ChatGPT的火爆掀起了從巨頭到初創(chuàng)的科技業(yè)AI競賽。在這場AI淘金大戰(zhàn)中，提供一流AI芯片的英偉達成為大贏家，華爾街高呼“英偉達是AI大戰(zhàn)唯一的軍火商” 。
而過去一個月，英文達又在AI風投圈殺瘋了，看來正在趁其GPU處于領先地位的時間窗口，鞏固建立的最強AI產業(yè)聯(lián)盟。
一天內兩家AI獨角獸官宣英偉達參投 Inflection AI估值升至全球第三高
今年6月，英偉達就參與了三家高調宣布獲得新一輪融資的AI獨角獸融資。其中6月9日，做類ChatGPT聊天機器人的加拿大AI公司Cohere宣布完成2.7億美元C輪融資，英偉達、甲骨文、Salesforce等參與。Cohere的估值由此達到約22億美元。
另外兩家在上周四一天內不約而同公布大規(guī)模融資的初創(chuàng)分別是：推出AI聊天機器人Pi的Inflection AI和AI文生視頻創(chuàng)企Runway。
其中，由DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人Mustafa Suleyman去年聯(lián)合創(chuàng)辦并擔任CEO的Inflection AI獲得13億美元新融資，據Crunchbase統(tǒng)計，這是目前排在第四高位的AI融資輪規(guī)模。
Inflection AI新一輪融資的領投方是微軟、領英聯(lián)合創(chuàng)始人Reid Hoffman、比爾蓋茨、谷歌董事長埃里克施密特，英偉達是投資者中唯一的新面孔。
完成融資后，Inflection AI的估值升至約40億美元，成為估值僅次于OpenAI和Anthropic的全球第三大生成式AI獨角獸。
Runway完成了1.41億美元新融資，新加入的投資者包括谷歌、英偉達和Salesforce，通過這輪，Runway的估值升至約15億美元，不到半年翻了三倍。
Inflection AI集成2.2萬英偉達H100打造最強超算 芯片量碾壓Meta超算
Inflection AI最近推出了其首個專有語言模型Inflection-1，稱該模型是在非常大的數據集上使用數千個英偉達H100訓練的，是其計算類別中最好的模型，在通常用于比較大語言模型（LLM）的各種基準測試中，性能優(yōu)于GPT-3.5、LLaMA、Chinchilla 和 PaLM-540B。
上周四，Inflection AI還宣布，在與英偉達合作打造全球最大的AI集群之一，其超級計算機將擴展至包含2.2萬個英偉達H100芯片，支持新一代AI大模型的訓練和部署。集成AI芯片的數量直接碾壓了Meta今年5月公布的1.6萬個A100打造的超算集群。
除了英偉達，Inflection AI上述超級GPU集群的另一合作方是云服務供應商CoreWeave。它號稱可提供“比傳統(tǒng)云提供商便宜80%”的算力。英偉達之前曾對CoreWeave投資1億美元。6月有媒體稱，微軟同意未來數年內向CoreWeave投資數十億美元，用于云計算基礎設施建設。
在最新發(fā)布的權威AI性能基準測試MLPerf中，英偉達和CoreWeave合作構建的擁有3584個H100的集群，僅用不到11分鐘就訓練完GPT-3大型語言模型。
英偉達領先對手兩年 但優(yōu)勢地位并未無懈可擊 CUDA不會一直是護城河
Jon Peddie Research的GPU市場數據報告統(tǒng)計，去年英偉達全年PC GPU出貨量達3034萬塊，是AMD的近4.5倍；截至去年四季度，在獨立GPU市場，英偉達占據84%的市場份額，遠超同業(yè)競爭公司。
上月英偉達發(fā)布的今年一季度營收遠優(yōu)于預期，AI芯片所在業(yè)務收入創(chuàng)歷史新高，保持10%以上同比增速，二季度營收指引更是炸翻全場，不但未如市場預期連續(xù)第四個季度下滑，而且同比猛增33%，盡顯AI芯片需求的火爆勢頭。
財報公布后，芯片咨詢公司D2D Advisory 的創(chuàng)始人Jay Goldberg表示，“目前，AI芯片市場看起來仍將是英偉達一個贏家通吃的市常”
上月AMD發(fā)布其最先進的AI芯片 MI300X后，分析師們并未跟風吹爆，而是很理智地指出，AMD想要在AI芯片領域挑戰(zhàn)英偉達的行業(yè)龍頭地位，還有很長的路要走，僅憑這款芯片并不能做到。
Cambrian-AI Research LLC 的創(chuàng)始人兼首席分析師 Karl Freund認為，除了英偉達擁有AI行業(yè)最大的軟件和研究人員生態(tài)系統(tǒng)、MI 300X不具有很大的內存優(yōu)勢和明顯的成本優(yōu)勢外，AMD面臨的關鍵挑戰(zhàn)是，沒有像H100那樣的Transformer Engine（用于在英偉達GPU上加速Transformer模型的庫），H100可以將大語言模型（LLM）的性能提高兩倍。
這導致了，如果用幾千個英偉達的GPU來訓練一個新模型需要一年的時間，那么用AMD的硬件來訓練可能需要再等兩三年，或者同樣的時間內投入三倍的GPU。
英偉達財報公布后，有評論提到，AI初創(chuàng)企業(yè)投資機構Air Street Capital的合伙人Nathan Benaich估算，英偉達比競爭對手領先了兩年。他在評價英偉達的成功時這樣說：
英偉達比其他人先一步看到未來，他們將重心轉向讓GPU可編程，他們發(fā)現(xiàn)了機會，下了大賭注，并持續(xù)超越了競爭對手。
但同時，業(yè)內人士也認為，華爾街對英偉達的熱情有些過于樂觀。Benaich指出，英偉達在硬件和軟件方面遠沒有達到無懈可擊的地步。
而推出大熱AI繪畫模型Stable Diffusion的公司Stability AI最近也對Benaich以上提及的英偉達面臨競爭形勢表示認同。他說：“谷歌、英特爾和其他公司的下一代芯片正在迎頭趕上，隨著軟件的標準化，甚至CUDA也變得不再是護城河。”
