顶尖财经网(www.58188.com)2023-7-4 7:20:34讯：

　　三家6月宣布新融资的AI初创都有英伟达参投，其中Inflection AI晋升全球估值第三高的AI独角兽，该司宣布打造2.2万英伟达H100的最强超算。业内认为，英伟达领先对手两年，但优势地位并未无懈可击，CUDA不会一直是护城河。

　　ChatGPT的火爆掀起了从巨头到初创的科技业AI竞赛。在这场AI淘金大战中，提供一流AI芯片的英伟达成为大赢家，华尔街高呼“英伟达是AI大战唯一的军火商” 。

　　而过去一个月，英文达又在AI风投圈杀疯了，看来正在趁其GPU处于领先地位的时间窗口，巩固建立的最强AI产业联盟。

　　一天内两家AI独角兽官宣英伟达参投 Inflection AI估值升至全球第三高今年6月，英伟达就参与了三家高调宣布获得新一轮融资的AI独角兽融资。其中6月9日，做类ChatGPT聊天机器人的加拿大AI公司Cohere宣布完成2.7亿美元C轮融资，英伟达、甲骨文、Salesforce等参与。Cohere的估值由此达到约22亿美元。

　　另外两家在上周四一天内不约而同公布大规模融资的初创分别是：推出AI聊天机器人Pi的Inflection AI和AI文生视频创企Runway。

　　其中，由DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman去年联合创办并担任CEO的Inflection AI获得13亿美元新融资，据Crunchbase统计，这是目前排在第四高位的AI融资轮规模。

　　Inflection AI新一轮融资的领投方是微软、领英联合创始人Reid Hoffman、比尔?盖茨、谷歌董事长埃里克?施密特，英伟达是投资者中唯一的新面孔。

　　完成融资后，Inflection AI的估值升至约40亿美元，成为估值仅次于OpenAI和Anthropic的全球第三大生成式AI独角兽。

　　Runway完成了1.41亿美元新融资，新加入的投资者包括谷歌、英伟达和Salesforce，通过这轮，Runway的估值升至约15亿美元，不到半年翻了三倍。

　　Inflection AI集成2.2万英伟达H100打造最强超算 芯片量碾压Meta超算
　　Inflection AI最近推出了其首个专有语言模型Inflection-1，称该模型是在非常大的数据集上使用数千个英伟达H100训练的，是其计算类别中最好的模型，在通常用于比较大语言模型(LLM)的各种基准测试中，性能优于GPT-3.5、LLaMA、Chinchilla 和 PaLM-540B。

　　上周四，Inflection AI还宣布，在与英伟达合作打造全球最大的AI集群之一，其超级计算机将扩展至包含2.2万个英伟达H100芯片，支持新一代AI大模型的训练和部署。集成AI芯片的数量直接碾压了Meta今年5月公布的1.6万个A100打造的超算集群。

　　除了英伟达，Inflection AI上述超级GPU集群的另一合作方是云服务供应商CoreWeave。它号称可提供“比传统云提供商便宜80%”的算力。英伟达之前曾对CoreWeave投资1亿美元。6月有媒体称，微软同意未来数年内向CoreWeave投资数十亿美元，用于云计算基础设施建设。

　　在最新发布的权威AI性能基准测试MLPerf中，英伟达和CoreWeave合作构建的拥有3584个H100的集群，仅用不到11分钟就训练完GPT-3大型语言模型。

　　英伟达领先对手两年 但优势地位并未无懈可击 CUDA不会一直是护城河
　　Jon Peddie Research的GPU市场数据报告统计，去年英伟达全年PC GPU出货量达3034万块，是AMD的近4.5倍；截至去年四季度，在独立GPU市场，英伟达占据84%的市场份额，远超同业竞争公司。

　　上月英伟达发布的今年一季度营收远优于预期，AI芯片所在业务收入创历史新高，保持10%以上同比增速，二季度营收指引更是炸翻全场，不但未如市场预期连续第四个季度下滑，而且同比猛增33%，尽显AI芯片需求的火爆势头。

　　财报公布后，芯片咨询公司D2D Advisory 的创始人Jay Goldberg表示，“目前，AI芯片市场看起来仍将是英伟达一个赢家通吃的市场。”

　　上月AMD发布其最先进的AI芯片 MI300X后，分析师们并未跟风吹爆，而是很理智地指出，AMD想要在AI芯片领域挑战英伟达的行业龙头地位，还有很长的路要走，仅凭这款芯片并不能做到。

　　Cambrian-AI Research LLC 的创始人兼首席分析师 Karl Freund认为，除了英伟达拥有AI行业最大的软件和研究人员生态系统、MI 300X不具有很大的内存优势和明显的成本优势外，AMD面临的关键挑战是，没有像H100那样的Transformer Engine(用于在英伟达GPU上加速Transformer模型的库)，H100可以将大语言模型(LLM)的性能提高两倍。

　　这导致了，如果用几千个英伟达的GPU来训练一个新模型需要一年的时间，那么用AMD的硬件来训练可能需要再等两三年，或者同样的时间内投入三倍的GPU。

　　英伟达财报公布后，有评论提到，AI初创企业投资机构Air Street Capital的合伙人Nathan Benaich估算，英伟达比竞争对手领先了两年。他在评价英伟达的成功时这样说：
　　英伟达比其他人先一步看到未来，他们将重心转向让GPU可编程，他们发现了机会，下了大赌注，并持续超越了竞争对手。

　　但同时，业内人士也认为，华尔街对英伟达的热情有些过于乐观。Benaich指出，英伟达在硬件和软件方面远没有达到无懈可击的地步。

　　华尔街见闻此前提到，英伟达基于其生产GPU的并行计算平台和编程模型CUDA帮助其构建了强大的生态护城河，进一步增加了竞争壁垒。

　　而推出大热AI绘画模型Stable Diffusion的公司Stability AI最近也对Benaich以上提及的英伟达面临竞争形势表示认同。他说：“谷歌、英特尔和其他公司的下一代芯片正在迎头赶上，随着软件的标准化，甚至CUDA也变得不再是护城河。”