作者 | 周智宇
編輯 | 張曉玲
一週漲價 30%，單片售價超十萬。人工智能的火熱，芯片的短缺，讓英偉達 A800 成了市場上炙手可熱的硬通貨。
趁此東風，英偉達 CEO 黃仁勳一舉成為和馬斯克並肩，最受矚目的企業家之一。英偉達的市值也飆升至 1.17 萬億美元，成了市場上最熱門的科技公司。
然而一面是高端 AI 芯片的稀缺，一面則是 “百模大戰”，下游對算力需求高漲。面對才不過剛剛起勢的市場，大大小小的競爭對手們，都在奮力追趕。它們希望打破眼下 “AI 芯片=英偉達” 的格局，從這個萬億級的市場裏分得一杯羹。
就在 7 月 11 日，英特爾在北京發佈了專供中國市場的 AI 處理器 Gaudi 2，它對標英偉達 100 系列，專為訓練大語言模型而構建。
Gaudi 2 的推出，意味着 AI 芯片市場裏又有一位巨頭下場。在英特爾之前，AMD 也推出了自家的 AI 產品。英偉達、英特爾、AMD 這三家從 PC 時代就鏖戰不止的芯片三巨頭，又在 AI 時代里正面交鋒。
AI 芯片市場裏不會一家獨大，隨着一位位巨頭入場，一場全新的競逐，開始了。
<h2>交鋒</h2>
藉着推出 Gaudi 2，英特爾向英偉達發起了正面進攻。
PC 市場萎縮以及數據中心業務走軟，讓英特爾業績承壓。原本是服務器芯片市場 “一哥” 的英特爾的市場份額，被 AMD 等競爭對手蠶食。人工智能浪潮帶來對算力的需求，則讓英特爾看到了新的發力點。
Gaudi2 由英特爾 2019 年斥資 20 億美元收購的 AI 初創公司 Habana Labs 設計，從推出的一開始，Gaudi 平台就是為雲端和數據中心提高深度學習訓練效率而構建。
發佈會現場，英特爾公司執行副總裁、數據中心與人工智能事業部總經理 Sandra Rivera 花了大量時間介紹 Gaudi 2 的性能，對比的對象，就是英偉達高端 GPU A100 和 H100。
從演示的數據看，比如説 Bert 模型預訓練，Gaudi 2 的性能是英偉達 A100 的 1.7 倍。至於更先進的英偉達 H100，Habana Labs 的首席運營官 Eitan Medina 表示，Gaudi 2 是目前為能夠替代英偉達 H100 進行 LLM 訓練的 “唯一替代品”。在 MLPerf 3.0 基準測試中，僅有 Gaudi 2 與 H100 能夠進行 GPT-3 訓練。
從目前的數據來説，基於 GPT-3 模型訓練，Gaudi 2 與 H100 尚有一定差距，單個 H100 的性能是 Gaudi 2 的 3.6 倍。不過 Eitan Medina 表示，隨着 9 月英特爾發佈對 FP8 的軟件支持與新功能，Gaudi2 的性價比預計將超越 H100。
性價比，是 Gaudi 2 對抗英偉達 100 系列的一個核心優勢。Eitan Medina 告訴華為見聞，Gaudi2 在運行 ResNet-50 時，每瓦性能約是英偉達 A100 的 2 倍，運行 1760 億參數 BLOOMZ 模型的每瓦性能，則大概是 A100 的 1.6 倍。
也就是説，在提供不錯的性能的同時，Gaudi 2 在能耗上明顯優於英偉達 A100，並且 Gaudi 2 也能從性價比層面挑戰 H100。英特爾也藉此成為目前一眾英偉達的挑戰者中，最具競爭力的對手。
儘管同 A100 類似，Gaudi 2 為了符合美國工業與安全局相關規定，與國際版存在差別。不過 Eitan Medina 表示，中國版 Gaudi 2 在整體性能上與國際版差別不大。明年計劃推出的 5nm Gaudi 3，也會在合規的情況下，提供給中國客户。
目前，英特爾已經與浪潮信息、新華三和超聚變等國內服務器廠商，以及百度智能雲等公司展開合作。浪潮信息副總裁、浪潮 AI&amp;HPC 產品線總經理劉軍也表示，聯合英特爾發佈新一代 AI 服務器 NF5698G7，支持 8 顆 Gaudi2。
此外，Sandra Rivera 透露，到 2025 年的時候，英特爾會把 Gaudi 的 AI 芯片和 GPU 兩條產品線進行整合，屆時會推出一個更完整的下一代 GPU 產品。通過廣泛的產品線，滿足各種不同的需求。
<h2>競逐</h2>
英特爾不是首家向英偉達發起衝鋒的芯片巨頭。
去年 6 月，AMD 也推出 CPU+GPU 架構的 Instinct MI300，進軍 AI 訓練市場。隨後在今年 6 月，AMD 又通過祭出高達 192 GB HBM 內存的 MI300X，進一步為滿足大模型訓練進行優化。
AMD 的數據中心硬件主管 Forrest Norrod 稱，ChatGPT 引領的 AI 熱潮讓 AMD 也感到意外。業內還是迫切希望英偉達有一個競爭對手，能夠在英偉達的芯片之外，還有一個替代的選項。
事實也是如此。日益增長的大模型訓練需求，與產能受限，讓英偉達充滿了 “幸福的煩惱”。英偉達方面透露，其訂單已經排至 2024 年，像 H100 在明年一季度之前都處於售罄狀態。
前不久的世界人工智能大會（WAIC）上，清華大學電子工程系主任汪玉也強調了目前算力資源的緊張。他表示，部署成本高、模型算力缺口大以及國產芯片生態需要擴張和構建，是目前大模型落地的三大挑戰。
算力需求持續增長，以及大模型玩家渴望通過使用更優秀產品，以減少與 OpenAI 等廠商算力支持差距，都讓市場裏對算力的需求高企。半導體市場裏的玩家也隨之迎來全新的機遇。
Sandra Rivera 表示，在一季度，人工智能帶來的芯片需求，讓英特爾包括 Gaudi 在內的產品需求翻了至少兩倍。此外，在 AI 用例及市場需求爆發式增長的時候，第四代至強處理器也有很好的市場迴響。
按照摩根士丹利的預計，包括英偉達和 AMD 的 GPU、AI 計算專用芯片以及這些芯片的外包生產在內，今年全球 AI 計算半導體市場年銷售規模大概會在 430 億美元。四年內，全球 AI 計算半導體市場銷售額會達到 1250 億美元。這在全球半導體受消費電子銷售放緩，收入下降預期中，是一個增長的亮點。
這個萬億人民幣的市場，也自然吸引了大小玩家，前赴後繼地蜂擁而入。他們相信，市場裏不止有一個英偉達。
英偉達確實有自己的壁壘。GPU 相比 CPU 在並行計算能力、內存帶寬等性能和浮點運算速度上具備明顯優勢，英偉達也藉此在模型訓練和推理上先行一步，領先了 AMD 和英特爾等玩家。英偉達統一計算設計架構 CUDA 也靠着封閉的生態，形成了自己的軟件生態，綁定了百萬計的開發者。
Sandra Rivera 也承認，在目前進行人工智能、AI 運算的時候，很多人都在用 CUDA。然而在她的觀察中，很多大模型的開發者不會做這麼底層的開發，會在 PyTorch、TensorFlow 上做創新。
這也是英特爾等玩家的機遇。Sandra Rivera 認為，軟件開發或者開發者生態一直是英特爾的強項，在數據中心領域，除了 CUDA，就是英特爾的 X86 軟件生態。英特爾則希望為擺脱封閉生態系統，尋求效率與規模的的客户提供更具競爭力的選擇。
除了英偉達、AMD 和英特爾三個芯片巨頭，市場上仍有大玩家摩拳擦掌，準備下場。馬克·扎克伯格旗下的 Meta Platforms 在 7 月 18 日宣佈，將攜手高通，採用高通芯片，以在手機和個人電腦上運行 Meta 新大型語言模型 Llama 2；馬斯克也在 xAI 會議上表示，準備自研 AI 芯片。
在火熱的 “百模大戰” 之外，硬件端的戰役也已打響。傳統芯片巨頭和不斷湧現的新玩家們在 AI 上戰得火熱，如今浪潮初起，一場全新領域裏的王者之爭，方拉開序幕。

英偉達最大的對手出現了