下一代AI芯片，拼什么？
下一代AI芯片，拼什么？
英伟达的Hopper GPU/Blackwell/Rubin、AMD的Instinct 系列、英特尔的Gaudi芯片，这场AI芯片争霸战拼什么？这是速度之争，以英伟达为首，几家巨头将芯片推出速度提升到了一年一代，展现了AI领域竞争的“芯”速度；是技术的角逐，如何让芯片的计算速度更快、功耗更低更节能、更易用上手，将是各家的本事。尽管各家厂商在AI芯片方面各有侧重，但细看之下，其实存在着不少的共同点。一年一代，展现AI领域"芯"速度虽然摩尔定律已经开始有些吃力，但是AI芯片“狂欢者们”的创新步伐以及芯片推出的速度却越来越快。英伟达Blackwell还在势头之上，然而在不到3个月后的Computex大会上，英伟达就又祭出了下一代AI平台Rubin。英伟达首席执行官黄仁勋表示，以后每年都会发布新的AI芯片。一年一代芯片，再次刷新了AI芯片的更迭速度。英伟达的每一代GPU都会以科学家名字来命名。Rubin也是一位美国女天文学家Vera Rubin的名字命名。Rubin将配备新的GPU、名为Vera的新CPU和先进的X1600 IB网络芯片，将于2026年上市。目前，Blackwell和Rubin都处于全面开发阶段，其一年前在2023年在Computex上发布的GH200 Grace Hopper“超级芯片”才刚全面投入生产。Blackwell将于今年晚些时候上市，Blackwell Ultra将于2025年上市，Rubin Ultra将于2027年上市。紧跟英伟达，AMD也公布了“按年节奏”的AMD Instinct加速器路线图，每年推出一代AI加速器。Lisa Su在会上表示：“人工智能是我们的首要任务，我们正处于这个行业令人难以置信的激动人心的时代的开始。”继去年推出了MI300X，AMD的下一代MI325X加速器将于今年第四季度上市，Instinct MI325X AI加速器可以看作是MI300X系列的强化版，Lisa Su称其速度更快，内存更大。随后，MI350系列将于2025年首次亮相，采用新一代AMD CDNA 4架构，预计与采用AMD CDNA 3的AMD Instinct MI300系列相比，AI推理性能将提高35倍。MI350对标的是英伟达的Blackwell GPU，按照AMD的数据，MI350系列预计将比英伟达B200产品多提供50%的内存和20%的计算TFLOP。基于AMD CDNA“Next”架构的AMD Instinct MI400系列预计将于2026年上市。英特尔虽然策略相对保守，但是却正在通过价格来取胜，英特尔推出了Gaudi人工智能加速器的积极定价策略。英特尔表示，一套包含八个英特尔Gaudi 2加速器和一个通用基板的标准数据中心AI套件将以65,000美元的价格提供给系统提供商，这大约是同类竞争平台价格的三分之一。英特尔表示，一套包含八个英特尔Gaudi 3加速器的套件将以125,000美元的价格出售，这大约是同类竞争平台价格的三分之二。AMD和NVIDIA虽然不公开讨论其芯片的定价，但根据定制服务器供应商Thinkmate的说法，配备八个NVIDIA H100 AI芯片的同类HGX服务器系统的成本可能超过30万美元。一路高歌猛进的芯片巨头们，新产品发布速度和定价凸显了AI芯片市场的竞争激烈程度，也让众多AI初创芯片玩家望其项背。可以预见，三大芯片巨头将分食大部分的AI市场，大量的AI初创公司分得一点点羹汤。工艺奔向3纳米AI芯片走向3纳米是大势所趋，这包括数据中心乃至边缘AI、终端。3纳米是目前最先进工艺节点，3纳米工艺带来的性能提升、功耗降低和晶体管密度增加是AI芯片发展的重要驱动力。对于高能耗的数据中心来说，3纳米工艺的低功耗特性至关重要，它能够有效降低数据中心的运营成本，缓解数据中心的能源压力，并为绿色数据中心的建设提供重要支撑。英伟达的B200 GPU功耗高达1000W，而由两个B200 GPU和一个Grace CPU组成的GB200解决方案消耗高达2700W的功率。这样的功耗使得数据中心难以为这些计算GPU的大型集群提供电力和冷却，因此英伟达必须采取措施。Rubin GPU的设计目标之一是控制功耗，天风国际证券分析师郭明𫓹在X上写道，Rubin GPU很可能采用台积电3纳米工艺技术制造。另据外媒介绍，Rubin GPU将采用4x光罩设计，并将使用台积电CoWoS-L封装技术。与基于Blackwell的产品相比，Rubin GPU是否真的能够降低功耗，同时明显提高性能，或者它是否会专注于性能效率，还有待观察。AMD Instinct系列此前一直采用5纳米/6纳米双节点的Chiplet模式，而到了MI350系列，也升级为了3纳米。半导体知名分析师陆行之表示，如果英伟达在加速需求下对台积电下单需求量大，可能会让AMD得不到足够产能，转而向三星下订单。来源：videocardz英特尔用于生成式AI的主打芯片Gaudi 3采用的是台积电的5纳米，对于 Gaudi 3，这部分竞争正在略微缩小。不过，英特尔的重心似乎更侧重于AI PC，从英特尔最新发布的PC端Lunar Lake SoC来看，也已经使用了3纳米。Lunar Lake包含代号为Lion Cove的新 Lion Cove P核设计和新一波Skymont E 核，它取代了 Meteor Lake 的 Low Power Island Cresmont E 核。英特尔已披露其采用 4P+4E（8 核）设计，禁用超线程/SMT。整个计算块，包括P核和E核，都建立在台积电的N3B节点上，而SoC块则使用台积电N6节点制造。英特尔历代PC CPU架构（来源：anandtech）在边缘和终端AI芯片领域，IP大厂Arm也在今年5月发布了用于智能手机的第五代 Cortex-X 内核以及带有最新高性能图形单元的计算子系统 (CSS)。Arm Cortex-X925 CPU就利用了3纳米工艺节点，得益于此，该CPU单线程性能提高了36%，AI性能提升了41%，可以显著提高如大语言模型（LLM）等设备端生成式AI的响应能力。高带宽内存（HBM）是必需品HBM（High Bandwidth Memory，高带宽存储器）已经成为AI芯片不可或缺的关键组件。HBM技术经历了几代发展：第一代（HBM）、第二代（HBM2）、第三代（HBM2E）、第四代（HBM3）和第五代（HBM3E），目前正在积极发展第六代HBM。HBM不断突破性能极限，满足AI芯片日益增长的带宽需求。在目前一代的AI芯片当中，各家基本已经都相继采用了第五代HBM-HBM3E。例如英伟达Blackwell Ultra中的HBM3E增加到了12颗，AMD MI325X拥有288GB的HBM3e内存，比MI300X多96GB。英特尔的 Gaudi 3封装了八块HBM芯片，Gaudi 3能够如此拼性价比，可能很重要的一点也是它使用了较便宜的HBM2e。英特尔Gaudi 3的HBM比H100多，但比H200、B200或AMD的MI300都少（来源：IEEE Spectrum）至于下一代的AI芯片，几乎都已经拥抱了第六代HBM-HBM4。英伟达Rubin平台将升级为HBM4，Rubin GPU内置8颗HBM4，而将于2027年推出的Rubin Ultra则更多，使用了12颗HBM4。AMD的MI400也奔向了HBM4。从HBM供应商来看，此前AMD、英伟达等主要采用的是SK海力士。但现在三星也正在积极打入这些厂商内部，AMD和三星目前都在测试三星的HBM。6月4日，在台北南港展览馆举行的新闻发布会上，黄仁勋回答了有关三星何时能成为 NVIDIA 合作伙伴的问题。他表示：“我们需要的 HBM 数量非常大，因此供应速度至关重要。我们正在与三星、SK 海力士和美光合作，我们将收到这三家公司的产品。”HBM的竞争也很白热化。SK海力士最初计划在2026年量产HBM4，但已将其时间表调整为更早。三星电子也宣布计划明年开发HBM4。三星与SK海力士围绕着HBM的竞争也很激烈，两家在今年将20%的DRAM产能转向HBM。美光也已加入到了HBM大战行列。炙手可热的HBM也成为了AI芯片大规模量产的掣肘。目前，存储大厂SK Hynix到2025年之前的HBM4产能已基本售罄，供需矛盾日益凸显。根据SK海力士预测，AI芯片的繁荣带动HBM市场到2027年将出现82%的复合年增长率。分析师也认为，预计明年HBM市场将比今年增长一倍以上。三星电子DRAM产品与技术执行副总裁Hwang Sang-joon在KIW 2023上表示：“我们客户当前的(HBM)订单决定比去年增加了一倍多。”三星芯片负责业务的设备解决方案部门总裁兼负责人 Kyung Kye-hyun 在公司会议上更表示，三星将努力拿下一半以上的...
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