最新 React 技术栈，实战复杂低代码项目--仿问卷明星

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从今年的大会主题不难看出，生成式人工智能（AIGC），正是当下人工智能学术界、产业界的最大热点，能够想见，大会期间，各家厂商的自研大模型将演出一场名不虚传的“百模大战”。

回忆AIGC走红的过程，2018年谷歌发布Transformer模型无疑是一个关键里程碑。由于舍弃了NLP范畴自回归计算范式的LSTM/GRU传统算法，从CV范畴借用已较为成熟的留意力机制，以位置信息取代时序信息，Transformer得以充沛应用GPU等SIMD架构处置器硬件的并行处置才能，完成了令人冷艳的工程效果，并使大型言语模型（LLM）成为其后疾速走向主流的研讨途径，工程理论与才能涌现的良性循环，最终为ChatGPT、Midjourney等产品的现象级传播奠定了根底。

当下这场无人甘于错失的AI淘金热中，大算力AI芯片，顺理成章成为权衡各家AIGC业务才能的最重要标尺之一，得到了绝后关注。不过在公众言论场中，这一极具解析价值的议题似乎被简单粗暴地同等于“囤积了几块英伟达A100/H100”。

有鉴于此，集微网特意对国内外开发大算力AI芯片的科技公司概略停止了整理，以期为读者提供一幅AI“大芯片”全景图谱。

01 通用还是定制，AI芯片体系构造“天问”

1991年，当黄仁勋还未创建英伟达之时，深度学习“三巨头”之一的杨立昆（Yann LeCun），就曾经在贝尔实验室开发了卷积神经网络专用锻炼芯片ANNA，初步考证了为AI锻炼、推理任务开发的范畴专用架构在算力、能效上的优越性。

2015年前后，在AlexNet、AlphaGO的震动下，大批企业涌入AI芯片市场，掀起了这一细分赛道的第一波创投热潮。

作为AI芯片中最为高端的品类之一，面向数据中心市场的AI大算力芯片也吸收了众多新老玩家。集微网所梳理的主要厂商，彼时普遍押注于两大技术道路，即英伟达为代表的GPGPU道路，和谷歌TPU为代表的定制ASIC道路。

数年后的今天，英伟达GPGPU无疑仍然占领着市场主导位置。

依据集微咨询（JW Insights）统计，AI类芯片在2022年352亿美圆的市场范围中，GPGPU占比接近60%，TrendForce则预测，2023年AI效劳器（包含搭载GPU、FPGA、ASIC定制芯片）出货量近120万台，其中英伟达GPU市占率约60-70%，云计算巨头自研AI芯片占比约20%。

在英伟达高端产品一卡难求的同时，不少曾经的AI芯片独角兽则已悄然退场，连续收买Habana、Nervana、Movidius等AI芯片明星创企的英特尔，近期也传出加速计算产品线被大幅削减的音讯。