本篇文章百科互动给大家谈谈AI行业迎来iPhone，英伟达会是下一个“苹果”吗？，以及英伟达ion显卡对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录：
- 1、AI芯片战火蔓延，谁才是“制芯之王”？
- 2、数据蒙眼狂奔，边缘AI穷追不舍
- 3、加皇资本：这10大科技股可长期持有
- 4、英伟达和浪潮为什么会被“AI馅饼”砸中？
- 5、苹果英伟达展开竞赛 800亿个晶体管“最强”GPU芯片来了-
AI芯片战火蔓延，谁才是“制芯之王”？
AI不仅是最大 科技 热点，也是未来数十年 科技 发展趋势。伴随着这股热潮，AI芯片成为了半导体行业的新风向，投资者的新宠。
AI芯片战火蔓延，先进制程储备战隔空上演
最近，三星电子放了狠话，将在未来10年内（至2030年）投资133兆韩元（约合1150亿美元，7730亿人民币），以在逻辑芯片制造领域发挥主导作用。
刚刚登上代工厂第二名的三星，显得相当的雄心勃勃，不但要在逻辑芯片市场称王，还要挑战台积电代工厂龙头的位置。这边三星发力要蚕食价值850亿美元的代工市场这块肥肉，那边吞掉超过一半市场份额的台积电，显然不打算对三星的挑衅置之不理了。
在这场芯片制程终极之战中，三大芯片代工巨头，一方面进行着路线之争，另一方面铆足火力隔空火拼未来的关键制程技术节点，尤其是6nm和5nm。
所谓路线之争，一方有台积电三星自定标准，“激进”挺进5/4/3nm工艺，另一方英特尔坚守“慢工出细活”，做业界最好的10nm。
而关于未来技术节点之战的导火索，在这个4月已经被点燃！台积电和三星两大芯片代工厂隔空开“杠”，三星刚高调更新6nm、5nm工艺进展，台积电就在当日傍晚立即跳出来宣布自己的6nm计划。
芯片制程的战火，正从前两年炙手可热的10nm、7nm向更为领先的6、5、3nm蔓延。
从争相研发先进技术，到积极储备顶级光刻机等半导体制造设备，台积电和三星的战旗已经高举，以各自独特的方式给摩尔定律续命。
同时，摩尔定律的拥护者英特尔则坚持遵从严苛的技术规格，循序渐进地进行着堪比其他厂7nm的10nm制程研发。
新的制程之战已经隔空上演，三大巨头谁又最有望夺得芯片制程的王座？
AI芯片从云端走向终端
从 科技 大厂到创业公司，似乎都站上了边缘计算的风口，这场芯片大战已经由云入端，抢占边缘。
在2016年，云端(包含企业、数据中心等)为深度学习芯片的主要营收领域，占了80%。不过，到了2025年，此一比例将会改变，转变成边缘(Edge)占了80%，而云端的比例则降为20%。这边所指的边缘意指终端设备，且以消费性产品为中心(而非小型服务器或是路由器)，包括移动装置(手机、平板)、头戴式显示器(HMD)，如AR/VR/MR、智能音箱、机器人、无人机、 汽车 、安防摄像头等。
现今大多数的AI处理器，如GPU，多用于云端服务器、数据中心，以在云端上进行AI训练和推论。不过，随着隐私、安全性需求增加，加上为了降低成本、延迟及打破频宽限制等因素，分散式AI随之兴起，越来越多AI边缘应用案例出现。例如苹果的A12仿生芯片，其具备新一代“神经网路引擎”，以即时机器学习技术，改变智能手机的使用体验。
简而言之，AI从云端转向边缘是现在进行式，当然目前AI在边缘装置上多还是以推论为主，而非训练。不过随着AI创新应用增加，有越来越多芯片商尝试提升终端装置处理器的运算效能，为的就是不用再传送数据至云端进行数据运算、推理和训练。也因此，各式的处理器纷纷问世，像是CPU、FPGA、GPU、ASIC、NPU或SoC Accelerator等。
从现实应用上讲，数据中心仍然需要更强、更快的训练能力，而“AI+”迫切需要遍布于从终端到云的推理能力，这是促使 科技 巨头大规模投入、互相竞争的根本。
应用部署AI能力的位置、尺寸、成本、功耗要求的多样性以及与其他计算能力快速集成的要求对AI计算提出了更高层级的要求。作为芯片巨头的英特尔，一方面 探索 量子计算和神经拟态计算，另一方面也在 探索 超异构计算形态，未来无论是云、终端，都是AI超级芯片的天下。
在英特尔、英伟达、arm公司占领了数据中心和手机芯片市场的情况下，中国公司试图从边缘及终端突围，利用中国巨大的制造业硬件产业链和场景优势，试图建立起自身AI芯片生态系统。
国内芯片公司蠢蠢欲动
AI新时代的到来，让众多企业站在了同一起跑线上。在这大争之世中，不仅有老牌半导体巨头的强势参与，也有一些国产品牌开始初显锋芒。同时，我国庞大的电子市场所带来的数据资源，也为AI训练芯片的发展提供了肥沃的土壤。在这种环境的驱动下，国产厂商也开始试水训练芯片市场。
除华为之外，我国互联网巨头也纷纷试水AI训练芯片。在人工智能时代之前，这些互联网企业经过多年的积累，已经建立了生态优势。待到深度学习热潮的爆发，这些互联网企业生态中的数据价值开始凸显，而这就需要AI训练芯片。互联网企业跨界涉足AI训练芯片领域，可以通过资本运作的方式来参与，也可以选择建立新的部门或子公司，通过硬核技术切入AI训练芯片的竞争。
数据蒙眼狂奔，边缘AI穷追不舍
随着人工智能从云端向边缘扩展，边缘计算被视为下一个AI战场。海量的应用场景、庞大的计算需求，不仅吸引了英特尔、英伟达这些巨头加速完善云边端一体化的布局，更吸引了众多AI芯片公司纷纷入局。
云端AI已经造就了英伟达的巨大成功，如果边缘AI是一次崭新的机会，哪些公司有机会成为赢家AI行业迎来iPhone，英伟达会是下一个“苹果”吗？？
业界对于通用、专用的计算路线讨论已久，与这个话题伴生的其实是多样、碎片的应用场景。场景是碎片的，产品是碎片的，那么芯片呢？也只能是碎片的、专用的，不能是通用的吗？通用计算老大哥CPU、GPU的地位会旁落吗？未来通用计算和专用计算的关系如何发展？
时擎 科技 总裁于欣告诉，针对不同应用的架构设计，是一定需要的。领域专用架构（DSA）处理器和芯片，本质上就是要解决通用性和专用性平衡和取舍的问题。
“这里有两个大前提，一是端侧的应用比较碎片化，第二是对功耗和成本往往有比较高的要求。在这两个前提下，如何既能保证相对于某个场景足够的竞争力，以满足成本和功耗的要求，同时又能兼顾足够的市场空间——这是每一家公司都要面临的挑战，也是对产品定义能力的考验”，AI行业迎来iPhone，英伟达会是下一个“苹果”吗？他强调。
通用计算芯片固然能够覆盖边缘计算程序所需要的所有运算操作，但在芯片架构伸缩性、性能方面，确实无法及时适应边缘侧需求的快速增长。通用计算和专用计算芯片已经呈现出融合发展的趋势。并且，计算特性决定了边缘芯片和云端芯片的不同，架构设计需要进行优化定制。
灵汐 科技 副总经理华宝洪表示，二者要相辅相成，最好能融为一体。在专用计算芯片中会包括通用计算的核，比如Arm或RISC-V等IP内核。新型计算架构芯片比如类脑计算芯片中，除了包括神经拟态计算核、神经网络计算核，一般还有通用的Arm核。同时，通用计算芯片比如最新的Arm芯片，也会内置部分针对传统神经网络加速的IP核。异构融合芯片架构是发展的必然。
伴随这一趋势，意味着需要把负责加速的专用计算单元移入通用编程模型中，且创建通用处理器的压力始终存在。Imagination计算业务产品管理总监Rob Fisher表示，这主要是从通用处理器编程的易用性角度来考虑的。当任务的规模或所需性能远远超出通用解决方案所能容纳的范围时，这种模式将受到限制。
他指出，GPU就是一个很好的示例。在实际应用中，将图形处理工作负载卸载到GPU上的优势很明显，从而推动了高效图形处理器的独立开发。矢量处理器正越来越多地与CPU架构紧密结合，从而允许对计算任务进行指令级加速。
雪湖 科技 副总裁赵小吾表示，针对不同场景下功能和性能的不同要求，边缘的需求更复杂，很难用一个通用的架构或者平台来满足大多数的需求，所以会针对不同应用场景进行专门的架构设计。性能要求不高，算法变化快的部分可以使用通用计算芯片，比如CPU；性能要求高，算法相对固化的部分可以使用专用计算芯片，比如ASIC；对性能和算法灵活性都有一定要求的部分可以使用FPGA可编程芯片。
他以智慧交通领域的边缘计算为例谈到，由于基本都是室外场景，环境复杂且恶劣，既要满足AI大算力和低延时，又要满足可靠性和稳定运行，因此目前大部分边缘计算机都无法满足需求。而采用了室外基站同等级的芯片为这种场景定制了专用的大算力计算机，才满足了这些特殊场景的需求。
随着高性能计算和机器学习的兴起，异构处理器必须处理的工作负载急剧增加，在整个半导体行业建立开放的生态合作至关重要。
不久前，英特尔、AMD、Arm、高通、台积电等已经联合成立了Chiplet标准联盟，推出了通用Chiplet的高速互联标准UCIe。在UCIe的框架下，互联接口标准得到统一，各类不同工艺、不同功能的Chiplet芯片，有望通过2D、2.5D、3D等各种封装方式整合在一起，多种形态的处理引擎将共同组成超大规模的复杂芯片系统。
英伟达在上个月的GTC22上，一方面宣布了对UCIe规范的支持，另一方面，宣布为半定制芯片开放其NVLink-C2C互连技术，这是一种支持内存一致性的芯片到芯片、裸片到裸片的互连技术。这一路线已经明确展现了英伟达的异构决心，按照这一规划，理论上甚至可以将英伟达的芯片与竞争对手的芯片放入同一个封装中。
黄仁勋告诉，他第一喜欢PCIe，第二喜欢UCIe，并且预测五年内UCIe的好处会逐渐显现。至于英伟达自身的NVlink互连技术，他强调优势在于直连能力。UCIe不能直接接入芯片，仍然是一个外设接口；而NVlink的优势在于可以直接连接，几乎就像直接连接到大脑一样。一定程度上，这可能会导致它的组装比较复杂，合作伙伴和客户必须非常了解NVlink。不过，一旦他们能做好这一点，就可以充分利用芯片内部的所有资源，就像这些资源都在同一个芯片上一样。
这一解答既表明了英伟达并不打算自我排除在在UCIe联盟之外，同时也展现出了对自身NVLink互连技术的绝对信心，推测该技术也将成为英伟达构建异构生态的关键。
边缘计算市场的巨大潜力，自然也吸引着云端芯片巨头的竞逐，他们正通过异构计算、先进制程、先进封装等方式进行全面布局，加之高筑的生态壁垒，国内AI芯片厂商是否有机会与之一搏？
“能造得了摩天大楼的，不一定擅长雕梁画柱。当然相对于云端目前高度垄断和集中的格局来说，边缘侧还没有确定的格局，大家都有机会，而具有更强技术能力和落地能力的厂家，会有更大的机会在竞争中脱颖而出”，时擎 科技 于欣表示，“云边端在某些场景融合协同是有道理的，但本身从芯片设计的角度来说，还是会有很大的区别。”
灵汐 科技 华宝洪则认为，异构计算、先进制程、先进封装等均是手段，不能从根本上解决高能效比、小样本学习、在线学习等问题。在行业导向和市场需求的双重驱动下，冯·诺依曼架构和非冯·诺依曼架构的异构融合，将成为驱动边缘计算技术创新与未来行业高质量发展的核心引擎。
一方面，冯·诺依曼架构的芯片依然在走“暴力计算”的美学方向，会考虑用最先进制程、最先进封装来提升算力；另一方面，非冯·诺依曼架构优先通过架构创新来满足在生物神经网络、类脑方向和新型混合神经网络等领域的规模化使用。以类脑计算为代表的新型计算架构将与传统计算架构深度融合，引领新一轮的技术变革。
雪湖 科技 赵小吾表示，业界头部厂商都开始用小芯片拼凑大芯片的方式来完成产品布局，以满足不同场景的算力需求。例如苹果和英伟达，都开始采用这种“拼积木”的方式，这是非常明确的趋势。
国内这两年市场很热发展很快，但形成规模和有竞争力的厂商并不多。“芯片还是一个需要积累的产业，且产业链比较长”， 赵小吾表示，“目前国内小而多的形态不利于去和上下游争夺话语权，预计未来1-2 年里应该会迎来一波AI芯片厂商淘汰潮。”
爱芯元智创始人、董事长兼CEO仇肖莘也表达了类似观点，她谈到，现在对国产芯片产业是千载难逢的机会，由于市场需求和国家支持，涌现了许多创业型公司。而从大环境出发，我国的芯片行业还属于初期阶段，正呈现出一种百花齐放的态势，但随着产业的不断发展壮大，随之而来的行业整合也将是必经过程。
她强调，这符合芯片行业在过去几十年发展的规律，经过这样的整合，业内一定会出现头部企业，这对于国家整体产业发展是非常重要的。只有这样，中国企业和国际大厂才有同台竞技的机会。
灵汐 科技 华宝洪表示，边缘AI芯片市场仍处于开放状态，没有绝对的霸主。新兴的、多样化的应用场景为国产AI芯片带来了巨大的市场机会，特别是在自动驾驶、智能安防、智能物联网和可穿戴设备等越来越碎片化的市场，国产AI芯片厂商和国际巨头芯片厂商是站在同一起跑线上的，甚至在某些领域更有优势。
就像计算架构领域一位著名的科学家所说，现在正是芯片体系架构百花齐放的黄金时代，这一时代前所未有。尽管CPU、GPU会持续创新，且在某些计算任务上是不可或缺的，但是AI加速计算、数据爆炸等趋势催生的新市场，一定是巨大且多样的，这就给了AI芯片公司带来了新的机会。
从CPU来看，x86架构统治PC和服务器已有松动迹象，Arm一路从手机端和IoT逐渐向上，攻入PC和服务器领域。RISC-V也从物联网设备起步，向更大量的设备进行布局。冯·诺依曼架构和非冯·诺依曼架构的异构融合，正在通往规模化的道路上……
每一次技术浪潮，都会产生新的领导型公司。边缘AI会吗？
加皇资本：这10大科技股可长期持有
最近一年以来，曾经在牛市当中风光无限的 科技 板块表现颇为挣扎，即便Alphabet(GOOG.US,GOOGL.US)和Facebook(FB.US)这样的超级巨头也难如人意。
然而，如果抛开眼前的是是非非，真正着眼于长期，投资者就会看到一幅迥然不同的画面。比如，将2025年视作当前投资的目标时间，这些大 科技 公司的股票，其吸引力就会实实在在的凸显出来——尤其是在当前的价位之上。
那么，哪些 科技 股票会值得投资者一直持有七年呢？加拿大皇家银行资本(RBC Capital)恰恰就构筑了这样一个“想象2025”投资组合，选择出了他们相信将成为长期赢家的 科技 股票。该公司在研究报告当中写道：“我们相信，下面这些企业是处于最佳的位置，在直至2025年的七年当中将获得超越平均水准的表现。”
Alphabet(GOOG.US,GOOGL.US)
诚然，强大如Alphabet也不能对市场的动荡免疫，但是这并不意味着它就不再是一只值得你第一时间考虑买进的股票。
归根结底，根据TipRanks的数据，这依然是绝大多数分析师都给出了“强力买进”评级的王牌股票，分析师们为其确定的平均目标价格是1346美元。
加皇资本写道：“亚马逊和Alphabet看上去在人工智能领域的投资尤其巨大，同时他们还都有大数据处理能力和强大的计算力基础设施，这就决定了他们将成为人工智能和机器语言发展潮流的最大受益者。”
谷歌母公司还有一个额外的强势所在，这就是他们的自动驾驶 汽车 子公司Waymo。Alphabet不久前披露，Waymo不久前刚刚达到了自动驾驶测试里程1000万英里的里程碑。
加皇资本指出：“在自动驾驶 汽车 创新领域，Alphabet尤其居于领先地位，这当然要归功于他们对Waymo自动驾驶技术的大力度投资。”
他们强调，Alphabet的利好之处就在于，自动驾驶正是人工智能未来将大展拳脚的重要领域之一。
英伟达(NVDA.US)
英伟达正在不断推动 科技 的边界向前拓展，而他们的努力在未来的年头里肯定会不断收获回报。
近几个月以来，英伟达股票表现欠佳，但是长期而言，他们依然是具有足够的资格要求在投资者最值得买进持有的股票清单上占据一席之地的。
比如，Jefferies分析师里帕西斯(Mark Lipacis)就表示，虽然在1月财季当中受挫，但是英伟达依然是人工智能、 游戏 和自动驾驶技术等诸多长期主题当中的“领先玩家”，他建议投资者抓住机会买进。
“尽管没有人能够担保英伟达一定能够成为人工智能赛跑当中的赢家，但是我们相信，该公司确实居于行业领先地位，而且主要拜Cuda软件的价值所赐，还将持续获得强大的推动。”加皇资本估计，现在有超过100万工程师都在Cuda的帮助下工作，后者正是“整个生态系统之下的关键基础”。
亚马逊(AMZN.US)
对于亚马逊出现在这个名单上，恐怕没有投资者会感到吃惊。电子商务巨头持续着眼未来，创新不止，而且为了获取新技术和进入新市场，在并购战线上也持续表现活跃。
不过，并非所有投资者都注意到了亚马逊的一个有趣的优势，这就是他们在机器人领域的领先地位。加皇资本写道：“亚马逊在机器人创新方面尤其居于领先地位，这当然与他们对Kiva物流机器人的持续投入有很大关系。”
他们现在已经在使用的Kiva机器人，数量已经达到了10万量级，堪称是一支机器人大军了。不难想象，真的到了2025年，亚马逊庞大的物流力量当中，机器人肯定还会占据更大的比重。
加皇资本指出，这当然就意味着亚马逊的运营效率将得到大幅度提升。
值得一提的是，亚马逊的评级情况可谓是笑傲华尔街。该股的平均分析师目标价格为2215美元。
Rapid7(RPD.US)
如果投资者是着眼于长期来购股，同时还希望当下的股价低廉，那么Rapid7就是不二之选。该公司利用自己独特的基于数据和分析的方法来提供网络安全服务。
在加皇资本看来，该股可谓是网络安全领域最具吸引力的候选之一，他们不久前对Komand的收购更是进一步强化了其魅力。2017年，该公司吃下Komand，来进一步强化其安全能力和自动化服务水平。
公司首席执行官托马斯(Corey Thomas)评论道：“对于设计良好的安全服务和IT自动化解决方案的需求极为迫切，资源是稀缺的，环境又日益复杂，各种威胁与日俱增。”
“安全和IT解决方案必须沿着文本驱动的自动化方向不断发展，让网络安全和IT专业认识能够将精力集中在更有战略意义的方面。”
加皇分析师海德伯格(Matthew Hedberg)尤其看好该股：“他们的成功让人持续领教了其平台方式的强大力量，在安全和IT解决方案融为一体的服务推动下，交叉销售表现让人印象深刻。”
Splunk(SPLK.US)
加皇资本写道：“在软件领域内，我们看好Splunk，这很可能是大数据领域的未来赢家。”
Splunk所做的，本质上就是将机器数据转化为答案。他们生产的软件通过网络式的互动界面来搜索、监控和分析机器产生出来的大数据。
这些答案当中的相当一部分是来自公司自己的机器学习系统。Splunk的Machine Learning Toolkit平台可以创造和测试各种适用于不同情况的灵活模型。
加皇资本表示：“Splunk创造的模型，关键价值之一就在于，用户可以将其顺畅适用于实时机器数据。”
必须指出的是，该股绝非加皇资本一家的宠儿。它的华尔街平均评级是“强力买进”，平均目标价格是155美元。
PayPal(PYPL.US)
在金融 科技 领域，最受分析师们青睐的股票之一就是整体评级“适度买进”的贝宝，该股的平均目标价格为1117美元。
首先，贝宝的规模引人注目。其次，该股享有一种 科技 股票当中堪称独特的双向性，同时面向消费者和商家，这就意味着该公司可以完整控制整个用户体验。
加皇资本认为：“贝宝独特的资产使得该公司可以充分利用经济向着数字商务转化的长期性全球趋势。”
“现在，全世界还有大约20亿人缺乏金融服务，我们相信，贝宝资产平台的持续成长将为这些人打开一扇大门。”
和他们观点类似，Oppenheimer分析师格林(Glenn Greene)也指出了贝宝具备“独一无二”的竞争地位。他甚至更加乐观，认为该公司近期与一系列关键玩家达成的合作伙伴关系可以确保其在未来几年持续实现15%以上的营收增长，以及20%以上的每股盈利增长。
苹果(AAPL.US)
加皇资本相信，苹果股价未来还有很长的上涨道路要走。
“我们相信，苹果将成为人工智能，以及虚拟现实/增强现实相关趋势发展的重大受益者，这些对他们的服务业务都是重大的利好消息。”他们指出，最新的iPhone已经配备了识别能力，可以进行预测，以及通过经验进行学习。
更为有趣的是，到2025年，这个世界就将迎来真正的“iPhone世代”——苹果的智能手机问世到2025年，正好是18年。
这些人是在iOS系统设备环绕当中成长起来的一代，苹果可以得到他们所使用的所有app的数据，掌握他们的每一次出行，每一次阅读，每一次购物，以及他们的学历， 健康 情况，以及家庭背景等等。
然后，人工智能可以利用这些数据大做文章。“人工智能将真正成为大家亲密的个人助手。一个高度定制化的中立网络具有极为强大的力量，使得所有的服务都变得极为出色，同时成为各种新服务的高效向导。”
Synopsys(SNPS.US)
这是芯片板块当中最值得买进的股票之一，几乎注定是未来 科技 发展潮流当中的赢家。加皇资本指出，人工智能的发展离不开人工智能芯片，而Synopsys本质上正是AI芯片和其他多种芯片的“军火商”。
“通过帮助其他玩家设计复杂的芯片，Synopsys在AI设计方面获得了极为重要的位置。”加皇资本写道，最美妙的地方在于，无论会有多少新玩家涌现出来，他们都离不开Synopsys。
“伴随新的和现有的企业持续推进技术进步，Synopsys也将持续帮助这些公司设计各种芯片，不管是GPU、CPU、FPGA、Digital Chip、Analog芯片，或者其他什么。”
现在，该股也受到华尔街的广泛看好，平均评级“强力买进”，平均目标价格109美元。
美光(MU.US)
在次级芯片领域，美光是最值得考虑的候选之一。所有指向未来的发展趋势都意味着将有大量的数据被创造出来，而美光的DRAM/NAND存储产品组合正完美适合这一发展方向。
加皇资本指出：“人工智能，以及虚拟/增强现实创造出的数据规模将难以想象，自动驾驶也会对记忆和存储提出更高的要求，无论是NAND还是DRAM方面，需求都将极为旺盛，而这正是美光巨大的长期利好。”
那么，怎样的入场点才合适呢？对此，德银分析师何(Sidney Ho)的回答是，该股当前的价格就堪称低廉。他刚刚重申了自己做出的买进评级和给予的60美元目标价。
科技 板块分析师们给予该股的平均评级是“适度买进”，目标价格54美元。
微软(MSFT.US)
任何一份当下的 科技 股荐股清单，都没有理由落下微软。
加皇资本在解释将该股纳入自家的2025投资组合的理由时表示，微软“在规模超级巨大的混合云平台上拥有领先地位，在人工智能、物联网、 游戏 和其他服务方面也都取得了巨大进展”。
和谷歌母公司或者亚马逊一样，微软也将从强大计算力、大数据集，以及旗下全球顶尖的数据科学家三点当中获益匪浅。
加皇资本将微软确定为公共云领域头号人工智能公司，他们迅速成长的Azure云平台也配得上这样的荣誉。
“我们相信，在公共云领域，微软的能力是令人羡慕的，因为他们的客户还可以同时使用微软强大的人工智能和机器学习能力，而这是亚马逊的AWS和谷歌的GCP自身难以匹敌的。”
在追踪微软的21位分析师当中，有20位都给出了“强力买进”的评级。平均目标价格142美元，意味着还有17%的上涨空间。
英伟达和浪潮为什么会被“AI馅饼”砸中？
文|李佳师
在充满不确定性的地方中碰到确定性，在不会掉馅饼的地方被馅饼砸中，往往都是小概率事件。
“天上会不会掉馅饼？答案是可能会。英伟达的GPU就是被Hinton教授和ImageNet比赛的‘馅饼’给砸中。而浪潮十几年前就和英伟达一起基于GPU+CUDA来做HPC，所以当浪潮从HPC赛道进入AI服务器赛道时，也被AI的馅饼‘砸’中了。” 浪潮集团AIHPC总经理刘军说。因为当天的采访是在一个茶室，所以刘军谈得也比较放松，关于AI计算业界这几年发生的事，关于浪潮与BAT的AI，关于未来的AI计算，刘军分享了不少“干货”。
有人说，浪潮信息最近这些年的发展，被两个馅饼“砸”中了，一个馅饼是互联网服务器，因为一直贴身服务于成长中的BAT等中国互联网企业，发展出了JDM模式，成为全球最大的互联网服务器供应商。另一个馅饼是AI服务器，在2019年上半年浪潮AI服务器出货量占据全球第一，在中国AI市场占据50.2%市场份额。关于浪潮互联网服务器的故事大家都知道，但是关于AI服务器是如何被馅饼砸中的，外界知之甚少。
这几年，浪潮信息的核心关键词是智慧计算，浪潮认为“计算力就是生产力”。这次采访中刘军将该观点进行了新演绎，认为“人工智能计算是未来核心的计算力”。
而要谈AI计算力，英伟达是一个绕不过去的话题。英伟达是AI时代计算力增长的红利获得者，这是业界公认的事实。因为其GPU在2012年被深度学习之父Hinton采用，去参加了大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）而一举夺冠，（啰嗦一句：ILSVRC就是斯坦福AI实验室主任李飞飞缔造的ImageNet图像识别比赛），从此奠定了GPU在人工智能训练市场的核心地位，让英伟达的股价 “一骑红尘”一直飙升。
事实上，英伟达的命运是在2012年、2013年开始改变的，从一直做HPC到后来HPC+AI，不断过度到AI市场，因为2012年的ILSVRC比赛以及2016年AlphaGo与李世石比赛，让英伟达的GPU名声大噪，于是GPU成了做深度学习的“标配”。
现在大家谈英伟达都把焦点放在GPU身上，但其实还有一个功臣，CUDA软件平台功不可没。因为这个计算平台，让英伟达培育起开发者生态，因为CUDA让GPU的能力释放出来。“而在2012年之前，英伟达其实已经默默耕耘CUDA计算平台达5~6年之久。估计英伟达公司内部也有不少人抱怨，还要不要继续做CUDA？投入那么久，也没有看到多大的回报，因为它主要是针对高性能计算（HPC）领域，而这个市场又不大。” 刘军透露说。
虽然GPU性能很好，但是没有足够多的软件，所有的软件要从CPU搬到GPU上，就得重写软件，而当时会用CUDA的开发者很少，于是当时身份为浪潮集团HPC总经理的刘军，其HPC团队有很重要的一部分工作就是每年要给行业客户进行CUDA培训，同时帮助行业客户写CUDA 软件，这样的贴身服务于石油、勘探、气象、生物等行业客户，让浪潮积累了大量的行业经验和需求。”也是在那个时候，包括华大基因、奇虎360等客户找到浪潮的HPC团队，说我们能不能一起合作将CPU上的翻译、基因库、安全等应用改到GPU上去跑？因为客户的变化，于是浪潮HPC也就一只脚跨到了AI上。”刘军说。
后来的事情，大家都知晓，英伟达的GPU成为全球AI计算力代言，而浪潮的HPC团队在2017年变成了AIHPC团队，深耕AI服务器市场，短短几年成为全球第一大AI服务器供应商，在中国AI市场占据50.2%的份额。
这段关于英伟达与浪潮的“往事”揭示了几个关键信息：一是很多在外界看起来是“天上掉馅饼”的“时来运作”，其实都经历了很长时间的 “至暗时刻”，只是外人没有看到，被馅饼砸中的人，通常都热身了很久。二是在计算产业领域，每一个成功技术和产品的背后，似乎都和 “生态”是否蓬勃发展有关，在英伟达身上如此，在浪潮身上也如此。
浪潮在AI领域去年最大的动静是推出“元脑生态计划”，围绕这个计划，浪潮打造了AI计算、AI资源、AI计算工具三大平台，构建了“左、右“手AI生态，（左手是指有AI功能开发能力的 科技 公司，右手是指有AI落地和交付能力的公司）。
在一个技术领域里，是否参与“尺子”的定制，往往决定了一个企业在产业中的地位是主导还是“被动跟随”。
“每一个领域，都有一些可衡量的尺子，这些尺子规范的建立对一个产业的成熟和蓬勃发展非常重要，这些尺子定得好与不好，会把大家引导到不同的方向上，或是良性的或是畸形。”刘军说。
就像HPC领域的全球超算TOP500排行榜，Linpack测试，就把全球超级计算机产业推向异常发展态势。刘军说：“因为基于Linpack测试来进行全球超级计算机TOP500的排名，带来的结果是各国为了争夺这个排名，争相投巨资建设能排名第一的机器。”这就成了大家做超级计算机的“尺子”，其实这个尺子并不是一个能够很好引导行业朝着更好应用HPC的方向发展。
到了AI计算时代，也应该有一个新的尺子来引导行业的发展。虽然目前在AI领域已经有了谷歌、英伟达公司为主导的Mlperf测试基准，但是基准更侧重于芯片本身的性能，而事实上，用户使用的计算机是一个系统，并不仅仅是一个芯片，所以业界需要一个更侧重于计算系统的测试基准。基于此，浪潮加盟了由国际权威评测机构SPEC成立的机器学习技术委员会（简称SPEC ML），并担任首届委员会主席，Intel公司为秘书长，目前正在推动基于机器学习的测试基准规范制定。“从跟跑、到并跑、到领跑，浪潮希望走到领跑阵营主导产业发展格局。”刘军说。
也是基于此，浪潮与IDC第二次发布了《AI计算力发展评估报告》，希望为政府、 社会 、产业提供一些参考性的报告、依据和数据。
“天下有免费的午餐吗？有的。摩尔时代，摩尔定律就是免费午餐，在人工智能时代，计算力就是免费的午餐，你得大胆地去吃，才能够享受它带来的红利。一定要充分利用计算力这个资源，当你能够用计算力去完成的事情，就没有必要再用人去完成。” 刘军说。
今天在中国市场有众多的AI玩家，包括以BAT为代表的互联网企业，也包括以浪潮等为代表的IT企业，还有大批的AI创业企业，大家的定位有什么不同？浪潮如何与BAT展开竞争？
刘军认为，从基于云来提供AI产业化服务角度看，BAT等公司侧重于基于公有云来提供AI服务，而浪潮则侧重于混合云的角度来提供AI服务，对于非常多的行业和企业客户，他们很在乎数据是存储于本地还是云上，会选择混合云的基础设施方式来获得AI能力、AI服务，在这个维度上浪潮是更合适的选择。
“其实浪潮与BAT之间并不矛盾，大家最终目的一样，比如百度也是我们的客户，我们也是百度的合作伙伴，BAT也是我们生态伙伴的一部分，他们会通过我的生态赋能往前面走，最终实现产业AI化，大家是相互配合的关系。”刘军说：“大家并不是在小池塘里喝水，你喝了他就没得喝，而是在一个大江大海里喝水，根本喝不完。”
有人问，今天浪潮的AI服务器已经占据了整个市场的50.2%份额，接下来该如何进一步增长，接下来该如何做？刘军给出的答案是，如果这是小池塘，确实会感到有边界，水会被喝完，但其实这是个很大的市场，增长的空间和边界还非常大，而且需要更多的玩家一起把市场做大，把生态做大，把“AI计算力”这个免费的午餐做得更好吃，更容易吃，在这样的诉求下，有大量的事情需要做，现在才刚刚拉开序幕。
苹果英伟达展开竞赛 800亿个晶体管“最强”GPU芯片来了-
英伟达同时推出了面向数据中心的一款超级芯片及一款AI系统，并同时更换了数据中心平台的架构，用新的Hopper架构取代了刚使用两年的Ampere架构。这种更新换代的节奏在近几年来明显加快，反映英伟达不惜斥下研发重金维持竞争力。数据中心是英伟达一项支柱性业务，在2021财年（截至2021年1月底）、2022财年（截至2022年1月底）分别给英伟达带来了66.96亿、106.13亿美元收入，为英伟达贡献了总收入约40%。
不久之前，苹果在3月8日春季发布会上发布的新款自研芯片震惊了市场。当时，这款新款个人电脑用芯片M1 Max被苹果公司称之为“迄今最强芯片”，这挑战了市场专业芯片研发商的神经。半个月后在3月22日，英伟达在年度技术大会上立刻推出了“更强”的芯片H100，似乎将3月的芯片竞赛推向了又一个高峰。
H100在数据上直接面对了M1 Max的挑战。M1 Max内部集成570亿个晶体管，H100就集成了800亿个。M1 Max采用了台积电的5纳米工艺，H100则采用了更胜一筹的台积电4纳米工艺。M1 Max面向个人电脑市场，H100则面向更专业级别、企业级别的数据中心市场。
更夸张的是，两家公司还在“连接术”上展开了竞争。在3月8日，苹果还推出了一种颇为创新的芯片连接方法，该公司通过先进封装的形式，将两块M1 Max“拼接”在一起，形成了一块包含1140亿个晶体管的超级芯片M1 Ultra芯片。这种拼接使单个芯片的内含晶体管数达到了1140亿个，惹来市场一阵惊呼，一度被认为很难逾越的一个技术门槛。
尽管如此，英伟达为了甩开苹果，卯足了劲进行新一代处理器升级，于3月22日也推出了一套“连接术”NVLink-C2C。英伟达指出，通过先进封装技术，NVLink-C2C可以将不同芯片组（Chiplet）、不同裸晶（die）进行拼接，有利于不同的GPU、CPU、DPU、NIC和SoC之间形成互联。
除了和苹果展开竞赛，英伟达本次的新品发布会，将“火力”聚焦在了数据中心市场。英伟达创始人、CEO黄仁勋认为，数据中心对于人工智能和诸多科学研究十分重要，因此有必要加速研发。
使用数据中心的应用端市场，不少从事AI语言模型、深度推荐系统、基因组学、复杂数字孪生等工作，如何令数据处理更高效、更安全、更低耗，无疑成为抢占市场的核心竞争力。
英伟达透露，目前有不少数据中心系统制造商有意采用H100，包括源讯、BOXX Technologies、思科、戴尔、富士通、技嘉、新华三、慧与（HPE）、浪潮、联想、宁畅和超微。此外，云服务提供商也将提供基于H100的实例，包括阿里云、AWS、百度云、谷歌云、微软Azure、甲骨文云、腾讯云和火山引擎等。
基于H100，英伟达又推出了新款的AI系统，即第四代DGX系统。第四代DGX系统将配备8块H100，英伟达称其将比上一代系统性能提高6倍。值得留意的是，这一代DGX系统仍然将使用基于英特尔x86的双CPU，这意味着系统能和用户的存储设备相结合，能更灵活地用于各种规模的AI计算。
英伟达还宣称，将配备576台DGX H100系统去搭建一台命名为“Eos”的超级计算机，这将比当前全球运行速度最快的超级计算机日本Fugaku快4倍。
最后，英伟达宣布推出数据中心专属“超级芯片”Grace CPU，并指出其内存带宽和能效，将能达到当前先进服务器芯片的两倍。这款芯片由两个 CPU 芯片组成，它们之间通过NVLink-C2C互连在一起。
在3月18日公布的截至2022年1月底2022财年业绩中，英伟达披露称，数据中心业务在年度总收入中占据39.43%，达到106.13亿美元。承担如此支柱角色，数据中心是英伟达不得不全力竞争的关键领域。
更多内容请下载21 财经 APP
AI行业迎来iPhone，英伟达会是下一个“苹果”吗？的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于英伟达ion显卡、AI行业迎来iPhone，英伟达会是下一个“苹果”吗？的信息别忘了在本站进行查找喔。
