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日期: 2024-04-12 | 来源: AI未来指北 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
其中最为大众所知晓的，就是CUDA及由CUDA构建的生态。而实际上，英伟达还有许多业界趁手的工具，除了广泛用于AI训练、推理和开发以及提供支撑能力的集群管理工具之外，在大模型时代，也及时推出了针对LLM的各种工具与方案。如图是英伟达的AI企业套件：
●商业层面：所谓生态，本质是建立在商业的互利互惠上的。
自由市场的各企业、机构和开发者，做出决策的唯一理性依据就是是否可以获得商业价值。毫不夸张地说，在AI领域，对于绝大多数通过自由市场获利的企业、机构和开发者来说，英伟达是其最优选项。因此，如何打破商业利益链、重构价值权重，是任何一个试图要挑战领先地位的创新者，都必须要面对和解决的事情。
即便诸如Google、Amazon、Meta、Elon Musk旗下公司，甚至国内的华为、腾讯和字节，虽然都有自己研发AI芯片，但同时都在囤积英伟达算力卡，在英伟达的算力系统与生态中守住并最大可能地拓展自己的AI领地。这实际上是在试图平衡自身AI芯片开发与自身主营业务二者的发展。毕竟，如果为了打磨AI芯片而影响了业务，很可能最终两者都会丢失。放在国家层面上也是一样，这也正是不论中国还是中东，都在大力提倡自主可控的同时，继续大量采购英伟达GPU。
二、科技大厂和初创公司的扰动
AI时代下，科技大厂早早布局，而创业公司也是层出不穷，都在试图有所突破，占据牌桌一席之地。
1. 科技大厂
在这场AI大模型淘金浪潮中，全球科技大厂是绝对的主力，基于对供应链安全及未来的战略布局，我们不断看到科技大厂重金入局“造芯”的消息。目前，Meta、AWS都已经部署了自己的芯片在许多的推理场景下。这也反映了，各家大厂的可能路径，通过场景优势，逐步从推理AI计算向特定场景的训练与通用训练渗透。
但是短期来说，暂时还不会有什么影响。英伟达的产能是非常紧张的，全部产能释放也无法满足市场的需求。从这个角度看，Google即便此刻没有TPU，英伟达也没有更多的产能可以分给Google，这也可以看出，此刻的各家大厂的AI芯片还无法真正对英伟达有实质性的扰动。
但是，从长期来看，任何一家立志成为AGI平台的企业或机构，都意识到了计算系统的重要性。在这里我没有用GPU或者AI芯片来提，是因为这是一个系统级的战略资源。因此，类似于Meta、微软、AWS，甚至是国内的阿里巴巴、字节这样的公司，都会在通用与专用计算芯片、通讯技术与云基础设施上加大投入，并在不久的将来形成竞争基石与优势。
经历了这几年英伟达高端AI芯片的产能紧张，以及大模型和AIGC对算力近乎无上限的需求预期，业界都萌生了自己开设Foundry厂来掌控产能的念头，OpenAI所谓的7万亿投资的逻辑，正在于此。
当然，走的更远的，也许是华为。科技发展的趋势正是用更少的能量，传输、处理和存储更多的信息。训练复杂的AI模型以及将模型部署在实际应用进行推理计算都需要极大的计算资源，这对应着极高的能源消耗，某种意义上说，算力的本质是能量。新型能源的高效开发、转化、存储与结构，是算力竞争的底层逻辑。
我国有着巨大的太阳能储量优势，华为很早就通过逆变器切入了光伏产业，基于这一核心部件构建其在光伏产业的技术和商业生态布局，属于战略制高点，对华为AI算力乃至AI产业的发展至关重要。
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