據(jù)外媒theinformation報(bào)道，在他們向人工智能硬件開(kāi)發(fā)商Tenstorrent的首席客戶官David Bennett詢(xún)問(wèn)像他這樣的AI初創(chuàng)公司的未來(lái)時(shí)，他直言不諱：大多數(shù)都會(huì)倒閉。（原文：When I asked David Bennett, the chief customer officer of AI hardware developer Tenstorrent, about the future of startups like his, he was blunt: Most will go out of business.）

為此他指出，為了生存，建議初創(chuàng)公司保持靈活性，避免將自己限制在任何狹窄的用例中。Bennett 指的并不是某個(gè)利基市場(chǎng)，而是一個(gè)由數(shù)十家公司組成的廣泛群體，從SiMa.ai到Cerebras，這些公司總共籌集了數(shù)十億美元的風(fēng)險(xiǎn)投資，以對(duì)抗市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者Nvidia。

可以肯定的是，這位主管知道他在說(shuō)什么。此前，他曾在芯片制造商AMD從事銷(xiāo)售工作十多年。他目前的雇主 Tenstorrent 由AMD首席執(zhí)行官吉姆·凱勒 ( Jim Keller)領(lǐng)導(dǎo)，這位硬件傳奇人物開(kāi)發(fā)了為iPhone 4 和 iPad 2 提供動(dòng)力的蘋(píng)果A4 和 A5 處理器，并在 2016 年至 2018 年期間負(fù)責(zé)監(jiān)督特斯拉的Autopilot 硬件項(xiàng)目。

從過(guò)去多年的發(fā)展看來(lái)，這也的確是擺在每個(gè)AI初創(chuàng)企業(yè)頭上的“達(dá)摩克里斯之劍”。

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AI芯片，英偉達(dá)把持的市場(chǎng)

自去年 11 月ChatGPT上市以來(lái)，人們對(duì)這一領(lǐng)域的興趣達(dá)到了瘋狂的程度，震動(dòng)范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了科技行業(yè)。但如果沒(méi)有強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)硬件，特別是來(lái)自加利福尼亞州英偉達(dá)的計(jì)算機(jī)芯片，這一切都是不可能實(shí)現(xiàn)的。

Nvidia 最初以制造處理圖形（尤其是電腦游戲）的計(jì)算機(jī)芯片而聞名，如今它的硬件支撐著大多數(shù)人工智能應(yīng)用。

Gartner 半導(dǎo)體行業(yè)分析師艾倫·普里斯特利 (Alan Priestley) 表示：“它是推動(dòng)人工智能這一新事物的領(lǐng)先技術(shù)參與者。”TechInsights分析師丹·哈奇森 (Dan Hutcheson) 補(bǔ)充道：“英偉達(dá)之于人工智能幾乎就像英特爾之于個(gè)人電腦一樣。”

ChatGPT 使用 10,000 個(gè) Nvidia 圖形處理單元 (GPU) 進(jìn)行訓(xùn)練，這些 GPU 聚集在 Microsoft 的超級(jí)計(jì)算機(jī)中。

Nvidia 加速計(jì)算總經(jīng)理兼副總裁伊恩·巴克 (Ian Buck) 表示：“它是眾多超級(jí)計(jì)算機(jī)之一，有些是公開(kāi)的，有些則不是，這些超級(jí)計(jì)算機(jī)是使用 Nvidia GPU 構(gòu)建的，適用于各種科學(xué)和人工智能用例。”

CB Insights最近的一份報(bào)告指出，Nvidia 占據(jù)了機(jī)器學(xué)習(xí) GPU 市場(chǎng)約 95% 的份額。

它的人工智能芯片也在為數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的系統(tǒng)中銷(xiāo)售，每個(gè)芯片的價(jià)格約為 10,000 美元（8,000 英鎊），但其最新、最強(qiáng)大的版本售價(jià)要高得多。

那么英偉達(dá)是如何成為人工智能革命的核心參與者的呢？簡(jiǎn)而言之，這是對(duì)自己技術(shù)的大膽押注，加上一些好的時(shí)機(jī)。

現(xiàn)任 Nvidia 首席執(zhí)行官的黃仁勛 (Jensen Huang) 是 1993 年的創(chuàng)始人之一。當(dāng)時(shí)，Nvidia 專(zhuān)注于為游戲和其他應(yīng)用提供更好的圖形性能。

1999 年，它開(kāi)發(fā)了 GPU 來(lái)增強(qiáng)計(jì)算機(jī)的圖像顯示。GPU 擅長(zhǎng)同時(shí)處理許多小任務(wù)（例如處理屏幕上的數(shù)百萬(wàn)像素），這一過(guò)程稱(chēng)為并行處理。

2006 年，斯坦福大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn) GPU 還有另一個(gè)用途——它們可以加速數(shù)學(xué)運(yùn)算，這是常規(guī)處理芯片無(wú)法做到的。正是在那一刻，黃先生做出了對(duì)我們所知的人工智能發(fā)展至關(guān)重要的決定。

他投入了 Nvidia 的資源來(lái)創(chuàng)建一種使 GPU 可編程的工具，從而開(kāi)放其并行處理能力以用于圖形之外的用途。該工具已添加到英偉達(dá)的計(jì)算機(jī)芯片中。對(duì)于電腦游戲玩家來(lái)說(shuō)，這是他們不需要的功能，甚至可能沒(méi)有意識(shí)到，但對(duì)于研究人員來(lái)說(shuō)，這是在消費(fèi)類(lèi)硬件上進(jìn)行高性能計(jì)算的一種新方法。

正是這種能力幫助激發(fā)了現(xiàn)代人工智能的早期突破。

2012 年，Alexnet亮相——一種可以對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)的人工智能。Alexnet 僅使用兩個(gè) Nvidia 可編程 GPU 進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過(guò)程只需要幾天的時(shí)間，而對(duì)于更多數(shù)量的常規(guī)處理芯片來(lái)說(shuō)，訓(xùn)練過(guò)程可能需要幾個(gè)月的時(shí)間。

GPU 可以大幅加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的發(fā)現(xiàn)開(kāi)始在計(jì)算機(jī)科學(xué)家中傳播，他們開(kāi)始購(gòu)買(mǎi) GPU 來(lái)運(yùn)行這種新型工作負(fù)載。

“人工智能找到了我們，”Buck先生說(shuō)。

英偉達(dá)通過(guò)投資開(kāi)發(fā)更適合人工智能的新型 GPU 以及更多軟件來(lái)增強(qiáng)其優(yōu)勢(shì)，以方便使用該技術(shù)。十年后，耗資數(shù)十億美元，ChatGPT 出現(xiàn)了——一種可以對(duì)問(wèn)題給出奇怪的人類(lèi)回答的人工智能。

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英偉達(dá)的挑戰(zhàn)者們

然而，盡管英偉達(dá)的主導(dǎo)地位目前看起來(lái)已經(jīng)確定，但長(zhǎng)期來(lái)看卻很難預(yù)測(cè)。TIRIAS Research 的另一位行業(yè)分析師凱文·克雷威爾 (Kevin Krewell) 表示：“英偉達(dá)是一個(gè)背負(fù)著每個(gè)人都想擊敗的目標(biāo)的公司。”

其他大型半導(dǎo)體公司提供了一些競(jìng)爭(zhēng)。AMD 和英特爾都以制造中央處理器（CPU）而聞名，但他們也為人工智能應(yīng)用制造專(zhuān)用 GPU（英特爾最近才加入競(jìng)爭(zhēng)）。

谷歌擁有張量處理單元（TPU），不僅用于搜索結(jié)果，還用于某些機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，而亞馬遜則擁有用于訓(xùn)練人工智能模型的定制芯片。

據(jù)報(bào)道，微軟也在開(kāi)發(fā)人工智能芯片，Meta也有自己的人工智能芯片項(xiàng)目。

此外，數(shù)十年來(lái)首次出現(xiàn)了計(jì)算機(jī)芯片初創(chuàng)企業(yè)，包括 Cerebras、SambaNova Systems 和 Habana（被英特爾收購(gòu)）。他們致力于從零開(kāi)始，為 AI 打造更好的 GPU 替代品。

總部位于英國(guó)的 Graphcore 生產(chǎn)通用人工智能芯片，稱(chēng)為智能處理單元 (IPU)，據(jù)稱(chēng)該芯片具有更強(qiáng)的計(jì)算能力，并且比 GPU 更便宜。Graphcore 成立于 2016 年，已獲得近 7 億美元（5.6 億英鎊）的融資。

其客戶包括美國(guó)能源部的四個(gè)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室，并且一直在敦促英國(guó)政府在新的超級(jí)計(jì)算機(jī)項(xiàng)目中使用其芯片。

該公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Nigel Toon 表示：“[Graphcore] 已經(jīng)構(gòu)建了一款處理器來(lái)處理當(dāng)今存在的人工智能，并將隨著時(shí)間的推移而發(fā)展。”他承認(rèn)與英偉達(dá)這樣的巨頭抗衡具有挑戰(zhàn)性。雖然 Graphcore 也有軟件來(lái)支持其技術(shù)，但當(dāng)世界已經(jīng)構(gòu)建了在 Nvidia GPU 上運(yùn)行的人工智能產(chǎn)品時(shí)，很難安排轉(zhuǎn)換。

Toon 先生希望，隨著時(shí)間的推移，隨著人工智能從尖端實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)向商業(yè)部署，具有成本效益的計(jì)算將開(kāi)始變得更加重要。

回到英偉達(dá)，伊恩·巴克 (Ian Buck) 并不太擔(dān)心競(jìng)爭(zhēng)。

“現(xiàn)在每個(gè)人都需要人工智能，”他說(shuō)。“由其他人決定他們將在哪里做出貢獻(xiàn)。”