全球人工智能大模型的快速迭代，正推动AI芯片需求持续攀升。英伟达凭借H100等产品拿下超过80%的市场份额（据IDC 2023年Q4数据），稳稳占据行业主导地位。就在这样的格局下，AI领域的关键玩家谷歌近期向英特尔下了一笔逾300万颗AI芯片的订单——这不仅是英特尔史上最大的AI芯片单次采购之一，也让科技供应链的格局透出一丝潜在的变化。
谷歌这次下单的核心产品，是英特尔Habana Labs研发的Gaudi3芯片。这款芯片采用台积电5nm制程工艺，FP8精度下训练算力达896 TFLOPS，推理算力为1792 TFLOPS，比上一代Gaudi2提升了近两倍。和英伟达H100相比，Gaudi3的FP8训练算力略低（H100为989 TFLOPS），但根据英特尔公开数据，它每TFLOPS的成本比H100低约20%，有着明显的成本优势。
Gaudi3的技术设计主要围绕高效集群部署和框架兼容性展开。借助RoCE网络，它最多能实现256颗芯片的互联，单集群算力可达450 PFLOPS，足以支撑GPT-4级别的大模型训练。同时，这款芯片兼容TensorFlow、PyTorch等主流AI框架，能降低开发者的迁移成本；它还支持动态形状调整，可适配从图像识别到自然语言处理的多种AI任务。
对谷歌来说，这次采购的核心意义在于供应链的多元化，以此减少对英伟达的依赖——此前谷歌数据中心的AI任务主要靠H100芯片，但H100不仅供应紧张，单价还超过4万美元，而Gaudi3的成本优势能帮谷歌更好地控制AI研发投入。对英特尔而言，这张订单是它在AI芯片市场实现突破的重要信号：截至2023年Q4，英特尔在AI芯片市场的份额仅约5%，IDC预测这笔订单有望把它的份额提升到8%左右。
行业分析师普遍持谨慎态度。麦肯锡2024年4月发布的报告指出，英特尔需要解决三大核心挑战：首先是生态系统的完善——英伟达的CUDA平台已有超过400万开发者，而英特尔Habana SDK的用户还不到10万，这种生态差距可能会影响芯片的普及；其次是产能保障，300万颗Gaudi3芯片依赖台积电5nm产能，一旦遇到制程良率问题或供应链中断，很可能导致交付延迟；最后是性能差距，BenchmarkXPRT 2024年3月的测试数据显示，在GPT-3.5级模型训练中，Gaudi3的速度比H100慢约15%，性能仍需优化。
最近全球AI芯片市场的竞争节奏明显加快。AMD在2024年3月发布了MI300X芯片，其FP8推理算力达2300 TFLOPS，主打生成式AI推理场景，已经拿到微软、Meta等客户的订单；英伟达则在2024年4月推出H200芯片，采用HBM3e内存，带宽提升到1.1 TB/s，比H100高约33%，进一步巩固了高端市场的优势。国内方面，华为海思的昇腾910B芯片FP16算力达384 TFLOPS，已在国内数据中心广泛应用，让全球AI芯片市场的竞争格局变得更加多元。
快报