（原标题：芯片新贵，集体转向）

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在AI芯片这个海浪壮阔的竞技场上，一度被奉为“本领圣杯”的大范畴磨真金不怕火，如今正悄然让位于更低调、但更本质的推理市集。

Nvidia依然在磨真金不怕火芯片市集一骑绝尘，Cerebras则连续作死马医地打造超大范畴诡计平台。但其他曾在磨真金不怕火芯片上争得面红耳热的玩家——Graphcore、英特尔Gaudi、SambaNova等——正在暗暗转向另一个战场：AI推理。

这一趋势，并非只怕。

AI磨真金不怕火动作一个重本钱、重算力、重软件生态的产业，Nvidia的CUDA器用链、教育的GPU生态与平时的框架兼容性，使其果真掌捏了磨真金不怕火芯片的一齐话语权。而Cerebras诚然别有肺肠，推出了超大芯片的磨真金不怕火平台，但仍局限于科研机构和小数数生意化应用场景。

在这种形状下，新晋芯片企业在磨真金不怕火市集果真莫得生活空间。“磨真金不怕火芯片的市集不是大多数玩家的竞技场”，AI基础方法创业者坦言，“光是拿到一张大模子磨真金不怕火订单，就意味着你需要烧掉数千万好意思元——何况你未必赢。”

正因如斯，那些曾在磨真金不怕火芯片上“正面硬刚”Nvidia的创业公司，驱动寻求更容易进入、更能范畴化落地的应用旅途。推理芯片，成为最好选项。

Graphcore：推理成救命稻草

成立于2016年的英国AI芯片独角兽Graphcore一度是Nvidia最具挑战性的敌手之一，其IPU（Intelligence Processing Unit）主打用于神经网罗磨真金不怕火的并行处理架构。

据Graphcore先容，IPU是一种专为东谈主工智能和机器学习使命负载想象的处理器，与传统的 CPU或 GPU比较，IPU 在结构和处理形貌上齐有所不同，旨在更高效地施行 AI 模子磨真金不怕火和推理任务。

跟着大众对东谈主工智能芯片需求的持续飙升，Graphcore赶紧崛起，并在短时辰内迷惑了大齐投资者的关心，2020年，Graphcore 发布的 Colosual MK2 GC200 IPU，接纳台积电7纳米制程，据称已接近 NVIDIA A100 的领会，同庚，其以 28 亿好意思元的估值筹集了 2.22 亿好意思元，成为了英国最有长进的初创公司之一。

在Graphcore本领负责东谈主Simon Knowles看来，与英伟达张开全面竞争并不奢睿。他在The Robot Brains Podcast上共享了中枢创业准则：毫不出产大公司现存居品的强化版，因为大公司领有庞大市集基础，初创企业难以平直抗衡。

他觉得AI将存在于东谈主类畴昔本领的各个范畴，而不同业业需求无法由单一架构解救，Graphcore只需在特定范畴让IPU优于GPU，即可在这个快速增长的市集分得一杯羹。

由于架构的特殊性，IPU卓绝妥贴处理现时CPU和GPU无法最优运行的高性能诡计任务，尤其是"寥落数据"处理。分子便是典型应用案例——分子成列不律例，活动复杂且体积小，而IPU的大范畴并行结构妥贴处理这类不规则数据结构。

在应用范畴，IPU在化学材料和医疗范畴领会杰出，曾被用于冠状病毒盘问。2020年，微软的Sujeeth Bharadwaj将IPU内置于Azure系统顶用于识别新冠胸部X光片，他示意：“Graphcore芯片可在30分钟内完成英伟达传统芯片需5小时的使命。”

生意模式上，Graphcore将IPU集成于“pods”系统中，打包销售给云诡计和处事器厂商。最令东谈主细心的无疑是2019年11月，微软与Graphcore签署了采购处理器的合同，这对于一家初创公司来说，无异于天上掉下了一块吃不完的馅饼。

只能惜，本质是懆急的，跟着市集对磨真金不怕火平台的门槛不休拔高，Graphcore的IPU系统在大型AI磨真金不怕火神气中难以撼动Nvidia的地位，2021年春季，跟着微软停止与Graphcore的合营，这家初创企业就驱动走向了衰退，为了削减成本，Graphcore在2022年9月晓喻裁人，并于次月关闭奥斯陆办公室。

2023年，Graphcore被曝在北好意思大幅裁人、关闭好意思国业务，同期破除了IPO缱绻，首创东谈主Simon Knowles在一次里面讲话中承认：“磨真金不怕火市集太集会，咱们需要转向能带来收入的本体落地场景。”

2024年7月，日本软银集团晓喻完成对Graphcore的收购，驱动将重点转向企业AI部署中的高效推理任务，其再行优化了Poplar SDK，推出轻量级模子推理加快有磋议，并面向金融、医疗和政府等场景，强调“高婉曲、低功耗”的AI推趋奉决有磋议。

对于Graphcore来说，推理大致便是它终末的救命稻草。

英特尔Gaudi：不再死磕GPU

创立于2016年的Habana Labs，一度亦然以色列的明星公司之一，旗下居品主要针对AI的推理推断和磨真金不怕火。2018年，Habana Labs推出旗劣等一款居品——Goya推理处理器，主要用于AI推理和推断。而在2019年推出的Gaudi，主要用于AI磨真金不怕火，在被收购前，其还是在AI芯片的磨真金不怕火、推理两头初步酿成了完满居品线。

2019年，英特尔以20亿好意思元的价钱高调收购了Habana，而Gaudi也趁势成为了其AI磨真金不怕火计策中的蹙迫拼图。2022年5月，英特尔慎重发布了接纳了7nm制程得 Gaudi2 和 Greco 深度学习加快器，据英特尔先容，其对比Nvidia的A100 GPU 的婉曲量性能提升了 2 倍。

尽管在部分性能参数上，英特尔Gaudi系列足以挑战Nvidia，但从后续的市集反馈来看，即使在云厂商中，Gaudi磨真金不怕火平台的接纳率也恒久低迷。

一位前英特尔高管坦言："从收购Habana的那一刻起，英特尔里面恒久无法趋奉为何同期运营两个开发竞争架构的部门——Habana和GPU部门。"Habana前职工则将英特尔的官僚成果视为严重拦阻。一位前Habana职工对比谈："在Habana，五分钟的走廊交谈就能作念出决定；而在英特尔，不异的决定需要三次会议，数十东谈主参与，却毫无进展。"

直至2022年，英特尔一直双线并行——一边销售Gaudi处理器，一边开发竞争居品Ponte Vecchio GPU。关联词，跟着ChatGPT等生成式AI模子崛起，英伟达的市集主导地位日益矫健，英特尔再次濒临客户负面反馈。

2023年中期，英特尔晓喻将Gaudi并入新成立的AI加快居品线，并将Gaudi 3的重点转向“磨真金不怕火+推理并重”，其中推感性能和性价比成为新卖点。

Gaudi 3在2024年头发布时，英特尔重点宣传的是其在推理场景下对大言语模子的加快领会——举例在运行Meta Llama 2等模子时，比较Nvidia A100完了了更低的延长和更高的能效。更蹙迫的是，英特尔狂放宣传Gaudi在成本端的上风，其“每好意思元推理婉曲量”高于同类GPU芯片近30%。

最终，英特尔驱动尝试整合业务，将Habana与GPU部门吞并，并开发名为Falcon Shores的新式AI处理器——一款趋奉GPU（雷同英伟达）和CPU（英特尔专长）的混杂芯片。Habana职工对此举示意质疑，以致自嘲谈："倏得间，他们想起咱们了。"

本年年头，英特尔除了公布令东谈主失望的财务事迹外，配资开户还晓喻其下一代 Habana 处理器 Falcon Shores 收到了客户的负面反馈，因此不会进行生意化销售。此前，轻佻六个月前，英特尔曾晓喻 Gaudi 未能达到 2024 年完了 5 亿好意思元营收的预期。因此，英特尔决定不再开发 Gaudi 3 之后的下一代居品。

收尾当今，Gaudi 3被打包进入Supermicro等厂商的AI处事器中，面向企业部署大模子、构建非凡化语义搜索、文档摘录、客服机器东谈主等场景。对于但愿“部分替代公有云推理API”的中大型企业客户而言，Gaudi正在成为一个价钱友好型采取。

对于英特尔来说，包括Gaudi在内的GPU业务的蹙迫性正在不休收缩，其畴昔可能也会更多倾向于推理而非磨真金不怕火。

Groq：以速率换市集

不异是初创AI芯片的公司的Groq，其故事开头不错追猜想 Google 里面。其首创东谈主 Jonathan Ross 是 Google 第一代 TPU（Tensor Processing Unit）芯片的首席架构师。在目睹了TPU在深度学习磨真金不怕火和推理上的冲破后，Ross于2016年离开Google，成立了 Groq，试图打造一个比TPU更快、更可控的“通用AI处理器”。

Groq的中枢本领是自研的 LPU（Language Processing Unit） 架构。这种架构放手了传统的乱序施行和动态调遣机制，接纳静态调遣、数据旅途固定、施行经过可推断的“细则性想象”（deterministic design）。Groq 宣称，这种想象不错完了极低延长和高婉曲率，相等妥贴大范畴推理任务。

一驱动，Groq曾经押注磨真金不怕火市集，其在早期尝试将LPU推向大模子磨真金不怕火市集，宣称其架构可提供比GPU更高的诈骗率和更快的磨真金不怕火周期。但本质却是懆急的：Nvidia的CUDA生态壁垒果真无法撼动，磨真金不怕火市集的竞争逻辑更多拼的是“大生态 + 大本钱 + 大客户”。对于一个芯片初创企业而言，很难得回主流AI实验室和云厂商的招供。

同期，Groq的架构对主流AI框架（如PyTorch、TensorFlow）的兼容性有限，也空泛教育的编译器用链解救，使得磨真金不怕火任务的挪动成本极高。这些本质抑止Groq再行念念考其市集切入点。

从2023年下半年驱动，Groq明确转向推理即处事（Inference-as-a-Service）主意，打造一个完满的“AI推理引擎平台”——不仅提供芯片，更向开发者和企业灵通超低延长的API接口，强调“翰墨输入后几毫秒出收尾”的极致反映。

Groq在2024年展示了其系统运行 Llama 2-70B 模子时，完了了每秒越过300个Token的生成速率，远超主流GPU系统。这一上风让Groq赶紧迷惑到一批对延长明锐的垂直行业用户，如金融交往系统、军事信息处理、以及语音/视频同步字幕生成。

此外，Groq将居品定位从“AI芯片”扩张为“AI处理平台”，通过GroqCloud平台向开发者提供API访谒权限，与LangChain、LlamaIndex等生态集成，试图把我方变成一个专注速率优化的大模子推理云。

当今，Groq正在与多家初创AI应用公司合营，动作其低延长后端推理处事提供方，在微型助手、镶嵌式交互斥地和高频问答系统中得回初步部署落地。

对于Groq而言，专注推理速率让它在一众初创AI芯片公司中脱颖而出。

SambaNova：从系统即处事到推理即处事

SambaNova是少数几家不靠“卖芯片”而是“卖系统”的AI芯片创业公司。其Reconfigurable Dataflow Unit（RDU）芯片架构接纳数据流诡计形貌，以高婉曲量为卖点，曾在磨真金不怕火大型Transformer模子时展现出优胜性。

SambaNova曾相等喜爱在其硬件上磨真金不怕火模子，他们发布过对于如安在其硬件上磨真金不怕火的著作，骄慢我方的磨真金不怕火性能，并在官方文档中说起磨真金不怕火，好多分析师和外部不雅察者齐觉得，能够用一款芯片同期处理磨真金不怕火和推理市集，是SambaNova相较于Groq等竞争敌手的一大上风，而Groq是最早转向推理的初创公司之一。

这一公司也干涉了大齐时辰和元气心灵来完了高效的磨真金不怕火功能。在2019年至2021年足下，SambaNova的工程师花了极度多的时辰为NAdam优化器完了内核代码，这是一种常用于磨真金不怕火大型神经网罗的基于动量的优化器。其软硬件特质齐被想象并优化用于磨真金不怕火，不管是对内照旧对外的信息传达中，而磨真金不怕火也恒久是SambaNova价值主意的蹙迫构成部分。

关联词，自2022年起，SambaNova的销售重点已悄然发生变化。公司推出了“SambaNova Suite”企业AI系统，不再强调磨真金不怕火模子才能，而是聚焦“AI推理即处事”（Inference-as-a-Service）。用户无需领有复杂硬件或AI工程团队，只需调用API即可完成大模子推理使命，SambaNova在后台提供算力与优化模子。

而在本年四月下旬，SambaNova Systems大幅转化了其领先的指标，其晓喻裁人15%，并将重点十足转向AI推理，果真破除了此前主打的磨真金不怕火指标。

据先容，其系统卓绝适用于非凡化模子部署需求横蛮的范畴——如政府、金融、医疗。在这些范畴，数据明锐、合规严格，企业更倾向于我方掌控模子运行环境。SambaNova为其提供了“大模子交钥匙工程”式有磋议，主打易部署、低延长、适宜合规的推理平台。

SambaNova当今与多个拉好意思金融机构、欧洲动力公司成就了合营，提供多言语文天职析、智能问答和安全审计等大模子推理处事，生意化旅途徐徐明晰。

在履历各式勤奋之后，SambaNova也在推理AI市集中找准了我方的定位。

推理，更吃香了

在一篇报谈中，有分析师指出，要高效完成磨真金不怕火，你需要复杂的内存层级结构，包括片上SRAM、封装内HBM和片外DDR。而AI初创公司难以得回HBM，更难将HBM集成进高性能系统——是以像Groq和d-Matrix这么的好多AI芯片就不具备饱和的HBM或DDR容量或带宽来高效磨真金不怕火大型模子。推理则莫得这个问题。在推理过程中，无需存储梯度，激活值也不错在使用后丢弃。这极大减少了推理任务的内存职守，也裁减了仅解救推理的芯片所需的内存系统复杂度。

另一个挑战是芯片间的网罗通讯。在磨真金不怕火中生成的通盘梯度需要在通盘参与磨真金不怕火的芯片之间同步。这意味着你需要一个大型、复杂的全互联网罗来高效完成磨真金不怕火。比较之下，推理是一个前馈操作，每个芯片只需与推理链中的下一个芯片通讯。好多初创公司的AI芯片网罗才能有限，不妥贴用于磨真金不怕火所需的全互联架构，但对推理使命负载却绰绰多余。Nvidia则很好地管制了AI磨真金不怕火中内存和网罗的双重挑战。

而当今就而言，Nvidia的上风过于昭着。收成于CUDA赋予GPU的多功能性，Nvidia的硬件能够完成磨真金不怕火和推理所需的一齐运算。而在往日十年中，Nvidia不仅致力于于构建针对机器学习使命负载高度优化的芯片，还在优化通盘内存和网罗架构以解救大范畴磨真金不怕火和推理。

每颗芯片上搭载大齐HBM，使得Nvidia硬件能够放肆高效地缓存每一步磨真金不怕火生成的梯度更新。再加上NVLink等范畴扩张本领以及InfiniBand等集群扩张本领，Nvidia硬件能够胜任每一步磨真金不怕火后对通盘大型神经网罗权重进行全局更新所需的全互联网罗。像Groq和d-Matrix这么的仅推理芯片在内存和网罗才能上齐无法与Nvidia在磨真金不怕火方面竞争。

何况事实评释注解，Nvidia在磨真金不怕火性能上的上风不单是是HBM和网罗。他们在低精度磨真金不怕火方面干涉了巨大勤苦，而顶级AI实验室也相应地在算法超参数调优上作念了大齐使命，以适配Nvidia低精度磨真金不怕火硬件的复杂细节。若要从Nvidia转向其他芯片进行磨真金不怕火，就需要将极其明锐的磨真金不怕火代码挪动到一个全新的硬件平台上，并处理一整套新的“坑”。对于一个GPT-4范畴的大模子来说，这种挪动成本和风险极高。

AI推理并不极新，但当越来越多芯片公司“集体回身”拥抱它，它便不仅是一个市集趋势，更是一次计策转向。在推理市集，赢家不错是一个懂用户需求的小团队，也不错是一个专注边际诡计的初创公司。

畴昔的AI芯片竞争，将不再只围绕浮点诡计和TOPS张开，而是进入一个更靠拢“信得过宇宙”的阶段——一个提神成本、部署、可选藏性的期间。对AI芯片企业而言，从磨真金不怕火到推理，不是破除本领祈望，而是走向产业本质。

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