**OpenAI также оседлала лошадь, чтобы найти лошадь, и хочет как можно скорее избавиться от зависимости от Nvidia. **
По данным Reuters, OpenAI обсуждает различные решения как минимум с прошлого года, надеясь решить проблему дорогих и дефицитных чипов. Среди них одним из вариантов являются чипы собственной разработки, и этот вариант еще не отвергнут полностью.
Другой вариант — напрямую приобрести компанию, производящую чипы. Люди, знакомые с ситуацией, сообщили, что у OpenAI уже есть потенциальные цели для приобретения, и она рассматривает возможность проведения их комплексной проверки. Однако в отчете не указана конкретная компания по производству чипов.
**По совпадению, одновременно с этим появляется еще одна новость: Microsoft представит свой первый чип «Athena», предназначенный для искусственного интеллекта, на своей ежегодной конференции разработчиков в следующем месяце. **
Как сообщает The Information со ссылкой на людей, знакомых с этим вопросом, Athena будет использоваться на серверах центров обработки данных, предназначенных для обучения больших языковых моделей и т. д., поддерживая при этом логический вывод, и может обеспечить мощность для всего программного обеспечения искусственного интеллекта, лежащего в основе ChatGPT.
Облако стало важным полем битвы для крупных моделей, и два конкурента Microsoft в этой области, Google и Amazon, уже имеют свои собственные чипы искусственного интеллекта. Запуск Athena позволит Microsoft восполнить ее недостатки.
Прогресс Microsoft и OpenAI в вопросах чипов вполне репрезентативен: с точки зрения ролей именно трёхстороннее сотрудничество Microsoft, OpenAI и NVIDIA сделало ChatGPT реальностью, что, в свою очередь, спровоцировало новую волну глобального AIGC; с точки зрения времени, следующего В этом месяце исполнился ровно год с момента запуска ChatGPT.
**Следующим приоритетом в соревновании крупных моделей, похоже, будет вопрос: «кто первым «сбросит» NVIDIA». NVIDIA, доминирующая на рынке чипов, стала оковами, которые необходимо срочно освободить. **
В 2016 году OpenAI, которой исполнился всего один год, приветствовал высокого гостя, генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга. Он лично подарил OpenAI первый легкий небольшой суперкомпьютер DGX-1. OpenAI может выполнить годовые вычисления за один месяц с помощью DGX-1.
В наши дни люди, которые с опозданием оглядываются на подпись Хуан Жэньсюня на DGX-1 «ради будущего компьютеров и человечества» и восклицают злобные глаза «лидера в кожаной одежде».
К 2019 году Microsoft объединила усилия с OpenAI для создания суперкомпьютера с использованием десятков тысяч графических процессоров NVIDIA A100. Таким образом, OpenAI внесла свой вклад, Microsoft внесла деньги, а NVIDIA предоставила инфраструктуру, используя потрясающую вычислительную мощность для поддержки исследований и разработок большой модели OpenAI, и, наконец, усердно работала над достижением чудес.ChatGPT был запущен в ноябре 2022 года, ошеломив мир. .
OpenAI стала звездной компанией, Microsoft яростно борется с Google и другими за свою стратегию искусственного интеллекта, а рыночная стоимость Nvidia взлетела с более чем 300 миллиардов долларов США в ноябре прошлого года до более чем одного триллиона долларов США сегодня. Во всем мире наблюдается повальное увлечение большими моделями, и как «продавец» NVIDIA не беспокоится о продаже чипов.
В июле этого года аналитик Citi Кристофер Дэйнли отметил в своем отчете, что Nvidia займет «не менее 90%» рынка ИИ-чипов.
**Однако в этой игре с тремя победами, пожалуй, только Хуан Жэньсюнь полностью счастлив. Для «покупателей воды», представленных Microsoft и OpenAI, использование чипов Nvidia имеет как минимум две проблемы. **
Первая проблема в том, что это дорого. Что касается суперкомпьютера, построенного для OpenAI, то, по данным Bloomberg, Microsoft потратила на проект сотни миллионов долларов. Стейси Расгон, аналитик Bernstein Research, проанализировала, что ChatGPT стоит около 4 центов за запрос. Если объем запросов ChatGPT вырастет до одной десятой объема поисковых запросов в Google, для продолжения работы потребуется примерно 48,1 миллиарда долларов на графические процессоры и еще 16 миллиардов долларов на чипы в год.
Вторая проблема – дефицит. Буквально в июне этого года генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил на конференции, что нехватка чипов тормозит развитие ChatGPT. Столкнувшись с жалобами клиентов на надежность и скорость API, Альтман объяснил, что большинство проблем вызвано нехваткой чипов.
Недавно выпущенный в этом году Nvidia H100 в настоящее время является самым популярным чипом искусственного интеллекта, но он может удовлетворить только половину рыночного спроса. Nvidia H100 и A100 производятся компанией TSMC.Председатель TSMC Лю Дэин объяснил в прошлом месяце, что ограничения поставок связаны не с нехваткой физических чипов, а с ограниченными возможностями в сфере передовых услуг по упаковке чипов (CoWos), что является ключевым шагом в производстве. процесс.
**Лю Дэин также прогнозирует, что технические производственные мощности будут достаточны для удовлетворения потребительского спроса через полтора года, а это означает, что дефицит чипов искусственного интеллекта может быть смягчен к концу 2024 года. **
Хотя Athena может выйти не раньше этого года, Microsoft готовилась к этому годами. В 2019 году, когда на создание суперкомпьютера для OpenAI были потрачены сотни миллионов долларов, был запущен проект Microsoft Athena. Согласно новостям, Athena будет построена с использованием 5-нм техпроцесса TSMC, непосредственно сравнивая Nvidia A100, и, как ожидается, снизит стоимость одного чипа на одну треть.
**Для Nvidia эгоизм Microsoft и OpenAI является красным сигналом. **
Microsoft является одним из крупнейших клиентов NVIDIA, и были даже новости об «округлении» годовой производственной мощности H100. OpenAI — самый важный флюгер в области AIGC. Амбиции двух компаний по разработке чипов собственной разработки — темная туча над головой Nvidia.
Google была первой компанией, которая массово закупила графические процессоры для вычислений с использованием искусственного интеллекта, но позже разработала свои собственные чипы, специально предназначенные для искусственного интеллекта. TPU первого поколения (Tensor Processing Unit) был выпущен в 2016 году и впоследствии был запущен в качестве облачной инфраструктуры Google Cloud в 2017 году. Google продолжал работать на протяжении многих лет: в апреле этого года компания объявила подробности о TPU v4, заявив, что он в 1,7 раза сильнее, чем A100 от Nvidia.
Хотя Google по-прежнему закупает графические процессоры Nvidia оптом, ее облачные сервисы уже используют собственные TPU. В этой битве AIGC компания Midjourney, занимающаяся картографированием искусственного интеллекта, и компания-единорог Anthropic, у которой есть конкурент ChatGPT Cloude, не закупали чипы у Nvidia для создания суперкомпьютера, подобного OpenAI, а использовали вычислительные мощности Google.
Другой технологический гигант, Amazon, также начал действовать довольно рано: в 2015 году он приобрел израильский стартап по производству чипов Annapurna Labs для разработки индивидуальных чипов для своей облачной инфраструктуры. Позже Amazon выпустила Inferentia, Trainium, чип, ориентированный на искусственный интеллект.
**В прошлом месяце сообщалось, что Amazon инвестирует в Anthropic $4 млрд. В рамках сделки Anthropic будет использовать чипы AWS Trainium и Inferentia для создания, обучения и развертывания своих будущих базовых моделей. **
Кроме того, другие конкуренты Nvidia также предпринимают атаки в сфере ИИ-чипов. AMD, Intel, IBM и т. д. последовательно выпускают чипы искусственного интеллекта, пытаясь конкурировать с продуктами Nvidia. В июне этого года AMD выпустила Instinct MI300, который напрямую сравнивает NVIDIA H100 и является ускорителем специально для AIGC. Число встроенных транзисторов достигает 153 миллиардов, что превышает 80 миллиардов у H100. Это самый крупный чип AMD с момента его запуска в производство. AMD даже использует стратегию совместимости с CUDA NVIDIA, чтобы снизить порог миграции для клиентов.
Нельзя отрицать, что Nvidia по-прежнему обладает практически монополией на рынке ИИ-чипов: ни один конкурент не может поколебать ее позиции, и ни один технологический гигант не может полностью избавиться от зависимости от нее.
Но «ослабление контроля со стороны Nvidia», похоже, стало консенсусом, и внешние проблемы приходят одна за другой. Новость о том, что Microsoft и OpenAI разрабатывают чипы собственной разработки, — это новая волна. Сможет ли Nvidia выстоять?
Использованная литература:
Сердце машины: «Amazon только что инвестировала 4 миллиарда долларов США, Google и другие инвестируют еще 2 миллиарда, и оценка Anthropic стремительно растет»
Sina Technology: «Нехватка чипов искусственного интеллекта снижает доходы технологических компаний. Говорят, что в следующем году поставки Nvidia H100 вырастут как минимум в три раза».
CSDN: «Потратив сотни миллионов долларов и десятки тысяч графических процессоров Nvidia, Microsoft раскрывает суперкомпьютерное прошлое, стоящее за созданием ChatGPT!» 》
Wall Street Insights: «Подавите свою гордость!» Как Microsoft делает большую ставку на OpenAI》
Jiemian News: «Появился собственный ИИ-чип Microsoft «Athena», целью которого является сломить монополию Nvidia в области вычислительных мощностей»
Исследовательский институт Юаньчуань: «Трещина в империи NVIDIA»
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Кто сможет первым «сбросить» Nvidia?
Первоисточник: Алфавитный список.
Автор: Би Анди
**OpenAI также оседлала лошадь, чтобы найти лошадь, и хочет как можно скорее избавиться от зависимости от Nvidia. **
По данным Reuters, OpenAI обсуждает различные решения как минимум с прошлого года, надеясь решить проблему дорогих и дефицитных чипов. Среди них одним из вариантов являются чипы собственной разработки, и этот вариант еще не отвергнут полностью.
Другой вариант — напрямую приобрести компанию, производящую чипы. Люди, знакомые с ситуацией, сообщили, что у OpenAI уже есть потенциальные цели для приобретения, и она рассматривает возможность проведения их комплексной проверки. Однако в отчете не указана конкретная компания по производству чипов.
**По совпадению, одновременно с этим появляется еще одна новость: Microsoft представит свой первый чип «Athena», предназначенный для искусственного интеллекта, на своей ежегодной конференции разработчиков в следующем месяце. **
Облако стало важным полем битвы для крупных моделей, и два конкурента Microsoft в этой области, Google и Amazon, уже имеют свои собственные чипы искусственного интеллекта. Запуск Athena позволит Microsoft восполнить ее недостатки.
Прогресс Microsoft и OpenAI в вопросах чипов вполне репрезентативен: с точки зрения ролей именно трёхстороннее сотрудничество Microsoft, OpenAI и NVIDIA сделало ChatGPT реальностью, что, в свою очередь, спровоцировало новую волну глобального AIGC; с точки зрения времени, следующего В этом месяце исполнился ровно год с момента запуска ChatGPT.
**Следующим приоритетом в соревновании крупных моделей, похоже, будет вопрос: «кто первым «сбросит» NVIDIA». NVIDIA, доминирующая на рынке чипов, стала оковами, которые необходимо срочно освободить. **
В наши дни люди, которые с опозданием оглядываются на подпись Хуан Жэньсюня на DGX-1 «ради будущего компьютеров и человечества» и восклицают злобные глаза «лидера в кожаной одежде».
К 2019 году Microsoft объединила усилия с OpenAI для создания суперкомпьютера с использованием десятков тысяч графических процессоров NVIDIA A100. Таким образом, OpenAI внесла свой вклад, Microsoft внесла деньги, а NVIDIA предоставила инфраструктуру, используя потрясающую вычислительную мощность для поддержки исследований и разработок большой модели OpenAI, и, наконец, усердно работала над достижением чудес.ChatGPT был запущен в ноябре 2022 года, ошеломив мир. .
В июле этого года аналитик Citi Кристофер Дэйнли отметил в своем отчете, что Nvidia займет «не менее 90%» рынка ИИ-чипов.
**Однако в этой игре с тремя победами, пожалуй, только Хуан Жэньсюнь полностью счастлив. Для «покупателей воды», представленных Microsoft и OpenAI, использование чипов Nvidia имеет как минимум две проблемы. **
Первая проблема в том, что это дорого. Что касается суперкомпьютера, построенного для OpenAI, то, по данным Bloomberg, Microsoft потратила на проект сотни миллионов долларов. Стейси Расгон, аналитик Bernstein Research, проанализировала, что ChatGPT стоит около 4 центов за запрос. Если объем запросов ChatGPT вырастет до одной десятой объема поисковых запросов в Google, для продолжения работы потребуется примерно 48,1 миллиарда долларов на графические процессоры и еще 16 миллиардов долларов на чипы в год.
Вторая проблема – дефицит. Буквально в июне этого года генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил на конференции, что нехватка чипов тормозит развитие ChatGPT. Столкнувшись с жалобами клиентов на надежность и скорость API, Альтман объяснил, что большинство проблем вызвано нехваткой чипов.
Недавно выпущенный в этом году Nvidia H100 в настоящее время является самым популярным чипом искусственного интеллекта, но он может удовлетворить только половину рыночного спроса. Nvidia H100 и A100 производятся компанией TSMC.Председатель TSMC Лю Дэин объяснил в прошлом месяце, что ограничения поставок связаны не с нехваткой физических чипов, а с ограниченными возможностями в сфере передовых услуг по упаковке чипов (CoWos), что является ключевым шагом в производстве. процесс.
**Лю Дэин также прогнозирует, что технические производственные мощности будут достаточны для удовлетворения потребительского спроса через полтора года, а это означает, что дефицит чипов искусственного интеллекта может быть смягчен к концу 2024 года. **
Хотя Athena может выйти не раньше этого года, Microsoft готовилась к этому годами. В 2019 году, когда на создание суперкомпьютера для OpenAI были потрачены сотни миллионов долларов, был запущен проект Microsoft Athena. Согласно новостям, Athena будет построена с использованием 5-нм техпроцесса TSMC, непосредственно сравнивая Nvidia A100, и, как ожидается, снизит стоимость одного чипа на одну треть.
Microsoft является одним из крупнейших клиентов NVIDIA, и были даже новости об «округлении» годовой производственной мощности H100. OpenAI — самый важный флюгер в области AIGC. Амбиции двух компаний по разработке чипов собственной разработки — темная туча над головой Nvidia.
Google была первой компанией, которая массово закупила графические процессоры для вычислений с использованием искусственного интеллекта, но позже разработала свои собственные чипы, специально предназначенные для искусственного интеллекта. TPU первого поколения (Tensor Processing Unit) был выпущен в 2016 году и впоследствии был запущен в качестве облачной инфраструктуры Google Cloud в 2017 году. Google продолжал работать на протяжении многих лет: в апреле этого года компания объявила подробности о TPU v4, заявив, что он в 1,7 раза сильнее, чем A100 от Nvidia.
Хотя Google по-прежнему закупает графические процессоры Nvidia оптом, ее облачные сервисы уже используют собственные TPU. В этой битве AIGC компания Midjourney, занимающаяся картографированием искусственного интеллекта, и компания-единорог Anthropic, у которой есть конкурент ChatGPT Cloude, не закупали чипы у Nvidia для создания суперкомпьютера, подобного OpenAI, а использовали вычислительные мощности Google.
Другой технологический гигант, Amazon, также начал действовать довольно рано: в 2015 году он приобрел израильский стартап по производству чипов Annapurna Labs для разработки индивидуальных чипов для своей облачной инфраструктуры. Позже Amazon выпустила Inferentia, Trainium, чип, ориентированный на искусственный интеллект.
Кроме того, другие конкуренты Nvidia также предпринимают атаки в сфере ИИ-чипов. AMD, Intel, IBM и т. д. последовательно выпускают чипы искусственного интеллекта, пытаясь конкурировать с продуктами Nvidia. В июне этого года AMD выпустила Instinct MI300, который напрямую сравнивает NVIDIA H100 и является ускорителем специально для AIGC. Число встроенных транзисторов достигает 153 миллиардов, что превышает 80 миллиардов у H100. Это самый крупный чип AMD с момента его запуска в производство. AMD даже использует стратегию совместимости с CUDA NVIDIA, чтобы снизить порог миграции для клиентов.
Нельзя отрицать, что Nvidia по-прежнему обладает практически монополией на рынке ИИ-чипов: ни один конкурент не может поколебать ее позиции, и ни один технологический гигант не может полностью избавиться от зависимости от нее.
Но «ослабление контроля со стороны Nvidia», похоже, стало консенсусом, и внешние проблемы приходят одна за другой. Новость о том, что Microsoft и OpenAI разрабатывают чипы собственной разработки, — это новая волна. Сможет ли Nvidia выстоять?
Использованная литература:
Сердце машины: «Amazon только что инвестировала 4 миллиарда долларов США, Google и другие инвестируют еще 2 миллиарда, и оценка Anthropic стремительно растет»
Sina Technology: «Нехватка чипов искусственного интеллекта снижает доходы технологических компаний. Говорят, что в следующем году поставки Nvidia H100 вырастут как минимум в три раза».
CSDN: «Потратив сотни миллионов долларов и десятки тысяч графических процессоров Nvidia, Microsoft раскрывает суперкомпьютерное прошлое, стоящее за созданием ChatGPT!» 》
Wall Street Insights: «Подавите свою гордость!» Как Microsoft делает большую ставку на OpenAI》
Jiemian News: «Появился собственный ИИ-чип Microsoft «Athena», целью которого является сломить монополию Nvidia в области вычислительных мощностей»
Исследовательский институт Юаньчуань: «Трещина в империи NVIDIA»