英偉達“狂投”AI獨角獸,“錢+GPU”組建最強AI產業聯盟?

英偉達“狂投”AI獨角獸,“錢+GPU”組建最強AI產業聯盟?
2023年07月04日 02:39 市場資訊

  來源:華爾街見聞

  三家6月宣布新融資的AI初創都有英偉達參投,其中Inflection AI晉升全球估值第三高的AI獨角獸,該司宣布打造2.2萬英偉達H100的最強超算。業內認為,英偉達領先對手兩年,但優勢地位并未無懈可擊,CUDA不會一直是護城河。

  ChatGPT的火爆掀起了從巨頭到初創的科技業AI競賽。在這場AI淘金大戰中,提供一流AI芯片的英偉達成為大贏家,華爾街高呼“英偉達是AI大戰唯一的軍火商” 。

  而過去一個月,英文達又在AI風投圈殺瘋了,看來正在趁其GPU處于領先地位的時間窗口,鞏固建立的最強AI產業聯盟。

  一天內兩家AI獨角獸官宣英偉達參投 Inflection AI估值升至全球第三高

  今年6月,英偉達就參與了三家高調宣布獲得新一輪融資的AI獨角獸融資。其中6月9日,做類ChatGPT聊天機器人的加拿大AI公司Cohere宣布完成2.7億美元C輪融資,英偉達、甲骨文、Salesforce等參與。Cohere的估值由此達到約22億美元。

  另外兩家在上周四一天內不約而同公布大規模融資的初創分別是:推出AI聊天機器人Pi的Inflection AI和AI文生視頻創企Runway。

  其中,由DeepMind聯合創始人Mustafa Suleyman去年聯合創辦并擔任CEO的Inflection AI獲得13億美元新融資,據Crunchbase統計,這是目前排在第四高位的AI融資輪規模。

  Inflection AI新一輪融資的領投方是微軟、領英聯合創始人Reid Hoffman、比爾?蓋茨、谷歌董事長埃里克?施密特,英偉達是投資者中唯一的新面孔。

  完成融資后,Inflection AI的估值升至約40億美元,成為估值僅次于OpenAI和Anthropic的全球第三大生成式AI獨角獸。

  Runway完成了1.41億美元新融資,新加入的投資者包括谷歌、英偉達和Salesforce,通過這輪,Runway的估值升至約15億美元,不到半年翻了三倍。

  Inflection AI集成2.2萬英偉達H100打造最強超算 芯片量碾壓Meta超算

  Inflection AI最近推出了其首個專有語言模型Inflection-1,稱該模型是在非常大的數據集上使用數千個英偉達H100訓練的,是其計算類別中最好的模型,在通常用于比較大語言模型(LLM)的各種基準測試中,性能優于GPT-3.5、LLaMA、Chinchilla 和 PaLM-540B。

  上周四,Inflection AI還宣布,在與英偉達合作打造全球最大的AI集群之一,其超級計算機將擴展至包含2.2萬個英偉達H100芯片,支持新一代AI大模型的訓練和部署。集成AI芯片的數量直接碾壓了Meta今年5月公布的1.6萬個A100打造的超算集群。

  除了英偉達,Inflection AI上述超級GPU集群的另一合作方是云服務供應商CoreWeave。它號稱可提供“比傳統云提供商便宜80%”的算力。英偉達之前曾對CoreWeave投資1億美元。6月有媒體稱,微軟同意未來數年內向CoreWeave投資數十億美元,用于云計算基礎設施建設。

  在最新發布的權威AI性能基準測試MLPerf中,英偉達和CoreWeave合作構建的擁有3584個H100的集群,僅用不到11分鐘就訓練完GPT-3大型語言模型。

  英偉達領先對手兩年 但優勢地位并未無懈可擊 CUDA不會一直是護城河

  Jon Peddie Research的GPU市場數據報告統計,去年英偉達全年PC GPU出貨量達3034萬塊,是AMD的近4.5倍;截至去年四季度,在獨立GPU市場,英偉達占據84%的市場份額,遠超同業競爭公司。

  上月英偉達發布的今年一季度營收遠優于預期,AI芯片所在業務收入創歷史新高,保持10%以上同比增速,二季度營收指引更是炸翻全場,不但未如市場預期連續第四個季度下滑,而且同比猛增33%,盡顯AI芯片需求的火爆勢頭。

  財報公布后,芯片咨詢公司D2D Advisory 的創始人Jay Goldberg表示,“目前,AI芯片市場看起來仍將是英偉達一個贏家通吃的市場。”

  上月AMD發布其最先進的AI芯片 MI 300X后,分析師們并未跟風吹爆,而是很理智地指出,AMD想要在AI芯片領域挑戰英偉達的行業龍頭地位,還有很長的路要走,僅憑這款芯片并不能做到。

  Cambrian-AI Research LLC 的創始人兼首席分析師 Karl Freund認為,除了英偉達擁有AI行業最大的軟件和研究人員生態系統、MI 300X不具有很大的內存優勢和明顯的成本優勢外,AMD面臨的關鍵挑戰是,沒有像H100那樣的Transformer Engine(用于在英偉達GPU上加速Transformer模型的庫),H100可以將大語言模型(LLM)的性能提高兩倍。

  這導致了,如果用幾千個英偉達的GPU來訓練一個新模型需要一年的時間,那么用AMD的硬件來訓練可能需要再等兩三年,或者同樣的時間內投入三倍的GPU。

  英偉達財報公布后,有評論提到,AI初創企業投資機構Air Street Capital的合伙人Nathan Benaich估算,英偉達比競爭對手領先了兩年。他在評價英偉達的成功時這樣說:

  英偉達比其他人先一步看到未來,他們將重心轉向讓GPU可編程,他們發現了機會,下了大賭注,并持續超越了競爭對手。

  但同時,業內人士也認為,華爾街對英偉達的熱情有些過于樂觀。Benaich指出,英偉達在硬件和軟件方面遠沒有達到無懈可擊的地步。

  華爾街見聞此前提到,英偉達基于其生產GPU的并行計算平臺和編程模型CUDA幫助其構建了強大的生態護城河,進一步增加了競爭壁壘。

  而推出大熱AI繪畫模型Stable Diffusion的公司Stability AI最近也對Benaich以上提及的英偉達面臨競爭形勢表示認同。他說:“谷歌、英特爾和其他公司的下一代芯片正在迎頭趕上,隨著軟件的標準化,甚至CUDA也變得不再是護城河。”

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責任編輯:周唯

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