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Sam Altman的七万亿造芯计划真的靠谱吗?

2024-02-26 09:26:50来源:TechWeb 文 / 新喀鸦 关键词:造芯自研芯片英伟达阅读量:25140

导读:AI技术的发展需要强大的算力平台,而强大的算力平台又离不开芯片。因此相关芯片的供应商自然会从中收益。
  推出突破性的AI产品ChatGPT之后,OpenAI的CEO山姆•奥特曼(Sam Altman)又欲筹集5至7万亿美元,重塑全球半导体产业格局。据了解,这项计划不仅仅是为了建设更多的芯片工厂,而是关乎于增强全球芯片、能源和数据中心的基础设施和供应链。OpenAI表示已经就此进行了积极的讨论,并表示这对人工智能及相关行业至关重要。那么Sam Altman的七万亿美元造芯计划真的靠谱吗?
 
  七万亿美元能干啥?
 
  首先从七万亿美元这个金额上看,乍一看似乎很离谱。实际上就是挺离谱的,因为它超过了目前世界上前几大芯片公司的总市值。例如:
 
  英伟达目前市值约16665.58亿美元;
 
  台积电目前市值约6500.63亿美元;
 
  博通目前市值约5746.19亿美元;
 
  阿斯麦目前市值约3573.1亿美元;
 
  超威半导体(AMD)目前市值约2654.58亿美元;
 
  英特尔目前市值约1837.91亿美元;
 
  高通目前市值约1696.43亿美元;
 
  德州仪器目前市值约1491.96亿美元;
 
  ARM目前市值约1268.54亿美元;
 
  亚德诺目前市值约960.6亿美元;
 
  美光科技目前市值约899.58亿美元;
 
  恩智浦(NXP)目前市值约606.57亿美元;
 
  迈威尔科技(Marvell)目前市值约566.42亿美元;
 
  微芯科技(Microchip)目前市值约451.12亿美元;
 
  泰科电子目前市值约434.6亿美元;
 
  意法半导体目前市值约402.82亿美元;
 
  芯源系统目前市值约342.88亿美元;
 
  安森美半导体目前市值约331.69亿美元;
 
  GlobalFoundries(格罗方德)目前市值约295.35亿美元;
 
  日月光半导体目前市值约209.37亿美元
 
  AI火热的最大受益人——英伟达
 
  自OpenAI公司2022年11月30日发布ChatGPT 3.5以来,AI领域相关的投资一直很火热。以英伟达为例,2022年11月30日英伟达的市值大约为4163.06亿美元,而现在的市值约16665.58亿美元,大约是原来的4倍。英伟达市值的提升一方面可以归结为芯片市场的回暖,另一方面则是“AI红利”的影响。
 
  以同为Fabless芯片公司的高通作为对比,2022年11月30日高通的市值大约为1417.95亿美元,而现在的市值约1696.43亿美元,大约是原来的1.2倍。因此我们不难看出,芯片市场回暖对市值上升有促进作用,但不多。大头还是“AI红利”的影响。
 
  AI技术的发展需要强大的算力平台,而强大的算力平台又离不开芯片。因此相关芯片的供应商自然会从中收益。以 ChatGPT 和GPT-4为例,大语言模型离不开强大的算力平台,而构建强大的算力平台离不开计算、通信和基础设施。因此,由NVIDIA GPU、NVIDIA InfiniBand网络和NVIDIA BlueField-3 DPU组成的NVIDIA计算和网络解决方案成为了构建超大算力平台的支柱。
 
  对于英伟达的GPU产品相信大家已经比较了解,在此不过多阐述。
 
  InfiniBand技术一直是大规模复杂分布式科学计算部署应用的驱动力。它已成为AI工厂网络的事实标准。凭借超低延迟,InfiniBand已成为加速当今主流高性能计算(HPC)和AI应用的关键。
 
  InfiniBand的网络计算是将基于硬件的计算引擎集成到网络中,利用NVIDIA Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol(SHARP)(一种网络内聚合机制)。SHARP支持多个并发集合操作,可将数据带宽翻倍,以增强集群性能,卸载大量复杂的计算到网络上来。
 
  InfiniBand自适应路由能够以最佳方式分散流量,从而缓解拥塞并提高资源利用率。在子网管理器的管理下,InfiniBand会根据网络条件选择无拥塞的路由,从而在不影响数据包到达顺序的情况下最大限度地提高效率。
 
  InfiniBand拥塞控制架构可确保确定性带宽和延迟。它使用三个阶段来管理拥塞,从而防止AI工作负载中遇到性能瓶颈。
 
  这些固有的优化使InfiniBand能够满足AI应用的需求,最终实现卓越的性能和效率。
 
  而NVIDIA BlueField-3 DPU是一款支持400Gb/s速度的基础设施计算平台,能够线速处理软件定义网络、存储和网络安全任务。BlueField-3将强大的计算能力、高速网络和广泛的可编程性集于一身,可为要求苛刻的工作负载提供软件定义的硬件加速解决方案。从加速AI到混合云和高性能计算,再到5G无线网络,BlueField-3重新定义了各种可能性。
 
  自研芯片或将成为未来趋势
 
  综上所述,英伟达可以为AI产业提供包括但不限于GPU的众多芯片产品。因此AI技术发展火热使得英伟达赚得盆满钵满。不过问题在于,英伟达凭借其技术先进性,各种芯片产品卖得太贵了。
 
  根据英伟达最新公布的2024财年第四季度(截至2024年1月28日)财报显示,英伟达第四季度毛利率达到了76%(GAAP),这远超一般芯片公司的水平。比如同为Fabless芯片公司的AMD 2023年第四季度毛利率为47%(GAAP)。
 
  对于英伟达芯片产品售价昂贵的问题,不少服务器厂商开始试图自研芯片。
 
  比如2023年11月,微软在年度IT专业人士和开发者大会Ignite上推出两款自研芯片——云端AI芯片微软 Azure Maia 100、服务器CPU 微软 Azure Cobalt 100。
 
  而就在最近有消息透露称,微软正在开发一款新的网卡,可以提高其Maia AI服务器芯片的性能,并有可能减少对芯片设计商英伟达的依赖。
 
  同样的思路其实也适用于OpenAI, OpenAI研发AI相关技术需要强大的算力平台。如果算力平台使用自研芯片搭建,显然能够大大降低相关成本。考虑到未来AI相关算力需求会出现几何式的增长,OpenAI投资AI芯片显然是值得的。另外OpenAI如果进军芯片领域,那么其估值也会暴涨,并且更加容易赢得投资。
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