由于人工智能的蓬勃發(fā)展，芯片世界正在經(jīng)歷一場(chǎng)巨大的轉(zhuǎn)型。
我們對(duì)能夠更快地訓(xùn)練人工智能模型的芯片，以及能夠在手機(jī)端運(yùn)行模型的芯片的需求正在增加，后者使我們能夠在不泄露私人數(shù)據(jù)的情況下使用這些模型。
政府、科技巨頭和初創(chuàng)公司都想從不斷增長(zhǎng)的半導(dǎo)體市場(chǎng)中分一杯羹。
以下是未來(lái)一年的四個(gè)趨勢(shì)，它們將定義未來(lái)的芯片是什么樣子的，誰(shuí)將制造它們，以及它們將解鎖哪些新技術(shù)。
（來(lái)源：AI 生成，圖文無(wú)關(guān)）
世界各地的芯片法案
在美國(guó)鳳凰城郊區(qū)，世界上最大的兩家芯片制造商，臺(tái)積電和英特爾正在沙漠中建造工廠，它們希望這些園區(qū)能強(qiáng)化美國(guó)的芯片制造能力。
這些努力背后的共同點(diǎn)是資金。2024 年 3 月，美國(guó)總統(tǒng)拜登宣布，為英特爾在美國(guó)的擴(kuò)張?zhí)峁?85 億美元的聯(lián)邦資金和 110 億美元的貸款。幾周后，他又向臺(tái)積電提供了 66 億美元。
這些資助只是美國(guó)向芯片行業(yè)提供補(bǔ)貼的一部分，依據(jù)是 2022 年簽署的 2800 億美元《芯片與科學(xué)法案》。
這筆龐大的資金意味著，任何涉足半導(dǎo)體生態(tài)系統(tǒng)的公司都在思考如何重組其供應(yīng)鏈，然后從補(bǔ)助中受益。
雖然大部分資金旨在促進(jìn)美國(guó)的芯片制造業(yè)發(fā)展，但無(wú)論是設(shè)備制造商，還是利基材料初創(chuàng)公司，都可以參與其中。
但美國(guó)并不是唯一一個(gè)試圖在本土打造（部分）芯片制造供應(yīng)鏈的國(guó)家。日本在本國(guó)的芯片法案上撥款了 130 億美元，歐洲將拿出 470 多億美元。2024 年早些時(shí)候，印度也宣布投入 150 億美元建設(shè)芯片廠。
美國(guó)塔夫茨大學(xué)教授、《芯片戰(zhàn)爭(zhēng)》一書(shū)的作者克里斯米勒（Chris Miller）說(shuō)，這一趨勢(shì)的根源可以追溯到 2014 年。
他說(shuō)：“這創(chuàng)造了一種動(dòng)態(tài)，在這種動(dòng)態(tài)中其它政府得出結(jié)論，它們別無(wú)選擇，只能提供激勵(lì)措施。”
這種不安感，加上人工智能熱潮的興起，導(dǎo)致西方政府都在為替代方案提供資金。在接下來(lái)的一年里，這可能會(huì)產(chǎn)生滾雪球效應(yīng)，更多的國(guó)家會(huì)因?yàn)閾?dān)心落后而開(kāi)展自己的芯片項(xiàng)目。
米勒說(shuō)，這筆錢不太可能培養(yǎng)出全新的芯片競(jìng)爭(zhēng)者，也不太可能從根本上動(dòng)搖芯片制造行業(yè)。相反，它將主要鼓勵(lì)像臺(tái)積電這樣的行業(yè)頭部企業(yè)在多個(gè)國(guó)家開(kāi)枝散葉。
但僅靠資金還不足以迅速做到這一點(diǎn)，臺(tái)積電在美國(guó)亞利桑那州建廠的努力陷入了泥潭，完工日期一再推遲，還遭遇了勞資糾紛，英特爾也同樣未能兌現(xiàn)此前承諾的完工期限。
目前尚不清楚這些工廠何時(shí)，甚至是否能開(kāi)始運(yùn)轉(zhuǎn)，以及它們的設(shè)備和員工能否與這些公司國(guó)外最先進(jìn)的工廠保持相同的水平。
米勒說(shuō)：“供應(yīng)鏈只會(huì)在幾年，甚至幾十年內(nèi)緩慢轉(zhuǎn)變。但情況正在發(fā)生變化。”
更關(guān)注邊緣人工智能
目前，我們與 ChatGPT 等人工智能模型的交互大多都是通過(guò)云進(jìn)行的。
這意味著，當(dāng)你要 ChatGPT 挑選一套衣服（或成為你的男朋友）時(shí)，你的請(qǐng)求會(huì)被發(fā)送到 OpenAI 的服務(wù)器，由服務(wù)器上的模型對(duì)其進(jìn)行處理，并在回復(fù)你之前完成推理（就像是得出一個(gè)結(jié)論）。
依賴云服務(wù)有一些缺點(diǎn)。例如，它需要聯(lián)網(wǎng)，這也意味著你的一些數(shù)據(jù)要與模型運(yùn)營(yíng)商共享。
這就是為什么人們和資金對(duì)人工智能的邊緣計(jì)算很感興趣。在邊緣計(jì)算中，人工智能模型的調(diào)用和運(yùn)算都在你的設(shè)備上，比如筆記本電腦或智能手機(jī)上。
該行業(yè)正在大力發(fā)展更加了解用戶的人工智能模型。OpenAI 的 CEO 山姆奧特曼（Sam Altman）曾向我描述了他眼中的殺手級(jí)人工智能應(yīng)用程序，它“完全了解我的一生，我的每一封電子郵件，每一次對(duì)話”。
因此，人們對(duì)更快的邊緣計(jì)算芯片有了需求，這種芯片可以在不共享私人數(shù)據(jù)的情況下運(yùn)行模型。
這些芯片面臨著與數(shù)據(jù)中心芯片不同的限制，它們通常必須更孝更便宜、更節(jié)能。
美國(guó)國(guó)防部正在資助大量針對(duì)快速私密邊緣計(jì)算的研究。2024 年 3 月，其研究部門國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA，Defense Advanced Research Projects Agency ）宣布與芯片制造商 EnCharge AI 合作，開(kāi)發(fā)一種用于人工智能推理的超強(qiáng)邊緣計(jì)算芯片。
EnCharge AI 正在努力制造一種能夠保護(hù)隱私的芯片，也可以在非常小的功率下運(yùn)行。這將使其適用于衛(wèi)星和離網(wǎng)監(jiān)視設(shè)備等軍事應(yīng)用。該公司預(yù)計(jì)將在 2025 年推出它們。
人工智能模型的某些應(yīng)用將始終依賴于云，但對(duì)改進(jìn)邊緣計(jì)算的新投資和興趣可能會(huì)為我們的日常設(shè)備帶來(lái)更快的芯片，從而帶來(lái)更多的人工智能。
如果邊緣芯片足夠孝足夠便宜，我們很可能會(huì)在家里和工作場(chǎng)所看到更多人工智能驅(qū)動(dòng)的智能設(shè)備。如今，人工智能模型大多局限于數(shù)據(jù)中心。
EnCharge AI 聯(lián)合創(chuàng)始人納文維爾瑪（Naveen Verma）表示：“我們?cè)跀?shù)據(jù)中心看到的許多挑戰(zhàn)都將被解決。我希望看到（行業(yè)）對(duì)邊緣的關(guān)注，我認(rèn)為這對(duì)大規(guī)模部署人工智能至關(guān)重要。”
科技巨頭進(jìn)軍芯片制造
無(wú)論是快時(shí)尚、還是草坪護(hù)理，更行各業(yè)的公司都在支付高昂的計(jì)算成本，為其業(yè)務(wù)創(chuàng)建和訓(xùn)練人工智能模型。
目前的應(yīng)用包括掃描和總結(jié)文檔的模型，以及面向外部的技術(shù)如虛擬代理，可以指導(dǎo)你如何修理冰箱。這意味著使用云計(jì)算訓(xùn)練這些模型的需求已經(jīng)達(dá)到頂峰。
提供大部分云計(jì)算服務(wù)的公司是亞馬遜、微軟和谷歌。多年來(lái)，這些科技巨頭一直希望通過(guò)在數(shù)據(jù)中心使用自主研發(fā)的芯片來(lái)提高利潤(rùn)率，而不是從英偉達(dá)這樣的公司購(gòu)買芯片。
英偉達(dá)幾乎壟斷了最先進(jìn)的人工智能訓(xùn)練芯片，其市值超過(guò)了 183 個(gè)國(guó)家的 GDP。
亞馬遜于 2015 年收購(gòu)了初創(chuàng)公司 Annapurna Labs，開(kāi)啟了自主芯片研發(fā)的旅程。
谷歌在 2018 年推出了自己的 TPU 芯片。微軟在 2023 年推出了首款人工智能芯片，Meta 則在 2024 年推出了新版人工智能訓(xùn)練芯片。
這一趨勢(shì)可能會(huì)影響英偉達(dá)的份額。但在大型科技公司眼中，英偉達(dá)除了扮演競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的角色，還是必不可少的供應(yīng)商。
無(wú)論它們自己的內(nèi)部努力是否成功，云計(jì)算巨頭的數(shù)據(jù)中心仍然需要它的芯片。
這是因?yàn)樗鼈冏约旱男酒圃炷芰o(wú)法滿足所有需求，而且它們的客戶也希望自己能使用性能最好的英偉達(dá)芯片。
微軟 Azure 硬件部門負(fù)責(zé)人拉尼博卡（Rani Borkar）表示：“這實(shí)際上是為了讓客戶有選擇權(quán)。”
她說(shuō)，她無(wú)法想象微軟在其云服務(wù)中全部使用自研芯片的未來(lái)：“我們將繼續(xù)維持強(qiáng)有力的合作伙伴關(guān)系，并部署與我們合作的所有伙伴的芯片。”
就在云計(jì)算巨頭試圖從芯片制造商那里搶走市場(chǎng)份額的同時(shí)，英偉達(dá)也在采取類似的行動(dòng)。
2023 年，該公司推出了自己的云服務(wù)，這樣客戶就可以繞過(guò)亞馬遜、谷歌和微軟，直接在英偉達(dá)芯片上訪問(wèn)云服務(wù)。
隨著這場(chǎng)爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額的激烈斗爭(zhēng)的展開(kāi)，未來(lái)一年的問(wèn)題將是，客戶如何看待大型科技公司的芯片，是與英偉達(dá)最先進(jìn)的芯片旗鼓相當(dāng)，還是更像它的備胎。
英偉達(dá)與創(chuàng)業(yè)公司作戰(zhàn)
盡管英偉達(dá)占據(jù)芯片行業(yè)的主導(dǎo)地位，但仍有一波投資流向初創(chuàng)公司，這些公司的目標(biāo)是在未來(lái)芯片市場(chǎng)的某些領(lǐng)域擊敗英偉達(dá)。
這些初創(chuàng)公司都承諾加速人工智能的訓(xùn)練，從量子到光子，再到可逆計(jì)算，它們對(duì)這些新鮮的計(jì)算技術(shù)有著不同的想法。
28 歲的穆拉特奧南（Murat Onen）是芯片初創(chuàng)公司 Eva 的創(chuàng)始人。這家公司是從他的麻省理工學(xué)院博士工作中誕生的，他描述了現(xiàn)在創(chuàng)辦一家芯片公司是什么感覺(jué)。
“英偉達(dá)站在山的最高處，這就是我們生活的世界。”他說(shuō)。
許多初創(chuàng)公司，如 SambaNova、Cerebras 和 Graphcore，正試圖改變芯片的底層架構(gòu)。
想象一下，一個(gè)人工智能加速器芯片不斷地在不同區(qū)域之間來(lái)回移動(dòng)數(shù)據(jù)。
一條信息存儲(chǔ)在存儲(chǔ)區(qū)，但必須移動(dòng)到處理區(qū)，在那里進(jìn)行計(jì)算，然后送回存儲(chǔ)區(qū)進(jìn)行保管。所有這些活動(dòng)都需要時(shí)間和能量。
提高這一過(guò)程的效率將為客戶提供更快、更便宜的人工智能訓(xùn)練條件，但前提是芯片制造商擁有足夠好的軟件，使人工智能訓(xùn)練公司能夠無(wú)縫過(guò)渡到新芯片。
如果軟件轉(zhuǎn)型過(guò)于笨拙，OpenAI、Anthropic 和 Mistral 等模型制造商可能會(huì)選擇大牌芯片制造商。
這意味著采用這種方法的公司如 SambaNova，不僅要在芯片設(shè)計(jì)上花費(fèi)大量時(shí)間，還要在軟件設(shè)計(jì)上花費(fèi)大量時(shí)間。
奧南提出了更深層次的變革。幾十年來(lái)，傳統(tǒng)的晶體管越來(lái)越小，效率越來(lái)越高，他使用了一種稱為質(zhì)子門控晶體管（proton-gated transistor）的新組件。
他表示，Eva 公司專門為人工智能訓(xùn)練里面的數(shù)學(xué)需求設(shè)計(jì)了這種組件。
它允許設(shè)備在同一個(gè)地方存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)，節(jié)省時(shí)間和計(jì)算能耗。使用這種組件進(jìn)行人工智能推理的想法可以追溯到 20 世紀(jì) 60 年代，但當(dāng)時(shí)的研究人員無(wú)法找到將其用于人工智能訓(xùn)練的方法。
部分原因是材料不夠先進(jìn)，它需要一種能夠在室溫下精確控制電導(dǎo)率的材料。
奧南說(shuō)，有一天在實(shí)驗(yàn)室里，“通過(guò)優(yōu)化這些數(shù)字，我們非常幸運(yùn)地得到了我們想要的材料。突然之間，這個(gè)設(shè)備變得不一樣了，不再是科研項(xiàng)目了。”
這增加了大規(guī)模使用這種組件的可能性。經(jīng)過(guò)數(shù)月的數(shù)據(jù)確認(rèn)，他創(chuàng)立了 Eva。這項(xiàng)工作的相關(guān)論文發(fā)表在 Science 上。
但在一個(gè)許多創(chuàng)始人都承諾但未能推翻領(lǐng)先芯片制造商主導(dǎo)地位的行業(yè)，奧南坦率地承認(rèn)，他還需要幾年的時(shí)間才能知道他的設(shè)計(jì)是否能按照預(yù)想工作，以及制造商是否會(huì)同意生產(chǎn)。
他說(shuō)，領(lǐng)導(dǎo)一家公司度過(guò)這種不確定性，需要靈活性和頂住他人的懷疑。
他說(shuō)：“我認(rèn)為，有時(shí)人們太執(zhí)著于自己的想法了，導(dǎo)致缺乏安全感。他們會(huì)想，如果這個(gè)想法失敗了，那就什么都沒(méi)有了。我不這么認(rèn)為，我一直在尋找挑戰(zhàn)我們并說(shuō)我們做錯(cuò)了的人。”
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