可生成文本、繪制圖畫的人工智能(AI)工具已然成為芯片廠商的熱議話題。相比英偉達、谷歌、英特爾等傳統(tǒng)芯片巨頭，市場開始更多關注該領域的AI芯片初創(chuàng)公司。
近日，IDC亞太區(qū)研究總監(jiān)郭俊麗稱，以算力每一百天翻一番計算，預計5年之后，整體AI算力將增長超過一百萬倍，并推動相應的算力、基礎設施和芯片市場增長。
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英國AI芯片獨角獸Graphcore正是此一輪風口中的主要標的公司。Graphcore提供專為AI計算設計的軟件和硬件，其AI芯片被稱為“IPU”，很適合那些通過消除不必要的參數(shù)來降低計算成本，提高計算速度的計算。
Graphcore總裁兼大中華區(qū)總經理盧濤告訴界面新聞，對于AI芯片公司而言，大模型的意義在于兩點：一方面算力需求更大，無論是做計算機視覺還是自然語言理解，不同垂直領域的AI大模型之間技術會有相似性；另一方面計算范式正在發(fā)生遷移，從以CPU為核心變成AI計算為核心的時代，原有的芯片產業(yè)主導者將從舞臺中央退至邊緣。因此，所有半導體公司需要跟上AI的發(fā)展求新求變。
針對AIGC應用，Graphcore已提出相應解決方案，稱其IPU加速計算卡C600可保證較低的延遲和能耗，同時具有能夠快速遷移模型和軟件棧易用性特點，有利于提供更高效的服務、降低模型部署和運行成本。例如在GPT2-XL模型上，C600推理延時已經達到1ms/token的水平，功耗僅為30瓦。也因此，降成本是其面向AI應用的主要賣點。
Graphcore向界面新聞展示的技術Demo顯示，相比傳統(tǒng)ChatGPT聊天機器人一字一字“蹦”出文字回答，基于Graphcore IPU的ChatGLM-6B聊天回復更快，實現(xiàn)了幾百個字一秒內顯示的“刷屏”式回復。
在如火如荼的AI計算市場上，英偉達憑借GPU（圖形處理器）最先把握住了機會，成為AI企業(yè)不可或缺的芯片供應商，A100和H100系列GPU成為市場優(yōu)先選擇的AI芯片產品。
盧濤告訴界面新聞，IPU架構與GPU不同，在芯片核心數(shù)、存儲和芯片帶寬上均有差別，在保證上千個處理核心同時工作上有自己的理解，這決定了應用上最終會存在差異化表現(xiàn)。但他坦言，一個產品不可能在所有方面都領先，在一些功能特性上，客戶會更喜歡IPU。
盧濤稱對競爭對手充滿敬意，“即使我們每年100%擴張資源，大公司增加1%的資源就比我們要多，所以想在大規(guī)模的全面PK中勝出基本是不可能的。”他稱在目前競爭環(huán)境下，Graphcore需要保持的就是聚焦和定力，經過一定時間后最后實現(xiàn)突破。
云服務商擁有廣泛客戶群，對新型芯片選擇持開放態(tài)度，但對于初創(chuàng)企業(yè)而言，與巨頭企業(yè)同處一個舞臺，競爭仍遍布荊棘。“客戶要求很高，既要求性能也要求性價比，還要比英偉達有獨特的價值，”盧濤稱，“客戶總是對的，他就這樣期望，你必須要有這個認知，認可它才能想出解決辦法，不能總有抵觸心理?！?/p>
與英偉達力推AI云服務類似，Graphcore今年也轉變思路，通過云廠商向客戶提供算力。盧濤稱，目前Graphcore英國總部有幾家緊密合作的云廠商，以云產品形式來提供Graphcore實例，基本不再以單獨硬件產品對外銷售。
盧濤表示，在中國云端市場，Graphcore與金山云和騰訊云合作，目前與另一家大型云廠商公司也在進行合作細節(jié)規(guī)劃中。但他強調，Graphcore針對中國市場有獨立業(yè)務策略：“Graphcore在中國仍以一個算力產品的提供方出現(xiàn)，主要策略還是聚焦在一些大型商業(yè)公司需求，即最終以銷售硬件，客戶自己安裝產品的形式來落地。”他表示，對于中國的廣大中小客戶，還是堅定走被集成策略。
（文章來源：界面新聞）
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