ChatGPT的出現(xiàn)，不但讓AI有了比較明確的商業(yè)化方向，也在快速改變服務(wù)器產(chǎn)業(yè)格局。

傳統(tǒng)基于x86架構(gòu)的CPU芯片，在服務(wù)器領(lǐng)域的統(tǒng)治地位，已岌岌可危。

美國證券半導(dǎo)體分析師在最近發(fā)布的一份報告中提到，由于ChatGPT對云計算以及IDC的AI算力需求激增，很可能導(dǎo)致商業(yè)模式選擇將資源轉(zhuǎn)向AI加速器芯片，比如NVIDIA（英偉達(dá)）的GPU（圖形處理單元）和Broadcom/Marvel的AI定制IC（用于AI推理）。

(資料圖)

因此，傳統(tǒng)x86架構(gòu)的、主要由Intel/AMD提供的服務(wù)器CPU，到2025年，可能不再是服務(wù)器的主要芯片。

同時，更重要的事情發(fā)生了：盡管英偉達(dá)的GPU產(chǎn)品如今在支撐ChatGPT的算力需求時，風(fēng)頭無倆，但挑戰(zhàn)者（或稱分羹者）卻已出現(xiàn)。

正所謂：螳螂捕蟬，黃雀在后。這只黃雀，是何方神圣？

英偉達(dá)：超越x86架構(gòu)芯片

Vivek Arya，這位半導(dǎo)體分析師在報告中認(rèn)為，基于傳統(tǒng)x86架構(gòu)的服務(wù)器CPU芯片商，比如Intel或AMD，正在遇到NVIDIA這個AI領(lǐng)域領(lǐng)頭羊公司的強(qiáng)力挑戰(zhàn)。

GPU是英偉達(dá)的主要產(chǎn)品，其營收占總收入的80%+。GPU通常作為插入PC主板的卡出現(xiàn)，也有些SoC芯片設(shè)計商，將GPU作為SoC芯片的一個模塊，整合在系統(tǒng)級芯片中成為一個整體（比如高通驍龍8Gen 2）。

英偉達(dá)的GPU芯片，主要作用是為AMD或英特爾等公司制造的中央處理器（CPU）增加計算能力。

Vivek Arya在報告中估計，2023年至2025年，AI加速器芯片的銷售額將超過400億美元（相比2022年復(fù)合年均增長率達(dá)37%）。于此對應(yīng)，x86 CPU復(fù)合年均增長率僅3%，銷售規(guī)模也僅為260億美元。

在ChatGPT出現(xiàn)前，英偉達(dá)GPU主要在計算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域稱王。在PC游戲玩家群體中，英偉達(dá)是神一樣的存在。

英偉達(dá)在GPU領(lǐng)域的主導(dǎo)地位，并非始于今日。1999年，英偉達(dá)通過GeForce 256進(jìn)入圖形處理市場。20多年后的2022年，游戲業(yè)務(wù)帶給英偉達(dá)超過90億美元的營收。

2022年12月，OpenAI發(fā)布ChatGPT。由于ChatGPT對算力的極度渴求，相當(dāng)于給算力爆棚的英偉達(dá)安裝了一組營收動力引擎。算力構(gòu)成了AI商業(yè)繁榮的基礎(chǔ)。Vivek Arya說，“使用英偉達(dá)的GPU，去增加更多的計算能力非常容易。現(xiàn)在，計算能力相當(dāng)于硅谷的貨幣。”

作為支撐ChatGPT背后大型語言模型（LLM）底層動力引擎，英偉達(dá)由于在AI方面的敏銳洞察力、早期投資和堅定不移的堅持投入，因而獲得了頂級回報。

3月20日-23日，在英偉達(dá)舉行的年度GTC開發(fā)者大會上，AI成為主要與會者討論的主要焦點。英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛在被問及“提前20年布局AI，到底是運氣還是有先見之明”時，黃仁勛回答了這么一句：“我們只是相信總有一天會發(fā)生新的事情，其余的一切都需要一些偶然性”。

如今AI芯片組云市場主要分為三個部分：公共云由云服務(wù)提供商托管：AWS、微軟、谷歌、阿里巴巴、百度和騰訊等；其次是企業(yè)數(shù)據(jù)中心，性質(zhì)是私有云和混合云，即結(jié)合公共云和私有云（VMware、Rackspace、NetApp、HPE和DELL）的產(chǎn)品。

除了公共云、私有云和混合云，ABI Research首席分析師蘇連杰認(rèn)為，還有電信云，即電信公司為其核心網(wǎng)絡(luò)、IT和邊緣計算工作負(fù)載部署的云基礎(chǔ)設(shè)施。

英偉達(dá)的GPU在云端訓(xùn)練方面的主導(dǎo)地位無可撼動。但與此同時，從2020年起，ASIC（專用定制芯片）在AI推理領(lǐng)域也出現(xiàn)強(qiáng)勁增長。

蘇連杰說，一些云服務(wù)提供商（CSP）認(rèn)為，推理工作量的規(guī)模并不小于訓(xùn)練工作量。ASIC是AI加速器芯片中用于推理的部分，另一部分即用于訓(xùn)練的GPU。

事實上，即使是在2022年12月OpenAI發(fā)布的ChatGPT 3.5版本中，也確實出現(xiàn)了ChatGPT能根據(jù)用戶“投喂”問題素材的上下文，做出合乎人類邏輯的精確推理。ChatGPT 4.0版本，推理能力更強(qiáng)。

挑戰(zhàn)者谷歌的TPU技術(shù)特征

如果看AI定制芯片具備的推理能力，實際上可以發(fā)現(xiàn)，英偉達(dá)并非缺乏潛在挑戰(zhàn)者。

從技術(shù)上看，谷歌的TPU（張量處理單元）能同時處理“云上”訓(xùn)練和推理，而非英偉達(dá)GPU大部分被用于訓(xùn)練，而ASIC又主要用于推理。因此，谷歌的TPU被視為?CPU?和?GPU?技術(shù)的有力挑戰(zhàn)者。

蘇連杰認(rèn)為，谷歌在TPU方面的展示的AI技術(shù)能力，正為云服務(wù)提供商開發(fā)屬于自己的AI加速器ASIC提供了方向和技術(shù)路徑。華為、AWS（亞馬遜）和百度已經(jīng)這樣做了。

就像英偉達(dá)很早就布局AI算力那樣，谷歌做TPU同樣很早。

2006年，谷歌考慮為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建專用集成電路（即ASIC），到2013年，谷歌意識到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NPU）快速增長的計算需求，對ASIC的需求量很可能會翻番。2015年，谷歌將TPU部署到服務(wù)器中，并快速迭代。

谷歌TPU如今已迭代到V4.0版。據(jù)谷歌4月6日披露，得益于互連技術(shù)和領(lǐng)域特定加速器（DSA）方面的關(guān)鍵創(chuàng)新，谷歌云TPU v4在擴(kuò)展ML（機(jī)器學(xué)習(xí)：Machine Learning）系統(tǒng)性能方面比其前代版本有了近10倍的飛躍。

TPU v4是谷歌于2021年推出的、專門用于執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的AI芯片，是谷歌第5代特殊領(lǐng)域加速器（DSA：Domain Specific Accelerator）及第3代用于ML模型的超級計算機(jī)平臺。

與英偉達(dá)的當(dāng)紅辣子雞A100相比，TPU v4速度快1.2-1.7倍，功耗低1.3-1.9倍。

基于這款芯片，谷歌研發(fā)了一臺擁有4096顆TPU?V4的超級計算機(jī)。這也是第一個部署可配置OCS（光電路開關(guān)）的超級計算機(jī)平臺。

OCS可動態(tài)配置互聯(lián)拓?fù)洌蕴嵘龜U(kuò)展性、可用性、利用率、模塊化、安全、性能及用電效率。和Infiniband相比，OCS及其底層光纖組件，系統(tǒng)成本不到5%；OCS和底層光學(xué)組件更便宜、功耗更低且速度更快，無需光到電到光的轉(zhuǎn)換或耗電的網(wǎng)絡(luò)分組交換機(jī)，從而節(jié)省了電力。TPU v4芯片用電率僅200w，二氧化碳排放比一般本地部署的數(shù)據(jù)中心減少20倍，是執(zhí)行大型語言模型的理想平臺。

TPU v4超級計算機(jī)的每顆TPU v4包含SparseCores，這是一種更接近高帶寬內(nèi)存的中間芯片或資料流處理器，許多AI運算都發(fā)生在該芯片中，可使深度學(xué)習(xí)模型嵌入（Embeddings）執(zhí)行速度提升5-7倍，裸晶（die）面積僅5%。

借由Sparsecores，搭載TPU v4的系統(tǒng)可用于執(zhí)行搜索、廣告、YouTube和Google Play的AI內(nèi)容推薦。

更令英偉達(dá)感到有威脅的是，谷歌宣布，提供AI文本生成圖片服務(wù)的AI創(chuàng)業(yè)公司Midjourney已利用Google Cloud TPUv4來訓(xùn)練其第4版模型。

就像英偉達(dá)的GPU在AI大模型做集群訓(xùn)練時，注重生態(tài)體系構(gòu)建一樣，谷歌也算法-芯片協(xié)同方面做巨額投入。

如今，半導(dǎo)體硬件的技術(shù)迭代已接近摩爾定律的極限，未來AI芯片性能要百尺竿頭更進(jìn)一步，就硬件層面的提升空間越來越小。算法和芯片的協(xié)同設(shè)計將取而代之，成為行業(yè)主流；搭建軟硬件生態(tài)體系和推動行業(yè)共建，將在未來成為半導(dǎo)體技術(shù)和應(yīng)用的主要方向。

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