芯片新贵，集体转向

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 在AI芯片这个波澜壮阔的竞技场上，一度被奉为"技术圣杯"的大规模训练，如今正悄然让位于更 低调、但更现实的推理市场。 Nvidia依然在训练芯片市场一骑绝尘，Cerebras则继续孤注一掷地打造超大规模计算平台。但其他 曾在训练芯片上争得面红耳赤的玩家——Graphcore、英特尔Gaudi、SambaNova等——正在悄悄 转向另一个战场：AI推理。 这一趋势，并非偶然。 AI训练作为一个重资本、重算力、重软件生态的产业，Nvidia的CUDA工具链、成熟的GPU生态 与广泛的框架兼容性，使其几乎掌握了训练芯片的全部话语权。而Cerebras虽然另辟蹊径，推出了 超大芯片的训练平台，但仍局限于科研机构和极少数商业化应用场景。 在这种格局下，新晋芯片企业在训练市场几乎没有生存空间。"训练芯片的市场不是大多数玩家的 竞技场"，AI基础设施创业者坦言，"光是拿到一张大模型训练订单，就意味着你需要烧掉数千万 美元——而且你未必赢。" 规模并行结构适合处理这类不规则数据结构。 在应用领域，IPU在化学材料和医疗领域表现突出，曾被用于冠状病毒研究。2020年，微软的 Sujee ...