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來(lái)源: 網(wǎng)易科技報道 3月27日消息，英偉達在A(yíng)I芯片市場(chǎng)的主導地位激發(fā)了其他公司自主設計芯片的決心。盡管從頭開(kāi)始設計芯片充滿(mǎn)挑戰，耗時(shí)多年且成本高昂，通常以失敗告終，但人工智能的巨大潛力驅使業(yè)界人士勇敢嘗試。 在這一背景下，兩位前谷歌工程師共同創(chuàng )立了MatX。他們利用在谷歌的經(jīng)驗，識別出現有人工智能芯片的局限性，并致力于開(kāi)發(fā)更高效、成本更低的新型芯片，旨在提高大語(yǔ)言模型的訓練和運行效率。MatX信心十足地預測，其芯片的性能將至少比英偉達的GPU好十倍。目前該公司已成功籌集了2500萬(wàn)美元的資金。 人工智能時(shí)代的到來(lái)改變了風(fēng)險投資對芯片行業(yè)的態(tài)度，盡管面臨英偉達等巨頭也在快速發(fā)展，但市場(chǎng)對于專(zhuān)門(mén)針對大語(yǔ)言模型設計的芯片仍然充滿(mǎn)期待。 以下是翻譯內容 大約25年后，感覺(jué)硅谷終于又成了“硅”谷。 英偉達在驅動(dòng)人工智能軟件的芯片市場(chǎng)上已成絕對主導，促使其他公司決定自行設計芯片。歷史告訴我們，這通常是充滿(mǎn)災難的嘗試。從頭開(kāi)始設計芯片需要耗費數年時(shí)間和數億美元，而且大多數嘗試以失敗告終。然而，人工智能的巨大前景促使人們認為這是一次必須的嘗試。 邁克·岡特（Mike Gunter）和萊納·波普（Reiner Pope）就是這樣的兩個(gè)探索者。他們創(chuàng )立了MatX公司，旨在設計專(zhuān)為處理大語(yǔ)言模型所需數據而優(yōu)化的芯片。大語(yǔ)言模型，如OpenAI的ChatGPT和谷歌的Gemini，是多種人工智能應用的基礎，它們需要大量昂貴的芯片來(lái)運行。如果有公司能制造出更便宜、處理速度更快且更適合人工智能的芯片，那么它將在人工智能軟件不斷擴張的世界中占據極為有利的地位。 岡特和波普此前在A(yíng)lphabet旗下的谷歌工作，岡特負責設計運行人工智能軟件的硬件芯片，而波普則負責編寫(xiě)人工智能軟件。多年來(lái)，谷歌一直致力于開(kāi)發(fā)TPU（tensor processing unit，張量處理單元），一種專(zhuān)為人工智能設計的芯片。然而，根據MatX高管的說(shuō)法，這些芯片是在大語(yǔ)言模型普及之前設計的，對當前任務(wù)而言不夠高效�！霸诠雀�，我們努力使大語(yǔ)言模型運行得更快，也取得了一些進(jìn)展，但總是遇到困難，”波普表示，“在公司內部，有很多關(guān)于芯片改進(jìn)的想法，很難只專(zhuān)注于大語(yǔ)言模型。這是我們選擇離職的原因�！� 英偉達在人工智能芯片市場(chǎng)的主導地位有些偶然。它最初生產(chǎn)的GPU芯片是為加速視頻游戲和某些計算機設計任務(wù)而設計的。這些芯片擅長(cháng)同時(shí)處理大量的小型任務(wù)，恰好適合運行人工智能軟件，其性能大幅超過(guò)了英特爾等公司生產(chǎn)的其他類(lèi)型的芯片。 英偉達在其GPU芯片上劃分了資源區塊，以適應廣泛的計算任務(wù)，包括芯片內部的數據傳輸。這些設計決策似乎更傾向于滿(mǎn)足以往計算時(shí)代的需求，而非當前人工智能的高速發(fā)展，從而在性能方面存在一定的權衡。MatX的創(chuàng )始人相信，在新的人工智能時(shí)代，這些額外的資源增加了不必要的成本和復雜性。相比之下，MatX采取了全新的設計方法，開(kāi)發(fā)了只有一個(gè)大型處理核心的芯片，目的是盡可能快地完成乘法運算——這是大語(yǔ)言模型的主要任務(wù)。MatX全力以赴，堅信其芯片在訓練大型語(yǔ)言模型和輸出結果上至少能比英偉達的GPU高出十倍�！坝ミ_的產(chǎn)品非常強大，對大多數公司來(lái)說(shuō)是正確的選擇，”波普說(shuō)，“但我們認為我們能做得更好�！� MatX已經(jīng)籌集到2500萬(wàn)美元的資金，最新一輪融資由人工智能行業(yè)的投資人納特·弗里德曼（Nat Friedman）和丹尼爾·格羅斯（Daniel Gross）領(lǐng)投。MatX位于加州山景城，距離硅谷的發(fā)源地——肖克利半導體實(shí)驗室(Shockley Semiconductor Laboratory)僅幾英里之遙。目前，幾十名員工正致力于研發(fā)計劃于明年推出的芯片。格羅斯表示：“MatX的創(chuàng )始人代表了人工智能領(lǐng)域的一股趨勢，他們正在將一些大公司開(kāi)發(fā)的最佳想法商業(yè)化，因為那些公司動(dòng)作過(guò)慢，過(guò)于官僚化�！� 如果人工智能軟件繼續沿著(zhù)現有的發(fā)展路徑，對于高成本的計算需求將會(huì )巨增。據估計，目前正在研究的每個(gè)模型的訓練成本約為10億美元，而未來(lái)模型的訓練成本可能達到100億美元。MatX預測，只要能夠贏(yíng)得OpenAI和Anthropic PBC等主要人工智能公司的青睞，它的業(yè)務(wù)將會(huì )蓬勃發(fā)展�！斑@些公司的經(jīng)濟模式與典型公司截然不同，”岡特說(shuō)，“他們將所有資金都投入到計算資源上，而不是人力資源上。如果這一趨勢不改變，他們最終會(huì )耗盡資金�！� 在硅谷，芯片公司隨處可見(jiàn)，曾經(jīng)有幾十家芯片初創(chuàng )公司，甚至計算機巨頭如惠普、IBM和Sun Microsystems也生產(chǎn)自己的芯片。然而近年來(lái)，英特爾憑借其在個(gè)人電腦和服務(wù)器市場(chǎng)的主導地位擊敗了許多競爭對手，而三星和高通則主宰了智能手機芯片市場(chǎng)。這導致投資者轉而避開(kāi)芯片初創(chuàng )企業(yè)，認為相比軟件公司，它們成本更高、周期更長(cháng)、風(fēng)險更大。MatX的投資人之一、芯片行業(yè)專(zhuān)家拉吉夫·赫馬尼（Rajiv Khemani）回憶道：“大約在2014年左右，我曾拜訪(fǎng)過(guò)一些風(fēng)投公司，他們已經(jīng)讓所有懂芯片的合伙人離開(kāi)了�！薄拔颐媲暗娜烁静欢以谡f(shuō)什么�！� 然而，人工智能的崛起改變了風(fēng)險和回報的平衡。亞馬遜、谷歌和微軟等資源雄厚的公司已經(jīng)開(kāi)始投資設計自己的芯片，專(zhuān)門(mén)用于執行人工智能任務(wù)。幾年前，如Groq和Cerebras Systems這樣的初創(chuàng )公司亮相，推出了一大批針對人工智能專(zhuān)用的芯片。但這些產(chǎn)品都是在大語(yǔ)言模型實(shí)現技術(shù)突破并開(kāi)始主導人工智能領(lǐng)域之前設計的。這迫使初創(chuàng )公司必須適應人們對大語(yǔ)言模型的突然興趣，并在飛速發(fā)展中調整自己的產(chǎn)品。MatX可能代表著(zhù)又一波從頭開(kāi)始、專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)大語(yǔ)言模型專(zhuān)用芯片的初創(chuàng )企業(yè)浪潮。 進(jìn)入芯片行業(yè)的一大挑戰是，設計和制造新芯片需要三到五年的時(shí)間。而在此期間，英偉達也不會(huì )停滯不前，它在本月剛剛發(fā)布了更快的GPU芯片。初創(chuàng )公司必須預測技術(shù)趨勢和競爭對手的動(dòng)向，而且不能犯任何可能導致生產(chǎn)延誤的錯誤。軟件公司通常需要重寫(xiě)代碼才能在新的芯片上運行，這是一個(gè)成本高昂且耗時(shí)的過(guò)程，只有在能從這種變化中獲得巨大收益時(shí)才會(huì )進(jìn)行這樣的轉變。一個(gè)經(jīng)驗法則是，新芯片必須在性能上至少比前代產(chǎn)品好10倍，才能說(shuō)服客戶(hù)重寫(xiě)他們所有的代碼。 格羅斯認為，我們目前仍處于構建支持人工智能成為主要計算形式的基礎設施的初期階段�！拔艺J為，我們正處于一個(gè)芯片周期的早期階段，與此相比，其他行業(yè)的發(fā)展將相形見(jiàn)絀�！比绻窳_斯的看法正確，那幾乎可以肯定地說(shuō)，新的芯片巨頭將會(huì )誕生。 |
