集微网消息，在科技行业爆发全面争夺人工智能霸主地位的斗争之际，华尔街已提前押注了谁将是最大的赢家，对此，金融时报对英伟达的AI芯片前景做了分析。
具体来说，就是ChatGPT聊天机器人等“生成式人工智能”系统和Dall-E等图像生成系统所需的先进芯片。
投资者并不是随便押注于一家制造商，英伟达公司的GPU图形处理器在大型AI模型培训市场占据主导地位，其股价今年已飙升55% 。自去年10月以来，公司股价也已上涨了一倍。当时，由于加密芯片泡沫破裂（加密矿商普遍使用其芯片），个人电脑销量暴跌，数据中心芯片产品转型管理不善，其股价一度蒙上阴影。
在人们还难以判断一项新技术的发展前景时，“铁锹式”的投资策略是有道理的。大型科技公司正准备使用昂贵的新型人工智能系统相互对抗，但目前还没有明确迹象表明如何获得持久的优势。
报道指出，似乎可以说，GPU的需求量会很大，这将惠及英伟达，其次是AMD（其股票今年上涨了30%）。除了训练大型人工智能模型之外，GPU也可能更广泛地用于AI推理：将现实世界的数据与训练过的模型进行比较，以提供一个有用的答案。
到目前为止，对于英特尔等制造CPU的公司而言，AI推理一直是一个相对健康的市常但是Campian AI Research的Karl Freund表示，生成系统中使用的人工智能模型对于CPU来说可能太大了，需要更强大的 GPU 来处理。
五年前，人们还远远不能确定英伟达如今的地位。随着机器学习对计算能力的需求呈指数增长，一大批初创企业涌现出来，制造专门的人工智能“加速器”。这些所谓的ASIC专用集成电路旨在以最有效的方式执行一项任务，为密集型数据处理操作提供了一种更好的方法。
然而，关于GPU将无法匹配这种专用硬件的预测已被证明是错误的，英伟达仍然处于领先地位。这在很大程度上要归功于Cuda软件，该软件用于在公司的 GPU上运行应用程序，将开发人员与英伟达芯片绑定在一起。
英伟达还有一款新产品，采用其新型的H100芯片，将适时投放市常这个新产品是专门为转换器而设计的，这是语言和视觉模型最近取得的重大进步背后的人工智能技术。对于ASIC的设计者来说，这样的底层架构的变化很难处理。重新设计每一代新芯片成本都很昂贵，很难卖出足够的产品来摊销开发成本。
但是竞争将会愈演愈烈。微软成功利用OpenAI研究在生成式人工智能领域取得了早期领先地位，这在很大程度上要归功于它为运行OpenAI模型而构建的专用硬件。这些都是基于GPU图形处理器，但是芯片行业一直在猜测，这家软件巨头现在正在设计自己的人工智能加速器。
如果是这样，它肯定不会是唯一一家这样做的。谷歌八年前决定设计自己的芯片，简称TPU，来处理其最密集的人工智能工作。亚马逊和Meta紧随其后。转换器的想法起源于谷歌，这表明这家搜索巨头至少会优化其最新的芯片，以配合其新的人工智能模型。
另一个迫在眉睫的威胁可能来自OpenAI本身。ChatGPT背后的研究公司开发了自己的软件 Triton，帮助开发者在GPU上运行他们的神经网络。这可能会减少对英伟达公司Cuda软件的需求，这也是将其芯片转变为大宗商品、让OpenAI等开发者有机会在任何硬件上配置自己的模型而迈出的一步。
文章最后指出，如果人工智能市场最终落入少数大型科技公司手中，而且每家公司都有足够的经济激励措施设计自己的专用芯片，那么英伟达的长期前景将受到影响。但该公司以前曾挑战过怀疑者，至少就目前而言，英伟达在科技界最新一轮人工智能热潮中处于有利地位。（校对/周宇哲）
