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英国《金融时报》编辑鲁拉·哈拉夫（Roula Khalaf）在每周新闻简报中精选了她最喜欢的故事。
英伟达在人工智能芯片市场占据主导地位，其竞争对手长期以来一直希望拐点能够帮助他们收复失地。
那个时刻可能已经到来。但到目前为止，几乎没有迹象表明 Nvidia 会放弃其领先地位——尽管人工智能市场的发展方式是否会最终削弱其主导地位仍是一个悬而未决的问题。
关键问题在于，人工智能的主要重点应从训练支撑现代人工智能系统的大型“基础”模型，转向将这些模型广泛应用于大量消费者和企业使用的应用程序中。
凭借并行处理多项计算的能力，Nvidia 强大的图形处理单元 (GPU) 一直占据数据密集型 AI 训练的主导地位。相比之下，针对这些 AI 模型运行查询（称为推理）是一项要求较低的活动，可以为功能较弱且更便宜的芯片制造商提供机会。
任何期待快速转变的人都会感到失望。英伟达在这个新市场的领先地位已经非常强大。周四，该公司公布了最新收益，称过去 12 个月，其数据中心销售额的 40% 以上已经与推理有关，收入超过 330 亿美元。这是英特尔数据中心部门同期总销售额的 2.5 倍多。
但推理市场今后将如何发展尚不确定。两个问题将决定结果：人工智能业务是否继续由构建更大人工智能模型的竞赛主导，以及大多数推理将在哪里进行。
Nvidia 的命运与规模竞争息息相关。首席执行官黄仁勋本周表示，训练每一代大型 AI 模型都需要“10、20、40 倍的计算量”，这保证了 Nvidia 即将推出的 Blackwell 芯片将有巨大的需求。他补充说，这些新处理器还将提供针对这些“数万亿参数模型”进行推理的最有效方法。
然而，目前尚不清楚越来越大的模型是否会继续主导市场，或者这些模型最终是否会达到收益递减点。与此同时，承诺提供许多相同好处的较小模型以及为较窄任务设计的功能较差的模型已经开始流行。例如，Meta 最近声称，尽管其新款 Llama 3.1 小得多，但其性能可以与 OpenAI 的 GPT-4 等高级模型相媲美。
改进的训练技术通常依赖于大量高质量数据，这有所帮助。经过训练后，最大的模型也可以“提炼”成较小的版本。这样的发展有望将更多的人工智能推理工作带到较小的或“边缘”数据中心，以及智能手机和个人电脑上。Gartner 分析师 Arun Chandrasekaran 表示：“人工智能工作负载将更接近数据所在的地方或用户所在的地方。”
瞄准这一新兴市场的竞争对手数量正在迅速增加。例如，移动芯片公司高通率先生产出能够为新型 AI 电脑供电的芯片，其设计与微软的设计相匹配——这一进展对长期以来 PC 芯片领导者英特尔构成了直接挑战。
与此同时，数据中心市场吸引了众多潜在竞争对手，从 Cerebras 和 Groq 这样的初创公司，到 Meta 和亚马逊这样的科技巨头，它们都开发了自己的推理芯片。
随着人工智能推理转移到英伟达尚未涉足的设备以及倾向于内部芯片设计的云公司的数据中心，英伟达的市场份额必然会下降。但为了捍卫自己的地盘，英伟达严重依赖长期以来作为硬件护城河的软件战略，其工具让开发人员更容易使用其芯片。
这一次，该公司正在开发更广泛的企业软件，以帮助企业构建充分利用人工智能的应用程序——这也将保证其芯片的需求。英伟达本周披露，预计到今年年底，该软件的年收入将达到 20 亿美元。对于一家预计总收入超过 1000 亿美元的公司来说，这个数字很小，但它表明，越来越多的技术被采用，这应该会增加产品的“粘性”。人工智能芯片市场可能正在进入一个新阶段，但英伟达的控制力没有减弱的迹象。
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