Meta為何拒絕使用高通AI晶片？

據報道，高通是全球最大的智能手機處理器供應商，在晶片的計算能力和能效方面都非常完善。2019年高通宣布，基于在智能手機晶片領域的技術和經驗，将進軍資料中心人工智能晶片這個快速增長的市場。

兩名知情人士透露，高通曾向Facebook的母公司Meta Platforms示好，希望Meta能成為高通首款資料中心AI晶片AI 100的标杆客戶。在高通2020年秋季釋出這款晶片之後，Meta将這款晶片與一系列其他選擇，包括該公司此前一直使用的晶片，以及Meta自主開發的用于處理AI計算的專用晶片，進行了對比測試。根據知情人士的說法，高通的晶片在測試中表現良好，機關能耗性能最優異。對于Meta這樣的公司來說，由于其資料中心服務數十億使用者，是以能效的提升可以給營運成本帶來巨大的優化。

然而知情人士表示，到2021年春季，Meta表示拒絕使用高通的晶片。具體原因在于，Meta質疑高通晶片的配套軟體不夠成熟，無法在未來的具體計算任務中發揮出晶片的最佳性能。一名知情人士透露，在評估各種選擇之後，Meta決定繼續使用現有晶片。

這一事件此前從未被媒體報道過，但也表明，軟體已成為AI晶片争取客戶的核心因素之一。IDC分析師肖恩·拉烏（Shane Rau）表示，AI晶片的銷售額預計今年将達到135億美元，到2026年還将增長至413億美元。他說：“至少在未來15到20年内，市場對AI晶片的需求幾乎是無限的。”

高通晶片是全球數十億部智能手機的核心，同時也支撐了智能手機拍照優化等AI功能，但AI 100是該公司在與英偉達競争中的第一次嘗試。在資料中心AI晶片領域，英偉達目前占據了壓倒性的優勢。該公司的主導地位不僅來自于晶片，也來自于配套軟體。英偉達的軟體是人工智能行業目前的黃金标準。

風險投資公司Playround Global的一般合夥人皮特·巴雷特（Peter Barrett）表示：“不僅僅是高通，每個人都在與英偉達CEO黃仁勳進行軍備競賽。他關注深度學習領域的發展，并注意到技術的發展速度。他在軟體方面的努力有助于維持公司的領先地位。”Playground也投資了MosaicML等公司，這些公司幫助人工智能客戶将他們的模型比對至合适的硬體。

可以肯定，Meta的拒絕很可能隻是高通在AI晶片領域暫時遇到的挫折。就在2021年9月，在Meta的測試之後，AI 100晶片在MLPerf基礎測試中取得了多項第一。MLPerf基準測試是一套用于衡量AI晶片性能的行業标準。行業觀察人士預計，在今年春季再次進行的測試中，高通的晶片也将表現良好。高通已經宣布了AI 100的首家客戶：富士康工業網際網路。該公司正在一台用于分析安防和交通攝像頭視訊的伺服器中使用這款晶片。

與此同時，高通也在繼續争取微軟等其他潛在客戶。微軟發言人拒絕對這方面的動态置評。

高通計劃将AI 100晶片用于推理計算，推理計算使用基于海量資料訓練的AI模型來做出實時決策。在Meta的場景中，這通常意味着基于推薦模型，在毫秒時間段内決定向使用者展示哪些内容。

為了取得更好的性能，經過訓練的模型還必須針對運作模型的硬體進行優化。如果優化效果不佳，那麼模型很可能隻能用到硬體的一小部分可用性能，導緻浪費電力。然而，模型的優化會耗費開發者的大量時間。

通常情況下，如果一種軟體能優化用各種語言編寫的代碼，并自動比對底層的硬體，那麼就更容易得到開發者的青睐。英偉達的軟體在這方面表現突出。創業公司Ceremorphic開發AI處理，該公司首席執行官文卡特·馬特拉（Venkat Mattela）表示，如果直接将晶片提供給開發者，而不附帶優化軟體，那麼就像是給使用者一輛100個檔位的自行車，然後指望他自己探索如何在未知的地形上，具體用哪個檔位騎行。

他說：“你不可能給開發者提供100個檔位，而是必須讓配置看起來就是3個檔位。但目前，大部分晶片公司都沒有做到這點。”

有能力編寫晶片配套軟體的工程師非常稀缺。對于高通這樣的大公司，以及其他數十家瞄準同個市場的創業公司而言，這都是個挑戰。這類軟體的開發需要開發者在編譯器方面有專門的經驗。編譯器将開發者編寫的代碼翻譯成晶片使用的機器語言。

Lux Capital合夥人沙辛·法西奇（Shahin Farshichi）表示：“這類人才受到追捧，并且非常欠缺。這已經成為主要的瓶頸。”Lux Capital投資了AI晶片創業公司Mythic和Flex Logix。