英偉達最大的對手出現瞭

英偉達、英特爾、AMD這三傢從PC時代就鏖戰不止的芯片三巨頭，又在AI時代裡正面交鋒。

作者 | 周智宇 編輯 | 張曉玲

一周漲價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成瞭市場上炙手可熱的硬通貨。

趁此東風，英偉達CEO黃仁勛一舉成為和馬斯克並肩，最受矚目的企業傢之一。英偉達的市值也飆升至1.17萬億美元，成瞭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”，下遊對算力需求高漲。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裡分得一杯羹。

就在7月11日，英特爾在北京發佈瞭專供中國市場的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，意味著AI芯片市場裡又有一位巨頭下場。在英特爾之前，AMD也推出瞭自傢的AI產品。英偉達、英特爾、AMD這三傢從PC時代就鏖戰不止的芯片三巨頭，又在AI時代裡正面交鋒。

AI芯片市場裡不會一傢獨大，隨著一位位巨頭入場，一場全新的競逐，開始瞭。

01 交鋒

借著推出Gaudi 2，英特爾向英偉達發起瞭正面進攻。

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，則讓英特爾看到瞭新的發力點。

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平臺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花瞭大量時間介紹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，比如說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。

從目前的數據來說，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，隨著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告訴華爾街見聞，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。

也就是說，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。英特爾也借此成為目前一眾英偉達的挑戰者中，最具競爭力的對手。

盡管同A100類似，Gaudi 2為瞭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，提供給中國客戶。

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&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。

02 競逐

英特爾不是首傢向英偉達發起沖鋒的芯片巨頭。

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，讓英偉達充滿瞭“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瞭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，以及大模型玩傢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，都讓市場裡對算力的需求高企。半導體市場裡的玩傢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在內的產品需求翻瞭至少兩倍。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回響。

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，也自然吸引瞭大小玩傢，前赴後繼地蜂擁而入。他們相信，市場裡不止有一個英偉達。

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，英偉達也借此在模型訓練和推理上先行一步，領先瞭AMD和英特爾等玩傢。英偉達統一計算設計架構CUDA也靠著封閉的生態，形成瞭自己的軟件生態，綁定瞭百萬計的開發者。

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。

這也是英特爾等玩傢的機遇。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，除瞭CUDA，就是英特爾的X86軟件生態。英特爾則希望為擺脫封閉生態系統，尋求效率與規模的的客戶提供更具競爭力的選擇。

除瞭英偉達、AMD和英特爾三個芯片巨頭，市場上仍有大玩傢摩拳擦掌，準備下場。馬克·紮克伯格旗下的Meta Platforms在7月18日宣佈，將攜手高通，采用高通芯片，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傢們在AI上戰得火熱，如今浪潮初起，一場全新領域裡的王者之爭，方拉開序幕。