摘要：随着AI技术的快速发展，AI芯片成为科技领域的新战场。英伟达作为GPU巨头牢牢占据主导地位，但互联网巨头也在加大自研AI芯片的力度，试图在芯片供应商多元化方面获得更好的控制权。同时，英伟达也积极投资并拓展自己在人工智能生态领域的布局。AI芯片的竞争激烈，而这一竞争对于AI技术的发展和应用具有重要意义。

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当ChatGPT在彼岸快速进化的同时，国内的大模型应用也如火如荼。

“我们最近刚购买了百度文心一言的标准通用接口服务，业内采购需求非常旺盛。”一家传统企业的数字化负责人告诉21世纪经济报道记者。

他介绍道：“标准接口之外，他们还提供云端部署（公有云）和本地化部署（私有云）两种服务。其中，云端部署的基本费用是一年一个并发20万，有需求的公司一年普遍会有10到20个并发，费用都是在百万级别，本地化的私有云部署则需要1000万部署费用。”

可见，大规模地使用生成式AI依然成本高昂。背后的两个事实是，AI订单持续增加、核心的硬件成本GPU水涨船高。

一位AI领域资深从业者甚至向21世纪经济报道记者直言：“你在为你没有见过的显卡付费。现在消费者使用的几乎所有AI类服务，全部都是由算法提供的，比如短视频的视频编辑系统、推荐系统都是由算法进行驱动，这些算法的底层全部都需要调用GPU。这就意味着，只要你刷抖音，你就在直接或间接地使用GPU。”

借着新东风，GPU代表者英伟达一举站上AI的“光明顶”。而AI江湖中的门派也在疯狂迭代，“围攻”光明顶。芯片巨头们蓄势待发，英特尔已经发布了Gaudi 2、即将推出Gaudi 3、正在研发Falcon Shores；AMD发布了MI300系列，MI400正在路上；国内的华为昇腾、以及AI芯片企业们也在提供算力新选择。

互联网大厂们也在加快自研步伐，亚马逊有机器学习训练芯片Trainium和推理芯片Inferentia；谷歌研发已久，今年发布了第五代定制张量处理器（TPU）芯片TPUv5e，用于大模型训练和推理；近日传微软将在下月发布AI芯片，代号“Athena”；甚至有消息称OpenAI也正在探索AI芯片的自研。

互联网巨头们积极投资自研AI芯片的动作已经开始崭露头角。在众多巨头中，英伟达作为GPU巨头牢牢占据主导地位。据报道，英伟达最新的路线图显示，Arm和x86架构的芯片都会更新，产品更加强大，代际的差距进一步拉大。

一方面，英伟达的GPU需求不断增加。根据预测，到2025年，全球大型AIGC产品和小型AIGC产品所需的运算资源至少为145,600~233,700颗英伟达的A100 GPU。而英伟达在2022年第四季度以前与AMD Data Center（数据中心）的营收趋势相当一致，2023年英伟达的Data Center营收有望大幅增长，与AMD拉开差距。

另一方面，英伟达也在投资并拓展在人工智能生态领域的布局。英伟达今年以来已经投资收购了十余家人工智能初创企业，试图完善在AI领域产业链多个环节的布局。英伟达将自己定位为“AI界的台积电”，通过和大模型厂商、云厂商的合作，提供高性价比的云服务。英伟达的投资多元化，涉及云服务商、AI软件与应用企业、AI芯片公司，以及与“AI+”合作的其他领域企业。

尽管互联网巨头们加大了在AI芯片领域的自研力度，但要超越英伟达并非易事。英伟达凭借强大的GPU技术和投资布局，稳坐AI芯片战场之王。虽然竞争激烈，但对于AI技术的发展和应用而言，这一竞争具有重要意义。

总而言之，AI芯片战场白热化，英伟达抢占先机，互联网巨头的自研AI芯片也逐渐崭露头角。随着技术的不断进步和投资的不断加大，AI技术将迎来更广泛的应用和发展。