特斯拉购买英伟达AI芯片超过5亿美元!马斯克:每年需投数十亿美元才能保持竞争力【附全球AI芯片行业竞争分析】

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(图片来源:摄图网)

AI芯片是专门设计用于人工智能应用的芯片,它具有高度并行的计算能力和优化的算法,能够更高效地完成大规模的数据处理和复杂的模型训练。这些芯片对于构建和训练大型语言模型等复杂的人工智能系统至关重要,因为它们能够加速计算速度和提高性能,使得AI应用能够更快速、更准确地处理各种任务和数据。随着人工智能大模型的爆发,全球科技巨头们在AI领域展开了一场激烈的竞争。

特斯拉CEO伊隆·马斯克将当前的AI竞赛比作一场高风险的扑克游戏,他表示企业每年需要在AI硬件上花费数十亿美元才能保持竞争力。

马斯克透露,特斯拉今年将在英伟达AI芯片上花费超过5亿美元,在社交平台上,马斯克发帖称:“5亿美元显然不是一笔小数目,但也只相当于大约10000块英伟达的H100 AI芯片。” 他还表示,特斯拉今年将在英伟达硬件上投入更多资金,因为要想在AI领域具有竞争力,每年至少要投入数十亿美元。

目前,全球最大的科技公司正在竞相购买英伟达H100 GPU。这款芯片对于构建和训练如ChatGPT等聊天机器人的大型语言模型至关重要。Meta的首席执行官马克·扎克伯格表示,到2024年底,公司拥有的基础设施将包括35万张来自英伟达的H100显卡。

AI芯片行业是一个充满激烈竞争和高投入的领域。随着人工智能技术的迅速发展,各大科技巨头和创新公司都在竞相研发和推出高性能的AI芯片,以满足日益增长的人工智能需求。这些芯片不仅在智能手机、自动驾驶汽车、智能家居等消费品领域得到应用,还在数据中心、云计算和物联网等领域发挥着重要作用。同时,巨额的研发投资和市场竞争也推动着AI芯片行业的快速发展和创新。

——主要经济体加快人工智能战略布局

人工智能作为引领未来的战略性技术,目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。自2013年以来,20多个国家和地区,包括美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、法国、韩国、印度、丹麦、芬兰、新西兰、俄罗斯、加拿大、新加坡、阿联酋、意大利、瑞典、荷兰、越南和西班牙,纷纷发布了涉及人工智能的战略、规划或重大计划。越来越多的国家加入到了人工智能的发展队伍中,他们从政策、资本、技术人才培养和应用基础设施建设等方面为本国人工智能的发展提供支持。

图表1:2013-2020年全球主要经济体人工智能战略发布情况

——国内外企业差距大 英伟达领跑全行业

在应用领域分类方面,英伟达在全球云端训练芯片市场上独领风骚,TPU难以撼动英伟达GPU的垄断地位。目前,英伟达的GPU+CUDA计算平台是最成熟的AI训练解决方案。此外,还有第三方异构计算平台OpenCL+AMD GPU以及云计算服务商自研加速芯片这两种方案,全球各芯片厂商都推出了针对云端训练的人工智能芯片。

相比之下,在全球云端推断芯片市场,竞争局势百花齐放,各家都有自己的特色。与训练芯片相比,推断芯片考虑的因素更为综合:包括单位功耗算力、时延、成本等。尽管最初推断也采用GPU进行加速,但由于应用场景的特殊性,根据具体的神经网络算法优化,FPGA/ASIC的性能可能更加突出。

除了传统芯片巨头Nvidia、Google、Xilinx、Altera(Intel)之外,Wave Computing、Groq等初创公司也加入了竞争。在中国,寒武纪和比特大陆也积极布局云端芯片业务。

图表7:全球主要AI芯片类型及企业

清华大学计算机科学与技术系教授、中国工程院院士郑纬民指出,人工智能正在推动新一轮产业变革,通专结合的多样化算力已成为数字经济发展的“基石中国在算力规模上排名全球第二且增速排名第一。目前,我国的HPC、AI和数据中心三大算力系统发展已经取得了一定的成效,但将领先的算力高效转化为解决科学与工程难题的能力仍然面临挑战。他认为,未来更重要的是应用,即基于大模型研发行业细分领域的垂直模型,加强AI算力芯片设计、软硬件生态建设与产业化应用,通过完善开放的产业生态,推动各行各业数字化转型,从而真正促进数字经济和大模型产业的健康发展。

电子科技大学教授沈复民认为,要跟上科技发展的大浪潮,就必须利用最先进的人工智能技术。以人工智能为第四次科技革命核心时代已经来临,应该把人工智能作为新的产业、新的生产力。

前瞻经济学人APP资讯组

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人工智能芯片(AI芯片)行业发展前景预测与投资战略规划分析报告

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