最佳 AI 芯片公司：不要小看這些 NVIDIA 競爭對手

集成電路的發(fā)展、芯片的升級換代一直是依靠工藝、架構和應用三方面來拉動的。隨著摩爾定律接近極限，工藝改進已經難以降低成本，人工智能的密集計算型需求已成為當前芯片技術的主要驅動力之一。通用處理器的架構無法適應人工智能算法的高需求，各種新的架構已然成為當前處理器芯片性能提升的關鍵手段。

處理器芯片面向人工智能硬件優(yōu)化升級，目前有兩種發(fā)展路徑：一種是延續(xù)傳統(tǒng)計算架構，主要以三種類型的芯片為代表，即 GPU、FPGA、ASIC，但 CPU 依舊發(fā)揮著不可替代的作用；另一種是顛覆經典的馮諾依曼計算架構，采用神經擬態(tài)工程，利用電子技術模擬已經被證明的生物腦的運作規(guī)則，從而構建神經擬態(tài)芯片。為滿足不同場景的應用需求，AI 芯片的發(fā)展逐漸呈現(xiàn)出專用化、多樣化的特點。

如今 AI 芯片公司不斷發(fā)展，其中英偉達（Nvidia）占據(jù)市場主導地位。不過，英偉達的幾家競爭對手最近在 AI 芯片市場上也取得了長足進步。

隨著生成式人工智能的興起和深度學習模型的日益復雜，對人工智能芯片的需求不斷增加，這刺激了芯片制造商之間的競爭，以開發(fā)更快、更高效、更專業(yè)的人工智能工作負載硬件。

一起探索一下這些關鍵人物及其對該領域的貢獻。

英偉達競爭對手有哪些？

最佳 AI 芯片公司的市場在不斷發(fā)展，正如在 2024 年中國臺灣國際電腦展上看到的那樣，英偉達等老牌公司面臨著來自 AMD、英特爾、公共云提供商和創(chuàng)新型初創(chuàng)公司日益激烈的競爭。

隨著生成式人工智能的進步以及人工智能模型的日益復雜，對人工智能硬件的需求不斷增長，從而加劇了這種競爭。

但是已經存在的競爭對手又如何呢？事實上，英偉達的競爭對手名單已經相當擁擠了！

• AMD

• Intel

• Google (Alphabet)

• Amazon (AWS)

• SambaNova Systems

• Cerebras Systems

• Groq

AMD：強勁競爭對手

超微半導體公司 (AMD) 已迅速成為 AI 芯片市場的有力競爭者。他們的 MI325 芯片于 2024 年 6 月亮相，在 AI 訓練工作負載方面獲得了顯著的吸引力。初創(chuàng)公司、研究機構，甚至像微軟這樣的科技巨頭都已轉向 AMD 的硬件，以替代英偉達通常有限的供應。與 Hugging Face 等公司的合作進一步鞏固了 AMD 在 AI 生態(tài)系統(tǒng)中的地位。

英特爾：老牌企業(yè)崛起

作為 CPU 市場的巨頭，英特爾正在利用其專業(yè)知識進軍 AI 芯片領域。他們的 Gaudi3 AI 加速器處理器和 Lunar Lake 處理器于 2024 年 4 月發(fā)布，前景看好，盡管基準測試仍然有限。英特爾對芯片設計和制造的深刻理解，加上其豐富的資源，使其成為 AI 芯片競賽中值得關注的公司。

谷歌（Alphabet）：推動人工智能創(chuàng)新

谷歌的張量處理單元 (TPU) 改變了人工智能領域，為 Gemini 等谷歌的許多人工智能驅動服務提供支持。借助最新的 TPU Trillium，谷歌繼續(xù)在人工智能芯片開發(fā)方面進行創(chuàng)新，為基于云和邊緣的人工智能應用提供強大而高效的解決方案。

亞馬遜 (AWS)：云計算巨頭的人工智能野心

領先的云提供商亞馬遜網絡服務 (AWS) 也憑借其 Trainium 和 Inferentia 芯片進入了 AI 芯片市場。Trainium 專為訓練大規(guī)模 AI 模型而設計，而 Inferentia 則針對高性能推理進行了優(yōu)化。AWS 進軍 AI 芯片領域凸顯了專用硬件對于基于云的 AI 工作負載日益增長的重要性。

SambaNova Systems：重新定義人工智能計算

SambaNova Systems 是一家初創(chuàng)公司，其 SN40L 芯片和獨特的「AI 平臺即服務」模式引起了轟動。這種方法使其強大的 AI 系統(tǒng)更容易被企業(yè)和研究人員使用，從而促進了尖端 AI 技術的更廣泛采用。

Cerebras Systems：突破 AI 芯片設計的極限

Cerebras Systems 是另一家憑借其龐大的 WSE-3 芯片引起轟動的初創(chuàng)公司，該芯片擁有令人印象深刻的內核和晶體管數(shù)量。該芯片特別適合基因組學和藥物研發(fā)等要求苛刻的 AI 工作負載，為 AI 在科學研究中開辟了新的可能性。

Groq：簡化 AI 推理

Groq 由前 Google 員工創(chuàng)立，開發(fā)了一種名為 LPU（語言處理單元）的獨特架構，旨在簡化和加速 AI 推理任務。他們專注于 LLM（大型語言模型）推理，并且 Llama-2 70B 的基準測試成績令人印象深刻，這表明他們致力于突破 AI 性能的極限。

隨著各公司繼續(xù)在研發(fā)上投入，我們可以期待在不久的將來看到更強大、更高效、更專業(yè)的 AI 芯片進入市場。這種良性競爭不僅會為企業(yè)和研究人員提供更廣泛的選擇，從而讓他們受益，還會推動該領域的創(chuàng)新，最終帶來更強大、更易獲得的 AI 解決方案。