自 ChatGPT 掀起 AI 智能机器人大战，各家大厂无不摩拳擦掌。目前 AI 模型训练与部署市占率超过九成的英伟达（Nvidia），股价自年初暴涨近一倍，反观也是 AI 技术推动者的 Google，虽然在过去十年取得不少 AI 重大突破，却在这波智能机器人吃了亏。

Google | 百能云芯电子元器件商城

2 月 8 日 Google 举办技术发表会，分享 AI 如何整合至搜索引擎，但示范新型智能机器人 Bard时 被问到「韦伯太空望远镜（JWST）的新发现有哪些？」Bard 却答非所问，且答案还是错误的，表示「太阳系外行星的第一张照片，是由韦伯望远镜拍摄」，实际照片是欧洲南方天文台（ESO）的甚大望远镜（Very Large Telescope）拍摄。这起乌龙导致 Google 母公司 Alphabet 股价一度重挫达 8%。

(资料图片仅供参考)

不少专家表示，Google 虽然有很多 AI 发明，但商业化脚步却严重落后。Google 这场 AI 大战的第一个策略是不断发表 AI 新品，证明 Google 在 AI 领域依然有竞争力。

Google 推号称性能优于英伟达的 AI 超级电脑、投入更多人力开发智能机器人

Google 从 2016 年就开始研发 TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）AI 芯片，也以 4 千个 TPU 打造新超级电脑 TPU v4，2020 年开始运作，训练 Google 的 AI 模型 PaLM 超过 50 天，和 Open AI 的 GPT 模型打对台。

4 月 Google 论文指出，TPU v4 和 GPT 模型的 Nvidia A100 芯片制造的同类型机器相比，TPU v4 运作速度快 1.2~1.7 倍，耗电量却少 1.3~1.9 倍。「性能、扩展能力和实用性，都让 TPU v4 成为 AI 大型语言模型的主力。」Google研究人员表示。

Google 的 AI 大战第二策略是调整组织架构，投入更多心力到智能机器人 Bard 技术。3 月中副总裁暨 Google Assistant 业务负责人萧茜茜（Sissie Hsiao）写了一封标题「语音助理和 Bard 团队的变化」的公开信，表示将以 Bard 为发展优先，「目的是为了确保抓住机会，今年 Google 会比以往会给消费者更多有影响力的产品。」

之后 Google Assistant 部门也传出走马换将，由任职 16 年的商务部门副总裁派雅许·蓝詹（Peeyush Ranjan）接手主管。这起人事案彰显 Bard 技术将整合至相似产品。

Google 大动作进逼，仍难撼动英伟达的两个原因

优势一：技术领先

就算 Google 动作频频，也很难撼动英伟达 AI 芯片的主导地位。原因之一，就是英伟达技术仍领先。Google 研究员透露，自豪的 TPU 并没有和英伟达最新 AI 芯片 H100 比较。H100 因为推出时间较晚，制程也更先进，自然让 TPU 相形见绌。

学术界、研究实验室、业界人士组成的 AI 领袖联盟推动、标榜中立公平的 MLPerf 全行业 AI 芯片测试证实，英伟达 H100 芯片运作速度明显比上一代快许多，「性能是 A100 的 4 倍。」英伟达执行官黄仁勋在部落格强调，下一代生成式 AI 需要新 AI 基础设施训练高效能的大型语言模型。

即便 Google 光互连（optical interconnect）技术有优势，能用光纤和其他光传输介质在电脑元件和子系统间快速交换资料，但 GlobalData 半导体市场分析师麦克·奥梅（Mike Orme）指出，英伟达 H100 芯片运算速度可抵消 Google 的优势。

优势二：生态系布局更早也更广

第二个原因是，英伟达进入市场够早，早成为训练 AI 模型必备品。大型科技公司若想 AI 武器竞赛抢得先机，往往会抢购数千颗英伟达 A100 芯片如 Open AI，为了训练 GPT-4 模型，斥资 1 亿美元买 1 万颗英伟达 A100 GPU 高级芯片。英伟达目标是发展通用芯片，重视产品适用性，生态系布局也会与 Google 有差异。

这场 AI 芯片大战，短期看是英伟达占上风。但 Google 能否迎头赶上，值得持续关注。

*免责声明：文章来源于网络，如有争议，请联系客服。