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英伟达的Groq策略:重新思考AI芯片经济学

英伟达是基于图形处理器 (GPU) 构建的 AI 芯片领域的主导力量,它通过授权 Groq 的技术(一家专门从事为快速、低延迟 AI 推理设计的芯片的初创公司)并聘用其大部分团队(包括创始人兼 CEO Jonathan Ross)而采取了一项重大举措。这项 200 亿美元的赌注表明,英伟达认识到仅靠 GPU 可能不是 AI 推理(大规模运行 AI 模型的过程)的最终解决方案。

对推理的关注源于其在将 AI 从研究项目转变为产生收入的服务中的关键作用。在模型训练完成后,推理阶段是它执行诸如回答查询、生成代码、推荐产品、总结文档、支持聊天机器人和分析图像等任务的阶段。正是在这个阶段,降低成本、最大限度地减少延迟(接收 AI 响应的延迟)和最大限度地提高效率的压力变得至关重要。

AI 推理的经济性正在推动行业内的激烈竞争。英伟达 CEO 黄仁勋公开承认了推理的挑战,强调需要能够处理在实际应用中部署 AI 模型日益增长的需求的解决方案。

Groq 的技术专门用于通过提供更快、更高效的推理能力来应对这些挑战。通过整合 Groq 的创新,英伟达旨在加强其在快速发展的 AI 领域中的地位。这项在圣诞节假期前夕宣布的交易,标志着一种战略转变,即朝着优化用于推理工作负载的 AI 基础设施的方向发展。

这一发展突显了 AI 芯片构建经济的不确定性。虽然 GPU 一直是 AI 训练的主力,但推理的需求正在推动公司探索替代架构和专用硬件。收购 Groq 的团队和技术表明,英伟达正在对冲风险,并投资于可能在某些推理应用中补充甚至超越 GPU 的解决方案。

此举的影响超出了 AI 行业。随着 AI 越来越融入社会的各个方面,推理的效率和成本效益将在决定 AI 驱动服务的可访问性和可扩展性方面发挥关键作用。AI 推理领域的主导地位之争最终将塑造 AI 如何影响我们的日常生活。

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