云端的人工智能

時(shí)間：2022-04-02 03:39:01 | 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

時(shí)間：2022-04-02 03:39:01 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

第一份題為云AI芯片組：市場格局和廠商定位的報(bào)告，突出了云AI推理和訓(xùn)練服務(wù)的快速增長情況。ABI Research由此預(yù)計(jì)，AI芯片組市場規(guī)模預(yù)計(jì)將從2019年的42億美元增長到2024年的100億美元。目前這一領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者Nvidia和英特爾正受到來自Cambricon Technologies、Graphcore、Habana Labs和Qualcomm等公司的挑戰(zhàn)。

據(jù)Su介紹，Nvidia仍然是這個(gè)市場明顯的領(lǐng)導(dǎo)者，這主要取決于Nvidia具有成熟的開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)及先發(fā)優(yōu)勢。

隨著人工智能模型、庫和工具包的不斷變化和更新，Nvidia成為了一個(gè)很好的選擇，因?yàn)樗芴峁┩ㄓ肁I芯片組。當(dāng)然，隨著市場的不斷成熟，這些優(yōu)勢將逐漸弱化，但至少在可預(yù)見的未來，Nvidia仍將處于強(qiáng)勢地位。

今天的云AI芯片組市場可以分為三個(gè)部分：首先是托管公有云的云服務(wù)提供商，包括AWS、微軟、谷歌、阿里巴巴、百度和騰訊等；其次是企業(yè)數(shù)據(jù)中心，也就是私有云；此外，還有混合云，也就是公有云和私有云（VMware、Rackspace、NetApp、HPE、Dell）的結(jié)合體。

該報(bào)告還確定了另一個(gè)新興的細(xì)分市場電信云，指的是電信公司為其核心網(wǎng)絡(luò)、IT和邊緣計(jì)算工作負(fù)載部署的云基礎(chǔ)設(shè)施。

Su表示，這個(gè)新的細(xì)分市場為AI芯片組制造商帶來了巨大的機(jī)遇。

我們已經(jīng)看到了像華為這樣的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施廠商，還有諾基亞這樣的廠商，推出了針對(duì)電信網(wǎng)絡(luò)功能進(jìn)行優(yōu)化的ASIC。這是一個(gè)巨大的市場，Nvidia最近也一直在努力進(jìn)入這個(gè)市場。



2017年至2024年人工智能芯片組年銷售總收入（來源：ABI Research）

雖然Su認(rèn)為短時(shí)間內(nèi)其他廠商無法取代Nvidia在云端AI訓(xùn)練領(lǐng)域的主導(dǎo)地位，但具體在AI推理領(lǐng)域卻并非由一家廠商主導(dǎo)，這在一定程度上是由推理工作負(fù)載在垂直方向各有不同的性質(zhì)決定的。他說，預(yù)計(jì)ASIC將從2020年開始在該細(xì)分領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)強(qiáng)勁增長。

眼下，將AI推理轉(zhuǎn)移到邊緣設(shè)備這一趨勢意味著智能手機(jī)、自動(dòng)駕駛汽車和機(jī)器人等設(shè)備對(duì)云的依賴減少了，但這并不意味著推理工作負(fù)載一些云服務(wù)提供商認(rèn)為推理工作負(fù)載要比訓(xùn)練工作負(fù)載大就會(huì)減少，Su這樣表示。

一些人工智能永遠(yuǎn)不會(huì)走向邊緣，例如聊天機(jī)器人和會(huì)話AI、欺詐監(jiān)控和網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)。這些系統(tǒng)將從基于規(guī)則的系統(tǒng)發(fā)展為基于深度學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)，這實(shí)際上會(huì)增加推理的工作量，使其足以取代那些轉(zhuǎn)向邊緣的推理工作負(fù)載。

此外，谷歌的TPU可以解決在云端進(jìn)行訓(xùn)練和推理問題，被視為CPU和GPU技術(shù)（分別由英特爾和Nvidia主導(dǎo)）的強(qiáng)大挑戰(zhàn)者。正如報(bào)告所述，谷歌在TPU上取得的成功為其他自主開發(fā)AI加速器ASIC的云服務(wù)提供商（CSP）提供了藍(lán)圖，例如已經(jīng)行動(dòng)起來的華為、AWS和百度。

如果云服務(wù)提供商都在使用他們自己的芯片組，那么對(duì)于其他芯片組提供商來說，這個(gè)細(xì)分領(lǐng)域還有市場空間嗎？

這對(duì)于剛開始使用自己芯片組的CSP來說是極具挑戰(zhàn)的，我們甚至預(yù)測，到2024年CSP這個(gè)市場將下降15％至18％。而機(jī)會(huì)更多地來自于私有數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域。銀行機(jī)構(gòu)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、研發(fā)實(shí)驗(yàn)室和學(xué)術(shù)界仍然需要運(yùn)行人工智能，他們會(huì)考慮使用那些針對(duì)AI工作負(fù)載進(jìn)行了更多優(yōu)化的芯片組，這就給Cerebras、Graphcore、Habana Labs和Wave Computing等新手提供了一些優(yōu)勢。

其他將從這些趨勢中受益的是IP核心授權(quán)廠商，例如ARM、Cadence和VeriSilicon，他們將負(fù)責(zé)幫助那些甚至是開始自主研發(fā)的企業(yè)進(jìn)行芯片組設(shè)計(jì)。