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2023-10-09 01:40:29
微软和OpenAI开始自研AI芯片,挑战英伟达GPU的霸主地位。业内有一种说法,「卖H100比向沙漠里快要渴死的人卖水还要容易」。不论是为了走出算力枯竭,更高效,低成本地开发自己的模型,还是为了摆脱被「利润率高达1000%」的H100盘剥。微软和OpenAI都在尝试「变硬」,努力戒掉对于英伟达的GPU依赖。
微软自研AI芯片,追赶谷歌亚马逊与英伟达的GPU类似,微软的芯片也是专为数据中心服务器设计,可用于训练和运行诸如ChatGPT这类的大语言模型。微软和OpenAI组成的联合团队,现在已经在对其进行测试了。目前,亚马逊和谷歌已将人工智能芯片作为其云业务营销战略的重要组成部分。微软虽然还在讨论是否要向Azure云客户提供自研芯片,但该芯片在开发者大会上的首次亮相,可能预示着微软正在寻求吸引未来云客户的兴趣。可以肯定的是,微软将借着Athena的推出,极大缩短与另外两家巨头的距离——谷歌和亚马逊早已在自家的云服务器上大规模采用了自研的芯片。
OpenAI正在计划下场生产自己的AI芯片。OpenAI要做的芯片,不需要向其他巨头推出的芯片一样,服务于整个AI行业。他只需满足自己对模型训练的理解和需求,为自己定制化的设计一款AI芯片。这和谷歌、亚马逊这种将自己的AI芯片放在云端提供给第三方使用的芯片会有很大的不同,因为几乎不用考虑兼容性的问题。这样就能在设计层面让芯片能更高效地执行Transformer模型和相关的软件栈。而且,OpenAI在模型训练方面的领先优势和规划,能让它真正做到在未来把模型训练相关的硬件问题,用自己独家设计的芯片来解决。
设计自己的AI芯片,与英伟达直接「刚正面」如此之难,为什么巨头们还要纷纷下场?最直接的原因就是,英伟达的GPU太贵了!加上云提供商在中间还要再赚一笔。这样,包括OpenAI在内,使用英伟达GPU+云提供商的基础模型企业成本肯定居高不下。所以长远来看,也许任何一个有野心的AI大模型公司,都不得不面对的一个最基本问题就是——如何尽可能的降低算力成本。而摆脱「金铲子卖家」英伟达,使用自己的GPU,永远都是最有效的方法。
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