「命」悬在别人手里的滋味好不好受,风头最盛的微软最有发言权。一个月前,The information 独家报道,微软成立 300 人的「天团」加快自研 AI 芯片的步伐,代号为 Cascade 的服务器芯片最早可能在明年推出。
不仅是因为「卡脖子」,云厂商自研芯片,还有另一层所指——GPU 并不一定是最适合跑 AI 的芯片,自研版可能会优化特定的 AI 任务。
诚然,当前大多数先进的 AI 模型都由 GPU 提供动力,因为 GPU 比通用处理器更擅长运行机器学习的工作负载。但是,GPU 仍被视为通用芯片,不是真正为 AI 计算原生的处理平台。正如远川研究所《英伟达帝国的一道裂缝》指出的,GPU 不是为了训练神经网络而生,人工智能发展的越快,这些问题暴露得越多。靠 CUDA 和各种技术一个场景一个场景「魔改」是一种选择,但不是最优解。
亚马逊、谷歌和微软一直在开发被称为 ASIC——专用集成电路的芯片,这些芯片更适合人工智能。The Information 采访多位芯片行业从业者和分析师得出,英伟达 GPU 帮助训练了 ChatGPT 背后的模型,但 ASIC 通常执行这些任务的速度更快,功耗更低。
AWS 曾是 AI 云服务的早期开发商,从 2016 年左右就有布局。但客户并不认为这些服务非常有用,包括面部识别、将文本转换为逼真的语音,以及用于客户服务等任务的原始形式的聊天机器人等。AWS 还曾在 2017 年推出面向工程师群体使用的 AI 数字工具 SagaMaker,可帮助他们开发和使用机器学习模型,这也一度成为 AWS 最主要的 AI 产品。
但此后几年 AWS 的 AI 产品没能跟上大语言模型的浪潮,自 2021 年 11 月以来,微软开始销售基于 GPT 系列模型开发的 AI 产品,供企业客户使用。与此同时,谷歌也抢了主要的人工智能初创公司作为云客户,并向其云客户销售专有的人工智能软件。即使是云计算的落后者甲骨文,在为 AI 初创公司提供计算资源方面,也有自己的优势。
甲骨文在云领域长期处于落后地位,但在将云服务器租给与 OpenAI 竞争的知名 AI 初创公司方面取得了惊人的成功。据 The Information 报道,部分原因是甲骨文云可以比亚马逊网络服务或谷歌云更经济地运行复杂的机器学习模型。
甲骨文云切入 AI 赛道的方法似乎与 AWS 类似,AWS 开发了自己的 AI 软件以销售给客户,但也将出售对开源 AI 软件以及其他 AI 开发商产品的访问权。
此外,一部分知情人士透露,甲骨文已经开始测试 OpenAI 的产品,以丰富其面向 B 端客户的产品线,包括人力资源和供应链管理软件,不过甲骨文更有可能为此开发自己的软件,未来的 AI 功能可以帮助甲骨文客户快速生成职位描述并安排招聘人员和候选人之间的会议,不过该公司仍在决定首先改进哪些产品。
参考资料:
《英伟达帝国的一道裂缝》|远川研究所
大厂与大模型:真业务才是硬道理|「云启 FutureScope」
Google and Microsoft’s Other AI Race: Server Chips|The information
Skepticism Rises Over AWS’s AI Strategy|The information
Google, Nvidia and Microsoft Offer What VCs Can』t|The information
Pro Weekly: Generative AI Spurs Cloud Demand—and Competition|The information
Google Invests in AI Startup Runway to Wrest Cloud Business From AWS|The information
Microsoft Is Charging Some Office 365 Customers 40% Extra to Test AI Features|The information
【对“微软、谷歌、亚马逊,正在打响大模型时代的云战争”发布评论】
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