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文｜邱暁芬

インタビュー｜邱暁芬、楊暁

編集者｜スー・ジャンシュン・ヤン・シュン

抵抗する

上海の張江市にあるAIチップ企業の人々の間で口コミで広がっている秘密のWeChatグループの名前は「国内チップグループ温暖化グループ」です。ここに参加する人は国内チップ企業の従業員でなければなりません。競合他社であっても情報を交換し、ビジネスリソースを交換します。

「暖かさのための国内チップグループ」は、誰もが共通の敵である NVIDIA を持っているという理由だけで、同僚が一時的に休戦して互いに助け合うことができる休戦ゾーンを定めました。

Nvidiaの存在により、国内チップ企業の売上高は多少の屈辱を経験している。

Li Ming (仮名) は、国内の GPU 会社の営業マンです。AI ブームが始まった頃、彼は自信を持って顧客に会いに行きましたが、顧客は次のような質問をし始めました。

「NVIDIA の A100 チップと比較して、あなたのものには何が違いますか? NVIDIA には NVLink がありますが、何を持っていますか? (著者注: NVLink は複数の GPU チップを接続して、計算効率を向上させるための計算のために GPU データが CPU に移動されるのを防ぎます)

自社の製品や技術で顧客に感動を与えることができないと判断したリー・ミン氏のチームは、コネに頼ってロビー活動を行う「より強力な人物」を見つける方法を考え始めたが、顧客は依然として手を振って「我々はまだ使いたい」と述べた。エヌビディア。」

NVIDIA A100 は、826 平方ミリメートルの領域に 540 億個のトランジスタが詰め込まれており、大規模 AI モデルの魔法の箱を開ける鍵となります。

大規模モデルのトレーニングは、データの変化のパターンを見つけることを目的とした、大量のデータの「万能薬」のようなものです。NVIDIA チップを使用して大規模モデルをトレーニングすることは、IQ 200 の数億人に計算を依頼するようなものですが、他のチップの効果は、IQ 100 の数千人に計算を依頼するのと同等です。

NVIDIA A100 の写真は NVIDIA 公式 Web サイトより

トップテクノロジー企業は一斉にエヌビディアの買収を急いでいる。 NVIDIA ハイエンド GPU を最も多く所有している人には、よりスマートな大規模モデルをトレーニングする機会が与えられます。

公開情報によると、OpenAI は現在、世界で最も多くの Nvidia ハイエンド GPU (少なくとも 50,000 個) を管理しており、Google と Meta も Wanka クラスター (約 26,000 個) の所有者です。 Nvidia ハイエンド GPU Wanka クラスターを備えたインターネット ネットワーク 大きなものは ByteDance (13,000) です。

NVIDIA は世界の産業チェーンで最高のリソースを独占しています。NVIDIA は TSMC の最も豊富な先進チップ製造能力を有し、世界最大のエンジニアのユーザー グループを擁し、多くの AI 企業のコンピューティングの生命線を制御しています。

絶対的な独占はしばしば不満、怒り、逃亡を生みます。

「今日大型モデルを作っている人は皆、基本的に深刻な損失を出している！儲かっているのは1社だけだ！NVIDIA」と業界関係者は怒って言った――「NVIDIA の利益率はすべての顧客を不快にし、AI 業界に損害を与えます!」

財務報告書によると、NVIDIA の粗利率は 71% に達し、その中でも人気製品の A100 および H100 シリーズの粗利率は 90% にも達します。ハードウェア企業としての Nvidia は、実際にはインターネット ソフトウェア企業よりも高い粗利益率を誇っています。

高価格と莫大な利益により、NVIDIA の大口顧客は逃亡を始めました。 7 月 30 日、Apple は、自社の AI モデルが 8,000 個の Google TPU でトレーニングされたのに対し、NVIDIA のコンテンツは 0 個であったと発表しました。このニュースが発表されるやいなや、NVIDIA の株価は 7 月 31 日に 7% 以上下落し、過去最大の下落となりました。 3か月で市場価値は1,930億ドル蒸発しました。Pinduoduo を失いそうになりました。

過去1年間のNVIDIA株価下落グラフ

Nvidia から肉片を引き剥がしたいすべての国内 GPU 企業にとって、2022 年は米国で数回の禁止令が出され、生計を立てることを余儀なくされ、去勢バージョンのチップを発売し続けています。中国では、しかしすぐに再び禁止されました。

• 2022 年 9 月に A100/H00 は中国への輸出を禁止され、NVIDIA は 2023 年 10 月に去勢バージョンの A800/H800 を発売し、A800/H800/L40/L40S/RTX4090 は 2024 年 6 月に中国への輸出を禁止されました。 NVIDIA 創設者 Huang Jenxun 氏は、L20 および H20 チップの去勢バージョンを中国に販売する予定であると述べました。

しかし、去勢バージョンは業界からのより激しい非難を引き起こした。 Nvidia の次期 H20 の価格は Nvidia の H100 の半額ですが、パフォーマンスは前者の 1/3 にすぎません。 AI業界関係者は怒りを込めてこう非難した。これってただのお金を盗んでるだけじゃないの？純粋なIQ税！ 」

Nvidia の顧客が不満と怒りを抱くようになると、Nvidia に取って代わることを望んでいた国内のチップ企業は、その感情によって「栄養を与えられた」のです。

以前は、彼らは Nvidia のお尻を追いかけて、ケーキを少し食べることしかできませんでした。半導体分析会社 TechInsights のデータによると、2023 年には、データセンター GPU の出荷における Nvidia の市場シェアは、国内チップとすべてのチップ大手を合わせて 98% に達すると予想されています。わずか2％にすぎません。

禁止措置が適用された今、完璧な Nvidia は中国市場で引き裂かれました。誰が Nvidia に代わるでしょうか?国内のAIチップメーカーは希望を見出している。

「今年、中国における NVIDIA 市場の 90% が解放されました。それを掴めるかどうかはあなたの実力次第です。」と国内GPU企業の創業者は語る。

36 クリプトン社はかつて、2021 年に『ディープ クリプトン | CATL: 兆電池帝国の亀裂』を出版しました。動力電池業界では、CATL は比類のない存在であり、競合他社から注目されています。

現在、AI チップの分野で有力なプレーヤーである Nvidia も、多くの同業他社から厄介者とみなされています。しかし、Nvidia との違いは、その障壁が高く、競合他社との差が大きいことです。さらに広い。

私たちは、NVIDIA の反対派の抵抗を通じて「NVIDIA の亀裂」を見つけようとしています。GPU 業界を見ると、国内の GPU および AI チップ メーカーは弱いですが、彼らは中国市場をよりよく理解しており、その戦略はよりローカライズされています。 Intel、AMD など。既存のチップ巨人は、Nvidia と正面から対決するための十分な武器を持っています。

短期的には、Nvidia は負けることはありませんが、無傷ではいられません。これは血なまぐさい戦争になることが運命づけられています。

起こる

突破したいなら、相手の弱点を見つけなければなりません。Nvidia の弱点の 1 つは傲慢です。

チップ業界は本質的には To B ソフトウェア業界です。顧客は、ハードウェアのデバッグやソフトウェアとハ​​ードウェアの互換性の作成など、チップ メーカーからの「付随」サービスを必要としています。この付随サービスが確立されて初めて、顧客は固執し、チップ製品を簡単に置き換えることはできません。

しかし、多くの国内チップ専門家が36Krに語ったところによると、中国市場では、BATやByteなど数十億規模の大手購入者を除いて、他のほとんどの企業が、たとえ取引額が数千万に達したとしても、エヌビディアから投資を得ることはほぼ困難であるという。 。 アフターサービス。

つまり、NVIDIA チップを使用している中国人エンジニアが疑問を持った場合、NVIDIA の公式 Web サイトでドキュメントを検索するか、コミュニティに行って自分で学ぶしか方法がありません。

NVIDIA と協力すると、中国の顧客のさまざまなニーズが満たされないことがよくあります。あるチップ業界関係者は36Krに対し、NVIDIAは通常、中国では最高級で最も高価な完全なソリューションを宣伝しているが、顧客が特定のシナリオに合わせてカスタマイズしたリクエストを行うと、通常はカードの購入後に「考える必要がある」と語った。自分で解決するか、強力なアルゴリズム会社を見つけて実行してください。」

Nvidia のこのアプローチには、中小規模の顧客から多くの苦情が蓄積されています。 「現在、大手メーカーとなったエヌビディアは、以前ほど小規模顧客に気を配っていない。彼らの製品には挑戦者はなく、顧客を満足させるために懸命に働く必要はない」と前出の関係者は語った。

しかし、過去においては、NVIDIA エコシステムの台頭によって、チップ業界にとってサービスの重要性が実際に確認されました。CUDA エコシステムが始まったばかりの 2006 年当時、NVIDIA 製品は今日の国産チップほど優れていませんでした。しかし、NVIDIA チームはまず大学の科学研究チームからスタートし、その後各サブセクターの新興企業に浸透してソフトウェアとハ​​ードウェアを適応させ、それで初めて今日の大国になりました。

NVIDIA H100 出典: NVIDIA 公式 Web サイト

中国のチップメーカーもこれを認識しており、顧客サービスから始めようとしています。

匿名を希望するある国内 AI チップ企業は、2023 年以来、バックエンドの研究開発担当者を最前線に呼び込み、個人的なサービスを提供することを試みています。共同トレーニングのために現場に立つだけでなく、顧客にサービスを提供することも目的としています。販売注文後、専任の研究開発担当者チームが少人数で対応します。顧客単価は数百万から数十万まであり、24時間365日ご相談いただけます。

NVIDIA が中国から撤退した後、ローカライズされた思いやりのあるサービスを提供するだけでは十分ではありません。チップ業界はもはや、単にチップ製品同士の戦いではありません。 、だけでなく、それぞれの時間枠の把握もテストします。中国のチップメーカーが狼の群れのように彼らに襲いかかり、激しい入札が始まった。

ファーウェイが最も激しく来ています。ファーウェイは以前、iFlytekと提携して「Ascend 910B」を搭載した「Spark All-in-One」デバイスをリリースした。

このチップはかつて、シングルカード機能の点で「NVIDIA A100に匹敵する」と言われていました。知られていないのは、この輝かしい事件の背後にある困難な側面である。36 クリプトン社は、ファーウェイが人件費の支払いを躊躇せず、iFlytek のパラメータ調整を支援するために数百人のエンジニアを派遣したことを知った。

ファーウェイと iFlytek が Spark オールインワン マシンをリリース、出典: iFlytek

これは業界では「手作り」と呼ばれていますが、ベンチマークケースが発表されるとすぐに、多くの大手モデル企業やインターネット企業がテストのためにファーウェイにオリーブの枝を伸ばしました。

国内のチップ販売会社は、昨年7月以降、公募されたスマートコンピューティングセンターのプロジェクトにファーウェイの高級経営陣が常駐していることに気づき、驚いた。他のプロジェクトから収入を得るために、役職に就くこともあれば、いくつかの重要なプロジェクトでお金を失うことさえあります。」

前述の無名のチップ会社には、200 人の熱心な営業担当者もいます。これは国内のチップ業界では非常に珍しい構成です。彼らの営業チームは、大規模モデルの実装、金融、法律、産業の 3 つの最も人気のある分野からスタートし、コンピューティング パワーに関連するほぼすべての展示会に出演しました。「チップ業界では、リソースが最優先です。ゆっくり実行すると死んでしまいます。 。" 失った"。

国産チップの隠れた価格競争も始まって​​いる。

チップ業界関係者は36Krに対し、自社の目標は単価に関係なくベンチマークとなるインテリジェント・コンピューティング・センターの受注を増やすことだと語った。 36 クリプトン社は、一部の国内企業がコストを削減するために、自社の推論カードから高価な HBM (高帯域幅メモリ) を躊躇なく削除し、さらには原価より50%安い価格で発送致します。

「何があろうとも、誰もがさまざまなエントリー ポイントから突破して、それぞれが NVIDIA から少しずつ恩恵を受けることを望んでいます。その結果、NVIDIA が唯一の存在ではなくなりました。」

しかし、現実は残酷で、製品となると、どうしても国産のAIチップには様々な問題が生じます。

チップの専門家は 36Kr に例を挙げました。Nvidia の A100 クラスターを使用して同じデータセットを処理するにはわずか 10 日しかかからないかもしれませんが、一部の国産チップ製品を使用すると数か月かかる場合があります。国内のチップハードウェアの蓄積時間が短すぎ、高度なプロセスとハードウェアのギャップが不足しているため、効率が低くなります。

ソフトウェアの欠点も明らかです。別の業界関係者がテストしたところ、大型モデルを実行するために国産チップを使用する場合、その上でより優れたアプリケーションを実行したい場合、基本的な大型モデルが変更されると、国産チップは簡単にクラッシュしてしまうことがわかりました。「多くの場合、国産チップを使用しています。チップス。基本的には鼻をつまんで使います。」

現在、各企業は現在の「包囲と制圧」戦略を明確に理解しており、より現実的な道へと徐々に分化しています。

トレーニング シナリオに重点を置き、Moore Threads や Huawei に代表される NVIDIA に対して厳しい姿勢で Wanka クラスターへの移行を続けている派閥がまだいくつかありますが、大多数の派閥は大規模モデルの使用に重点を置くことを選択しています。さまざまな業界の小規模モデル。さまざまな業界の実装は、Suiyuan、Tianshu Zhixin などに代表される、高度なハードウェアとソフトウェアを必要としない推論シナリオから始まります。

(36Kr 注: 大規模なモデルには、トレーニングと推論という 2 つのリンクがあります。トレーニングは、数十億のデータベースからパターンを見つけるプロセスです。"作る"大規模なモデルが存在します。"使用"大きなモデルのプロセスはそれほど難しくなく、ハードウェアとソフトウェアの要件が低い、業界とのより密接な関係）

ムーアスレッドが2024年の人工知能カンファレンスでKua'e Wankaクラスターをリリース 36クリプトンショット

「我々は今、Nvidiaを盲目的に追いかけているわけではない。追いつく余裕はないし、やみくもに非常に大きな計算能力を備えたチップを作るつもりはない」とチップ業界関係者は率直に語った。

国内チップメーカーにとって現実的な考慮事項は、Nvidia の焦点はここではなく、国内メーカーはエヌビディアとの正面戦争を避けてきた。

以前は、ほとんどの企業は、コストを考慮して推論を実行するために NVIDIA コンシューマ グレードのゲーム グラフィック カード 4090 を使用していました。これらのカードには、過剰な電力消費、メモリ不足、無効化など、多くの問題がありました。 Nvidia 当局は、これらの消費者グレードのグラフィック カードを大規模モデル推論に使用することも許可していません。

国内のチップ企業がNVIDIAの隙間に参入した。 Tianshu ZhixinとSuiyuanはいずれも、大容量メモリ、低消費電力、安定供給をセールスポイントとして、4090と競合する推論カードを今年推している。

国内のチップメーカーも、市場セグメントを特定することの重要性を明らかにしています。たとえば、電力が重視される一部のシナリオでは、低電力の小型チップに焦点を当てたり、ビデオの最適化などのニッチなシナリオに踏み込んで小規模ながら美しいビジネスを行うこともできます。

巨人たちの戦場は緊迫する。

国内の GPU 企業が PPT に「NVIDIA を超える」と書くと、このグループの企業は設立されて久しくなく、たとえわずかに超えただけでも、国内代替のトレンドに追いついたように見えます。 、それはNvidiaにとってライバルであると同時にベンチマークでもあると考えられています。

しかし、年功序列において Nvidia に匹敵する Intel と AMD となると、雰囲気はさらに緊迫したものになります。

“私たちは社内で Nvidia を不倶戴天の敵とみなしています」とAMDのMIシリーズ製品ラインの開発者は36Krに語った。

今年6月の台北コンピュータショー（Computex 2024）では、AMDの創設者Su Zifeng（彼女はNvidiaの創設者Huang Jensenのいとこでもある）も、毎年新しい製品を繰り返すGPUに関する将来のAMD製品リズムを初めて明らかにした。 GPU 製品は Nvidia の更新リズムと一致しています。

Nvidia が GPU を発売するたびに、AMD はそれを市場から購入し、すぐに分解してまだ発売されていない製品と比較します。

「ここにいくつかの機能（指標）を追加し、そこのパラメータを上げる必要があります。」彼らが追求しているのは、「ハードウェアがNVIDIAに遅れることはなく、パラメータはわずかに優れていることです」と前出の関係者は36 Kryptonに語った。

Su Zifeng は今年の台北 Computex で Instinct MI325X を発表

2023 年以降、AMD の中国のエコシステム パートナーは、ほぼ 2 日おきに AMD からソフトウェア最適化に関する新たな要求を受け取ることになります。 AMD の幹部は、自社の GPU を宣伝するために、CPU が売れなくなる危険を冒して、より有利な CPU 部門に GPU を合わせて発注するよう要求することがあります。

“AMDの人々は、環境を改善できることを願って、毎日お香を焚き、仏陀を崇拝しています。」とあるエコ企業の幹部はこう語った。中国にはすでに 10 社以上のクラウド ベンダーと To B 顧客が存在します。、AMDチップに関連する適応と効果の検証で。

懸念される国内チップメーカーと比較して、海外チップ大手のハードウェアレベルでの利点は、高度なプロセスとHBM生産能力を備えていることであるため、AMD製品とIntel製品の間には、Nvidia製品と比較して大きな差はなく、さらに優れています。ある程度。

公式データによると、AMD の製品 (MI300X は 2023 年 12 月にリリース) は以前、コンピューティング能力が Nvidia H100 の 1.2 倍であると主張していました。

Intel の製品 (2024 年 4 月にリリースされた Gaudi 3) も、エネルギー効率と推論パフォーマンスで H100 をはるかに上回っています。もちろん、AMDのGPUの価格もNvidiaのベンチマーク製品の70〜80％程度です。

しかし、Nvidia に積極的なメーカーはすべて、次のような共通の問題に直面しています。ハードウェアがどんなに優れていても、樽の欠点と同じように、ソフトウェアの劣悪さによって影が薄くなってしまいます。

GPU がグラフィックス コンピューティングにしか使用できなかった時代、NVIDIA が立ち上げたソフトウェア プラットフォーム CUDA は、開発者に一連のプログラミング インターフェイスを提供することに相当し、開発者は最も使い慣れたプログラミング言語を使用して GPU 上でコンピューティング プログラムを自由に作成できるようになりました。と。

「例えてみましょう。なぜ CUDA はそれを超えられないのでしょうか? それは、あなたが言語を学び、何年もその言語で仕事をしてきたようなものです。私があなたに言語を変更するように頼んだら、あなたは不快に感じますか?よろしいですか?」 ある半導体会社の従業員は 36Kr の例を挙げました。

CUDA は、Nvidia のソフトウェア エコシステムにとって最も深い障壁です。大企業であるIntelやAMDでも、短期間で他社を追い抜くことはできません。

Intel GPU チームの元従業員は 36Kr に対し、世界中に 3,000 人以上のエンジニアを配置し、3 ～ 4 年を投資したが、精度が 0% から 4% に向上しただけであり、Intel チップを使用してポートレートを変換し、待っていたと語った。 . 長い年月が経ち、「もはや人間の顔ではない」ほどに情報が失われてしまった。

Intel CEOのキッシンジャー氏がGaudiシリーズのチップを発表

「鶏が先か、卵が先か」という誤謬が再び現れる。それはまさに、AMD および Intel GPU を使用する人が多くなく、対応するソフトウェア プラットフォーム (ROCm、oneAPI) を使用する人がさらに少ないため、誰もが真のハードウェア機能を最大限に活用することが難しいためです。

「NVIDIA の CUDA では、常に非常に多くの開発者がアルゴリズムを反復しており、NVIDIA の推論とトレーニングを非常に効率的にするのに役立っています。その結果、NVIDIA には常に交渉力があり、次のチップが何をすべきかを常に知っていますが、これは AMD です。 Intel と Intel の両方にとって頭痛の種です」と、AMD エコシステム企業の CEO は率直に言いました。AMDのソフトウェアツールROCmは「20年前のNVIDIAのCUDAにそっくり」だ。

しかし、下流の顧客にとっては、ここでリスクが生じます。

大規模なモデルの検証は本質的に不確実性を伴う実験であり、まだ検証されていないチップ上で実行したい場合、それは 2 つの制御不可能な変数を組み合わせることと同じであり、Nvidia を放棄することは莫大な移行コストを支払わなければならないことを意味します。不確実性。

それにもかかわらず、NVIDIA の包囲と弾圧は、AMD と Intel にとって依然として戦わなければならない戦いです。

世界のチップ アーキテクチャは 3 つの部分に分かれています。X86 アーキテクチャは PC 分野を主導し、Intel と AMD が支配しており、モバイル市場は Arm が支配し、NVIDIA は人工知能市場を支配しています。

新たな AI 革命が時代の到来を告げてから約 1 年半の間に、Nvidia は一時 3 兆ドルの市場価値を超えました。これは現在、Intel と AMD の合計 7 つの市場価値に相当します。

20年後、チップ巨人によるNVIDIAの「包囲と弾圧」、これもまた不安な戦いであり、遅ればせながらの反撃でもあった。

本物の亀裂

国内のAIチップ企業がアリの軍団を形成するとき、AMDとIntelは全力を尽くします このような包囲に直面してNvidiaは本当に動揺していますか？

Nvidia帝国の亀裂は静かに広がっている。

Nvidia が警戒しなければならないシグナルは、OpenAI、Google、Microsoft...AI への信念から Nvidia に再充電してきたこれらの主要顧客が「反 Nvidia」への第一歩を踏み出しているということです。

自社開発チップは、長い間さまざまな企業によって企画されてきたチェスゲームです。 Google の TPU チームの元中核従業員は 36Kr に対し、世界のコンピューティング能力の 1/4 を使用する Google は、「年末までに外部チップを購入できない可能性がある。」

以前は、Google の自社開発 TPU は、Nvidia が意のままに価格を引き上げたり、供給が十分に安定しないという懸念など、コストを考慮したものでした。現在、Google の中核製造戦略はより急進的です。コストもコストもほぼ関係ありません。

OpenAI は、新たな AI チップ帝国を構築するために、最大 7 兆米ドルを調達することを計画しています。

国内でも、36Kr は多くの情報源から学びました—現在、Nvidia の国内最大のバイヤーである Alibaba、Byte、Baidu は、基本的に大規模モデルのトレーニング用チップを秘密裏に研究しています。

海外クラウドメーカー、大型モデルメーカー、スターチップメーカーの製品進捗状況、36Krの総合情報収集とマッピング

しかし、結局のところ、自社開発チップは長期的なソリューションです。これらの大規模顧客にとってのもう 1 つの短期計画は、Nvidia の競合他社の製品を試し、Nvidia への依存度を減らすことです。

AMDがこのプランBです。 AMDの内部関係者は36Krに次のように語った。AMD の GPU 製品は、すでにヨーロッパ、米国、韓国などで大規模な顧客市場を開拓しています—Microsoftは数万台のAMD製品を購入しており、Tesla、Midjourney、米国国立研究所、韓国テレコムも製品の納入を一括して受けている。

中国では、AMD Ecosystemの従業員であるChen Wen氏は、2023年には特定のモデルのAMDアクセラレータカードが数百枚出荷される予定であると述べた。数は多くはないが、「しかし、このAMD製品はこれまで中国でほとんど見つかったことがなかった」と述べた。

AMD の以前の楽観的な予測によれば、データセンター GPU は 2024 年末までに最大 20 億ドルの収益を AMD にもたらすでしょう。

中国のチップメーカーのアリ軍団はまだエヌビディアに大きな脅威を与えていないが、その火花は徐々に勢いを増している。

36Kr は、現在、国内のトレーニングおよび推論チップの売上が新たなレベルに飛躍していることを知りました。中国で受注を獲得するのが最も難しいと認識されているインターネット企業や大手モデル企業が投資を開始していることは、嬉しい前向きな兆候です。国産チップスについてメーカーが口を開いた。

36Kr によると、現在、アセンド・チップは、百度（バイドゥ）を含むインターネット企業のシステムに侵入するのに苦労してきた。

さらに、Zhipu AI、MiniMax、Step Star などの国内 AI 企業はすべて、数兆のパラメータを使用して大規模なモデルをトレーニングしています。しかし、NVIDIA のハイエンド チップが限られている場合、大規模なモデル企業は一般に「混合トレーニング」を選択します (つまり、NVIDIA +他のチップ)、など、Zhipu AI のクラスターは Shengteng チップのほぼ半分を予約しています。

さらに、Tianshu Zhixin と Shuyuan の推論チップ製品は、どちらも昨年以来数万個を出荷しており、前者は大手模型メーカーである Baichuan のサプライチェーンに参入しています。 Kunlun チップ ここで、過去 2 世代の推論チップの累計出荷数は 30,000 ～ 50,000 個で、Baidu と外部チャネルからの出荷がそれぞれ半分を占めています。

「NVIDIA の現在の価格と供給レベルは、誰もがそれを実現できるかどうか、そしてどのように実現できるかを試す境界線にあります。」と業界関係者は率直に語った。

NVIDIA 創設者 Huang Jenxun 画像ソース Visual China

今後 3 ～ 5 年をさらに見据えると、Nvidia に対する新たな脅威が徐々に現れるでしょう。

業界では、GPU 以外のまったく新しい AI チップ アーキテクチャも登場しています。たとえば、以前に LPU アーキテクチャを発表したシリコンバレーのチップ会社 Groq は、大規模な言語モデルを Nvidia の GPU よりも「10 倍速く」実行できると主張しています。

シリコンバレーのチップEtchedもあり、Nvidia GPUよりも「桁違いに速い」と主張する大型モデルのASICチップをリリースした。これらのチップスタートアップは、OpenAIのようなスター投資ラインナップによって支援されています。

36Kr は、今年中国で新し​​い AI チップのスタートアップが出現していることを知りました。たとえば、上海は最近、新しいAIチップ企業2社を密かに支援している。

国内のTPU企業であるZhonghao XinyingのCEO、Yang Gongyifan氏は、TPUやASICなどの新しいアーキテクチャはあまり汎用性が高くないものの、GPU全体のトランジスタ使用率は実際には20％に過ぎない、と述べた。トランジスタの使用率は 60% ～ 100% に達する可能性があり、「今後 3 ～ 5 年で、国内外で GPU アーキテクチャ以外の AI チップが大量に登場することは間違いありません。」

ほんの少しのことで、巨大な NVIDIA を揺るがすのに十分です。

「NVIDIA は、外見上は他の追随を許さない企業に見えると思いますか? 実際はそうではありません」と NVIDIA 従業員は 36Kr に語った。黄仁勲氏がよく言うように、「破産まであと30日しかない」。

NVIDIA は 10 年以上準備を続けてきましたが、OpenAI のような天才的な企業と出会い、共同で NVIDIA の奇跡を引き起こしました。かつて半導体業界では、コーナーで巨人を追い抜く話が絶えなかった。

エヌビディアを包囲し鎮圧する戦いの火種はすでに燃え上がっている。

終わり

終わり