【半導體】大廠自研芯片加速，逃離英偉達

人工智能產業鏈...

2025/12/14

芯片項目組創始團隊招募！◀點擊查看！面對全球AI熱潮推升的半導體需求，科技巨頭正加速擺脫對英偉達的依賴。最新消息指出，微軟正與博通洽談共同研發客製化AI芯片的計劃，為數據中心打造更具成本效益與掌控度的運算核心。這個動向不僅是微軟自身策略轉變的一環，也與Google、亞馬遜、OpenAI等巨頭全面啓動的自研芯片戰略相呼應。根據《The Information》12月6日報導，微軟正與博通商談開發新...

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GPU的專用加速芯片。過去TPU主要用於Google自家服務與內部模型訓練，如今Google不僅擴大客户使用範圍，也加速強化AI超級運算的芯片競爭力，明顯意在切入英偉達長期主導的數據中心市場。亞馬遜也在AI芯片戰場加速佈局。旗下雲端服務事業AWS已於12月2日正式開放客户使用新一代AI加速芯片Trainium3，並將之部署至部分資料中心。 Trainium3主打低成本、高能效，被視為輝達H100、B100的替代方案。AWS甚至宣稱，Trainium3在特定AI訓練場景的效能與能耗比優於市面主流GPU，展現亞馬遜削弱對輝達依賴的決心。OpenAI也加入戰局。該公司正與博通合作開發自家客製化AI芯片，預計明年下半年開始部署。近來GPT模型需求暴增，導致OpenAI每年購買的輝達GPU數量所費不貲。為了降低成本並提升運算自主性，OpenAI加快自研芯片計劃，與微軟的策略方向不謀而合。黃仁勳：定製芯片遠不如英偉達芯片英偉達首席執行官再次就與谷歌和亞馬遜等ASIC製造商的競爭發表評論，聲稱沒有多少團隊能做到「綠色團隊」所做的事。自從谷歌等公司發布最新解決方案以來，圍繞英偉達與ASIC芯片的爭論愈演愈烈，其核心觀點是，隨着世界從訓練工作負載轉向推理工作負載，英偉達的技術棧是可以被替代的。在最近的第三季度財報電話會議上，首席執行官黃仁勳談到了大型科技公司內部的ASIC芯片建設，當被問及這些項目是否會導致實際的大規模部署時，英偉達首席執行官是這樣回答的：分析師問到：Jensen，這個問題是問你的。考慮到你宣佈的與Anthropologie的交易以及你客户的整體規模，我很好奇你對AI ASIC或專用XPU在這些架構構建中所扮演的角色有何看法？你是否注意到，你過去一直相當堅定地認為，其中一些項目最終都無法真正部署？黃仁勳回應道：是的。非常感謝，我也很感激你的提問。首先，你不是在和團隊競爭——抱歉，是和公司競爭，你是在和團隊競爭。而且——世界上真正擅長構建這些極其複雜系統的團隊並不多。如果你仍然不明白Jensen在這裏的意思，他指的是最近Anthropic達成的協議，其中包括圍繞Blackwell和Rubin系統構建的基礎設施。與此同時，Anthropic還簽署了谷歌最新Ironwood TPU的協議，這引發了人們對ASIC芯片能否真正與NVIDIA競爭的新疑問。詹森就分析師的這一推斷髮表了評論，他指出，當公司開發定製芯片時，真正的競爭並非來自NVIDIA，而是來自各自的工程團隊。Jensen表示，市面上很少有團隊能像NVIDIA那樣投入大量精力，這也是該公司否認與ASIC芯片存在激烈競爭的原因之一。我最近討論過谷歌的TPU在推理領域也是一個有競爭力的選擇，但Jensen聲稱NVIDIA在所有AI細分領域都是最優秀的，這表明該公司致力於在AI行業的三個主要方面——預訓練、後訓練和推理——都保持「不可替代」的地位。有趣的是，Jensen指出，對於雲服務提供商（CSP）而言，在數據中心部署「隨機ASIC」遠不如選擇NVIDIA的技術棧來得理想，因為NVIDIA的產品應用範圍更廣。因此，Jensen最終認為，大型科技公司提供的定製芯片在「工程」層面仍無法與NVIDIA匹敵。而且，即便他們能夠複製NVIDIA的計算能力，NVIDIA也擁有名為CUDA的強大軟件棧，這才是真正吸引業界目光的關鍵所在。（來源：半導體行業觀察綜合）","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"-1","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}