人工智能（AI）的不断发展引发了芯片开发领域前所未有的军备竞赛。NVIDIA 在 ComputeX 2024 上发布的最新公告他们即将推出的 Rubin 架构 GPU 预计将于 2026 年发布，这只是这场不断升级的战斗中的最新一次。

和NVIDIA 的 Blackwell 和 Blackwell Ultra GPU一样。该公司分别于 2024 年和 2025 年推出 GPU 和每两年更新一次架构的承诺凸显了该领域的惊人进步速度。

NVIDIA 首席执行官黄仁勋断言“我们的发展速度与世界吸收技术的速度一样快，因此我们必须超越自己”，这句话听起来很正确。这种加速的创新步伐虽然令人担忧，但可以成为重大积极变化的推动力。

不过，这提出了一个关键问题：买家如何跟上不断发布的新硬件？在本文中，我们将探讨推动新芯片快速发展的因素，它们如何使我们受益，并考虑它如何推动大规模云迁移。

芯片制造商为何加大产量

有几个关键因素推动了人们对更快、更强大的 AI 芯片的不懈追求。首先是生成式人工智能，大型语言模型，以及其他计算密集型应用程序导致处理器需求激增。

Gen AI 需要大量并行处理进行训练和推理，而 GPU 非常适合。随着 AI 模型变得越来越复杂和精密，对更快、更高效的芯片的需求呈指数级增长。

人工智能芯片市场竞争异常激烈，每家公司都力争在性能、效率和功能方面超越其他公司，从而导致创新和产品发布的周期非常快。

英特尔已公开承诺实施一项雄心勃勃的路线图，即“四年五个节点“（5N4Y）”旨在加速新处理器技术的推出。这些节点包括英特尔 7、英特尔 4、英特尔 3、英特尔 20A 和英特尔 18A。英特尔 7 和英特尔 4 已经推出，英特尔 3、20A 和 18A 预计将在规定的时间内推出，而 18A 预计将于 2025 年推出。

这些节点已经在不同的处理器中使用。英特尔 7用于英特尔的 Alder Lake 处理器，英特尔4用于Meteor Lake 处理器，而英特尔3则用于Sierra Forest 加工厂这些发布将之前每2年一个新节点的周期缩短了。

亚马逊网络服务 (AWS)、微软和谷歌正在开发自己的定制芯片，用于人工智能和云计算。AWS 已经开发了多款内部芯片，包括：

Graviton 处理器由亚马逊于 2015 年收购的 Annapurna Labs 设计。AWS 还推出了专门针对 AI 工作负载的 Trainium 和 Inferentia 芯片。

微软正在开发自己的AI芯片以减少对 NVIDIA 的依赖并降低成本。此外，微软一直在开发定制网络设备以优化其 Azure 基础设施。

谷歌也涉足定制芯片领域，其张量处理单元（TPU）已在 AI 应用方面得到广泛认可。谷歌一直与博通合作设计定制 AI 芯片，并计划开发更先进的服务器处理器。

虽然竞争、创新和许多其他关键因素促使芯片生产周期缩短，但这项创新正在影响云计算的两个基本问题：环境可持续性以及内部部署与云管理服务之争。

芯片的快速进步和人工智能的环境可持续性

芯片开发周期缩短的一个关键方面是重新关注能源效率。正如我最近所说，在竞相提供最强大的 AI 处理器的过程中，制造商越来越意识到环境可持续性是关键的区别因素。

开发周期的缩短意味着节能技术的创新可以快速融入新芯片，从而带来更环保的AI解决方案。例如，NVIDIA一直在降低其GPU的功耗，同时提高吞吐量。

这种向更环保的人工智能硬件的转变对地球来说是一项重大胜利。人工智能处理的能源密集型性质引发了人们对该行业碳足迹的担忧。然而，芯片开发的加速步伐有助于缓解这一问题，因为它不断提高节能效果，减少人工智能的有害影响。

可以说，人工智能完美地体现了性能改进如何与环境可持续性保持一致。在训练 LLM 时，降低计算成本所带来的性能和竞争优势要求制造商在设计阶段优先考虑环境因素。

本地还是 GPU 云端？

虽然缩短芯片周期对环境的好处显而易见，但快速的创新步伐也给企业和个人带来了挑战。跟上最新硬件的步伐越来越困难和昂贵，这使得云计算成为关键的推动因素。

对于许多买家来说，投资昂贵的硬件，几乎肯定会在几个月内被更先进的芯片所超越，这种前景是不可取的。

• 不断的升级循环

• 由于企业难以跟上最新芯片的步伐，这可能会导致财务压力和挫败感。

AI 算力云为深度学习项目提供了独特的解决方案。基于云的 GPU 服务平台（例如捷智算平台）几乎可以无限地访问用于 AI 和 HPC 工作负载的尖端 GPU，并提供套餐计划，让用户在新硬件发布后过渡到更新和升级的硬件。此类解决方案有效地消除了投资昂贵且快速贬值的硬件的需要。

此外，云基础设施的设计通常考虑到能源效率，与本地设置相比，其优化旨在降低电力消耗。再加上高速互联网基础设施的广泛部署，这进一步降低了云 AI 解决方案的总体成本。

捷智算平台等 AWS 替代方案提供灵活的定价模式，包括按需和专用环境。专用环境提供本地解决方案的优势（独立和个性化资源），并具有云托管的额外优势，从而创建了一种可最大程度地为用户创造价值的混合方法。

基于云的解决方案可确保 AI 项目的可扩展性，使它们能够灵活调整计算资源以满足不断变化的需求。它们还消除了硬件前期资本支出的需要，从而降低了进入的财务门槛。此外，云提供商通常会负责维护和更新，从而使项目能够专注于其核心任务。

对于个人而言，它们开辟了创造力和解决问题的新途径。强大的人工智能模型以前只有拥有大量计算资源的人才能使用，现在任何有互联网连接的人都可以使用。

说到这里，让我们来讨论一下跟上加速芯片发展的一些好处、风险和策略。

加速发展环境下资源优化的有效策略

人工智能芯片开发速度的加快是一把双刃剑。一方面，快速创新推动了进步，突破了人工智能所能实现的界限，为众多行业开辟了新的可能性。人工智能芯片的进步转化为更强大、更高效的人工智能模型，从而导致自然语言处理和机器人技术等领域的突破。

另一方面，这些快速的创新周期对人工智能初创企业和中小型人工智能企业构成了挑战。不断发布新硬件可能会让消费者产生“升级疲劳”的感觉，消费者会感到压力，需要不断投资最新技术才能保持竞争力。

对于预算有限的小型项目来说，这尤其是一种负担。此外，硬件的快速贬值可能会导致那些在当今芯片上投入巨资的人丧失竞争力。

为了应对这种快速发展的市场环境，人工智能中小企业需要采取战略性的方法进行采购决策。以下是需要考虑的几点：

优先考虑需求而非新颖性：在投资新硬件之前，请仔细评估您的具体要求。考虑您将运行的 AI 工作负载类型以及实现目标所需的性能水平。避免陷入炒作周期，专注于满足您需求的解决方案。

拥抱云解决方案：如前所述，云计算提供了一种灵活且经济高效的替代方案，可以替代购买和维护昂贵的硬件。通过利用基于云的 AI 资源，您可以访问尖端技术，而无需承担所有权、升级和维护的负担。

考虑租赁或订阅模式：许多硬件供应商现在提供租赁或订阅模式，允许用户以可预测的月费使用最新技术。与直接购买相比，这可能是一种更实惠的选择，尤其是对于工作量波动的企业而言。

随时了解最新信息：关注行业新闻并参加相关会议或网络研讨会，了解 AI 硬件的最新发展。这将帮助您决定何时升级以及投资哪些技术。

人工智能芯片发展的加速既带来了机遇，也带来了挑战。通过了解优势和风险并采取战略性采购决策方法，人工智能中小企业可以利用不断变化的行业。

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