全球大厂自研芯片进度分析

自从OpenAI 发布ChatGPT后，生成式 AI 造成市场大热，引发各家科技大厂竞相投入。现阶段提供算力的主要来源，以英伟达（NVIDIA）提供的AI加速器为大宗，但同时造成其AI加速器在市场上的供不应求，就连OpenAI也因为不想再被紧缺的供应链牵制，而打算自行开发芯片。

多家科技大厂决心自研 AI 加速器以满足需求之外，另一方面，受中美科技战限制，虽然英伟达提供中国客户减规版产品，但近期又有消息，减规版产品不受中国客户青睐，中国厂商转向华为求助，或自研芯片，不落人后继续发展大型语言模型。

这波AI浪潮发展下，英伟达无疑是AI算力领先者，A100/H100系列芯片拿下全球AI市场顶尖客户订单，研究公司Gartner和Moor Insights&Strategy表示，英伟达的全球人工智能芯片市占率最高可能达90%创新高，但英伟达寡占市场使客户须有成本高涨认知，还要面对可能抢不到货，或购买数量太少不知道何时能到货的压力。

华尔街投资银行Bernstein Research资深分析师Stacy Rasgon分析，ChatGPT每次查询的成本约为0.04美元，如果ChatGPT查询量增长至Google搜寻规模的十分之一，最初需要部署价值约481亿美元的GPU进行运算，每年还需要价值约160亿美元的芯片才能维持运作。还有相当于 160 亿美元的相关芯片来执行工作。所以，无论是为了减少成本，还是降低对英伟达的过度依赖、甚至是进一步提高议价能力，全球科技大厂都已开始其自研AI加速器的计划。

根据科技媒体 The Information 引述知情人士的说法报导指出，全球科技大厂包括微软、OpenAI、特斯拉、Google、亚马逊、Meta 等六家科技公司，都正投入研发自家 AI 加速器芯片，预计将会与英伟达的旗舰级 H100 AI 加速器芯片竞争。

全球大厂自研芯片进度

微软自研AI芯片传闻未曾停过

一年一度 Microsoft Ignite 2023 大会，终于发布数据中心 AI 芯片 Azure Maia 100 和云计算处理器 Azure Cobalt 100。微软 2019 年后就传出开发 AI 专用芯片，为大型语言模型提供动力。大会推出的 Azure Maia 100 是 AI 加速器芯片，能用于 OpenAI 模型、ChatGPT、Bing、GitHub Copilot 等 AI 工作执行。

微软介绍，Azure Maia 100 是系列第一代产品，5 纳米制程生产。Azure Cobalt 为Arm 架构的云端运算处理器，配备128 个运算核心，与目前几代Azure Arm 芯片相比，效能提升40%，支持 Microsoft Teams、Azure SQL 等服务。

两款芯片均由台积电生产，微软已在设计第二代。 有分析师表示，以ChatGPT每天运营成本约70万美元，且大部分算力源于昂贵服务器计算，Azure Maia 100与英伟达产品有同等竞争力，每芯片成本可降低三分之一。 

Open AI 也正在探索制造自研 AI 加速器芯片，并已开始评估潜在的收购目标。

先前路透社引述知情人士的消息指出，至少从2022年开始，OpenAI就已讨论各种方案，以解决AI芯片短缺问题。尽管OpenAI尚未做最终决定，但希望解决AI芯片短缺的选项包括打造自家AI芯片、与英伟达等芯片制造商合作研发，OpenAI并未正式评论。

电动车大厂特斯拉也是积极投入AI 加速器芯片的科技大厂。

特斯拉以自动驾驶需求为主，至今推出两种AI芯片，分别是全自动驾驶的FSD芯片和Dojo D1芯片。FSD 芯片用于特斯拉车自动驾驶系统，Dojo D1 芯片用于特斯拉超级计算机，为通用 CPU，构建 AI 训练芯片，为 Dojo 系统提供驱动力。 

Google 也早在 2013 年就秘密研发专注 AI 机器学习算法芯片，并用于云计算数据中心，取代英伟达 GPU。

这款TPU自研芯片2016年公开，为深度学习模型执行大规模矩阵运算，如自然语言处理、计算机视觉和推荐系统模型。Google 其实 2020 年资料中心便建构 AI 芯片 TPU v4，直到 2023 年 4 月才首次公开细节。

亚马逊旗下云端运算服务提供商AWS，从2013年推出首颗Nitro1芯片至今，为最先自研芯片的云端厂商，拥有网路芯片、服务器芯片、人工智能机器学习自研芯片三条产品线。

AWS 自研 AI 芯片版图包括推理芯片 Inferentia 和训练芯片 Trainium。 

另一方面，AWS 专为人工智能打造的Inferentia 2（Inf2）2023年初发布，计算性能提高三倍，加速器总内存提高25%，可透过芯片直接超高速连接支持分布式推理，最多支持1,750亿个参数，为AI芯片市场最强自研厂商。

Meta则到2022年仍使用CPU和专为加速AI算法设计的定制芯片组合执行AI工作，但因CPU的AI工作效率不如GPU，Meta取消2022年大规模定制芯片计划，转而订购数十亿美元的英伟达GPU。

就在其他各家大厂纷纷投入自研AI加速器芯片，Meta也发布了自研芯片，并2023年5月19日公布AI训练与推理芯片。芯片功耗仅25瓦，为英伟达相同产品功耗的0.05%，并采RISC-V开源架构。市场消息指出，芯片为台积电7纳米生产。

中国大厂的自研芯片之路，又是另一种光景。

美国去年10月扩大禁止向中国出售先进人工智能（AI）芯片，英伟达虽然迅速为中国市场量身订造新芯片，以符合美国出口规定。但近日有消息指出，阿里巴巴、腾讯等中国云计算大客户，并不热中买功能降低的减规版H20芯片，转成国内采购，如向华为买。策略转变显示透过部分先进半导体订单转给中国公司，将更依赖中国本土厂商芯片。

TrendForce表示，中国云端业者约八成高阶AI芯片购自英伟达，五年内可能降至50%~60%。若美国继续加强芯片管制，可能对英伟达中国地区销售造成额外压力。

审核编辑：黄飞