IT之家 10 月 28 日消息,据《商业内幕》今天(28 日)凌晨报道,Anthropic 正在利用多种芯片处理 AI 计算任务,以此分散风险。这种策略长期来看可能削弱英伟达的市场主导地位。
当地时间 26 日,Anthropic 公布的上市申请文件(S-1 表格)显示,公司将多家战略合作伙伴提供的算力整合为一个统一资源池,随后通过软件将计算任务分配到最能发挥效率的芯片上。
IT之家从报道中获悉,Anthropic 所使用的芯片分为四大类:亚马逊 Trainium、谷歌 TPU、英伟达 GPU 以及 AMD GPU。为了实现这种跨平台调度,公司投入了多年时间和大量资金。
分析师指出,这种能力可能帮助大型 AI 企业逐渐降低对英伟达的依赖,并在价格谈判中获取更多筹码。
Moor Insights & Strategy 创始人兼 CEO 帕特里克 · 穆尔黑德认为,Anthropic 并非刚刚开始使用多种芯片,而是开始将这一能力作为吸引投资者的重要优势。“真正可能受到冲击的是英伟达的定价权。能够在四个平台之间灵活调配计算任务的客户,与无法做到这一点的客户,在谈判时完全是两码事。”
IDC 分析师阿希什 · 纳德卡尼指出,采用多种芯片还有一个好处,即减少英伟达芯片供应波动带来的影响。
不过,这种策略对英伟达的威胁也有限。不同芯片平台之间的任务迁移仍然困难,尤其是模型训练,难度高于模型推理。只有规模最大的 AI 企业才有资源实现跨平台调度。
Anthropic 仍在英伟达算力上投入数十亿美元。
D.A.戴维森科技研究主管吉尔 · 卢里亚认为,OpenAI 等大型企业很可能也采用类似方案,但对于规模较小的企业而言,为此投入大量资金和精力未必划算。
Circular Technology 全球研究与市场情报主管布拉德 · 加斯特沃思指出,Anthropic 的策略短期内不会对英伟达造成重大威胁。客户有了更多芯片选择,并不意味着英伟达在性能、网络互联和软件方面的优势就会消失。
如果 AI 算力逐渐商品化,英伟达还将面临更广泛的风险。
城堡投资 CEO 肯 · 格里芬上周接受彭博社采访时警告,如果算力供应超过需求,租赁价格可能下跌:“GPU 和航空公司一样,运行的边际成本很低。一旦产能过剩,价格就会暴跌。”