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半导体和模型是人工智能 (AI) 行业的两大支柱，而二者之间的界限正迅速模糊。像 Anthropic 和 OpenAI 这样的模型公司正在开发自己的芯片，而像 NVIDIA 和 AMD 这样的半导体公司则正在拓展人工智能模型业务。这种转变旨在减少对外部合作伙伴的依赖，降低成本，减轻供应风险，并直接掌控人工智能生态系统。分析人士指出，人工智能领域的竞争已经不再局限于比较单个芯片或模型的性能，而是演变为一场“全栈”竞赛，旨在确保人工智能运行所需的所有要素都得到保障。
模型公司开发芯片，芯片公司构建模型
彭博社8月21日报道，Claude人工智能模型的开发商Anthropic公司已聘请Amir Salek担任要职。Salek曾于2012年至2022年领导谷歌的张量处理单元（TPU）开发工作。Anthropic近期组建了一支专门团队，负责为其Claude人工智能模型设计定制半导体，并开始招募在硬件和软件方面都经验丰富的工程师。其目标是与Claude团队共同设计模型和芯片，以提升性能和能效。
Anthropico采用“多芯片战略”，使用NVIDIA的图形处理器（GPU）、谷歌的TPU和亚马逊的Trainium芯片。通过自主研发芯片，该公司旨在降低对特定供应商的依赖，并满足不断增长的市场需求。
OpenAI 还于 6 月发布了与博通公司联合开发的定制推理芯片“Habanero”。Habanero 针对 GPT 等 OpenAI 模型进行了优化，旨在提升速度、能效并降低成本。该芯片将于今年年底前部署到数据中心。
反之，人工智能芯片领导者英伟达（NVIDIA）正在开发自己的开源人工智能模型“Nemotron-4”，以与中国顶尖的人工智能模型公司如登月AI和智普AI展开竞争。为了加速开发，英伟达斥资60亿美元收购了Fullstack AI的模型开发技术，并聘请了其100多名核心工程师。随着人工智能模型公司通过开发自有芯片来减少对英伟达的依赖，英伟达计划免费向初创公司提供其高性能模型，这将直接提振其芯片的需求。
竞争与合作：“与竞争对手共存”
人工智能公司正在相互扩张，因为仅仅控制人工智能价值链中的一个环节已不足以维持长期的市场领先地位。人工智能的性能和成本取决于模型、半导体、软件和数据中心之间的有机整合程度。直接控制所有要素可以加速产品开发、降低成本，并将客户锁定在专有生态系统中。谷歌、亚马逊和Meta等大型科技公司已经采取了垂直整合策略。现在，专注于模型和半导体的专业公司也加入了这场“全栈”竞争。
随着各公司不断蚕食彼此的领地，“与竞争对手共存”的局面愈演愈烈，既有合作也有竞争。Anthropic 即便在开发自有芯片的同时，仍然继续使用 AWS、Google、NVIDIA 和 AMD 的芯片。OpenAI 的 Habanero 专为推理而设计，但其高级模型训练仍然需要 NVIDIA 的 GPU。NVIDIA 在开发自有模型的同时，依然将 OpenAI 和 Anthropic 视为其重要的 GPU 客户。
一位人工智能行业人士表示：“最终，各公司将优先考虑自己的芯片和模型，但会采取‘多芯片和多模型’战略，根据具体用例利用竞争对手的产品。”
（来源：编译自chosun ）
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