据介绍，高通是全球最大的智能手机处理器供应商，在芯片的计算能力和能效方面非常齐全。2019年，高通宣布基于其在智能手机芯片领域的技术和经验，进军高速增长的数据中心人工智能芯片市场。据两位知情人士透露，高通已接洽Facebook母公司MetaPlatforms，希望Meta成为高通首款数据中心AI芯片AI100的标杆客户。2020年秋季高通发布该芯片后，Meta对其进行了测试与一系列其他选项相比，包括该公司之前一直使用的芯片，以及Meta内部开发的用于处理AI计算的专用芯片。据知情人士透露，高通的芯片在测试中表现出色，单位能耗表现最佳。对于像Meta这样的公司来说，其数据中心为数十亿用户提供服务，能源效率的提高可以带来运营成本的巨大优化。然而，知情人士称，到2021年春季，Meta表示将拒绝使用高通芯片。具体原因是，Meta质疑高通芯片的配套软件还不够成熟，无法在未来的特定计算任务中充分发挥芯片的最佳性能。据一位知情人士透露，在评估了各种选择后，Meta决定坚持使用现有芯片。这件事此前从未被媒体报道过，但也说明软件已经成为AI芯片赢得客户的核心因素之一。据IDC分析师ShaneRau称，今年AI芯片的销售额预计将达到135亿美元，到2026年将增长到413亿美元。他表示：“至少在未来15到20年内，市场对AI芯片的需求几乎是无限的。”高通芯片是全球数十亿部智能手机的核心，也支持智能手机照片优化等AI功能，但AI100是该公司与英伟达竞争的首次尝试。在数据中心AI芯片领域，英伟达目前占据压倒性优势。该公司的主导地位不仅来自芯片，还来自配套软件。Nvidia的软件是当前人工智能行业的黄金标准。“不仅仅是高通，每个人都在与英伟达首席执行官黄仁勋进行军备竞赛，”风险投资公司PlayroundGlobal的普通合伙人彼得巴雷特说。开发速度。他在软件方面的努力有助于保持公司的领先地位。Playground还投资了MosaicML等公司，帮助AI客户将他们的模型与合适的硬件相匹配。可以肯定的是，Meta的被拒很可能只是高通在AI芯片领域的暂时挫折。早在2021年9月4月，经过Meta的测试，AI100芯片就在MLPerf基准测试中取得多项第一。MLPerf基准测试是衡量AI芯片性能的行业标准。行业观察人士预计今年春天将再次进行测试。其中，高通的芯片也会有不俗的表现。高通公布了首个AI100客户：富士康工业互联网。该公司正在服务器中使用该芯片来分析来自安全和交通摄像头的视频。与此同时，高通还在继续争取其他潜在客户，例如微软。微软发言人拒绝就这方面的动态发表评论。高通计划将AI100芯片用于推理计算，它使用在海量数据上训练的AI模型来做出实时决策。在Meta的情况下，这通常意味着根据推荐模型决定在毫秒内向用户展示什么。为了获得更好的性能，经过训练的模型还必须针对运行该模型的硬件进行优化。如果模型的优化效果不好，那么模型很可能只使用了硬件可用性能的一小部分，造成了功率的浪费。但是模型的优化会消耗开发者大量的时间。通常，如果一款软件可以针对各种语言进行优化，那么开发人员编写代码和自动匹配底层硬件就更容易了。Nvidia的软件在这方面表现出色。初创公司Ceremorphic开发AI处理，该公司CEO文卡特·马特拉（VenkatMatra）Mattela表示，如果芯片直接提供给开发者，不带优化软件，就好比给用户一辆有100个档位的自行车，然后期待他弄清楚如何在未知地形上使用哪种装备。“你不能给开发人员100个档位，你必须让配置看起来像3个档位，”他说。但目前，大部分芯片公司并没有这样做。“能够编写软件支持芯片的工程师非常稀缺。这对像高通这样的大公司，以及其他数十家瞄准同一市场的初创公司来说都是一个挑战。开发此类软件需要开发人员在编译器中编写编译器将开发人员编写的代码翻译成芯片使用的机器语言。LuxCapital合伙人ShahinFarshichi表示：“这类人才很受追捧，非常稀缺。这已经成为一个主要的瓶颈。LuxCapital投资了AI芯片初创公司Mythic和FlexLogix。
