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AI芯片的一百种死法(3)

2024-02-26 07:49:05 A+A-

当年，以Graphcore为首的挑战者们，各怀绝学，来势汹汹，颇有一种八大门派围攻光明顶的既视感。然而，如今多已散作鸟兽状。

去年3月，芯片公司Mythic一度因资金耗尽而濒临倒闭，快要淹死之际，才好不容易等到了救命缰绳，拿到了1300万美元融资。

另一家芯片公司Blaize也出现了类似的困境，最后靠着中东土豪的投资，才活了下来。

剩下的公司中，Habana可能是唯一活得不错的——它被英特尔以20亿收购，保留了独立运营的权利。

AI芯片的一百种死法

从Graphcore到Mythic，这些芯片公司的技术路线各不相同；然而，它们失败的原因，却出奇一致。事实上，今天大火的Groq，同样也极有可能倒在同一个地方：

芯片卖不出去。

真正的护城河

英伟达的GPU固然厉害，但它卖芯片的套路，才是真正的护城河。

每年，英伟达都会投入相当一部分的研发经费，围绕GPU搭建系统性能力。当然，这是高情商的说法，低情商的说法是开发一起“捆绑销售”的产品——这才是英伟达最坚实的城墙。目前，英伟达的城墙共有3层：

第一层城墙，是CUDA的编程生态。

众所周知，GPU最初的使用场景是游戏与视频图像渲染。早期，一些华尔街精英偶尔利用GPU的并行计算能力来跑交易，但由于需要重新编写大量代码，因此并未广泛传播开来。

黄仁勋坚信GPU能用于更多领域，因此在2006年推出了降低编程门槛的软件架构CUDA，和自家GPU捆绑推出。

后来，苹果和AMD都推出了类似平台，但此时CUDA生态早已构建，在“用得人越多，CUDA越好用，新开发者越倾向于选择CUDA”的良性循环中稳定前进。

如今，CUDA可以让英伟达GPU的使用成本大幅降低。

一位私有云CEO曾在接受采访时说过，理论上AMD卡也不是不能用，但要把这些卡调试到正常运转，需要多耗费两个月[6]——找谁下单，答案不言而喻。

AI芯片的一百种死法

2017年，英伟达甚至向AI研究员赠送了V100芯片

第二层城墙，是NV-Link的高速传输。

一个数据中心，不可能只使用一块AI芯片。然而，如果将2块AI芯片连在一起，那么实际算力必然会小于2，因为数据传输的速度慢于芯片算力，且过程中还存在损耗。

显然，在GPU数量迅速膨胀的数据中心内，解决数据传输问题其关键。

2016年，英伟达为IBM服务器提供GPU时，首次用上了自研的NVLink技术，带宽高达80G/s，通信速度提高了5倍，性能提升了14%，好评不断。此后几年，英伟达一边迭代NVLink技术，一边规定该技术必须绑定自家芯片使用。

套路虽然简单直白，但就是有效。

而第三层城墙，则是英伟达的“铁杆好兄弟联盟”。

过去一年，英伟达是全球最主要的人工智能投资人之一，活跃程度甚至超过了a16z和红杉等顶级投资机构。

据外媒统计，英伟达去年至少有35笔人工智能投资，包括：由前DeepMind联合创始人创办的Inflection AI，欧洲人工智能独角兽Mistral，世界最大的开源模型社区Hugging Face等等[7]。

AI芯片的一百种死法

Inflection AI创始人苏莱曼

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