微軟自研的AI芯片，除了更便宜，還有什么能動(dòng)搖英偉達(dá)霸主地位？

據(jù)外媒The Information報(bào)道，微軟公司正在研發(fā)代號(hào)為“Athena”（雅典娜）的AI芯片，為ChatGPT等AI聊天機(jī)器人提供技術(shù)支持。

消息人士稱(chēng)，微軟自2019年以來(lái)一直在推進(jìn)Athena芯片研發(fā)項(xiàng)目，項(xiàng)目由微軟CEO薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）牽頭，專(zhuān)為大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練和推理而設(shè)計(jì)。Athena目前正由一小群微軟和OpenAI員工進(jìn)行測(cè)試，初代芯片可能基于臺(tái)積電5nm工藝。

尚不清楚該芯片是能夠部分替代英偉達(dá)（NVIDIA）A100、H100等GPU的通用AI加速器，還是用以輔助提升GPU性能的AI芯片，有業(yè)內(nèi)分析師推測(cè)可能是前者。

研究公司SemiAnalysis分析師稱(chēng)，微軟每年在Athena研發(fā)投入可能在1億美元左右，如果順利，微軟將通過(guò)Athena將每顆芯片成本降低三分之一，從而為ChatGPT發(fā)展提供重要?jiǎng)恿Α?/span>

ChatGPT掀起AI新競(jìng)賽愈演愈烈，包括亞馬遜、谷歌在內(nèi)的其他大型科技公司都布局了AI芯片，現(xiàn)在，微軟也正試圖將算力這張“底牌”完全握在自己手里。


為ChatGPT提供動(dòng)力

每顆芯片成本或降1/3

這兩位知情人士說(shuō)，微軟最早可能在明年讓Athena在微軟和OpenAI內(nèi)部廣泛使用。

然而，據(jù)其中一位知情人士透露，微軟仍在討論是否將這些芯片提供給其Azure云計(jì)算服務(wù)的客戶(hù)。他們說(shuō)，這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)客戶(hù)不需要訓(xùn)練自己的模型，用不到這類(lèi)芯片。

如果微軟決定向其云客戶(hù)開(kāi)放Athena，它還必須為Athena開(kāi)發(fā)比英偉達(dá)現(xiàn)有產(chǎn)品更有吸引力的軟件。英偉達(dá)已經(jīng)用了15年的時(shí)間改進(jìn)了目前的產(chǎn)品，開(kāi)發(fā)人員也在廣泛使用它。

研究公司SemiAnalysis首席分析師迪倫?帕特爾（Dylan Patel）稱(chēng)，ChatGPT每天的運(yùn)營(yíng)成本約為70萬(wàn)美元，即每條查詢(xún)0.36美分。他說(shuō)：“大部分成本是基于他們所需的昂貴服務(wù)器。”“與英偉達(dá)的產(chǎn)品相比，Athena如果具有競(jìng)爭(zhēng)力，每個(gè)芯片的成本可以降低三分之一。”

AI訓(xùn)練芯片“一哥”英偉達(dá)被視作云計(jì)算資本支出重心轉(zhuǎn)向AI的最大受益者。據(jù)美國(guó)《財(cái)富》雜志披露，OpenAI一年的計(jì)算和數(shù)據(jù)支出高達(dá)4.1645億美元。分析師稱(chēng)ChatGPT Beta版本使用了10000個(gè)英偉達(dá)GPU訓(xùn)練模型，新一代GPT-5大模型正在25000個(gè)英偉達(dá)GPU上訓(xùn)練。

帕特爾說(shuō)，微軟希望在包括Bing、Office 365（現(xiàn)在的Microsoft 365）和GitHub在內(nèi)的所有應(yīng)用程序中使用大語(yǔ)言模型。使用市面上已有芯片進(jìn)行大規(guī)模部署，每年將花費(fèi)數(shù)百億美元。

英偉達(dá)在GPU領(lǐng)域處于市場(chǎng)壟斷地位

英偉達(dá)的成功之處在于，它控制著圖形處理器（GPU）市場(chǎng)約80%的份額。GPU作為一種專(zhuān)門(mén)芯片，為OPenAI推出的ChatGPT等服務(wù)提供所需的計(jì)算能力。

圖形處理器單元旨在非常有效地處理人工智能計(jì)算過(guò)程中涉及到特定類(lèi)型的數(shù)學(xué)，而英特爾的通用中央處理單元（CPU）只能以較低的效率處理更廣泛的計(jì)算任務(wù)。

黃仁勛指出，NVIDIA的技術(shù)是AI的基礎(chǔ)，早在2016年，NVIDIA就向OpenAI交付了第一臺(tái)NVIDIA DGX AI 超級(jí)計(jì)算機(jī)--支持ChatGPT的大型語(yǔ)言模型突破背后的引擎。

他表示，對(duì)于像ChatGPT這樣的大型語(yǔ)言模型推理，NVIDIA發(fā)布了一款新的GPU--具有雙GPU NVLink的 H100NVL。與用于GPT-3處理的 HGX A100相比，速度提高了10倍。

根據(jù)高納德（Gartner）研究公司的數(shù)據(jù)，人工智能正在接管科技行業(yè)，預(yù)計(jì)到2026年，用于數(shù)據(jù)中心的GPU等專(zhuān)用芯片的份額，將從2020年的不到3%上升至15%以上。

從目前人們對(duì)于ChatGPT的熱情，以及它所開(kāi)啟的潛在應(yīng)用來(lái)看，目前的ChatGPT熱，可能意味著人工智能正處于一個(gè)應(yīng)用的拐點(diǎn)。

大模型規(guī)模已經(jīng)過(guò)時(shí)

「大型模型時(shí)代已經(jīng)到頭了，我們需要用新的思路和方法，讓 AIGC 取得新的進(jìn)展。」

擴(kuò)大模型規(guī)模，利用更復(fù)雜的參數(shù)，調(diào)用更大的算力，基本上是 OpenAI 過(guò)去幾年在 GPT 上所使用的迭代方法。

GPT-2 大概擁有 15 億參數(shù)，而 GPT-3 則擁有 1750 億參數(shù)，而 GPT-4 雖然沒(méi)有官方數(shù)字驗(yàn)證，但不少機(jī)構(gòu)也推測(cè)出，它使用了數(shù)萬(wàn)億字的文本和上萬(wàn)臺(tái)云計(jì)算服務(wù)器，訓(xùn)練它的成本已經(jīng)超過(guò)了 1 億美元。

隨著 ChatGPT 的影響力越來(lái)越大，微軟也使用了其底層技術(shù)，推出了新 bing。

隨之，Google 推出了 Bard，Adobe 推出了 Firefly，除了這些大企業(yè)外，硅谷許多資金充裕的初創(chuàng)企業(yè)，像是 Anthropic、AI21、Cohere 和 Character.AI，也在瘋狂地投入，構(gòu)建更大規(guī)模的算法，以趕上 ChatGPT 和 OpenAI。

對(duì)于硬件資源的極大需求，也造成了英偉達(dá) A100、H100 GPU 的搶購(gòu)潮。

在 eBay 上，英偉達(dá)的 H100 已經(jīng)成熱門(mén)商品，價(jià)格更是炒到了 4 萬(wàn)美元，而其官方售價(jià)只是 3.3 萬(wàn)美元。并且，H100 一般是打包 8 張組成一個(gè)服務(wù)器銷(xiāo)售。目前，并沒(méi)有其他的第三方對(duì)外銷(xiāo)售的 GPU 與英偉達(dá)競(jìng)爭(zhēng)，在 AI 浪潮之下，誰(shuí)的英偉達(dá) GPU 越多，仿佛就掌握了 AIGC 行業(yè)的取勝之匙。與傳統(tǒng)行業(yè)的資本壟斷、大企業(yè)壟斷類(lèi)似，對(duì)于算力的追求，也催生了「算力壟斷」。

而 Sam Altman 也表示，OpenAI 還沒(méi)有開(kāi)發(fā) GPT-5 的計(jì)劃。言下之意便是，無(wú)腦的擴(kuò)大模型規(guī)模，并不會(huì)讓 GPT 保持無(wú)限的迭代。目前來(lái)說(shuō)，ChatGPT 與微軟的新 bing 都遇到了不少因?yàn)樗懔Σ惶珘蚨霈F(xiàn)宕機(jī)、服務(wù)不穩(wěn)定的狀況。同時(shí)，新 bing 也并未面向所有用戶(hù)，「排隊(duì)等待」的狀況仍然存在。

而這也是 Google 還無(wú)法將類(lèi)似的生成式 AI 完全引入其搜索的一個(gè)原因。

曾在 Google 從事 AI 工作，現(xiàn)在是 Cohere 創(chuàng)始人的 Nick Frosst 也表示 Altman 很有先見(jiàn)之明，并且也表示，新的人工智能模型設(shè)計(jì)或架構(gòu)可能會(huì)基于人類(lèi)反饋進(jìn)行調(diào)整。

按照這個(gè)思路來(lái)說(shuō)，OpenAI 或許已經(jīng)在用新的思路在構(gòu)思 GPT-5 了。

英偉達(dá)的挑戰(zhàn)者不會(huì)消失

前段時(shí)間舉辦的英偉達(dá) GTC 開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，英偉達(dá) CEO 黃仁勛在總時(shí)長(zhǎng) 1 小時(shí) 20 分鐘的主題演講中，前 1 個(gè)小時(shí)幾乎都在講 AI。偏心是肯定，但也足夠合情合理。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，未來(lái)大模型的研發(fā)和部署是必然趨勢(shì)，每個(gè)大模型訓(xùn)練和部署的背后，都需要成千上萬(wàn)個(gè) GPU 芯片支持。英偉達(dá)也很難完全壟斷這塊龐大的市場(chǎng)，不僅因?yàn)榧皶r(shí)供貨的能力，還在于其他 AI 公司不會(huì)樂(lè)見(jiàn)于英偉達(dá) GPU 一家獨(dú)大，這也給其他公司留下了空間和時(shí)間。

本月早些時(shí)候，谷歌研究人員在一篇論文中公布了用于訓(xùn)練 AI 模型的超級(jí)計(jì)算機(jī)的技術(shù)細(xì)節(jié)，包括如何將 4000 多個(gè)自研的第四代 TPU 芯片連接成一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)，通過(guò)協(xié)同來(lái)訓(xùn)練模型。谷歌宣稱(chēng)，該系統(tǒng)比基于英偉達(dá) GPU 的超算系統(tǒng)速度快了 1.7 倍，能效高了 1.9 倍。

此外，過(guò)去幾年國(guó)產(chǎn) GPU 均取得了一定的突破，盡管距離英偉達(dá)等頭部廠(chǎng)商還有很大的差距。但在美國(guó)禁令和缺貨的背景下，國(guó)產(chǎn) GPU 仍然有機(jī)會(huì)謀求成為國(guó)內(nèi) AI 市場(chǎng)的 Plan B，慢慢壯大之后再尋求進(jìn)一步的發(fā)展，包括挑戰(zhàn)英偉達(dá)的霸權(quán)。

正如投資機(jī)構(gòu) a16z 早前評(píng)價(jià) ChatGPT 時(shí)所說(shuō)，「基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)商可能才是最大贏家，獲得最多的財(cái)富。」盡管大眾的目光大都放在各家的大模型上，但在戰(zhàn)爭(zhēng)的「幕后」，還會(huì)有好戲持續(xù)上演。