Big Tech Firms' Demand for AI Chips

Big Tech Firms' Demand for AI Chips

大型科技公司对人工智能芯片的需求
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彭博社 05/01 23:24

Chris Miller, "Chip War" author and Tufts University Professor of International History, tells us about the growing demand for AI chips and explains Nvidia's extraordinary lead in the industry. He joins David Westin on "Wall Street Week" daily.

《芯片大战》作者、塔夫茨大学国际历史教授克里斯·米勒向我们讲述了对人工智能芯片不断增长的需求，并解释了英伟达在该行业的非凡领先地位。他每天都会和大卫·威斯汀一起参加《华尔街周刊》。
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视频文字

  • 00:00 我们从 AMD 那里获得了收益。
  • 00:01 他们正在努力为NVIDIA做点什么。
  • 00:03 我想我的基本问题是，
  • 00:05 有人能缩小与 NVIDIA 的差距吗，伙计，你实际上是在使用这些高端芯片。
  • 00:11 好吧，目前的证据表明，Nvidia取得了非凡的领先优势，而且看起来它仍在保持领先地位。
  • 00:16 我们从所有大型科技公司看来，它们是
  • 00:18 每年每季度投入约100亿美元来建设其数据中心容量。
  • 00:23 而且
  • 00:24 大部分资金将流向NVIDIA，该公司生产了几乎所有关键芯片，这些芯片既是训练人工智能系统所必需的，也是大规模部署它们所必需的。
  • 00:34 好吧，可以
  • 00:35 你跟我们聊一聊这个馅饼吗？
  • 00:37 我的意思是，在对手 NVIDIA 方面
  • 00:40 还是在这个行业中成长，这是要从NVIDIA手中夺取份额还是整个蛋糕也在增长？
  • 00:47 好吧，PI 将急剧增长。
  • 00:49 不管怎样
  • 00:50 估计你看，会有更多的支出
  • 00:53 未来五年的人工智能基础设施比以往任何时候都多
  • 00:57 今天。
  • 00:58 还有不同类型的 AI 工作负载。
  • 01:00 有训练像 GPT 系统这样的大型系统
  • 01:04 Open AI 已经发布，但也有人部署它们在许多不同类型的设备上运行 AI。
  • 01:10 而且有可能
  • 01:11 随着我们部署更多的人工智能，我们将需要针对不同领域进行优化的不同类型的芯片。
  • 01:16 但是
  • 01:17 现在看来，无论是在训练还是在部署中，Nvidia都处于非常强势的地位。
  • 01:22 因此，让我们对这些高端产品的供需有一个总体认识
  • 01:25 并行处理芯片。
  • 01:27 供应量是多少？
  • 01:28 需求是什么？
  • 01:29 因为每次我们转身都会有一些大的
  • 01:32 像谷歌这样的公司，比如微软说我们将加大对人工智能的投资。
  • 01:38 好吧，去年人工智能芯片的供应出现了非常严重的限制。
  • 01:42 今年情况有所减弱。
  • 01:45 但是仍然存在的挑战之一是，除了每个 NVIDIA GPU 处理器外，您还需要由 SK 海力士、三星或美光生产的超高功率内存芯片。
  • 01:56 而且这些存储芯片的供应仍然非常紧张。
  • 01:59 因此，即使对于最大的科技公司来说，整个系统仍然很难访问，因为这些，人工智能存储芯片
  • 02:07 与需求相比仍处于赤字状态。
  • 02:10 那么它本身是怎么写的呢？
  • 02:11 我的意思是，这只是增加供应的问题还是
  • 02:15 我们会看到更多的资本支出来尝试获得更多筹码吗？
  • 02:21 好吧，世界上所有的大型芯片制造商都在努力提高其生产这些芯片的能力。
  • 02:26 存储芯片制造商
  • 02:28 已经说过他们会尽可能快地加快速度。
  • 02:31 台湾台积电，生产英伟达的大部分芯片
  • 02:35 在过去的几年中，它本身一直在为在线带来新的容量。
  • 02:39 因此，我们看到芯片制造商投入了更多资金
  • 02:42 将此能力引入联机中。
  • 02:45 但是需求方面的关键因素是，无论是 Meta、微软还是亚马逊，
  • 02:50 他们自己的 CapEx RX 不断增加而且是
  • 02:53 之所以走高，是因为与之前相比，他们想购买越来越多的此类芯片
  • 02:58 期望。
  • 02:59 所以除非
  • 03:00 人工智能需求放缓，目前没有证据，
  • 03:03 在可预见的将来，我们将看到芯片市场非常紧张。
  • 03:07 我们的政府目前正在这一领域有所作为。
  • 03:10 例如，我们在美国肯定有《芯片与科学法》。
  • 03:13 他们有相当多的钱，尽管考虑到蛋糕的大小，我不确定这是否是实质性的。
  • 03:18 这有区别吗？
  • 03:19 会有所作为吗
  • 03:21 根据CHIPS和科学法案，将在中期内影响市场。
  • 03:25 但是你要记住，这笔钱是今年分配的，建造芯片制造设施需要几年时间。
  • 03:31 所以要等到
  • 03:33 在本十年末，我们开始看到哪种类型的在线供应以及在哪里建立供应方面发生了有意义的变化。
  • 03:41 当然，我们看到美国对芯片制造设施的投资要多得多。
  • 03:46 这就是《CHIPS法案》的重点。
  • 03:48 但是这些设施至少要在几年内才能启动并运行。
  • 03:51 而且这是个不错的视角。
  • 03:52 我的意思是，当你看到美国制造业在芯片方面的真正复苏时，我们将要进行长时间的对话。
  • 04:00 但是，仅举一些关于CHIPS法案的数字，我的意思是，它将分配约390亿美元的直接补助金。
  • 04:07 我们说的是750亿美元的贷款，这是几家不同的公司之间的贷款。
  • 04:13 这笔钱足以真正扭转这里的潮流吗？
  • 04:18 好吧，我认为你会发现，这些政府资金催化了私营部门投资的更大增长。
  • 04:25 所以如果你举个例子
  • 04:26 查看有关计算机和电子系统制造业投资金额的数据，这就是
  • 04:33 芯片晶圆厂倒闭，你会发现过去几年与前十年相比增长了15倍。
  • 04:38 所以有一个真正有意义的
  • 04:40 增加对芯片制造设施的投资
  • 04:43 就其本身而言，它不会
  • 04:45 极大地改变了行业的结构，但它正在导致
  • 04:50 美国正在建造大量设施。
  • 04:52 这很重要，因为今天
  • 04:54 几乎所有的人工智能芯片都是在台湾生产的。
  • 04:57 好吧，我想精挑细选，地缘政治。
  • 05:00 你会在 Chip War 一书中介绍吗
  • 05:02 你之前提到了台湾的台积电。
  • 05:05 我们最近与经济史学家尼尔·弗格森进行了交谈，他强调了台湾真正令人窒息的问题可能有多大。
  • 05:12 这是尼尔所说的一部分。
  • 05:14 当前
  • 05:16 AI
  • 05:17 投资热潮，我们所见的那种狂热
  • 05:21 自从 Open AI 发布 ChatGPT 以来
  • 05:25 假设台积电，
  • 05:29 最先进的半导体制造商将继续能够为NVIDIA生产这些产品，而NVIDIA将能够发货
  • 05:38 致从事人工智能的人们。
  • 05:40 现在，如果有针对台湾的战争
  • 05:42 那马上就是
  • 05:44 中断，我认为台湾半导体危机的经济影响将大得多
  • 05:53 而不是1962年古巴导弹危机的经济影响。
  • 05:57 那么，克里斯，台湾现在的选择点有多大呢？
  • 06:02 而且情况好转了吗？
  • 06:05 好吧，今天几乎所有的人工智能芯片都是在台湾制造的，所以今天这是一个巨大的阻塞点。
  • 06:09 但我认为，如果你往下看，随着新工厂的上线，你会看到的是
  • 06:15 台湾制造商几乎垄断的地位将有所降低。
  • 06:20 例如，我们看到英特尔，
  • 06:22 在美国建造一系列新设施，并在制造能力方面迎头赶上。
  • 06:28 台积电本身正在建设
  • 06:30 亚利桑那州有3家新工厂，将能够生产人工智能处理器。
  • 06:34 三星，第三家
  • 06:36 在处理器芯片方面，三家最先进的芯片制造商正在德克萨斯州建造一座大型新工厂，该工厂也将能够制造
  • 06:44 人工智能处理器。
  • 06:45 因此，在制造最先进的芯片（包括对人工智能应用至关重要的芯片）方面，我们将在五年后实现更加多元化的格局。