為了您更好的閱讀互動體驗，為了您及時看到更多内容，點個“關注”我們每天為您更新精彩故事、分享不一樣的故事瞬間
在全球技術領域，一個引人注目的争議正在占據頭條新聞：傳統的圖形處理器（GPU）在人工智能（AI）的應用中逐漸顯露出其局限性。這一發現首先在加拿大和美國的一些創新企業中引起了廣泛的關注，它們正緻力于開發出能夠替代傳統GPU的新型半導體技術。這些企業的目标不僅是創造更加高效的AI計算平台，而且是直接挑戰占據GPU市場約80%份額的行業巨頭——美國的英偉達。
半導體領域的新探索
長期以來，GPU被廣泛應用于遊戲領域，其設計主要是為了處理高清圖像。然而，随着生成式AI的興起，GPU在這一新領域的電力消耗問題變得日益突出。這一挑戰促使了對于新型半導體技術的探索和開發，特别是那些專為生成式AI設計的半導體。這些新興企業的目标是開發出既能高效運作AI應用，又能顯著減少能源消耗的半導體技術。
跨國合作的新動向
一場重要的轉變正在悄然發生：日本RAPIDUS公司的社長小池淳義于11月宣布，他們将與加拿大的TENSTORRENT公司合作，這标志着他們邁出了開拓新型AI半導體市場的第一步。這次合作的重點是開發和生産适用于AI運算的新型半導體。TENSTORRENT的首席執行官吉姆·凱勒，一個在矽谷享有盛譽的半導體工程師的加入，為這次合作增添了更多的期待和可能性。
半導體界的傳奇人物
吉姆·凱勒，曾在蘋果、特斯拉和AMD等知名美國企業任職，參與設計了多款主力半導體。他在矽谷的聲譽如同傳奇一般，被業界廣泛認為是“半導體工程師中的傳奇人物”。小池淳義對凱勒的加入給予了極高的評價，認為這對整個行業來說具有重大的意義。
技術革新的新篇章
RAPIDUS計劃在其位于北海道千歲市的新工廠中，于2025年開始生産由TENSTORRENT設計的AI半導體。這一舉措旨在模仿過去英偉達與台積電（TSMC）之間的成功合作模式，力圖在分工體制的基礎上實作技術上的飛躍。對于RAPIDUS和TENSTORRENT來說，這不僅是一次技術上的合作，更是開啟半導體技術新紀元的重要一步。
GPU的局限性
長期以來，GPU以其擅長處理大量資料的并行計算能力而著稱。然而，它們最初是為遊戲圖像處理設計的，而不是為AI計算優化。這就導緻了在作為生成式AI基礎的資料中心伺服器中，GPU存在明顯的弱點。其中，最大的問題是電力效率低下。GPU的設計中，運算器和存儲器的分離導緻了在資料交換過程中的高能耗，而這并不是運算本身所必需的。
電力效率的新解決方案
在這一挑戰中，TENSTORRENT正在開發一種新型的AI半導體，這種半導體通過将運算器和存儲器位置靠近，縮短了資料的移動距離，進而減少了電力的浪費。凱勒形象地比喻說，在AI運算中，運算器之間的直接對話，将運算結果直接傳遞到下一個運算，是一種非常自然的處理方式。
開放源代碼的采用
在半導體運作的“指令集”方面，英偉達采用了英國ARM的技術，而TENSTORRENT則選擇了開放源代碼的“RISC-V”。這樣做的目的在于控制授權費用，同時也為了根據客戶需求靈活改變半導體的設計。凱勒指出，對于那些希望開發價值數百萬日元機器人的企業來說，數百萬日元的GPU顯得過于昂貴。是以，TENSTORRENT正努力開發在價格方面能與英偉達競争的新一代AI半導體。
推理運算的新趨勢
随着生成式AI的發展，開發企業将大量運算資源用于提高“學習”階段的精度。而在未來，随着諸如CHATGPT等服務的普及，AI輸出問題答案的“推理”運算可能會消耗更多的電力。這一趨勢催生了一批專注于改善GPU問題的初創企業，例如D-MATRIX和RAIN AI。
記憶體運算技術的新興企業
D-MATRIX由英特爾出身的CEO SID SHETH于2019年創立，專注于使用一種讓存儲器具備運算功能的“記憶體運算”技術，以減少資料中心伺服器在推理運算中的電力消耗。從D-MATRIX計劃于2024年開始供貨的AI半導體“CORSAIR”來看，其運算量和速度都遠超英偉達的主力GPU。
中國市場的新動向
英偉達長期以來在中國市場占有重要地位，中國一直是其最大的市場之一。然而，随着美國對高端GPU晶片的出口限制，英偉達不得不為中國市場推出了性能降低的特供版産品。這一政策引發了廣泛的讨論，許多中國企業開始轉向國産GPU晶片，或選擇大廠的AI雲服務，減少對英偉達産品的依賴。
中國AI晶片的崛起
中國的AI晶片行業正在迅速崛起，衆多本土企業如阿裡巴巴的平頭哥正在開發專用AI處理器，以替代英偉達的AI晶片。這種趨勢表明，中國市場對于AI晶片的需求正在逐漸轉向國産解決方案，減少對外國技術的依賴。這不僅展現了中國技術自給自足的戰略轉變，也反映了全球技術市場日益多元化的趨勢。