯片能耗低、发热量少，可以解决这个问题。
Meta和谷歌开发的人工智能芯片是长期赌注。阮估计，这些芯片的开发大约需要一年半时间，而大规模应用可能还需要数月时间。在可预见的未来，整个人工智能世界仍将在很大程度上依赖英伟达（其次是英特尔，依赖程度相对较小）来满足其计算硬件需求。事实上，马克·扎克伯格最近宣布，Meta有望在今年年底前拥有35万块英伟达芯片（届时该公司将在芯片上投入约180亿美元）。但从外包算力转向自研芯片设计，可能会打破英伟达的垄断。
科莱洛表示：“这些自研芯片的威胁是英伟达估值达万亿美元。如果这些自研芯片显著减少了对英伟达的依赖，那么英伟达的股票可能会因此下跌。这一事态发展并不令人意外，但未来几年的执行情况是我们关注的关键估值问题。”
硬件正在成为人工智能的关键增长领域。对于拥有资金和人才的大型科技公司来说，开发自研芯片有助于减少对英伟达和英特尔（Intel）等外部设计商的依赖，同时还允许公司专门根据自己的人工智能模型定制硬件，从而提高性能并节省能源成本。
谷歌和Meta刚刚宣布推出的这些自研人工智能芯片，对英伟达在人工智能硬件市场的主导地位构成了第一个真正的挑战。英伟达控制着超过90%的人工智能芯片市场，对其行业领先的半导体的需求只增不减。但如果英伟达最大的客户转而开始生产自己的芯片，那么其自年初以来飙升了87%的股价可能会受到影响。
科技咨询公司Omdia的分析师爱德华·威尔福德（Edward Wilford）在接受《财富》杂志采访时表示：“从Meta的角度来看……这为它们提供了与英伟达讨价还价的工具。这让英伟达知道，它们不是排他性的，而且还有其他选择。它们制造的硬件针对其正在开发的人工智能进行了优化。”
为什么人工智能需要新芯片？
人工智能模型需要大量的算力，因为需要大量的数据来训练背后的大型语言模型。传统的计算机芯片根本无法处理构建人工智能模型的数万亿个数据点，这催生了人工智能专用计算机芯片市场，这些芯片通常被称为“尖端”芯片，因为它们是市场上功能最强大的设备。
半导体巨头英伟达主导了这一新兴市场：英伟达价值3万美元的旗舰人工智能芯片的等待名单长达数月之久，需求推动该公司股价在过去六个月上涨了近90%。
竞争对手芯片制造商英特尔也在努力保持竞争力。它刚刚发布了Gaudi 3人工智能芯片，与英伟达展开直接竞争。上至谷歌和微软，下至小型初创企业，人工智能开发者都在争夺稀缺的人工智能芯片，但受到制造能力的限制。
为什么科技公司开始制造自己的芯片？
英伟达和英特尔只能生产有限数量的芯片，因为它们和业内其他公司都依赖中国台湾的制造商台积电（TSMC）来实际组装芯片设计。由于只有一家制造商参与其中，这些尖端芯片的制造周期长达数月。这是导致人工智能领域的主要参与者，如谷歌和Meta，自行设计芯片的一大关键因素。
咨询公司弗雷斯特市场咨询（Forrester）的高级分析师阿尔文·阮（Alvin Nguyen）告诉《财富》杂志，谷歌、Meta和亚马逊等公司设计的芯片不会像英伟达的顶级产品那样功能强大，但可能会在速度方面使这些公司受益。他说，它们将能够在专业化程度更低的装配线上生产这些产品，等待时间更短。
阮说：“如果你有产品性能差10%，但现在就能买到的东西，我每天都会买入。”
即使Meta和谷歌正在开发的原生人工智能芯片不如英伟达的尖端人工智能芯片功能强大，但它们可以更好地针对公司特定的人工智能平台进行定制。阮表示，为公司自己的人工智能平台设计的自研芯片可以通过消除不必要的功能来提高效率并节省成本。
阮说：“这就像买车一样。好吧，你需要自动变速箱。但你需要真皮座椅，还是加热按摩座椅呢？”
Meta发言人梅兰妮·罗伊在给《财富》杂志的一封电子邮件中写道：“对我们来说，这样做的好处是，我们可以打造一款能够更有效地处理特定工作负载的芯片。”
英伟达的顶级芯片每块售价约为2.5万美元。它们是极其强大的工具，而且设计用于广泛的应用，从训练人工智能聊天机器人到生成图像，再到开发推荐算法，比如TikTok和Instagram上的算法。这意味着功能稍弱，但更有针对性的芯片可能更适合Meta这样的公司。Meta在人工智能方面的投资主要是用于其推荐算法，而不是面向消费者的聊天机器人。
晨星研究公司（Morningstar）股票研究主管布莱恩·科莱洛（Brian Colello）告诉《财富》杂志：“英伟达的图形处理器（GPU）在人工智能数据中心中表现出色，但它们是通用型的。在某些工作负载和某些模型中，定制芯片可能会更好。”
万亿美元的问题
阮表示，更专业的自研芯片可以凭借其集成到现有数据中心的能力带来额外的好处。英伟达的芯片耗电量大、发热量高、噪音大，以至于科技公司可能被迫重新设计或迁移其数据中心，以集成隔音和液冷系统。功能较弱的原生芯片能耗低、发热量少，可以解决这个问题。
Meta和谷歌开发的人工智能芯片是长期赌注。阮估计，这些芯片的开发大约需要一年半时间，而大规模应用可能还需要数月时间。在可预见的未来，整个人工智能世界仍将在很大程度上依赖英伟达（其次是英特尔，依赖程度相对较小）来满足其计算硬件需求。事实上，马克·扎克伯格最近宣布，Meta有望在今年年底前拥有35万块英伟达芯片（届时该公司将在芯片上投入约180亿美元）。但从外包算力转向自研芯片设计，可能会打破英伟达的垄断。
科莱洛表示：“这些自研芯片的威胁是英伟达估值达万亿美元。如果这些自研芯片显著减少了对英伟达的依赖，那么英伟达的股票可能会因此下跌。这一事态发展并不令人意外，但未来几年的执行情况是我们关注的关键估值问题。”
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