ChatGPT一歲了，谷歌終于扳回一局？

榮智慧

過去一個月，谷歌模型Gemini發(fā)布，超威芯片MI300X面世，OpenAI“換帥風波”后曝光NPU芯片，以及IBM領頭成立“AI”聯(lián)盟—說的都是一件事：科技公司極力避免一家獨大，無論在軟件上，還是在硬件上。

獨立研發(fā)模型和組團研發(fā)模型，對抗的是靠ChatGPT聲名鵲起、年化收入飆升4500%的OpenAI；更快、更大內(nèi)存和帶寬的芯片，針對的是全球第一家市值超萬億美元的芯片公司英偉達。

簡而言之，一年來久仰OpenAI和英偉達鼻息的大小巨頭，已經(jīng)火速“合縱連橫”：有單挑，也有群毆。

商場如戰(zhàn)場。一邊是科技公司“以十倍之地，百萬之眾，叩關而攻秦”，一邊是兩大贏家“因利乘便，宰割天下”。而戰(zhàn)場亦如商場，從來沒有“子孫萬世之業(yè)”。

細究下去，反而是OpenAI布局的NPU芯片，很值得研究。

OpenAI是當之無愧的新星。

2023年年底，CEO山姆·阿爾特曼被解雇、隨即恢復職位，幾乎成為全世界媒體頭條新聞。一年前，以GPT為基礎的聊天機器人ChatGPT發(fā)布，三個月之內(nèi)創(chuàng)下1億用戶、月訪問量18億次的歷史記錄。

2022年，該公司全年收入僅為2800萬美元。2023年，其年化收入達到13億美元，是2022年的45倍，平均每月收入超1億美元。

2023年4月，OpenAI完成103億美元的第五輪融資，估值達270億—290億美元。估值不那么高，主要是因為其“不營利”的初衷。

對比它的競爭對手，人工智能初創(chuàng)公司Anthropic，后者年化收入僅1億美元，約合每個月800萬美元，還不到OpenAI的1%，但它的估值也在200億—300億美元。

業(yè)內(nèi)其他公司漸顯頹勢。像AI語音識別初創(chuàng)公司Deepgram，已啟動年內(nèi)第二次裁員，規(guī)模達總?cè)藬?shù)的二成。另一家AI初創(chuàng)公司JasperAI宣布裁員并削減收入預期，連公司的聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO和CTO也相繼離職。

急需靠Gemini翻身的谷歌，過去一年很不好過。根據(jù)財務報告，DeepMind的2022年凈利潤下降了超過40%，從2021年近1.26億美元降至2022年的近7490萬美元。

12月6日現(xiàn)身的Gemini，意為“雙子星”，旨在紀念2023年4月谷歌兩個人工智能團隊DeepMind與谷歌大腦合并。它被谷歌宣傳為“迄今為止最強大、最通用的模型”，“有30項指標都優(yōu)于GPT-4”，而且自詡“原生”多模態(tài)，而不是GPT-4的“近似”多模態(tài)。

近似多模態(tài)，指的是把文本、代碼、音頻、圖像、視頻等多個模態(tài)訓練為不同模型，再將模型混雜。Gemini的原生多模態(tài)則一開始就把不同類型的數(shù)據(jù)放在一起訓練，使用同一個模型完成不同模態(tài)的輸出。

孰優(yōu)孰劣，差距至少目前看起來不大。這就跟喝“果粒橙”類似—晃勻了與否，還是那么一瓶飲料。

OpenAI的GPT也好，Anthropic的Claude也好，DeepMind的Gemini也好—目前世界上最先進的多模態(tài)模型，背后都是大規(guī)模多任務語言理解模型，水平相差不大。原生還是近似，其“評判標準”并不透明。

Gemini剛剛遭群嘲：演示視頻經(jīng)“巧妙”剪輯而得出最佳效果，折線圖的縱軸被壓縮才顯示驚人攀升—總之不要以為科技公司就沒有營銷。

對于普通用戶而言，所有應用的區(qū)別更多是便利性、可得性、集成度和品牌認知度的差異。

而ChatGPT第一個引爆市場關注，率先塑造了業(yè)界的黃金標準，成為展示大型語言模型從研究項目到實用工具的樣板，給了競爭對手極大的心理壓力。

谷歌為Gemin大造聲勢，也是逼急了要一雪前恥：ChatGPT面世不久，谷歌趕緊把Bard也推了出去，結果在回答韋布空間望遠鏡時出現(xiàn)事實性錯誤，導致谷歌股價應聲下跌超7%，市值蒸發(fā)約1000億美元。

競品之間“單挑”此起彼伏，在所難免。

同時，“群毆”的聲量也上來了。

12月5日，IBM宣布與Meta、英特爾、超威、戴爾、康奈爾大學、達特茅斯大學、索尼等全球50多家創(chuàng)始成員，共同合作成立人工智能聯(lián)盟（AI Alliance），目標是打造一個開放的人工智能開發(fā)模式，構筑多樣化的人工智能生態(tài)系統(tǒng)。

說白了，相當于一起制作一個安卓系統(tǒng)，減少對OpenAI的依賴。

人工智能聯(lián)盟主打人（錢）多力量大，創(chuàng)始會員將共同投資一年超800億美元來促成研發(fā)，投入員工超100萬名。

“30歲”的英偉達，2023年成為全球第一家市值突破萬億美元的芯片公司、全球第一家由華人創(chuàng)立的萬億美元市值公司、第七家市值越過1萬億美元的美國公司。

其市值僅次于蘋果、微軟、Alphabet、亞馬遜，為美股第五大科技股，大致相當于1.8個臺積電、2.6個騰訊、3.3個貴州茅臺、4.9個阿里。

憑借ChatGPT引發(fā)大模型激烈競爭的東風，英偉達的GPU（圖形處理器）一路斷貨。2019年時，微軟就花費數(shù)億美元為OpenAI購買了上千塊A100芯片。2023年以來，每塊售價4萬美元的H100必須“先下手為強”：沙特阿拉伯、阿聯(lián)酋以及中國的科技巨頭騰訊、阿里巴巴，都是大客戶之一。

自2007年起，英偉達投入重金打造編程軟件CUDA，通過利用GPU的處理能力大幅提升計算性能。2012年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡開啟人工智能新浪潮，英偉達GeForce GTX 580芯片一舉成名。

如今，英偉達的GPU加上CUDA，基本上成為大模型訓練的默認選項，也幾乎壟斷整個大模型市場。英偉達現(xiàn)在已經(jīng)占據(jù)至少八成以上的人工智能GPU市場。

據(jù)最新財報，英偉達第三財季營收為181.20億美元，與上年同期59.31億美元相比增長206%，與上一財季的135.07億美元相比增長34%。

利潤方面，英偉達第三財季凈利潤為92.43億美元，與上年同期的6.80億美元相比增長1259%，與上一財季的61.88億美元相比增長49%。

正在和英偉達爭奪“最強GPU”的超威，第三季度收入58億美元，預計第四季度收入為61億美元。它的季度收入，還趕不上英偉達的季度凈利潤。

機會在于競爭，不在于“等靠要”。

英偉達上個月剛推出最新款GPU—H200。而超威于12月6日發(fā)布的MI300X處理器，晶體管數(shù)量高達1530億個，內(nèi)存是H100的2.4倍，帶寬是H100的1.6倍，部分紙面數(shù)據(jù)也優(yōu)于H200。超威的MI300X比H200多用了兩顆HBM（High Bandwidth Memory），它的上市將很快緩解英偉達GPU短缺帶來的行業(yè)焦慮。

谷歌發(fā)布Gemini的當天，還帶來了新款人工智能芯片TPUv5p。其性能指標只有英偉達三年前產(chǎn)品A100的六成，H100的一半。

谷歌的辦法是“人海戰(zhàn)術”，單塊不行，湊一起還可以一戰(zhàn)。大模型訓練參數(shù)，使用的芯片量相當巨大。OpenAI在2022年訓練GPT-4，用了 2.5萬顆A100，耗時三個多月。谷歌從2015年起就自研芯片，兩年后TPU訓練集群問世，供內(nèi)部業(yè)務如YouTube、Gmail、Google Map、Android使用。

據(jù)說，一個TPUv4最多有4096塊芯片，而Gemini1.0使用了14個TPUv4集群，耗費的算力超過GPT-4。下一步，Gemini的升級版基于TPUv5集群，消耗算力大概是GPT-4的五倍。

權力之爭剛落下帷幕的OpenAI，被曝光布局NPU（Neural Process Unit）芯片。CEO山姆·阿爾特曼此前與公司RainAI簽訂了一份價值5100萬美元的意向書，承諾購買其芯片。

RainAI的創(chuàng)始人曾宣稱：“NPU芯片將定義新的AI芯片市場，并大幅顛覆現(xiàn)有市場?！?/p>

真的這么神奇？

山姆·阿爾特曼“徇私舞弊”就跟RainAI有關。阿爾特曼自己向RainAI投資過100萬美元，2019年又簽了5100萬美元的訂單，作為CEO，這種采購顯然不合規(guī)，類似學校食堂是校長舅舅承包的。

拋開這點不說，RainAI是一家生產(chǎn)NPU芯片的初創(chuàng)公司，成立于2017年；2022年拿到Prosperity7領投的2500萬美元融資，總?cè)谫Y額約3300萬美元，夠公司運營到2025年初。Prosperity7屬于沙特阿美，股份被美國跨部門外國投資委員強迫出售，最后由Grep VC收購。

RainAI創(chuàng)始人宣傳其產(chǎn)品會比GPU強大一百倍，耗能減少一萬倍，既可以訓練AI模型，也可以運行大模型。其設計基于RISC-V開源架構。直到今天，產(chǎn)品還沒有面世。

阿爾特曼稱贊它的原型，認為“可以大大降低創(chuàng)建強大AI模型的成本，并希望有一天有助于實現(xiàn)真正的通用人工智能”。

NPU倒不是什么新東西，它通過神經(jīng)網(wǎng)絡突觸權重取值、拓撲結構等辦法處理任務。比起CPU擅長“發(fā)號施令”，GPU擅長圖像處理、并行計算，NPU主打存算一體，提高運行效率，從而處理人工智能任務。

它的指令集是特定的，只能滿足部分機器學習的需要，而不支持的指令或多個神經(jīng)網(wǎng)絡的組合計算，仍然需要回落至通用處理器計算。

最早出名的NPU，是IBM于2014年推出的TrueNorth：54億個硅晶體管，內(nèi)置4096個內(nèi)核，100萬個“神經(jīng)元”，2.56億個“突觸”，能力相當于一臺超級計算機，功耗只有65毫瓦。

開發(fā)NPU的公司不少。英特爾即將推出“Meteor Lake”處理器，其中采用了NPU。IBM也在構建一個NPU，投入數(shù)十億美元，計劃2023年底發(fā)布NPU。近年國內(nèi)外公司也量產(chǎn)了不少NPU。

山姆·阿爾特曼買NPU，重點不是什么“類腦”不“類腦”，而在于他非?？春谩按嫠阋惑w”。

D-IMC（數(shù)字內(nèi)存計劃）、SRAM（靜態(tài)內(nèi)存）存算一體架構圖，以及業(yè)務團隊顧問、存內(nèi)處理專家Arijit Raychowdhury都赫然擺在RainAI的官網(wǎng)上。

存算一體方案，就是芯片的計算和存儲功能合在一起，不用分開部署在不同的節(jié)點或設備上。而CPU、GPU都依照馮諾依曼架構的存算分離方案，不可避免地會撞上“內(nèi)存墻”和“功耗墻”兩堵鐵壁。

存算一體方案分三種，近存計算，存內(nèi)處理和行內(nèi)計算。據(jù)目前的有限信息，RainAI關注存內(nèi)處理，本質(zhì)是利用不同存儲介質(zhì)的物理特性，對存儲電路重新設計，令其同時具備計算和存儲能力，消除存算界限，在存儲原位實現(xiàn)計算。

有意思的是，據(jù)悉山姆·阿爾特曼不僅投了存內(nèi)處理，也投了近存計算。結合OpenAI官網(wǎng)上有關“人工智能與計算”的研究文章，這位具有敏銳眼光的投資者，正在關注“存算一體”下不同方案定制芯片，及其能為大規(guī)模計算帶來的優(yōu)勢。

當下全球的存算一體玩家，主要分為兩大陣營：一類是國際巨頭，如英特爾、IBM、特斯拉、三星、阿里等。它們對存算技術布局較早，代表存儲器未來趨勢的磁性存儲器（MRAM）、憶阻器（RRAM）等產(chǎn)品也相繼在頭部代工廠傳出量產(chǎn)消息。

另一類是國內(nèi)外的初創(chuàng)企業(yè)，比如Mythic、Tenstorrent、知存科技、后摩智能、千芯科技、億鑄科技、九天睿芯、蘋芯科技等。

據(jù)最新消息，清華大學團隊剛研制出全球首款全系統(tǒng)集成、支持高效片上學習（機器學習能在硬件端直接完成）的憶阻器存算一體芯片，相關研究成果已發(fā)表在《科學》（Science）上。

憶阻器是繼電阻、電容、電感之后的第四種電路基本元件。它可以在斷電之后，仍能“記憶”通過的電荷，因此被當做新型納米電子突觸器件。

相同任務下，該芯片實現(xiàn)片上學習的能耗僅為先進工藝下專用集成電路（ASIC）系統(tǒng)的1/35，同時有望實現(xiàn)75倍的能效提升。

總結一下，誰能“遙遙領先”總是備受熱議。其實科技公司的營銷手法也好，換帥“宮斗”也好，關鍵要去粗取精，看技術思路?！按嫠阋惑w”，值得繼續(xù)關注。