電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/周凱揚）隨著AI計算逐漸蠶食通用計算的份額，數(shù)據(jù)中心的硬件市場已經(jīng)開始出現(xiàn)了微妙的變化。最搶手的目前已經(jīng)成了GPU，反觀CPU、ASIC和FPGA等硬件，開始成為陪襯。但高昂的售價以及強綁定的供應關(guān)系，還是讓不少企業(yè)開始探索別的出路。

仍在被瘋搶的GPU

在今年第一季度AI熱潮高漲下，全球已經(jīng)開啟了一波GPU搶購。無論是借助GPU開發(fā)各自大模型應用的互聯(lián)網(wǎng)廠商，還是想借此發(fā)展其AI服務器業(yè)務的云服務廠商，都在搶購英偉達目前主推的A100和H100兩大GPU。

就連臺積電哪怕第一季度業(yè)績下滑明顯，其CEO魏哲家在法說會上也表示在AI相關(guān)的需求上觀察到了增量上行，將幫助其在今年實現(xiàn)可觀的庫存消化。

H100 GPU / 英偉達

在美國商務部半導體出口新規(guī)剛推出不久，A100在非正常渠道的單價就飆升至20000美元，是原價的兩倍左右。為此英偉達僅僅面向中國市場推出了A800和H800，只不過將高速互聯(lián)總線NVLink限制在了400GB/s，但好歹仍足以滿足大部分AI計算的需求。

可好景不長，隨著緊缺和搶購的趨勢很快蔓延到了A800和H800上，據(jù)了解，國內(nèi)市場的A800單價一周上漲了30%，從原來9萬元上升至13萬元，甚至連帶使得搭載該卡的服務器現(xiàn)貨同樣漲價，頗有當年礦潮期顯卡漲價整機一并漲價的趨勢。

使其狀況更加惡化的是，英偉達據(jù)傳大量削減了A800的供應，而是轉(zhuǎn)為推廣更高端也更昂貴的H800，單價在25萬元左右。高端的GPU無疑能夠帶來更高的性能，但性價比相對較低，大規(guī)模部署的成本也會更加難以承受。所以從全球市場的購買表現(xiàn)上來看，互聯(lián)網(wǎng)公司和云服務廠商顯然覺得A100或A800更香一點。

可為了更高的利潤轉(zhuǎn)化，英偉達決心調(diào)整A800和H800的供應比例的話，也就說得過去了。A100的市場流通率較高，而A800這種面世不久的特供產(chǎn)品，也更方便在供應上加以限制。

省時和省錢

既然GPU困人已久，為何不打破這一限制，轉(zhuǎn)用大規(guī)模量產(chǎn)成本更低的ASIC產(chǎn)品呢？事實上，很多廠商早就有類似的心思，只不過執(zhí)行起來卻是寸步難行。首先對于大模型這樣的AI應用來說，硬件性能只是一個方面，擁有優(yōu)質(zhì)的軟件生態(tài)也很重要。

英偉達的CUDA成了任何進軍AI產(chǎn)業(yè)的公司在軟件生態(tài)上的一頭攔路虎，遲遲沒法突破。固然ASIC的方案可以省下不少硬件成本，但在軟件上仍有不小的障礙。初創(chuàng)公司ASIC硬件的軟件生態(tài)不成熟，巨頭自研的產(chǎn)品又難以與第三方開發(fā)結(jié)合起來，或者說能打造出爆品應用的概率更低。

反觀CUDA，發(fā)展這么多年積累的各種library已經(jīng)逐漸趨于成熟，甚至在英偉達的GPU上優(yōu)化到了最佳狀態(tài)，開發(fā)者只需要調(diào)用API即可實現(xiàn)所需的效果。這堵墻就連同為GPU廠商的AMD等競爭對手都未能攻破，因為AI時代下省時才能搶占先機，省錢是之后采取考慮的事。

話雖如此，相關(guān)的嘗試依舊沒有停止，諸如谷歌的TPU、亞馬遜的Trainium以及微軟最近在研究的Chiplet Cloud等等，都是廠商們對ASIC持續(xù)看好的表現(xiàn)。可以看出，讓互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，尤其是芯片設計能力欠缺的企業(yè)，去走ASIC這條路線是很難的。而托管了諸多第三方芯片設計平臺、大模型和AI計算負載的云服務廠商，有這個技術(shù)積累，也有實力組建或已組建達標的芯片設計隊伍，最終做到省時又省錢。

寫在最后

ASIC固然前景可觀，但目前廠商們在購置GPU上花的錢多半是多于自研投入的，這也就是GPU作為通用計算硬件的future proofing性質(zhì)。可能在GPT爆火的今年，這款ASIC提供了遠超GPU的性能或成本優(yōu)勢，但未來保不齊會出現(xiàn)其他的爆品應用。GPU可以很快調(diào)轉(zhuǎn)勢頭，但ASIC就可能會被淘汰。所以對這些公司來說，無論是購買A100還是A800，不僅是對現(xiàn)在的投資，也是對未來的投資。