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英伟达“狂投”AI独角兽,“钱+GPU”组建最强AI产业联盟?

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英伟达“狂投”AI独角兽,“钱+GPU”组建最强AI产业联盟?

李丹 发表于 2023年07月03日 18:30
摘要:三家6月宣布新融资的AI初创都有英伟达参投,其中Inflection AI晋升全球估值第三高的AI独角兽,该司宣布打造2.2万英伟达H100的最强超算。业内认为,英伟达领先对手两年,但优势地位并未无懈可击,CUDA不会一直是护城河。

ChatGPT的火爆掀起了从巨头到初创的科技业AI竞赛。在这场AI淘金大战中,提供一流AI芯片的英伟达成为大赢家,华尔街高呼“英伟达是AI大战唯一的军火商” 。

而过去一个月,英文达又在AI风投圈杀疯了,看来正在趁其GPU处于领先地位的时间窗口,巩固建立的最强AI产业联盟。

一天内两家AI独角兽官宣英伟达参投 Inflection AI估值升至全球第三高

今年6月,英伟达就参与了三家高调宣布获得新一轮融资的AI独角兽融资。其中6月9日,做类ChatGPT聊天机器人的加拿大AI公司Cohere宣布完成2.7亿美元C轮融资,英伟达、甲骨文、Salesforce等参与。Cohere的估值由此达到约22亿美元。

另外两家在上周四一天内不约而同公布大规模融资的初创分别是:推出AI聊天机器人Pi的Inflection AI和AI文生视频创企Runway。

其中,由DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman去年联合创办并担任CEO的Inflection AI获得13亿美元新融资,据Crunchbase统计,这是目前排在第四高位的AI融资轮规模。

Inflection AI新一轮融资的领投方是微软、领英联合创始人Reid Hoffman、比尔•盖茨、谷歌董事长埃里克•施密特,英伟达是投资者中唯一的新面孔。

完成融资后,Inflection AI的估值升至约40亿美元,成为估值仅次于OpenAI和Anthropic的全球第三大生成式AI独角兽。

Runway完成了1.41亿美元新融资,新加入的投资者包括谷歌、英伟达和Salesforce,通过这轮,Runway的估值升至约15亿美元,不到半年翻了三倍。

Inflection AI集成2.2万英伟达H100打造最强超算 芯片量碾压Meta超算

Inflection AI最近推出了其首个专有语言模型Inflection-1,称该模型是在非常大的数据集上使用数千个英伟达H100训练的,是其计算类别中最好的模型,在通常用于比较大语言模型(LLM)的各种基准测试中,性能优于GPT-3.5、LLaMA、Chinchilla 和 PaLM-540B。

上周四,Inflection AI还宣布,在与英伟达合作打造全球最大的AI集群之一,其超级计算机将扩展至包含2.2万个英伟达H100芯片,支持新一代AI大模型的训练和部署。集成AI芯片的数量直接碾压了Meta今年5月公布的1.6万个A100打造的超算集群。

除了英伟达,Inflection AI上述超级GPU集群的另一合作方是云服务供应商CoreWeave。它号称可提供“比传统云提供商便宜80%”的算力。英伟达之前曾对CoreWeave投资1亿美元。6月有媒体称,微软同意未来数年内向CoreWeave投资数十亿美元,用于云计算基础设施建设。

在最新发布的权威AI性能基准测试MLPerf中,英伟达和CoreWeave合作构建的拥有3584个H100的集群,仅用不到11分钟就训练完GPT-3大型语言模型。

英伟达领先对手两年 但优势地位并未无懈可击 CUDA不会一直是护城河

Jon Peddie Research的GPU市场数据报告统计,去年英伟达全年PC GPU出货量达3034万块,是AMD的近4.5倍;截至去年四季度,在独立GPU市场,英伟达占据84%的市场份额,远超同业竞争公司。

上月英伟达发布的今年一季度营收远优于预期,AI芯片所在业务收入创历史新高,保持10%以上同比增速,二季度营收指引更是炸翻全场,不但未如市场预期连续第四个季度下滑,而且同比猛增33%,尽显AI芯片需求的火爆势头。

财报公布后,芯片咨询公司D2D Advisory 的创始人Jay Goldberg表示,“目前,AI芯片市场看起来仍将是英伟达一个赢家通吃的市场。”

上月AMD发布其最先进的AI芯片 MI300X后,分析师们并未跟风吹爆,而是很理智地指出,AMD想要在AI芯片领域挑战英伟达的行业龙头地位,还有很长的路要走,仅凭这款芯片并不能做到。

Cambrian-AI Research LLC 的创始人兼首席分析师 Karl Freund认为,除了英伟达拥有AI行业最大的软件和研究人员生态系统、MI 300X不具有很大的内存优势和明显的成本优势外,AMD面临的关键挑战是,没有像H100那样的Transformer Engine(用于在英伟达GPU上加速Transformer模型的库),H100可以将大语言模型(LLM)的性能提高两倍。

这导致了,如果用几千个英伟达的GPU来训练一个新模型需要一年的时间,那么用AMD的硬件来训练可能需要再等两三年,或者同样的时间内投入三倍的GPU。

英伟达财报公布后,有评论提到,AI初创企业投资机构Air Street Capital的合伙人Nathan Benaich估算,英伟达比竞争对手领先了两年。他在评价英伟达的成功时这样说:

英伟达比其他人先一步看到未来,他们将重心转向让GPU可编程,他们发现了机会,下了大赌注,并持续超越了竞争对手。

但同时,业内人士也认为,华尔街对英伟达的热情有些过于乐观。Benaich指出,英伟达在硬件和软件方面远没有达到无懈可击的地步。

华尔街见闻此前提到,英伟达基于其生产GPU的并行计算平台和编程模型CUDA帮助其构建了强大的生态护城河,进一步增加了竞争壁垒。

而推出大热AI绘画模型Stable Diffusion的公司Stability AI最近也对Benaich以上提及的英伟达面临竞争形势表示认同。他说:“谷歌、英特尔和其他公司的下一代芯片正在迎头赶上,随着软件的标准化,甚至CUDA也变得不再是护城河。”

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