随着ChatGPT等大语言模型的横空出世并引领生成式AI市场进入爆发性发展阶段，市场需求急剧膨胀。据Statista数据预测，至2024年，生成式AI市场规模将达到666.2亿美元，并有望于2030年攀升至2070亿美元[2]。而这其中，构建和发展大语言模型的关键硬件基础——英伟达GPU芯片的作用不可或缺。
【爆点一】英伟达于2022年发布的H100芯片因其强大的计算性能与对深度学习、大规模模拟及并行处理应用的支持，在全球芯片短缺的大背景下显得尤为珍贵。尽管供应紧张，但面对生成式AI服务需求的持续井喷，包括腾讯、微软、Meta在内的众多中美科技巨头仍争相追捧这款高价芯片。数据显示，H100的制造成本约3320美元，而平均售价却高达3万美元，甚至一度飙升至近10万美元[3]。
【热点追踪】在H100芯片价格飞涨的现象中，反映出大型科技企业对英伟达的高度依赖。为打破这种局面，亚马逊、谷歌、微软和Meta等科技巨擘已开始自主研发AI芯片，同时通过投资初创企业等方式抢占市场份额。例如，谷歌自2011年起部署TPU，历时8年，打造出具备高效训练和推理能力的专用AI芯片，并借此成功开发出聊天机器人工具Bard。亚马逊紧随其后，分别于2019年和2021年推出了Inferentia和Trainium两款芯片，以满足机器学习推理和训练需求，并且，亚马逊还向AI创业公司Anthropic注资40亿美元，助其利用定制芯片研发AI产品。此外，Meta和微软也于2023年相继发布了自家定制AI芯片MTIA和Maia 100，前者针对内部推理工作负载优化，后者采用5纳米工艺，专为大语言模型训练和推理打造。微软不仅与OpenAI合作紧密，还基于Maia 100为OpenAI的AI模型提供优化升级。
然而，尽管各大科技公司在AI芯片领域积极布局，但短期内要超越英伟达并非易事，毕竟英伟达的产品凭借卓越性能和软件兼容性在市场上独树一帜。正如Nervana CEO纳文·拉奥所言，理论上，如果这些公司能实现高产量并降低成本，将有可能提供比肩甚至超越英伟达的产品，但目前而言，它们仍有很长的创新之路要走。亚马逊AWS副总裁大卫·布朗坦言：“我们尚需多年的艰苦奋斗。”
尽管竞争激烈，但英伟达并未固步自封，而是不断寻求技术创新与发展。这场关乎未来科技格局的芯片之战，正见证着全球科技巨头们如何在挑战与机遇中砥砺前行，共同塑造人工智能的新篇章。
参考资料：
[1-3] 同原文
注：由于字数限制，部分进行了精简提炼，确保突出爆点并保持段落明确。
