- ASIC 的推理效率远高于 GPU，这与挖掘加密货币没什么不同
- 推理人工智能芯片市场预计到本十年末将呈指数级增长
- 像谷歌这样的超大规模企业已经加入了这股潮流
英伟达，已经是领先者人工智能和 GPU 技术，正在进军专用集成电路 (ASIC) 市场，以应对人工智能半导体设计中日益激烈的竞争和不断变化的趋势。
生成式人工智能和大语言模型（LLM）在全球的兴起显着增加了对 GPU 的需求，Nvidia 首席执行官黄仁勋证实，该公司将于 2024 年在台湾招聘 1000 名工程师。
据台湾媒体报道，现在商业时报（原文发表于中文），公司现已成立新的ASIC部门，并正在积极招募人才。
推理芯片的兴起
Nvidia 针对 AI 学习任务优化的 H 系列 GPU 已广泛用于训练 AI 模型。然而，人工智能半导体市场正在向推理芯片（ASIC）转变。
这种激增是由对针对现实世界人工智能应用（例如大型语言模型和生成人工智能）优化的芯片的需求推动的。与 GPU 不同，ASIC 为推理任务以及加密货币挖掘提供卓越的效率。
根据经过验证的市场研究据预测，推理 AI 芯片市场估值将从 2023 年的 158 亿美元增长到 2030 年的 906 亿美元。
主要科技公司包括谷歌已经在其产品中采用了定制 ASIC 设计AI芯片“Trillium”将于2024年12月全面上市。
向定制人工智能芯片的转变加剧了半导体巨头之间的竞争。Broadcom 和 Marvell 等公司与云服务提供商合作开发数据中心专用芯片，其相关性和股票价值大幅上涨。
为了保持领先地位，Nvidia 新的 ASIC 部门致力于通过从联发科等领先公司招聘人才来利用本地专业知识。