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原文作者：BBC News
AI芯片制造商面临巨大压力
人工智能的爆炸性增长正在推动对专用芯片的需求激增，这些芯片对于训练和运行大型语言模型（LLM）至关重要。
英伟达（Nvidia）在这一领域占据了绝对主导地位，其图形处理单元（GPU）已成为行业标准。然而，这种集中化引发了对供应链稳定性和技术创新的担忧。
英伟达的主导地位与风险
英伟达的GPU在AI工作负载方面表现出色，特别是在深度学习的训练阶段。许多大型科技公司和初创企业都严重依赖英伟达的H100和A100等高端芯片。
这种市场集中度带来了风险。如果供应链出现中断，或者英伟达的定价策略发生变化，整个AI生态系统都可能受到影响。
专家观点： “单一供应商的主导地位总是令人担忧的。我们需要市场上的竞争者，以确保创新持续，并为客户提供更具成本效益的选择。”
英特尔和AMD的应对策略
面对英伟达的强大攻势，英特尔（Intel）和AMD正在加速开发自己的AI加速器。
英特尔推出了Gaudi 2和最新的Gaudi 3加速器，目标是提供与英伟达芯片相当的性能，但价格更具竞争力。他们正利用自己的CPU和网络技术生态系统来构建更全面的解决方案。
AMD则寄希望于其MI300X加速器，它在内存容量和带宽方面展示出优势，特别是在处理大型模型时，这被视为其主要卖点。AMD强调其芯片设计注重效率和灵活性，以吸引希望摆脱英伟达生态系统的客户。
软件生态系统的挑战
然而，挑战不仅仅在于硬件性能。英伟达最大的优势之一是其成熟的CUDA软件平台。许多AI开发者已经习惯了CUDA的环境和工具链，这构成了强大的护城河。
为了吸引用户，英特尔和AMD必须投入大量资源来优化其软件堆栈，确保它们与流行的AI框架（如PyTorch和TensorFlow）具有良好的兼容性。
AMD正在大力推广其ROCm（Radeon Open Compute）平台，并积极与开源社区合作，试图打破CUDA的垄断。
市场前景与未来趋势
虽然英伟达在短期内仍将保持领先地位，但市场对替代方案的需求是真实存在的。云计算提供商（如亚马逊、微软和谷歌）也在开发自己的定制AI芯片（ASICs），以减少对外部供应商的依赖，并优化特定工作负载的性能。
分析师普遍认为，未来几年，AI芯片市场将呈现多极化的趋势。英特尔和AMD若能成功地在性能和软件兼容性上缩小差距，将有助于缓解供应链风险，并推动AI基础设施的成本效益和多样性。
最终，这场竞争的胜利者将是那些能够提供高性价比、高性能且拥有强大软件支持的解决方案的厂商。
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