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7万亿美元建造芯片工厂?奥特曼:世界需要更多芯片,AI投入是个“天文数字”【附全球AI芯片市场现状分析】

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 研选快讯 • 2024-02-23 11:17:55 来源:前瞻网 E1820G0
100大行业全景图谱

人工智能芯片

图片来源:摄图网

近日,在美国加利福尼亚州圣何塞举行的英特尔“IFS Direct Connect”代工战略活动中,OpenAI CEO萨姆·奥特曼(Sam Altman)和英特尔CEO帕特·基辛格(Pat Gelsinger)会议中心进行了对话,强调世界将会需要更多人工智能AI芯片。

在活动中,基辛格问:“7万亿美元是怎么回事?”此前,奥特曼被曝出正从中东地区筹集总计高达7万亿美元的资金,以支持OpenAI的一项半导体计划,并与英伟达展开竞争。外媒援引知情人士的话称,奥特曼正在建议OpenAI、投资者、芯片制造商和能源供应商之间建立合作,将共同出资建造芯片工厂。最近数周时间,奥特曼已经与多位人士进行了会谈,包括软银和台积电等,甚至包括阿联酋总统的兄弟谢赫·塔农·本·扎耶德·阿勒纳哈扬,他也是阿布扎比多个主权财富基金的主席。

奥特曼则表示,我还能说什么呢?任何人都可以写文章。我们也经常能看到这样一些文章,援引匿名人士的消息。我的主要工作不是到处修改这些错误的文章。虽然如此,奥特曼还是表示,事实的核心在于,我们认为世界将需要更多的人工智能计算(芯片),这将需要全球大量的投入,超出我们的想象,我们现在还没有一个具体数字。

随着人工智能技术的不断发展和应用领域的拓展,对于高效、强大的计算芯片的需求也在急剧增长。人工智能算法的复杂性需要更强大的计算能力来支持,这推动了对AI芯片的需求。因此,全球范围内对于能够满足人工智能需求的高性能芯片的需求正在迅速增长。这也催生了一些公司加大在AI芯片研发上的投资,以满足市场需求。

——AI芯片是智能计算的主流模式

基于AI芯片的加速计算是当前智能计算的主流模式。AI芯片通过和AI算法的协同设计来满足AI计算对算力的超高需求。当前主流的AI加速计算主要是采用CPU系统搭载GPU、FPGA、ASIC等异构加速芯片。

近年来,国产AI加速芯片厂商持续发力,在该领域取得了快速进展,相关产品陆续发布,覆盖了AI推理和AI训练需求,其中既有基于通用GPU架构的芯片,也有基于ASIC架构的芯片,另外也出现了类脑架构芯片,总体上呈现出多元化的发展趋势。

图表2:不同技术架构下AI芯片的特点

作为一项计算密集型的新技术,人工智能早期可以依靠通用芯片的性能来迅速发展,而后期将依靠专用芯片来统治市场。定制的硬件才能实现更优的功耗效率,满足不同算法、结构、终端和消费者的需求,实现规模化的收益。当然,通用芯片与专用芯片永远都不是互相替代的关系,二者必须协同工作才能发挥出最大的价值。

图表2:人工智能芯片发展路径

——短期GPU仍是主导, FPGA将成为市场增长点

GPU是目前市场上AI计算最成熟,、应用最广泛的通用芯片,按照弗若斯特沙利文的推算,2020年GPU芯片在AI芯片中的占达35.95%,占领最主要的市场份额。作为数据中心和算力的主力军,前瞻认为,GPU市场仍将以提升效率和扩大应用场景为发展目标,继续主导芯片市场。

在当前技术与运用都在快速更迭的时期,FPGA可编程带来的配置灵活性使其能更快地适应市场,具有明显的实用性。随着开发者生态的逐渐丰富,适用的编程语言增加,FPGA运用将会更加广泛。在专业芯片发展得足够完善之前,FPGA作为最好的过渡产品,在短期内将成为各大厂商的选择热点。

图表3:2020年全球人工智能芯片市场规模(单位: %)

据市调机构Gartner的数据,用于执行AI工作负载的芯片市场,正以每年20%以上的速度增长。分析师预测,2023年AI芯片市场规模将达534亿美元,比2022年增长20.9%,2024年将增长25.6%至671亿美元。预计2027年AI芯片营收将是2023年市场规模的两倍以上,达1194亿美元。

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