作者 | 周智宇。
編輯 | 張曉玲。
一周漲價30%，單片售價超十萬。人工智慧的火熱，晶元的短缺，讓英偉達a800成了市場上炙手可熱的硬通貨。
趁此東風，英偉達ceo黃仁勳一舉成為和馬斯克並肩，最受矚目的企業家之一。英偉達的市值也飆公升至1.17萬億美元，成了市場上最熱門的科技公司。
然而一面是高階ai晶元的稀缺，一面則是「百模大戰」，下游對算力需求高漲。面對才不過剛剛起勢的市場，大大小小的競爭對手們，都在奮力追趕。它們希望打破眼下「ai晶元=英偉達」的格局，從這個萬億級的市場裡分得一杯羹。
就在7月11日，英特爾在北京發布了專供中國市場的ai處理器gaudi 2，它對標英偉達100系列，專為訓練大語言模型而構建。
gaudi 2的推出，意味著ai晶元市場裡又有一位巨頭下場。在英特爾之前，amd也推出了自家的ai產品。英偉達、英特爾、amd這三家從pc時代就鏖戰不止的晶元三巨頭，又在ai時代裡正面交鋒。
ai晶元市場裡不會一家獨大，隨著一位位巨頭入場，一場全新的競逐，開始了。
藉著推出gaudi 2，英特爾向英偉達發起了正面進攻。
pc市場萎縮以及資料中心業務走軟，讓英特爾業績承壓。原本是伺服器晶元市場「一哥」的英特爾的市場份額，被amd等競爭對手蠶食。人工智慧浪潮帶來對算力的需求，則讓英特爾看到了新的發力點。
gaudi2由英特爾2023年斥資20億美元收購的ai初創公司habana labs 設計，從推出的一開始，gaudi平台就是為雲端和資料中心提高深度學習訓練效率而構建。
發布會現場，英特爾公司執行副總裁、資料中心與人工智慧事業部總經理sandra rivera花了大量時間介紹gaudi 2的效能，對比的物件，就是英偉達高階gpu a100和h100。
從演示的資料看，比如說bert模型預訓練，gaudi 2 的效能是英偉達a100的1.7倍。至於更先進的英偉達h100，habana labs的首席運營官eitan medina表示，gaudi 2 是目前為能夠替代英偉達h100進行llm訓練的「唯一替代品」。在mlperf 3.0 基準測試中，僅有gaudi 2 與h100能夠進行gpt-3訓練。
從目前的資料來說，基於 gpt-3模型訓練，gaudi 2與h100尚有一定差距，單個h100的效能是gaudi 2的3.6倍。不過eitan medina表示，隨著9月英特爾發布對fp8的軟體支援與新功能，gaudi2的價效比預計將超越h100。
價效比，是gaudi 2對抗英偉達100系列的乙個核心優勢。eitan medina告訴華爾街見聞，gaudi2在執行resnet-50時，每瓦效能約是英偉達a100的2倍，執行 1760 億引數 bloomz 模型的每瓦效能，則大概是a100 的1.6倍。
也就是說，在提供不錯的效能的同時，gaudi 2在能耗上明顯優於英偉達a100，並且gaudi 2也能從價效比層面挑戰h100。英特爾也藉此成為目前一眾英偉達的挑戰者中，最具競爭力的對手。
儘管同a100類似，gaudi 2為了符合美國工業與安全域性相關規定，與國際版存在差別。不過eitan medina表示，中國版gaudi 2在整體效能上與國際版差別不大。明年計畫推出的5nm gaudi 3，也會在合規的情況下，提供給中國客戶。
目前，英特爾已經與浪潮資訊、新華三和超聚變等國內伺服器廠商，以及智慧型雲等公司展開合作。浪潮資訊副總裁、浪潮ai&hpc產品線總經理劉軍也表示，聯合英特爾發布新一代ai伺服器nf5698g7，支援8顆gaudi2。
此外，sandra rivera透露，到2023年的時候，英特爾會把gaudi的ai晶元和gpu兩條產品線進行整合，屆時會推出乙個更完整的下一代gpu產品。通過廣泛的產品線，滿足各種不同的需求。
英特爾不是首家向英偉達發起衝鋒的晶元巨頭。
去年6月，amd也推出cpu+gpu架構的instinct mi300，進軍ai訓練市場。隨後在今年6月，amd又通過祭出高達192 gb hbm記憶體的mi300x，進一步為滿足大模型訓練進行優化。
amd的資料中心硬體主管forrest norrod稱，chatgpt引領的ai熱潮讓amd也感到意外。業內還是迫切希望英偉達有乙個競爭對手，能夠在英偉達的晶元之外，還有乙個替代的選項。
事實也是如此。日益增長的大模型訓練需求，與產能受限，讓英偉達充滿了「幸福的煩惱」。英偉達方面透露，其訂單已經排至2023年，像h100在明年一季度之前都處於售罄狀態。
前不久的世界人工智慧大會（waic）上，清華大學電子工程系主任汪玉也強調了目前算力資源的緊張。他表示，部署成本高、模型算力缺口大以及國產晶元生態需要擴張和構建，是目前大模型落地的三大挑戰。
算力需求持續增長，以及大模型玩家渴望通過使用更優秀產品，以減少與openai等廠商算力支援差距，都讓市場裡對算力的需求高企。半導體市場裡的玩家也隨之迎來全新的機遇。
sandra rivera表示，在一季度，人工智慧帶來的晶元需求，讓英特爾包括gaudi在內的產品需求翻了至少兩倍。此外，在ai用例及市場需求爆發式增長的時候，**至強處理器也有很好的市場迴響。
按照摩根史坦利的預計，包括英偉達和amd的gpu、ai計算專用晶元以及這些晶元的外包生產在內，今年全球ai計算半導體市場年銷售規模大概會在430億美元。四年內，全球ai計算半導體市場銷售額會達到1250億美元。這在全球半導體受消費電子銷售放緩，收入下降預期中，是乙個增長的亮點。
這個萬億人民幣的市場，也自然吸引了大小玩家，前赴後繼地蜂擁而入。他們相信，市場裡不止有乙個英偉達。
英偉達確實有自己的壁壘。gpu相比cpu在平行計算能力、記憶體頻寬等效能和浮點運算速度上具備明顯優勢，英偉達也藉此在模型訓練和推理上先行一步，領先了amd和英特爾等玩家。英偉達統一計算設計架構cuda也靠著封閉的生態，形成了自己的軟體生態，繫結了百萬計的開發者。
sandra rivera也承認，在目前進行人工智慧、ai運算的時候，很多人都在用cuda。然而在她的觀察中，很多大模型的開發者不會做這麼底層的開發，會在pytorch、tensorflow上做創新。
這也是英特爾等玩家的機遇。sandra rivera認為，軟體開發或者開發者生態一直是英特爾的強項，在資料中心領域，除了cuda，就是英特爾的x86軟體生態。英特爾則希望為擺脫封閉生態系統，尋求效率與規模的的客戶提供更具競爭力的選擇。
除了英偉達、amd和英特爾三個晶元巨頭，市場上仍有大玩家摩拳擦掌，準備下場。馬克·扎克伯格旗下的meta platforms在7月18日宣布，將攜手高通，採用高通晶元，以在手機和個人電腦上執行meta新大型語言模型llama 2；馬斯克也在xai會議上表示，準備自研ai晶元。
在火熱的「百模大戰」之外，硬體端的戰役也已打響。傳統晶元巨頭和不斷湧現的新玩家們在ai上戰得火熱，如今浪潮初起，一場全新領域裡的王者之爭，方拉開序幕。
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