【导读】英伟达 GPU 的短缺导致客户寻找新的芯片来启动临时人工智能项目，而英特尔正从中受益。英特尔首席财务官 David Zinsner 在本周花旗全球技术大会上与金融分析师举行的会议上表示，寻求快速实施人工智能项目的客户正在寻找 GPU 的替代品。
“获得 GPU 的挑战 — 我认为我们看到越来越多的客户将 Gaudi 作为替代方案。此外，价格也更好、更具吸引力。”Zinsner 说道。
Zinsner 还表示，Gaudi 和 Gaudi2 芯片正在发货，Gaudi3 将在“合理的时间内”问世。
在上个月的财报电话会议上，英特尔首席执行官帕特·基辛格 (Pat Gelsinger) 表示，该公司拥有价值 10 亿美元的人工智能芯片研发管线。Zinsner表示，该管道与英特尔获得的人工智能芯片订单无关，但与“我们可能会看到一些业务的任何客户表示有兴趣——我们认为，然后必须将其转换为实际美元。”
与英伟达相比，英特尔的 GPU 技术被认为落后很多年，英伟达最近一个季度的收入为 135.1 亿美元，比去年同期增长 101%。Nvidia 的人工智能突破使其成为市场领导者，将英特尔和 AMD 远远甩在身后。Nvidia 的市值为 1.14 万亿美元，而英特尔的市值为 1600 亿美元。
“需要 GPU 来完成 [AI] 工作。我认为我们是受益者，因为我们拥有 CPU。”Zinsner 说道。
许多 Nvidia H100 GPU 安装都与英特尔的 Sapphire Rapids 芯片一起安装，该芯片支持 DDR5 内存。然而，更多的资金将用于大型语言模型的 GPU，这将继续损害英特尔未来几个季度的收入。
“这对我们数据中心业务的销售造成了一些影响，这也是我们认为第三季度和第四季度将比过去更加平静的部分原因，”津斯纳说。展望未来，英特尔正在打造具有竞争力的人工智能产品阵容，为英伟达提供一定的竞争。
“这将真正成为我们 2024 年的故事——用 CPU 来驱动 Gaudi。最终，我们将在 2025 年推出 Falcon Shore GPU 产品。其中很大一部分工作是构建软件生态系统。”Zinsner 说道。英特尔正试图通过将独立的 Gaudi AI 芯片合并到 Falcon Shores GPU 中来减少围绕其最快的 AI 芯片的混乱。
“将会发生的事情是，Gaudi将与 Falcon Shores 会合，”Zinsner补充道，“将会提供一种产品。” 这将把英特尔最快的人工智能芯片整合到单一产品中，从而减少客户对于是否应该围绕 Gaudi 还是 Falcon Shores 构建人工智能计算的困惑。
内置 Gaudi 功能的通用 Falcon Shores 被定位为 Nvidia GPU 的竞争对手。与 H100 一样，Falcon Shores 支持通用计算，但也具有低精度计算功能，专门从数据模式和趋势中得出结论。
Zinsner 表示，Gaudi 系列还针对希望在内部或受控环境中而不是在云端构建人工智能设备的客户。
“当你超越需要清理整个互联网的真正大参数训练，并开始在一个更加封闭的环境中看待它时，特别是在本地搜索中，它肯定具有与实际性能水平相当的真实性能水平。你可以从竞争对手那里看到，”津斯纳说。
Gaudi仍然需要从人工智能中获得有意义的收入，而且可能还需要很多年的时间。客户在决定购买之前仍在测试芯片。
Supermicro 等公司正在提供配备 Gaudi 芯片的服务器。英特尔还开始向中国服务器制造商提供修改后的 Gaudi2 芯片。
但使用Gaudi比购买现成的产品并投入使用更复杂。软件堆栈和模型需要进行调整，以便在 Gaudi 芯片上以最快的速度运行，Gaudi 芯片是 ASIC（专用集成芯片）。ASIC 通常运行固定任务，不具备灵活性。
Gaudi 芯片也不容易在云端进行测试。它可在英特尔开发者云、Genesis 和 AWS 实例中使用。Huggingface 托管了一个针对 1760 亿参数的 Bloomz 模型优化的 Gaudi2，这限制了它的使用。
相比之下，Nvidia GPU 更容易运行。大多数模型都适合与 CuDNN（CUDA 深度神经网络）一起运行，这是驱动 A100 和 H100 芯片上人工智能实现的底层库。英特尔将通过 Falcon Shore 实现这一目标，这是一款通用芯片。
因此，客户不会在英特尔排队购买 Gaudi 芯片。相反，英特尔正在向客户证明 Gaudi 芯片的价值。
“这将是它必须积聚动力的事情之一。每个季度……我们都将能够创造收入并看到实力。我认为明年这将是一个重要的数字。”Zinsner说。Zinsner 举例说明了英特尔如何为波士顿咨询集团建立 Gaudi 人工智能计算环境，该集团希望在安全环境中实施经过训练的大语言模型进行搜索。
“我认为，从我们开始与波士顿咨询公司交谈起，我们在大约 12 周内就做到了这一点，”Zinsner 说。“他们看到了一个真正的机会，可以利用这一点来吸引他们的客户群。” 英特尔仍然将人工智能视为一种工作负载，在云端、本地和边缘具有不同的用途。然而，该公司更大的人工智能机会是在云之外。
“当你远离云时，机会就会变得更大，因为就这些系统的成本和功耗而言，适用于云服务提供商的架构并不适用于企业客户，”Zinsner 说。
Zinsner 表示，英特尔可以采用自上而下的方法来确定客户的硬件需求，并将人工智能硬件和软件构建到销售中。
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