集微網消息，在科技行業爆發全面爭奪人工智能霸主地位的斗爭之際，華爾街已提前押注了誰將是最大的贏家，對此，金融時報對英偉達的AI芯片前景做了分析。
具體來說，就是ChatGPT聊天機器人等“生成式人工智能”系統和Dall-E等圖像生成系統所需的先進芯片。
投資者并不是隨便押注于一家制造商，英偉達公司的GPU圖形處理器在大型AI模型培訓市場占據主導地位，其股價今年已飆升55% 。自去年10月以來，公司股價也已上漲了一倍。當時，由于加密芯片泡沫破裂（加密礦商普遍使用其芯片），個人電腦銷量暴跌，數據中心芯片產品轉型管理不善，其股價一度蒙上陰影。
在人們還難以判斷一項新技術的發展前景時，“鐵鍬式”的投資策略是有道理的。大型科技公司正準備使用昂貴的新型人工智能系統相互對抗，但目前還沒有明確跡象表明如何獲得持久的優勢。
報道指出，似乎可以說，GPU的需求量會很大，這將惠及英偉達，其次是AMD（其股票今年上漲了30%）。除了訓練大型人工智能模型之外，GPU也可能更廣泛地用于AI推理：將現實世界的數據與訓練過的模型進行比較，以提供一個有用的答案。
到目前為止，對于英特爾等制造CPU的公司而言，AI推理一直是一個相對健康的市常但是Campian AI Research的Karl Freund表示，生成系統中使用的人工智能模型對于CPU來說可能太大了，需要更強大的 GPU 來處理。
五年前，人們還遠遠不能確定英偉達如今的地位。隨著機器學習對計算能力的需求呈指數增長，一大批初創企業涌現出來，制造專門的人工智能“加速器”。這些所謂的ASIC專用集成電路旨在以最有效的方式執行一項任務，為密集型數據處理操作提供了一種更好的方法。
然而，關于GPU將無法匹配這種專用硬件的預測已被證明是錯誤的，英偉達仍然處于領先地位。這在很大程度上要歸功于Cuda軟件，該軟件用于在公司的 GPU上運行應用程序，將開發人員與英偉達芯片綁定在一起。
英偉達還有一款新產品，采用其新型的H100芯片，將適時投放市常這個新產品是專門為轉換器而設計的，這是語言和視覺模型最近取得的重大進步背后的人工智能技術。對于ASIC的設計者來說，這樣的底層架構的變化很難處理。重新設計每一代新芯片成本都很昂貴，很難賣出足夠的產品來攤銷開發成本。
但是競爭將會愈演愈烈。微軟成功利用OpenAI研究在生成式人工智能領域取得了早期領先地位，這在很大程度上要歸功于它為運行OpenAI模型而構建的專用硬件。這些都是基于GPU圖形處理器，但是芯片行業一直在猜測，這家軟件巨頭現在正在設計自己的人工智能加速器。
如果是這樣，它肯定不會是唯一一家這樣做的。谷歌八年前決定設計自己的芯片，簡稱TPU，來處理其最密集的人工智能工作。亞馬遜和Meta緊隨其后。轉換器的想法起源于谷歌，這表明這家搜索巨頭至少會優化其最新的芯片，以配合其新的人工智能模型。
另一個迫在眉睫的威脅可能來自OpenAI本身。ChatGPT背后的研究公司開發了自己的軟件 Triton，幫助開發者在GPU上運行他們的神經網絡。這可能會減少對英偉達公司Cuda軟件的需求，這也是將其芯片轉變為大宗商品、讓OpenAI等開發者有機會在任何硬件上配置自己的模型而邁出的一步。
文章最后指出，如果人工智能市場最終落入少數大型科技公司手中，而且每家公司都有足夠的經濟激勵措施設計自己的專用芯片，那么英偉達的長期前景將受到影響。但該公司以前曾挑戰過懷疑者，至少就目前而言，英偉達在科技界最新一輪人工智能熱潮中處于有利地位。（校對/周宇哲）
