亞馬遜、Alphabet、Meta和微軟在AI晶片的佈局，長期將帶給輝達麻煩
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亞馬遜、Alphabet、Meta和微軟是AI雲端運算領域的四大參與者。他們也恰好是輝達GPU
的最大買家之一。可是這四家雲端巨頭的另一個共同點是他們都在製造自己的晶片，尋求
互補輝達無法滿足其AI客製化的供應。
其實，輝達的GPU非常昂貴，所以四家雲端供應商都希望並且需要控制不斷飆升的資本支
出預算。Meta、微軟、亞馬遜和Alphabet 在AI基礎設施上投入了大量資金。根據
FactSet估計，2024財年這四家的資本支出總計預計將達到1,780億美元，比2023年增加
26%以上。唯有透過設計自己的解決方案來實現，涵蓋軟體、硬體和晶片的大部分成本。
以亞馬遜為例，其於2015年透過收購以色列晶片設計公司Annapurna Labs進軍晶片業務。
這筆交易最後產生了三種晶片：一種名為Graviton的CPU，亞馬遜稱其性價比比同類x86晶
片高出40%；用於訓練LLM的Trainium；以及用於AI推理工作負載的Inferentia。
亞馬遜也投資OpenAI的敵手Anthropic。如今Anthropic用Trainium來訓練其AI模式。
Airbnb、位元組跳動、Snap和德國電信都是 Inferentia 的客戶。 亞馬遜使用自己的晶
片來運行 Alexa、亞馬遜廣告及其新的 Rufus 購物機器人。
Alphabet 旗下的谷歌近十年來一直在開發AI晶片，且創建完整系統的優勢，不僅是晶片
，還包括相關的軟體、網路基礎設施和儲存。谷歌將其晶片稱為TPU（Tensor Process
Unit）。谷歌正在開發第五代TPU，它有兩種類型，一種專注於效能，另一種則針對效率
。
谷歌使用TPU建立大型語言模型，包括其廣泛部署的Gemini軟體。它還依賴TPU來驅動
Google Mail和其他服務。 許多依賴Google TPU的新創公司包括製造個人化聊天機器人的
Character AI和提供文字到圖像軟體的Midjourney。
Meta則是推出了第二代AI晶片，稱為MTIA（Meta Training and Inference Accelerator
）。Facebook和Instagram都正在使用MTIA晶片來支援社群媒體排名和廣告模式。Meta表
示，MTIA 是一項長期事業，旨在為 Meta 獨特的工作負載提供最高效的架構。
至於微軟，其於2023年推出了Azure Maia 100 AI Accelerator，這是一款用於模型訓練
和推理的晶片。到目前為止，微軟僅限於內部工作負載的使用。未來微軟將重新構想從晶
片到伺服器到系統再到數據中心基礎設施的每一層，以最大限度地提高效能和效率。
總之，這四家廠商不太可能將其AI晶片販售給其他業者，並與輝達競爭。但是其生產的AI
晶片，仍會逐漸削弱輝達在AI晶片的佔有率，甚至未來的影響力。