为什么全球科技巨头自研人工智能芯片？

　　人工智能芯片是人工智能发展的关键核心技术。从AlphaGo的人机对战,到无人驾驶汽车的上路,再到AIGC的来临......无形之中,人工智能正以前所未有的发展速度渗透我们的日常生活。而作为人工智能的关键核心技术,人工智能芯片也向来备受关注。近几年,谷歌、苹果、微软、亚马逊、英伟达、英特尔、Meta等科技巨头都自研各种人工智能芯片。

　　在这场人工智能芯片竞赛中,亚马逊似乎占据了先机,已拥有两款人工智能专用芯片——训练芯片Trainium和推理芯片Inferentia,谷歌则拥有第四代张量处理单元(TPU)。相比之下,微软等还在很大程度上依赖于英伟达和英特尔等芯片制造商的现成或定制硬件。英伟达目前在人工智能芯片市场占据主导地位,这一点毋庸置疑。

　　Meta公司日前披露其正在构建首款专门用于运行人工智能模型的定制芯片——MTIA(Meta Training and Inference Accelerator)芯片,使用名为RISC-V的开源芯片架构,预计于2025年问世。该公司称,它在2020年创建了第一代MTIA——MTIAv1,基于7纳米工艺。在其设计的基准测试中,MITA芯片在处理“低复杂性”和“中等复杂度”的人工智能模型时比GPU更高效。

　　微软日前发布了一系列芯片相关招聘信息,其中一则写道,“我们正在寻找一名首席设计工程师在充满活力的微软AISoC(人工智能芯片及解决方案)团队中工作。”据称,该团队正在研究“能够以极其高效的方式执行复杂和高性能功能的尖端人工智能设计”。

　　当下,英伟达还是当之无愧的“人工智能算力王者”,A100、H100系列芯片占据金字塔顶尖位置,是ChatGPT这样的大型语言模型背后的动力来源。然而,不管是为了降低成本,还是减少对英伟达的依赖、提高议价能力,科技巨头们也都纷纷下场自研人工智能芯片。

　　人工智能大模型对算力需求高,英伟达充分受益科技巨头人工智能竞赛。随着ChatGPT全球爆火,掀起全球(主要是美国)科技巨头人工智能竞赛,人工智能产业对高性能计算能力需求将不断增长;尤其目前人工智能模型训练所需算力增长速度,已超越芯片摩尔定律。在此背景下,以高性能GPU为代表的算力资源,稀缺性更加突出,英伟达作为全球首屈一指的GPU提供商,将在这场竞争中持续受益。

　　在人工智能时代来临之际,全球科技巨头纷纷布局自研人工智能芯片,它们都想争夺这一轮科技革命的制高点。国际知名学者周海中教授曾经说过:“随着科技进步,人工智能时代即将到来;届时,人工智能技术将广泛应用到各学科领域,会产生意想不到的效果。”相信未来人工智能芯片还会取得更大的效果。

　　文/吴丽娜(作者系日本东京大学博士后)