亚马逊向英伟达芯片发起冲锋

科技 2024-11-26 18:09 中国

文丨天下

你没有听错，亚马逊居然想挑战英伟达AI，而且看起来很认真。

几天前，亚马逊向AI芯片创业公司Anthropic投资40亿美元，双方将携手开发Trainium芯片。加上之前的投资，亚马逊已经累计向Anthropic注资80亿美元。亚马逊希望在投资的刺激下，自家AI芯片可以广泛应用于训练和运行大语言模型（LLM）。

按照Anthropic的说法，有了资金支持，Anthropic将会选择AWS作为主要的云伙伴和训练伙伴，它还会帮助亚马逊设计Trainium芯片，帮助亚马逊打造AWS Neuron模型开发平台。

听口风，亚马逊深知自己无力单独抵抗英伟达，所以寻找Anthropic作为盟友，Anthropic应该也有同样的心态。投资消息宣布之后，英伟达股价下跌3%，只是不确定下跌是否真的和投资有关。

存在缝隙的合作

Anthropic以前主要使用英伟达GPU，现在如果大规模转向Trainium芯片，过程复杂，耗时费力，而且对AI模型开发者来说也存在不可预知的风险，这对亚马逊和Anthropic来说都是挑战。

Anthropic CEO Dario Amodei在言语中暗示，他们不会全面下注Trainium ，哪怕亚马逊又投资40亿美元，Anthropic也不会单纯依靠亚马逊。

Dario Amodei最近在旧金山参加会议时说：“我们使用英伟达芯片，也会使用来自谷歌、亚马逊的定制芯片。不同的芯片有不同的权衡，我认为每一种芯片都能带来价值。”

2023年亚马逊首次投资Anthropic，总计40亿美元，投资附带一些交易条款。当时Anthropic曾说，它会使用Trainium和Inferentia芯片搭建、训练、部署未来AI模型，双方还会合作开发芯片技术。

到底Anthropic有没有兑现当初的承诺？我们无从知晓，但《The Information》不久前报道称，Anthropic放弃了亚马逊AI芯片，选择了英伟达GPU。报道还说，亚马逊之所以追加投资，主要是希望Anthropic多使用亚马逊芯片。

有理由相信，新投资到位之后，Anthropic会向亚马逊靠近几步。

在融资声明中，Anthropic强调双方将合作开发Neuron软件，它类似于芯片与AI模型之间的结缔组织（connective tissue），直接对标英伟达CUDA。CUDA有点像护城河，让英伟达GPU可以发挥出最大潜能，使得英伟达芯片很难被其它芯片替换。竞争对手也许能开发出不错的AI芯片，但很难跨越CUDA。

哪怕是亚马逊挑战英伟达也不是易事

除了亚马逊，还有一些企业也想挑战英伟达AI芯片，在性能方面，有些芯片表现不错，但谈到市场份额、影响力（比如思想方面的影响力），它们都还相差很远。

亚马逊拥有庞大的数据中心，它有理由开发自己的芯片，这样可以节省金钱，不必过度依赖英伟达。英伟达的GPU芯片利润率高达70%，亚马逊不可能不眼红。

2020年时亚马逊推出Trainium和Inferentia芯片，目的就是降低对英伟达的依赖，让AI时代的云计算变得更便宜。

10月份，亚马逊CEO Andy Jassy在财报会议上表示：“当客户大规模部署时，它们很快意识到AI将会变得更昂贵。正因如此，我们向Trainium和Inferentia两款定制芯片进行投资，前者用于训练，后者用于推理。”

就像其它挑战者一样，亚马逊也发现打破英伟达垄断地位并不容易。有些人认为障碍在于CUDA，有些人则说主要难点在于改变用户习惯。

5月份，Bernstein分析师Stacy Rasgon告诉媒体，没有什么企业大规模使用亚马逊AI芯片。

10月份，亚马逊CEO Andy Jassy透露，下一代Trainium 2正在加速前进。她说：“我们看到用户对这款芯片兴趣浓厚，我们已经与制造合作伙伴沟通过多次，试图生产更多的Trainium 2芯片，比原计划多。”

Anthropic CEO Dario Amodei的意志并不坚定，他两头下注。Dario Amodei说：“作为一家独立企业，我们的使命是提供最好的服务。你看看我们在市场上的定位，看看我们的能力，就会知道我们有很多独立伙伴，比如谷歌、亚马逊，还有其它，我觉得这种策略是可行的。”

硬件可以一较高下软件才是难点

AI芯片市场的规模达到1000亿美元，亚马逊想用自研训练、推理AI芯片分一杯羹，这是可以理解的。

为了达成目标，亚马逊设立一个类似创业公司的实验室，工程师开发电路板、研究散热系统，希望有一天能驱动AI负载。

虽然做了很多努力，但亚马逊的项目离成功还很遥远。

瑞穗分析师在报告中指出，虽然媒体频频炒作，说亚马逊AI芯片给英伟达带来很大威胁，实际上威胁很小。在其它挑战者身上，类似的报道也有很多，但它们暂时都无法威胁到英伟达。

相比于前代产品，Trainium 2的算力提升了3倍，存储增加了2倍，这可能是媒体吹捧的原因之一。

亚马逊工程师精简了设计，减少了内部组件，改善了散热。面对更强大的英伟达硬件，亚马逊追求成本效益，它的产品价格更低。

除了Anthropic，亚马逊还与Databricks达成5年合作，为Databricks提供更低成本的AI构建解决方案，销售给其它企业。双方合作的重点正是Trainium AI，在一些任务中，Trainium AI可以取代英伟达GPU，成本更低。

也就是说，在硬件方面亚马逊还是有胜算的，难点在于软件。

亚马逊倾力打造的Neuron SDK仍处在开发早期，对开发者来说不够便利，使用也没有那么容易。

亚马逊强推自研AI芯片还有一个原因，英伟达开发的Blackwell芯片要到2025年年初才能上市，AWS的许多客户受到影响。由于存在生产挑战，英伟达强迫AWS等待Blackwell芯片。AWS主管曾向媒体抱怨产品延迟到货的问题。

很多科技巨头都将枪口瞄准英伟达

除了亚马逊，还有很多企业正在开发自己的AI芯片，比如微软、Meta、OpenAI、谷歌、AMD、英特尔。随着生成式AI需求的持续增长，芯片将会成为争夺AI霸权的下一个战场。

几天前有消息称，OpenAI首席执行官奥尔特曼正在为人工智能（AI）芯片制造商Rain AI寻找投资者。

Rain AI是一家AI芯片创业公司，它也想挑战英伟达，奥尔特曼是该公司的股东。据报道，Rain AI准备融资1.5亿美元，估值达到6亿美元。

为了对抗英伟达，AMD斥资49亿美元收购AI基础设施企业ZT，收购后AMD的软件、系统研发能力将会得到增强。一直以来，ZT专门为数据中心设计、部署AI系统，

年初时有消息称，为了对抗英伟达，英特尔、高通、谷歌及其它一些科技企业准备联手应战。联盟的合作围绕软件展开，目标是引导开发者远离英伟达CUDA软件平台。

联军实力不容小觑，但咨询公司D2D Advisory的CEO Jay Goldberg认为，CUDA的地位不是一夜之间可以撼动的，它之所以如此重要不单只是软件能力，还有15年的使用历史。

Jay Goldberg称，许多代码是围绕CUDA开发的，CUDA与很多AI及高性能计算项目深度连接在一起，要改变现状需要解决惰性和依赖性问题。

英伟达的弱点在哪里

在AI硬件领域，英伟达的确独霸天下，竞争对手根本无力抵御，不论是多功能性还是原始性能，英伟达都能压制对手。

尽管英伟达取得了巨大成功，但仍然有一些风险因素在削弱英伟达的竞争力，例如，GPU的制造成本太高了，AI能耗也很高。

无数人在问：在未来几个月甚至几年内英伟达还能保持高增长吗？竞争对手能不能找到办法缩小差距？

AI半导体市场实际上分成两大板块，一块是训练，一块是推理。数据中心用GPU训练AI，推理发生在服务器或者边缘设备上。从本质上讲，想在AI市场站稳脚脚，可以从三个方向着手。

在训练市场，英伟达占据98%的市场份额，这种优势短期内不会消失。边缘AI推理市场是竞争对手可以重点关注的领域。

一些企业正在研发NPU（Neural Processing Units），它的能耗更低、更加专业化，可以取代GPU。NPU能加速处理AI任务，包括深度学习和推理任务，它还可以并行处理海量数据，可以用专门的片上存储器快速执行复杂的人工智能算法，以实现高效数据存储和检索。

虽然GPU处理能力更强，功能更多，但NPU更小、更便宜、更节能。在执行专业AI任务时，由于它采用特殊架构，性能反而有可能高于CPU。

简单来说，英伟达并非无敌，其它企业还是有机会的。

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