英偉達的下一代 Blackwell 架構可以發揮相當大的作用。

根據英偉達(Nvidia)的路線圖，它將推出其下一代black well架構很快。該公司總是先推出一個新的架構與數據中心產品，然后在幾個月后公布削減的GeForce版本，所以這也是這次的預期。作為Nvidia即將推出其新的數據中心GPU的證據，一位戴爾高管已經分享了一些關于下一代Nvidia硬件的有趣信息，在最近的一次收入電話會議上說，該公司有一個1000W的數據中心GPU在計劃中。

戴爾首席運營官杰夫·克拉克(Jeff Clarke)在 2 月 29 日的財報電話會議上討論了戴爾的工程優勢，以及 Nvidia 即將推出的硬件可提供哪些優勢。

他說：“我們對 B100 和 GB200這兩款產品感到興奮，下圖是 Nvidia 下一代數據中心 GPU 及其后繼產品的芯片名稱。Nvidia 目前將H100作為其旗艦數據中心 GPU，并且剛剛推出了具有更快 HBM3e 內存的第二代產品，稱為 H200。”我們都知道 B100 是該芯片的 Blackwell 后繼產品，因此 GB200 似乎將是該 GPU 的第二次迭代，盡管它目前沒有出現在 Nvidia 的路線圖上（如下）。

然后，Clark 開始討論這些下一代部件的熱性能，并表示：“您實際上并不需要直接液體冷卻即可達到每個 GPU 1,000W 的能量密度。明年的一些產品就會實現這一點，”

目前的 GH200 Grace Hopper CPU+GPU 的 TDP 已經達到 450W 到 1,000W，具體取決于配置，因此看到下一代版本的該數字保持不變會有點令人驚訝。同時，現有的H100是700W GPU，但我們不知道它的后繼者B100對功耗有何要求。Nvidia 似乎可以將其功率提高到 1,000W，但我們還沒有聽到有關 B100 功耗的任何消息。

目前，我們必須等到 3 月 18 日才能看到 Nvidia 為 Blackwell 數據中心準備了什么，作為游戲玩家，我們或許也能從該公告中收集到一些細節。鑒于該公司在人工智能市場的地位有多高，全世界都將關注今年的 GTC，看看 Nvidia 有何高招。盡管距離發布已經很近了，但我們對 Blackwell 的了解仍然不多，只知道它將使用臺積電的 3nm 工藝，并且 Nvidia 可能會首次采用小芯片設計。英偉達還透露，短期內這些芯片的需求將超過供應。

英偉達還披露了 X100 芯片的計劃，計劃于 2025 年發布，該芯片將擴大產品范圍，包括企業用途的 X40 和 GX200，在 Superchip 配置中結合 CPU 和 GPU 功能。同樣，GB200預計將效仿B100，融入超級芯片概念。

從英偉達的產品路線來看，在未來1-2 年，AI 芯片市場將再次天翻地覆。

值得注意的是，在英偉達占據絕對地位的AI芯片領域中，AMD是為數不多具備可訓練和部署AI的高端GPU公司之一，業界將其定位為生成式AI和大規模AI系統的可靠替代者。AMD與英偉達展開競爭的戰略之一，就包括功能強大的MI300系列加速芯片。當前，AMD 正在通過更強大的 GPU、以及創新的CPU+GPU平臺直接挑戰英偉達H100的主導地位。

AMD最新發布的MI300目前包括兩大系列，MI300X系列是一款大型GPU，擁有領先的生成式AI所需的內存帶寬、大語言模型所需的訓練和推理性能；MI300A系列集成CPU+GPU，基于最新的CDNA 3架構和Zen 4 CPU，可以為HPC和AI工作負載提供突破性能。毫無疑問，MI300不僅僅是新一代AI加速芯片，也是AMD對下一代高性能計算的愿景。

除此之外，英偉達還要面臨來自自研AI芯片選手的競爭。

今年2月，科技巨頭Meta Platforms對外證實，該公司計劃今年在其數據中心部署最新的自研定制芯片，并將與其他GPU芯片協調工作，旨在支持其 AI 大模型發展。研究機構SemiAnalysis創始人Dylan Patel表示，考慮到Meta的運營規模，一旦大規模成功部署自研芯片，有望將每年節省數億美元能源成本，以及數十億美元芯片采購成本。

OpenAI也開始尋求數十億美元的資金來建設人工智能芯片工廠網絡。外媒報道，OpenAI正在探索制造自己的人工智能芯片。并且Open AI的網站開始招募硬件相關的人才，官方網站上有數個軟硬件協同設計的職位在招聘，同時在去年九月OpenAI還招募了人工智能編譯器領域的著名牛人Andrew Tulloch加入，這似乎也在印證OpenAI自研芯片方面的投入。

不止是Meta和OpenAI，據The Information統計，截至目前，全球有超過18家用于 AI 大模型訓練和推理的芯片設計初創公司，包括Cerebras、Graphcore、壁仞科技、摩爾線程、d-Matrix等。

審核編輯：劉清