大厂自研芯片加速，逃离英伟达

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面对全球AI热潮推升的半导体需求，科技巨头正加速摆脱对英伟达的依赖。最新消息指出，微软正与博通洽谈共同研发客制化AI芯片的计划，为数据中心打造更具成本效益与掌控度的运算核心。这个动向不仅是微软自身策略转变的一环，也与Google、亚马逊、OpenAI等巨头全面启动的自研芯片战略相呼应。

根据《The Information》12月6日报导，微软正与博通商谈开发新一代客制化AI芯片的合作案。原本微软采用迈威尔科技（Marvell）技术打造部分AI芯片，但随着生成式AI模型规模急速膨胀，现有供应链已难以满足需求。

为确保芯片供应稳定并降低成本，微软正在寻求以博通作为新的策略伙伴，共同设计针对大型AI模型推论与训练所需的专用芯片。

除了微软之外，全球科技巨头也纷纷扩张自研晶片版图，直接挑战英伟达在AI芯片市场的垄断地位。

Google母公司Alphabet在今年推出Ironwood TPU v7，被视为首款足以正面挑战英伟达Blackwell GPU的专用加速芯片。过去TPU主要用于Google自家服务与内部模型训练，如今Google不仅扩大客户使用范围，也加速强化AI超级运算的芯片竞争力，明显意在切入英伟达长期主导的数据中心市场。

亚马逊也在AI芯片战场加速布局。旗下云端服务事业AWS已于12月2日正式开放客户使用新一代AI加速芯片Trainium3，并将之部署至部分资料中心。 Trainium3主打低成本、高能效，被视为辉达H100、B100的替代方案。

AWS甚至宣称，Trainium3在特定AI训练场景的效能与能耗比优于市面主流GPU，展现亚马逊削弱对辉达依赖的决心。

OpenAI也加入战局。该公司正与博通合作开发自家客制化AI芯片，预计明年下半年开始部署。近来GPT模型需求暴增，导致OpenAI每年购买的辉达GPU数量所费不赀。为了降低成本并提升运算自主性，OpenAI加快自研芯片计划，与微软的策略方向不谋而合。

黄仁勋：定制芯片远不如英伟达芯片

英伟达首席执行官再次就与谷歌和亚马逊等ASIC制造商的竞争发表评论，声称没有多少团队能做到“绿色团队”所做的事。

自从谷歌等公司发布最新解决方案以来，围绕英伟达与ASIC芯片的争论愈演愈烈，其核心观点是，随着世界从训练工作负载转向推理工作负载，英伟达的技术栈是可以被替代的。在最近的第三季度财报电话会议上，首席执行官黄仁勋谈到了大型科技公司内部的ASIC芯片建设，当被问及这些项目是否会导致实际的大规模部署时，英伟达首席执行官是这样回答的：

分析师问到：Jensen，这个问题是问你的。考虑到你宣布的与Anthropologie的交易以及你客户的整体规模，我很好奇你对AI ASIC或专用XPU在这些架构构建中所扮演的角色有何看法？你是否注意到，你过去一直相当坚定地认为，其中一些项目最终都无法真正部署？

黄仁勋回应道：是的。非常感谢，我也很感激你的提问。首先，你不是在和团队竞争——抱歉，是和公司竞争，你是在和团队竞争。而且——世界上真正擅长构建这些极其复杂系统的团队并不多。

如果你仍然不明白Jensen在这里的意思，他指的是最近Anthropic达成的协议，其中包括围绕Blackwell和Rubin系统构建的基础设施。与此同时，Anthropic还签署了谷歌最新Ironwood TPU的协议，这引发了人们对ASIC芯片能否真正与NVIDIA竞争的新疑问。詹森就分析师的这一推断发表了评论，他指出，当公司开发定制芯片时，真正的竞争并非来自NVIDIA，而是来自各自的工程团队。

Jensen表示，市面上很少有团队能像NVIDIA那样投入大量精力，这也是该公司否认与ASIC芯片存在激烈竞争的原因之一。我最近讨论过谷歌的TPU在推理领域也是一个有竞争力的选择，但Jensen声称NVIDIA在所有AI细分领域都是最优秀的，这表明该公司致力于在AI行业的三个主要方面——预训练、后训练和推理——都保持“不可替代”的地位。

有趣的是，Jensen指出，对于云服务提供商（CSP）而言，在数据中心部署“随机ASIC”远不如选择NVIDIA的技术栈来得理想，因为NVIDIA的产品应用范围更广。因此，Jensen最终认为，大型科技公司提供的定制芯片在“工程”层面仍无法与NVIDIA匹敌。而且，即便他们能够复制NVIDIA的计算能力，NVIDIA也拥有名为CUDA的强大软件栈，这才是真正吸引业界目光的关键所在。

（来 源 ：半导体行业观察综合 ）

*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。

END

今天是《半导体行业观察》为您分享的第4252期内容，欢迎关注。

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