AI芯片竞争日趋白热化，一场“算力大战”已经开始。全球科技巨头们竞相加入自研AI超算芯片竞赛，不仅是为了抢占AI发展先机，也是为了降低对英伟达等外部芯片厂商的依赖，节约采购芯片的支出。

人工智能（AI）技术和应用发展日新月异，越来越多企业加快了对AI的研发布局，以在人工智能时代抢占一席之地。相较于应用层面，对算力基础设施的投入显得更为迫切。

当地时间4月10日，Meta公司公布了自主研发芯片MTIA的最新版本。MTIA是Meta专门为AI训练和推理工作设计的定制芯片系列。与2023年5月发布的Meta第一代AI推理加速器相比，最新版本的芯片在性能上有显著提升，专为Meta旗下社交软件的排名和推荐系统而设计。而就在4月9日，谷歌宣布正在制造基于ARM架构的芯片Axion，专门用于数据中心的数据处理和运算。谷歌在其官网介绍，在应对信息检索、全球视频分发以及生成式AI等场景时，Axion能提供业界领先的性能和能效。此前，微软和亚马逊也都开始研发能够处理AI任务的定制芯片。

全球科技巨头们竞相加入自研AI超算芯片竞赛，不仅是为了抢占AI发展的先机，更有着现实的考虑。新一代AI发展所需的模型训练和推理场景，导致市场对大容量、超高速的芯片需求剧增，占据市场七成以上份额的英伟达AI芯片价格持续上涨，甚至翻了几倍，仍供不应求。在AI芯片越发紧俏的当下，科技巨头们自行研发芯片，可以降低对英伟达等外部芯片厂商的依赖，节约采购芯片的支出。此外，相较于通用型硬件，科技公司可以根据自己的AI模型定制个性化的硬件，通过减少不必要的功能以达到降本增效的目的。

根据市场研究机构Gartner最新预测，2024年，AI芯片市场规模将较上一年增长25.6%，达到671亿美元，预计到2027年，AI芯片市场规模将是2023年市场规模的2倍以上，达到1194亿美元。英特尔、AMD等芯片制造商也正在加速推出性能更好的AI芯片，与英伟达争抢市场份额。北京时间4月9日晚，英特尔在美国发布了新一代云端AI芯片Gaudi 3及第六代至强（Xeon）可扩展处理器，进一步拓展了其AI产品路线图。

AI芯片的竞争日趋白热化，一场“算力大战”已经开始。以庞大的算力为基础，还将诞生哪些创新应用，值得人们期待。

文/周明阳

图源/视觉中国

编辑/王涵


                                        
友情提示
本站部分转载文章，皆来自互联网，仅供参考及分享，并不用于任何商业用途；版权归原作者所有，如涉及作品内容、版权和其他问题，请与本网联系，我们将在第一时间删除内容！  
                                        
联系邮箱：1042463605@qq.com