又一晶片公司，被GPU改變命運

前言

輝達，改變了自己，也影響了許多其他公司的命運。無數科技巨頭和初創公司在這場AI淘金熱中，競爭激烈，存亡未卜。

AI時代的到來，尤其是大語言模型的興起，將GPU推上了神壇。GPU天生擅長平行處理，在面對海量資料和複雜模型時，如魚得水，迅速成為AI訓練和推理的“加速器”。與此同時，在AI的狂飆突進面前，傳統CPU顯得有些力不從心。雖然其在通用計算方面仍有重要作用，但面對AI應用的特定需求，CPU的靈活性和能效都受到了一定的挑戰。

某種程度上來說，CPU已成為GPU崛起的受害者。曾被視為ARM架構伺服器晶片新貴的Ampere的“賣身”傳聞和高通有意收購英特爾的消息，進一步印證了AI時代晶片產業格局的劇烈變動。

ARM伺服器CPU新貴，尋求賣身

據彭博社報導，由甲骨文公司支援的半導體初創公司 Ampere Computing LLC 正在探索潛在的出售。知情人士表示，Ampere近幾個月一直在與一位財務顧問合作，以幫助爭取收購意向。

Ampere是一家美國無晶圓廠半導體公司，由前英特爾總裁蕾妮·詹姆斯 (Renee James) 於 2017年創立，值得一提的是，Ampere的高層中有很多前英特爾員工。

Ampere的發展一直令人非常看好，因為它是基於ARM架構，有打破x86架構CPU壟斷的希望。Ampere於2021年開始向Oracle供應晶片。據Ampere稱，現在Oracle 95% 的服務都在Ampere基礎設施上運行。

Ampere於 2023 年推出了專為雲端運算提供商定製設計的晶片系列AmpereOne，它擁有192個核心（相比之下，英特爾的CPU只有十幾個核），目前，AmpereOne現已上市，256核的AmpereOne MX將於明年上市。

定製晶片為Ampere開闢了一個新的市場，摩根大通分析師在今年5月份估計，為大型雲提供商打造定製晶片的市場價值可能高達300億美元，並且每年的潛在增長率為20%。

Ampere也收穫了Uber這個重要客戶。Uber擁有龐大而獨特的計算需求，Uber司機和快遞員每天完成超過 3000 萬次行程，其計算基礎設施必須能夠每秒進行大量的路線最佳化和其他預測。此前Uber自己部署這些基礎設施，但在2022年Uber決定不再營運自己的資料中心，開始使用配備AmpereOne的甲骨文伺服器。

上市是每個初創公司的夢想。2022年4月，Ampere宣佈秘密向美國證券交易委員會提交了IPO申請。但事實證明Ampere的IPO之路卻並不平坦。

Ampere與多家雲服務提供商（如亞馬遜雲科技、Google、微軟和甲骨文）保持緊密合作，但云服務商自研晶片的趨勢已成為不可逆轉的潮流。除了甲骨文外，其他大型雲廠商如AWS、Google和微軟已經開始自研了同是ARM架構的伺服器CPU。

• 亞馬遜於2018年推出了其人工智慧晶片Inferentia，目前已進入第二版。2021年，亞馬遜網路服務還推出了專門用於訓練的Tranium晶片。
• 自2015年以來，Google便在使用其張量處理單元（TPU）來訓練和部署AI模型。今年5月，Google發佈了第六代Trillium晶片，用於開發其新模型，如Gemini和Imagen。
• 微軟在這方面的進展相對緩慢，但該公司去年宣佈正在開發名為Maia和Cobalt的AI加速器和處理器。

雖然這些雲廠商還不能完全實現自給，但是隨著這些自研晶片的逐漸成熟，勢必會對Ampere的業務拓展產生影響。例如，亞馬遜在今年的Prime Day期間表示，該公司部署了25萬個Graviton晶片和8萬個定製 AI 晶片，這個配比也體現出其自研晶片的能力。Ampere未來的市場份額可想而知。

進軍AI市場，競爭很大

作為一家CPU公司，Ampere希望憑藉低功耗的CPU在AI領域分一杯羹。近期所宣佈的整合AI加速的512核下一代處理器AmpereOne Aurora晶片便是一個例證。

Ampere的“Aurora”晶片基於台積電N3工藝節點，最大的變化是增加了自己研發的AI引擎，與高頻寬記憶體一起直接整合到SoC中。該產品可以擴展到一系列 AI 推理和訓練用例，並針對 RAG 和向量資料庫等工作負載提供強大的AI計算能力。Aurora能夠支援所有類型的企業應用程式，而不僅僅是雲廠商。Aurora還配備了可擴展的AmpereOne Mesh，該公司聲稱它可以無縫連接所有類型的計算，並配備了支援所有節點一致性的分佈式一致性引擎。

Aurora還有很重要的一個賣點是，採用風冷散熱，這就避免了對現有資料中心的改造需求，相較於許多競爭對手（如輝達和AMD）推行的液冷方案，具備一定的吸引力。同時，Aurora的性能超越當前市場上大多數CPU超過40%，且無需特殊的平台設計。

ARM架構的低功耗特性為Ampere帶來了明顯優勢。首席執行官James堅信，隨著資料中心電力預算不斷增加，Ampere的技術將勝出，因為其能效優於x86架構的CPU。首席產品官Jeff Wittich曾提到，Uber在Oracle雲基礎設施上採用Ampere後，基礎設施成本降低，功耗降低30%。

根據《2023年全球資料中心調查》報告，77%的資料中心機架最大功率低於200千瓦，50%的機架低於10千瓦。而如今，GPU加速系統機架通常需要使用液冷，功率達到100千瓦。而且隨著業界正在往提高密度以降低延遲的方向發展，也使功率需求上升至200千瓦。

在AI方面，Ampere也在緊鑼密鼓的佈局。其中一個比較大的進展是與高通合作，擴展採用 Ampere CPU和高通Cloud AI 100 Ultra的聯合解決方案，劍指生成式AI大模型的推理市場。

此外，據稱，Meta的Llama 3現已在Oracle Cloud的 Ampere CPU 上運行。性能資料顯示，在沒有GPU的128核Ampere® Altra® CPU上運行 Llama 3 可實現與搭配 x86 CPU 的 Nvidia A10 GPU 相同的性能，同時僅消耗三分之一的電量。

Ampere也在積極加入一些行業組織。2023年，Ampere宣佈成為新成立的AI平台聯盟的創始成員，該聯盟匯聚了多家晶片製造商的專業知識，致力於開發更為複雜的AI計算平台。

Ampere在ARM架構與x86架構的競爭中尚未未站穩腳跟，卻又試圖進入與輝達的競爭領域。在AI時代，GPU佔據著無與倫比的主導地位。即便是像英特爾和AMD這樣的行業巨頭，也難以通過CPU撼動輝達的市場優勢。

此外，Ampere的新處理器預計要到2026年才能上市，要知道，在競爭如此激烈的AI晶片市場，許多公司都在爭奪這一“肥美蛋糕”。

個中緣由，Ampere不得不考慮尋求新的發展路徑。被收購似乎成為了一個不錯的選擇。

此前，估值200億元的英國AI晶片獨角獸Graphcore也有很大潛力挑戰輝達，但因種種原因而被軟銀收購。有一說一，軟銀作為全球知名的科技投資公司，其在AI領域的佈局正不斷加速。軟銀此前承諾向AI領域投資50億美元。考慮到Ampere的晶片基於ARM架構，而軟銀又是ARM的大股東，其持有ARM公司90%的股份，若能被軟銀收購，Ampere不僅能獲得資金支援，還能與ARM形成更緊密的合作，共同推動ARM架構在資料中心市場的普及。

英特爾，前途未卜

不僅僅是新型CPU廠商，在人工智慧的熱潮下，傳統CPU巨頭英特爾也顯得黯然失色。據華爾街日報引述知情人士消息透露，高通近日向英特爾發出了收購要約。不過該知情人士警告稱，交易還遠未確定。即使英特爾願意接受，如此規模的交易也幾乎肯定會招致反壟斷審查，截至周五收盤，英特爾的市值大約為900億美元。

消息一出，英特爾股價最初大幅上漲，收盤上漲約 3%，而高通股價收盤下跌約 3%。知情人士還指出，這也有可能被視為加強美國在晶片領域競爭優勢的機會。為了完成交易，高通可能打算將英特爾的資產或部分業務出售給其他買家。

英特爾近來宣佈裁員1.5萬人、代工廠大虧損、暫停德國晶圓廠項目兩年、股價跌到谷底（大約25年前）、董事離職，不利的消息接踵而至，可以說英特爾正遭遇五十年歷史上最嚴重的危機之一。

英特爾在晶片產品上面臨的直接競爭和間接競爭都很激烈。

• 直接競爭：ARM架構CPU正在蠶食X86 CPU，儘管英特爾仍以其晶片主導著 PC 市場，但很明顯，PC製造商對投資ARM晶片的興趣越來越大。與x86相比，ARM 架構在能耗和散熱方面更高效。今年早些時候，微軟推出了搭載高通 ARM 晶片的新款 Surface筆記型電腦，該晶片在一些基準測試中擊敗了蘋果的基礎 M3 晶片。
• 間接競爭：CPU與GPU在資料中心的競爭。瑞穗證券估計，輝達控制著用於訓練和部署OpenAI的GPT等模型的AI晶片市場的70%至95%，毛利率高達78%。資料中心越來越多的開始採購更多的GPU，而不是CPU。

接下來，英特爾在扭轉局面方面面臨諸多挑戰：首先，公司需顯著擴大其晶片的客戶群，無論是代工服務還是直接晶片銷售。特別是在代工領域，2025年即將推出的18A工藝節點將發揮至關重要的作用。其次，英特爾必須有效落實其AI戰略，特別是Gaudi與Xeon兩大產品相輔相成，一起打AI訓練和推理市場。最後，英特爾的成本控制措施必須切實有效，以確保財務的穩健性和長期可持續發展。

初創晶片公司呢？

輝達的一飛衝天，吸引了眾多AI晶片初創公司爭相進入這一賽道，但是沒出幾年，破產、倒閉、賣身的案例已經不勝列舉，能最終跑出來的寥寥無幾。

即使這樣，輝達首席執行官黃仁勳表示，他“擔心”這家成立 31 年的公司會失去優勢。

因為，要挑戰輝達的企業實在是太多了。Cerebras、SambaNova、Groq、d-Matrix、Untether、Tenstorrent、Etched、Rebellions、Sapeon、DEEPX、FuriosaAI、Mobilint。。。

對於初創公司來說，這是一個艱難的領域，因為半導體的設計、開發和製造成本很高。但也存在差異化的機會。這些公司通過持續融資、迭代產品，在晶片架構、能耗等方面不斷創新，使得競爭愈發激烈。

輝達的另一個隱憂是，部分大客戶也成為了其競爭對手。根據市場研究公司 Motley Fool 的資料，輝達淨銷售額的40%來自四大科技公司——Alphabet、亞馬遜、Meta和微軟。如同前文所述，Google、微軟、亞馬遜等雲服務巨頭紛紛投入巨資研發自研AI晶片。據 Motley Fool 報導，“未來幾個季度和幾年，他們對輝達硬體的依賴幾乎肯定會減少。”

輝達的挑戰還在於AI從伺服器向邊緣和終端的下沉，開發人員越來越多地押注人工智慧工作將從伺服器場轉移到我們擁有的筆記型電腦、個人電腦和手機。對低功耗、高性能晶片的需求日益增長，而這恰恰是輝達的短板。蘋果最近發佈了最新款的AI智慧型手機。高通最近發佈了一款 PC 晶片，可讓筆記型電腦在裝置上運行微軟的 AI 服務。該公司還投資了多家晶片製造商，生產低功耗處理器，以便在智慧型手機或筆記型電腦之外運行 AI 演算法。

在未來幾年內，可能沒有一家競爭對手能夠挑戰輝達，更別說擊敗它了。但是市場蛋糕肯定會有分割出一些來，市場不會允許一家壟斷，控製成本和供應對客戶來說非常重要。這也是眾多競爭者們前仆後繼的原因。

結語

這一切都在提醒我們，AI浪潮之下，晶片行業的競爭格局正在迅速重塑。在輝達的影響力之下，許多公司不得不重新審視自己的發展戰略，面對新的挑戰與機遇。英特爾、Ampere的故事，是當前半導體行業變革中的一部分，也預示著未來更多公司的命運可能將因AI而改變。 (半導體行業觀察)