训练 vs. 推理：AI硬币的两面
要理解推理的重要性，必须将其与其对应物：训练区分开来。AI 模型是驱动智能应用程序的引擎，经历两个不同的阶段。
训练： 这是计算密集型阶段，AI 模型从海量数据集中学习。可以把它想象成模型上学，吸收大量信息来发展其智能。这个阶段需要巨大的处理能力，而 Nvidia 的 GPU（图形处理器）历来在这方面表现出色，提供了处理训练中涉及的复杂计算所需的并行处理能力。
推理： 一旦模型训练完成，就可以部署并投入使用。这就是推理的用武之地。推理是使用训练好的模型根据新数据做出预测或决策的过程。这就像模型毕业并在现实世界中应用其知识。虽然推理的计算要求低于训练，但它需要速度、效率，并且通常需要低功耗。
这种区别至关重要，因为训练和推理的硬件要求大相径庭。虽然 Nvidia 的 GPU 一直主导着训练市场，但推理市场呈现出更加多样化和竞争激烈的格局。
为什么推理势头强劲
有几个因素促成了推理在 AI 芯片市场中日益增长的重要性：
AI 应用的激增： AI 不再局限于研究实验室和科技巨头。它正在迅速渗透到我们生活的方方面面，从智能手机和智能家居到自动驾驶汽车和医疗诊断。这种广泛的部署意味着推理，即实际使用 AI 模型的过程，正在以前所未有的规模发生。
边缘计算： 边缘计算的兴起是另一个主要驱动力。边缘计算涉及在更靠近数据源的地方处理数据，而不是将其发送到集中式云服务器。这对于需要实时响应的应用至关重要，例如自动驾驶汽车或工业自动化。边缘设备通常在功耗受限的环境中运行，需要针对低功耗、高效推理进行优化的芯片。
成本优化： 虽然训练 AI 模型是一次性（或不经常）的成本，但推理是一项持续的运营费用。随着 AI 部署规模的扩大，推理成本可能会变得非常可观。这推动了对能够更高效地执行推理、降低能耗和总体运营成本的芯片的需求。
延迟要求： 许多 AI 应用，尤其是那些涉及实时交互的应用，都要求低延迟。这意味着 AI 模型处理数据并生成响应所需的时间必须最短。推理优化芯片旨在最大限度地减少这种延迟，从而实现更快、响应更快的 AI 体验。
AI 模型的成熟： 随着 AI 模型变得越来越复杂和专业化，对优化推理硬件的需求也在增加。通用 GPU 虽然非常适合训练，但对于运行特定的、经过高度调整的 AI 模型而言，可能不是最有效的解决方案。
挑战者出现：多元化的格局
推理日益增长的重要性吸引了一波渴望挑战 Nvidia 霸主地位的竞争者。这些公司正在采用各种策略和技术，以在这个蓬勃发展的市场中站稳脚跟：
具有专业架构的初创公司： 许多初创公司正在开发专门为推理设计的芯片。这些芯片通常采用针对特定 AI 工作负载（例如自然语言处理或计算机视觉）优化的新型架构。例如 Graphcore、Cerebras Systems 和 SambaNova Systems 等公司。这些公司押注于专用硬件可以在特定推理任务中胜过通用 GPU 的理念。
基于 FPGA 的解决方案： 现场可编程门阵列 (FPGA) 提供了传统 GPU 和 ASIC（专用集成电路）的灵活替代方案。FPGA 可以在制造后重新编程，使其能够适应不同的 AI 模型和算法。Xilinx（现为 AMD 的一部分）和 Intel 等公司正在利用 FPGA 提供适应性强且高效的推理解决方案。
ASIC 开发： ASIC 是为特定目的定制设计的芯片。在 AI 的背景下，可以设计 ASIC 来为特定的推理工作负载提供最大的性能和效率。谷歌的 Tensor Processing Unit (TPU) 在其自己的数据中心中广泛使用，是专为训练和推理设计的 ASIC 的一个典型例子。其他公司也在寻求 ASIC 开发，以在推理市场中获得竞争优势。
老牌芯片制造商扩展其 AI 产品： 英特尔、AMD 和高通等传统芯片制造商并没有袖手旁观。他们正在积极扩展其产品组合，以包括针对 AI 推理优化的芯片。例如，英特尔正在利用其 CPU 专业知识并收购专门从事 AI 加速器的公司，以加强其地位。AMD 对 Xilinx 的收购为其提供了强大的基于 FPGA 的推理平台。高通是移动处理器的领导者，正在将其芯片中集成 AI 加速功能，为智能手机和其他边缘设备上的 AI 应用提供支持。
云提供商设计自己的芯片： 亚马逊网络服务 (AWS) 和谷歌云等主要云提供商越来越多地为 AI 工作负载（包括推理）设计自己的定制芯片。例如，AWS 的 Inferentia 芯片专门用于加速云中的推理。这种趋势使云提供商能够针对其特定需求优化其基础设施，并减少对外部芯片供应商的依赖。
推理霸主之争：关键考虑因素
AI 推理市场的竞争不仅仅是原始处理能力。其他几个因素对于决定成功至关重要：
软件生态系统： 强大的软件生态系统对于吸引开发人员并使其易于在特定芯片上部署 AI 模型至关重要。Nvidia 的 CUDA 平台是一个并行计算平台和编程模型，一直是训练市场的主要优势。竞争对手正在努力开发强大的软件工具和库来支持他们的硬件。
电源效率： 如前所述，电源效率对于许多推理应用至关重要，尤其是那些在边缘的应用。能够提供每瓦高性能的芯片将具有显着优势。
成本： 推理芯片的成本是一个主要考虑因素，特别是对于大规模部署。能够在保持性能的同时提供有竞争力的价格的公司将处于有利地位。
可扩展性： 高效扩展推理部署的能力至关重要。这不仅涉及单个芯片的性能，还涉及在集群中连接和管理多个芯片的能力。
灵活性和可编程性： 虽然 ASIC 为特定工作负载提供了高性能，但它们缺乏 GPU 和 FPGA 的灵活性。适应不断发展的 AI 模型和算法的能力是许多用户的关键考虑因素。
安全性： 随着 AI 在医疗保健和金融等敏感应用中的使用越来越多，安全性变得至关重要。
推理的未来：多方面的格局
推理市场有望实现显着增长和多样化。不太可能有一家公司像 Nvidia 在训练领域那样占据主导地位。相反，我们可能会看到一个多方面的格局，不同的芯片架构和供应商满足特定的需求和应用。
竞争将非常激烈，推动创新并突破 AI 的可能性界限。这将最终使最终用户受益，从而带来更快、更高效、更实惠的 AI 解决方案。推理的兴起不仅仅是挑战 Nvidia 的霸主地位；它还关乎释放 AI 的全部潜力，并使其能够应用于更广泛的应用和行业。未来几年将是 AI 芯片市场这一关键领域的决定性时期，塑造 AI 在全球部署和使用的未来。