ChatGPT爆火出圈，開啟大廠芯片爭霸賽，谷歌、微軟、亞馬遜先后挺進戰局。

據The Information報道，亞馬遜、微軟、谷歌等美國科技大廠已經推出或計劃發布8款服務器芯片（CPU）和云端AI芯片，用于內部產品開發、云服務器租賃業務或兩者兼而有之，在研芯片集中采用5nm工藝節點。

“三英”入局

隨著ChatGPT等國際國內新興AI應用的落地，全球芯片市場需求規模必然快速擴張。算力、模型、數據一直是AI發展的三大要素，而AI芯片所代表的算力則是人工智能的底層基石。芯片已經成為云計算、人工智能產業鏈的核心環節，也已經成為各大科技巨頭產品研發的核心構件。

在數字經濟時代背景下，鑒于人工智能領域史無前例的市場前景，打造自有芯片產業鏈，已經成為國內外科技巨頭的戰略布局。像谷歌、微軟、亞馬遜這樣的軟件和云計算服務巨頭加入芯片競爭，勢所必然。實際上這些巨頭前些年早意識到這種趨勢，并已超前布局。

這三家大廠，布局最早的要屬亞馬遜和谷歌，微軟屬于后來者。亞馬遜2015年收購的以色列芯片設計商Annapurna Labs，為其芯片布局奠定了基礎。目前亞馬遜是唯一一家在其服務器中提供標準計算芯片（Graviton）和AI專用芯片（Inferentia和Trainium）云供應商。谷歌不甘人后，在2015年推出了一款用于AI工作負載的芯片，并正在開發一款標準服務器芯片，以提高谷歌云的服務器性能。相比之下，微軟是后來者且有居上之勢。微軟的芯片研發是在2019年啟動的，最近微軟更加快了推出專為LLM設計的AI芯片的時間軸。

谷歌、微軟、亞馬遜都是極具前瞻性戰略思維的世界級大廠，原本就有超前布局謀發展的意識，加上ChatGPT“爆火”點燃了全球用戶的AI熱情，更是驅動了三家大廠戰略轉型的決心，將重要資產投入芯片相關基礎設施。

谷歌專門為AI特調了當時最強的AI芯片——TPU v4，單挑英偉達。谷歌聲稱，自研芯片要比英偉達A100更快、更節能——對于規模相當的系統，TPU v4可以提供比英偉達A100強1.7倍的性能，同時在能效上也能提高1.9倍。于此同時，谷歌暗示正在研發一款與Nvidia H100競爭的新TPU。微軟在研發芯片方面也是不遑多讓，秘密組建300人團隊已于2019年開始研發一款名為“雅典娜”的定制芯片。最初計劃“雅典娜”會使用臺積電的5nm工藝打造，預計可以將每顆芯片的成本降低1/3。如果未來能夠大面積實裝，微軟內部和OpenAI的團隊便可以借助“雅典娜”同時完成模型的訓練和推理。亞馬遜在預算支出上轉向AI業務，其首席財務官Brian Olsavsky近期介紹，亞馬遜計劃將支出從零售業務轉移到AWS，部分原因是投資于支持ChatGPT所需的基礎設施。

在這場芯片競賽中，亞馬遜似乎已經取得了一個領先地位。在過去的十年中，亞馬遜在云計算服務方面，通過提供更加先進的技術和更低的價格，一直保持了對微軟和谷歌的競爭優勢。亞馬遜最新的Inferentia2更是在計算性能提高了3倍，加速器總內存擴大了4倍，吞吐量提高了4倍，延遲降低到1/10。后期，亞馬遜又發布了其設計的主要用于AI訓練的定制芯片——Trainium。未來，亞馬遜很可能繼續在競爭中保持優勢。

作為人工智能領域的“三英”，谷歌、微軟、亞馬遜自研芯片，不僅可以免于被人“卡脖子”，也可以降低成本和能耗，提升市場競爭力。這“三英”既相互攻伐，也瞄準AI芯片計算領域的霸主——英偉達。

霸主猶存

亞馬遜、微軟和谷歌為其數據中心開發的芯片，主要有這兩種：標準計算芯片和用于訓練和運行機器學習模型的專用芯片。正是后者，為ChatGPT之類的大語言模型提供了動力。

這幾家大廠們已經在AI芯片領域領域取得了令人矚目的進步。根據公布的性能數據，亞馬遜的Graviton服務器芯片，以及亞馬遜和谷歌發布的AI專用芯片，在性能上已經可以和傳統的芯片廠商相媲美。

在芯片計算領域，英偉達獨霸天下久矣，正如其官網口號“人工智能計算領域的領導者”。其他大廠也是“苦秦久矣”。不過，到目前為止，大多數的AI負載還是跑在GPU上的，而英偉達生產了其中的大部分芯片。就連運行ChatGPT的微軟數據中心用了上萬塊英偉達A100 GPU。

數據顯示：英偉達獨立GPU市場份額達80%，在高端GPU市場份額高達90%。2020年，全世界跑AI的云計算與數據中心，80.6%都由英偉達GPU驅動。2021年，英偉達表示，全球前500個超算中，大約七成是由自家的芯片驅動。

長期以來，不管是爆火的ChatGPT，還是Bard、Stable Diffusion等大模型，背后都是由每個大約價值1萬美元左右的英偉達芯片A100提供算力。不僅如此，A100目前已成為人工智能專業人士的“主力軍”。從2022人工智能現狀報告還列出了使用A100超級計算機部分公司的名單，可見，英偉達已經壟斷了全球算力，憑借自家的芯片，一統江湖。

在任何一個領域，一家獨大必然形成壟斷，不利于行業良性競爭，也會掣肘企業自主發展。亞馬遜、谷歌和微軟深知此道，打破壟斷是明智之舉，但絕非易事。盡管他們已經做出了種種努力，但都面臨著挑戰——如何說服開發者使用這些自研AI芯片。至今，英偉達的GPU是占主導地位的，開發者早已熟悉其專有的編程語言CUDA，用于制作GPU驅動的應用程序。技術和產品的路徑依賴，是這些開發者換道亞馬遜、谷歌、微軟定制芯片的“攔路虎”。

從市場占有率和技術路徑看，英偉達在GPU領域仍然是“霸主”，如同在三國演義中無人可敵的“呂布”。即便亞馬遜、谷歌和微軟“三英”入局，恐難以撼動英偉達的行業地位。

江湖更激

芯片競爭既是企業競爭的縮影，也是科技競爭的縮影，更是國家綜合實力競爭的縮影。歸根到底，芯片競爭是創新能力的競爭。截至目前，芯片的江湖激戰正酣，勝負難分，但是可以前瞻未來。

芯片競爭真正開始于特朗普政府對中國發起的貿易戰，并蔓延到半導體芯片領域，初遭“卡脖子”中國企業對美芯片高度依賴的苦果，驚醒了不少企業和國家，即便是早有預研芯片的中國科技界領軍企業華為也難以招架美國芯片打壓。2019年5月初，美國將華為列入\"實體名單\"，限制美國公司向華為出售芯片。依賴于美國高端芯片的華為手機幾乎無芯可用，手機業務遭重創。這不僅是給中國企業的一記悶棍，更是給芯片江湖的一場“強震”。

2020年，隨著全球對華為供應鏈禁令的執行，芯片戰的勢頭愈發激烈。包括華為、中興在內的中國企業被迫“臥薪嘗膽”，自研芯片，打造中國人自己的芯片產業鏈。然而九層高塔起于壘土，談何容易？從設計開發、原材料供應、制造加工、封裝測試等一些列環節都需要掌握在自己手中，自研、自制是明智之選。但這也就增加了產業鏈供應風險和企業安全感危機，加劇了芯片市場的競爭烈度。

在產業鏈供應安全內卷加碼的同時，有鑒于美國對中國企業和產業鏈的打壓，刺激這種“芯片貿易保護主義”在歐抬頭。歐盟通過金融工具甚至政府補貼、減稅等行政手段扶持芯片產業，企圖培育本土閉環式供應鏈，這與美國利用“高科技霸權”推動芯片等高端制造業回流的保護主義政策如出一轍，將極大刺激全球芯片領域構筑“小院高墻”和排他性競爭，不利于技術進步和產業發展。

有業內人士認為，芯片產業規則標準之爭愈演愈烈。歐盟芯片產業近年來雖發展落后，但在技術標準設置和認定上仍有傳統優勢。芯片法案再次強調芯片技術標準認定的重要性，將標準制定的意義拔高至保障歐洲科技主權的高度。因歷史原因，中國在高科技芯片標準設置方面仍屬后來者，存在被歐美用規則標準“卡脖子”的風險。

“芯片戰”背后也反映了各國更加重視安全問題，成本問題的重要性降低。在俄烏沖突和新冠疫情沖擊等宏觀背景下，芯片戰是全球供應鏈重塑的一部分。后續全球半導體產業仍然將保持合作，但各國紛紛將安全上升到較高位置，產業布局不可能只考慮成本。

近日，美國麻省理工學院一個跨學科團隊開發出一種低溫生長工藝，可直接在硅芯片上有效且高效地“生長”二維（2D）過渡金屬二硫化物（TMD）材料層，以實現更密集的集成。這項技術可能會讓芯片密度更高、功能更強大。芯片江湖的較量或將繼續上演，更加激烈。