AI算力狂飙,能源成最大瓶颈

   2025-07-29 kongyu580
核心提示:为了达成目标,那些新兴AI芯片制造商采取了反复奏效的策略:从头开始设计芯片,专为突然间变得至关重要的新型任务而打造。过去是


为了达成目标,那些新兴AI芯片制造商采取了反复奏效的策略:从头开始设计芯片,专为突然间变得至关重要的新型任务而打造。过去是图形处理成了热点,也正是英伟达从中发迹。之后人们才发现图形芯片可被用于AI任务,但从根本上说,它们并不完美适配AI。


Jonathan Ross 是芯片初创公司 Groq 的首席执行官,曾负责谷歌的AI芯片开发计划。他表示创立Groq(与Elon Musk的xAI聊天机器人无关)是因为他相信AI芯片有一种全然不同的设计方式——专门为当今的AI模型而生。


Groq声称,其芯片运行AI的速度远超英伟达顶级产品,所需功耗仅为英伟达的三分之一到六分之一。这归功于其独特设计,即将内存嵌入芯片之中,而非作为独立组件。虽然Groq芯片的具体性能受诸多因素影响,但其在推理成本方面优于英伟达的说法是可信的,分析机构SemiAnalysis的分析师、曾在惠普企业工作十年的乔丹·纳诺斯(Jordan Nanos)表示。


Positron 走的是另一条提高推理效率的路线。这家公司已向包括Cloudflare在内的客户交付了芯片,其设计理念是简化芯片功能,专注于更窄的任务范围,从而实现更快的运行速度。其最新融资轮由Valor Equity Partners、Atreides Management和DFJ Growth参投,使得总融资额达到7500万美元。


Positron的下一代系统将与英伟达下一代系统 Vera Rubin 竞争。Positron首席执行官米特什·阿格拉瓦尔(Mitesh Agrawal)表示,根据英伟达的产品路线图,Positron芯片的单位成本性能将是英伟达的两到三倍,单位电力性能将是其三到六倍。


英伟达的哈里斯回应称,许多竞争者宣称在推理性能上超越英伟达,但这往往忽视了客户在选择硬件时所考虑的各种因素。他指出,灵活性也很关键,尤其是随着新AI模型和新用例的不断涌现,企业对芯片的用途也在快速变化。“英伟达的客户未必会被那些适用于小众推理应用的芯片所打动。”他说。


Cloudflare对Positron芯片的初步测试结果令人鼓舞,足以让韦决定将其部署到公司数据中心进行更长期测试。他表示,只有另一家芯片初创企业曾达到过这个标准。“如果他们真能兑现其承诺的性能指标,我们会全力放开采购阀门,让他们在全球大规模部署。”他说。


韦认为,通过让AI硬件实现“商品化”,并让英伟达的客户能够转向更高效的系统,市场竞争的力量或许能改变AI未来能耗不断攀升的趋势。“现在整个行业都处于FOMO(错失恐惧)状态,但我相信,最终理性会赶上现实。”他说。


一个不变的真理是:计算行业的发展历史一再表明,每当硬件工程师找到更快、更高效的方法时,软件开发者和消费者总会迅速将所有性能提升用尽,甚至超额使用。


马克·洛迈耶(Mark Lohmeyer)是Google Cloud的AI与计算基础设施副总裁,他的团队既提供谷歌自研AI芯片,也提供英伟达芯片,服务对象包括谷歌自身和其云客户。他表示,随着消费者和企业采用更复杂、要求更高的AI模型,无论AI交付效率提升多少,整体需求的增长依然看不到尽头。与几乎所有AI巨头一样,谷歌也在努力探索激进的新型能源方案,以满足AI所需,包括核能与核聚变。


关键在于:虽然新芯片或许能帮助个别公司更高效地交付人工智能,但整个行业仍然会消耗越来越多的能源。正如 Anthropic 最近的一份报告指出的那样,这意味着能源生产,而不是数据中心和芯片,才是未来人工智能发展的真正瓶颈。


 
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