巨头竞逐ai芯片霸主：性能飙升，成本激增-凯发国际娱乐官

meta公司宣布推出其最新研发的芯片版本mtia v2。该芯片专为优化meta旗下社交平台的排名和推荐系统而开发。根据早期测试结果，与去年5月推出的首款ai推理加速器mtia v1相比，mtia v2的性能得到显著提高，达到初代版本的三倍效能。

紧接着，谷歌亦于前一日公布了其基于arm架构的数据中心芯片axion。谷歌宣称axion芯片在性能上超过常规arm芯片30%，同时比英特尔现行一代x86芯片高50%，并且在能效方面具有60%的优势。谷歌计划将axion芯片应用于旗下的多项服务，包括但不限于youtube广告投放和大数据分析等领域。

微软、特斯拉和亚马逊等科技巨头也纷纷推出了针对人工智能任务定制的处理器，显示出行业内对于专业化ai计算硬件的增长趋势。

在专业领域中，对于openai公司自主研发的人工智能芯片存在广泛的推测。据彭博社今年1月引述消息人士的报道，openai的首席执行官萨姆·奥尔特曼正计划投资数十亿美元建设一个规模宏大的半导体晶圆生产设施。

从市场分析机构cfra的角度来看，大型科技公司目前承受着芯片成本上升的压力，而自研芯片被视为一种缓解这一压力的策略。同时，《财富》杂志指出，对于资金充裕的大型科技公司而言，自行开发芯片不仅能够减少对英伟达（nvidia）和英特尔（intel）等第三方芯片制造商的依赖，还能根据公司特定的人工智能模型需求，打造定制化的硬件方案。

进一步地，随着生成式人工智能市场的迅猛发展，尤其是以chatgpt为代表的顶级ai工具的推出，引发了科技行业对算力资源的激烈竞争。在此环境下，强大的计算能力成为了推动该行业快速增长的核心力量。

在当前的技术市场环境中，英伟达（nvidia）旗下的高性能gpu芯片，尤其是a100、h100、a800和h800系列，成为了众多人工智能公司竞相追求的焦点资源。特别值得关注的是，h100 gpu由于其在ai计算方面的卓越性能，出现了供不应求的情况。去年7月的报道显示，英伟达的h100 gpu的供应周期已经延长至11个月，导致许多客户必须等待接近一年才能接收到所订购的gpu产品。然而，目前的供应链状况已有所改善，供应瓶颈得到了一定程度的缓解。

这些高性能gpu的价格相当昂贵。根据最新的市场报价，h100的价格已经飙升至25,000至30,000美元的范围。

在超级计算机建设方面，微软公司为了支持其openai项目的需要，投资了数亿美元，在其azure云平台上部署了数以万计的芯片。据初步估算，仅仅是为了维持chatgpt的基本运营，每年的运营成本就高达约160亿美元，这充分体现了高性能计算资源的密集性和成本高昂性。

在今年3月份，meta公司详细披露了其人工智能基础设施的布局规划与未来发展方向。据透露，meta拟定在年末之前，采购约35万块nvidia h100 gpu加速卡，以增强其数据处理能力。此次计划完成后，公司的计算资源总量将大致相当于60万块h100 gpu的性能。考虑到每块h100 gpu的起售价为2.5万美元，这笔订单的总价值预计将达到87.5亿美元之巨。

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