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语言：中文 更新：2026-04-25 09:29:28 品级：
平台：Android 厂商：4399游仙 官网：www.ghtech.com/question/291333.shtmlm
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一位芯片老兵，再战英伟达|人工智能_新浪财经_新浪网

>厂商新闻《4399游仙 》4399游仙 时间：2026-04-25 09:29:28

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    2016年，当英特尔斥资约3.5亿美元收购Nervana Systems时，这家芯片巨头对人工智能市场的野心昭然若揭。八年后，Nervana团结首创人Naveen Rao正带着一家名为Unconventional的新公司，目的估值50亿美元，手握10亿美元融资妄想，准备再次向英伟达提倡攻击。这一次，他不再是至公司的附庸，而是以自力创业者的身份，试图用一种全新的盘算架构改写AI硬件市场的规则。三位神经科学家的创业梦故事要从2014年提及。那一年，“人工智能”照旧一个让投资者皱眉的词汇。“其时，人工智能是一个龌龊的词，”在肯塔基州长大的Naveen Rao回忆道，他的怙恃是印度移民。那时的AI被视为“某种失败，一种拙劣的玩意儿”——一个深奥难明、令人着迷的研究领域，在大学实验室和科幻迷中引发热烈讨论，但不被以为具有任何适用价值或商业价值。Rao与Amir Khosrowshahi、Arjun Bansal三人在高通公司相遇。他们都拥有神经科学博士学位——Rao和Bansal是布朗大学的同班同砚，Khosrowshahi结业于加州大学伯克利分校。三人都是科技迷和科幻迷，对《终结者》《黑客帝国》《神经周游者》等作品中关于智能机械的想象着迷。“我们所有人都热衷于当书白痴，”Rao说，“那些关于电脑由于智能而失控的影戏总是让我着迷。”对能够像人类一样思索的机械的痴迷，促使三人进入了神经科学领域——研究大脑的运作方法，而这也正是人工智能研究的焦点。在高通事情时代，他们最先谈论开办自己的公司。“我们聊了聊，”来自伊朗的移民Khosrowshahi说，这引出了更严肃的话题，关于“我们将怎样打造机械学习处置惩罚器”。值得注重的是，Khosrowshahi身世于一个著名的手艺专家和投资者家族：他的表弟Dara Khosrowshahi曾任Expedia首席执行官，现任Uber首席执行官，并在Nervana早期担当过导师。那时，三人清晰地意识到，以深度学习形式泛起的人工智能正在蓬勃生长。他们瞄准了这项手艺的一大障碍：硬件，特殊是微处置惩罚器。深度学习涉及更沉重的盘算使命，古板的中央处置惩罚器难以轻松处置惩罚，而用于游戏和高端图形的图形处置惩罚器，尤其是英伟达的GPU，性能要好得多。“我们有所有这些想法，其中有一个很是适用的想法：我们可以设计制造芯片，”Khosrowshahi说。他们获得了Khosrowshahi在加州大学伯克利分校的导师之一、红木理论神经科学中心主任Bruno Olshausen的支持。当他们向Olshausen诠释妄想时，这位受人尊重的神经科学家说："你必需行动。你必需现在就行动。""他看到我们处于领先职位，甚至领先于其他所有人，"Khosrowshahi回忆道。Bansal指出，Olshausen"不是一个容易激动的人"，以是他的热情反应对他们来说意义重大。艰难的融资之路但让投资者兴奋又是另一回事。2014年，当他们建设Nervana时，人们谈论的是“机械学习”，而不是“人工智能”。Nervana的首创人经常谈论另一个其时并不广为人知的看法：深度学习。深度学习是人工智能的一个分支，它使盘算系统能够通过人工神经网络来模拟人类大脑的事情方法，这些神经网络能够拾取、纪录和处置惩罚数据和信号，然后以类似于人类影象的方法组织信息。Khosrowshahi的一些亲戚告诉他：“我们宁愿你别这么做。”他们担心人工智能是一项过于未来化的登月手艺。别的，Nervana专注于一个通�；崛猛蹲收吒杏ΦＰ牡牧煊颍河布�。“他们知道打造硬件的难度，”Khosrowshahi说。但随后，转机泛起了。谷歌于2014年头收购了总部位于伦敦的人工智能公司DeepMind，其时Nervana正处于建设阶段。2016年，DeepMind依附其人工智能系统AlphaGo击败了围棋天下冠军，一举引起国际惊动。围棋是一种类似于国际象棋的重大棋盘游戏，盘算机一直难以掌握。“DeepMind的建设意义非凡，”Rao说道。它也资助Nervana筹集了资金。Rao、Khosrowshahi和Bansal在首轮融资中筹集了60万美元，这笔资金足以让他们"辞去事情，租一间办公室，雇人"。之后，他们又筹集了约2400万美元。突然间，人工智能成为了人们关注的焦点。随着人们越来越关注人工智能在声控装备、自动驾驶汽车中所饰演的角色，这些手艺总体上“从有趣的玩具酿成了可以使用的工具”。芯片是人工智能潮流的焦点。英伟达捉住时机，率先领先。芯片首创公司迅速加入竞争，打造专为人工智能设计的处置惩罚器。在这场竞争中，Nervana已然是先驱。“这是一次幸运的意外，”出生于新德里、厥后依附南加州大学全额奖学金来到美国的Bansal说道，“我们看到了可以逾越图形芯片举行优化的机会。”到2015年尾，越来越多的投资者对人工智能爆发了兴趣。“现在，每小我私家都在投资这个领域，”Rao玩笑道。更主要的是Nervana团队对首创企业领域的影响，现在人们越发关注硬件和芯片。“打造硬件真的很难，”Khosrowshahi说，“但现在正值它的黄金时代。”英特尔的橄榄枝而此时的英特尔，正面临着一个严肃的现实：在深度学习芯片市场，这家半导体巨头正被强敌英伟达击败，其在半导体领域的主导职位正在被削弱。深度学习的崛起让英伟达的GPU找到了新的用武之地。这些原本为游戏和高端图形设计的处置惩罚器，在处置惩罚深度学习所需的大规模并行盘算时体现精彩。英伟达迅速占领了这个新领域，甚至最先将自己定位为一家人工智能科技公司。“深度学习落到了他们的头上，”Rao说道。现在，英特尔需要夺回失去的阵地。英特尔首席执行官兼首创人Andy Grove有一句著名的口头禅：“只有偏执狂才华生涯。”这番话成为了硅谷的战斗口号，强调了一直寻找甚至痴迷于新的市场趋势和威胁的主要性。2016年，Grove去世仅几个月后，英特尔决议收购Nervana，试图在这个芯片巨头一经缺乏足够小心的市场中实现反弹。2016年，当Rao、Khosrowshahi和Bansal正追求为Nervana筹集更多资金时，另一条蹊径泛起了。Rao说，与英特尔的谈判"很快就从融资转向了收购谈判"。“将公司出售给英特尔对我们来说是件有点伤感的事，它是我们的废物，”Rao说。但被英特尔这样的科技巨头收购意味着获得重大的资源，这将给他们带来重大的优势。“英特尔拥有强盛的手艺资产，”Rao说道，“若是你把它应用到人工智能领域，我们就能获得相当大的优势。”Khosrowshahi体现：“我们其时只是一支很小的团队，来到了英特尔，而英特尔却下了很大的赌注。”英特尔最终以约3.5亿美元收购了Nervana Systems，旨在打入深度学习训练芯片市场。此前，这个市场一直由拥有更强盛图形处置惩罚单位的英伟达公司主导。英特尔的想法是，通过开发专门用于深度学习的专用集成电路，可以获得逾越英伟达的竞争优势。Nervana的短暂绚烂收购完成后，英特尔的人工智能平台事业部由Rao向导，成员包括Nervana的许多前员工。这是英特尔对AI芯片市场的一次重大押注。英特尔的人工智能部分已经推出了能够运行人工智能系统的芯片。但真正的磨练将在稍后到来——一款名为英特尔Nervana的新处置惩罚器，这是这家科技巨头首款从零最先打造的人工智能芯片，旨在处置惩罚人工智能所需的海量数据吞吐量。Rao认可他们面临的挑战：“我们面临的是一个起劲的竞争敌手，并且他们很优异。”英伟达一直在起劲捍卫其领先职位，其首席执行官黄仁勋其时体现：“我们看到人工智能正在险些所有行业获得应用，从交通运输到医疗保健，从零售到物流、工业、农业。”2018年，英特尔在人工智能峰会上正式推出了Nervana神经网络处置惩罚器——用于深度学习训练的NNP-T1000和用于推理的NNP-I1000芯片，并宣布下一代Movidius VPU将于2020年宣布。这些产品的开起源于英特尔2016年对Nervana和Movidius的收购。Rao在声明中体现：“随着人工智能的下一阶段生长，我们在盘算硬件和内存方面正抵达一个临界点。像英特尔Nervana神经网络处置惩罚器和Movidius Myriad视觉处置惩罚单位这样的专用硬件关于人工智能继续取得惊人的前进至关主要。”英特尔其时宣称，现在正在发售的这些芯片旨在为客户提供“系统级人工智能要领”，其中包括具有开放组件和深度学习框架集成的完整软件客栈。NNP-T1000提供了“盘算、通讯和内存之间的适当平衡”，使其适用于从小型盘算集群到大型超等盘算机的任何装备。Rao体现，NNP-T1000在ResNet-50和BERT等主要训练模子上提供了95%的扩展能力，并且在32块芯片上运行这些模子时性能险些不会下降。为了推动新芯片的推广，英特尔开发了一种新的pod参考设计，该设计由10个机架和480块NNP-T1000卡组成，这些卡使用英特尔的无胶结构互连。Rao体现：“这款ASIC专门设计用于漫衍式训练，无需切换。”另一方面，NNP-I1000为客户提供了高效节能且预算富足的产品，可“使用无邪的形状尺寸在现实天下规模上举行麋集的多模式推理”。Rao体现，与搭载英伟达T4推理GPU的服务器机架相比，运行NNP-I1000的服务器机架的盘算密度险些提高了四倍。“我们拥有的是在单个机架单位中每秒可以举行最多推理的能力，”他说。英特尔体现，Nervana芯片是为了知足社交媒体巨头Facebook的人工智能处置惩罚需求而开发的。Facebook人工智能辖档酮合设计总监Misha Smelyanskiy在声明中体现：“我们很兴奋能与英特尔合作，使用英特尔Nervana神经网络处置惩罚器安排更快、更高效的推理盘算，并将我们最先进的深度学习编译器Glow的支持扩展到NNP-I。”据报道，英特尔曾预计其人工智能产品将在2019财年创造35亿美元的销售额，其希望新的Nervana和Movidius产品能够延续这一势头，使其产品组合成为业内最普遍的广度和深度。突如其来的转折然而，好景不长。就在Nervana芯片宣布一年多后，2019年12月，英特尔宣布以20亿美元收购另一家AI芯片公司Habana Labs。这次收购为Nervana芯片的运气埋下了伏笔。Habana Labs是一家总部位于以色列的首创公司，自主研发了两款AI芯片：用于神经网络训练的Habana Gaudi和用于推理的Habana Goya。问题在于，这两组芯片的用途与Nervana芯片大致相同——一个用于训练，一个用于推理，过于类似的定位，让英特尔陷入了两难的纠结。事实上，在英特尔收购Habana时，剖析师们就曾对Nervana芯片的未来举行过推测。Moor Insights & Strategy剖析师Karl Freund自己也体现，很难想象Nervana处置惩罚器会继续在英特尔的产品组合中饰演主要角色。缘故原由之一是Habana芯片的性能远超Nervana。在ResNet-50基准测试中，两块Nervana NNP-I芯片每秒可处置惩罚10，567个输入。但在统一测试中，仅一块Habana Goya芯片就能抵达每秒14，451个输入——性能差别靠近1.4倍。Goya不但性能更强盛，并且自2018年以来已最先向客户发货，而NNP-I尚未正式宣布。2020年，Karl Freund在《福布斯》杂志的一篇文章中披露，英特尔已决议阻止Nervana神经网络处置惩罚器的开发事情，转而将精神集中在收购Habana Labs时获得的人工智能芯片架构上。英特尔见告他，已决议终止Nervana NNP-T训练芯片和Nervana NNP-I推理芯片的研发事情，但体现仍将推行对后者的客户允许。这意味着英特尔在AI芯片市场上为期四年的Nervana妄想宣了却结。从2016年3.5亿美元的收购，到2018年的产品宣布，再到2020年的项目终止，Nervana在英特尔内部的生命周期不到四年。放弃Nervana芯片的决议对英特尔的人工智能平台事业部爆发了重大影响。该事业部其时由Nervana Systems团结首创人Naveen Rao向导，成员包括该公司的许多前员工。英特尔在2019年12月体现，妄想保存Habana作为一个自力的营业部分，但很可能会将其与人工智能平台事业部合并。英特尔在这方面有先例，由于它曾在2017年以153亿美元收购Mobileye后将其自动驾驶集团与该公司合并，只管它仍将其保存为一个自力的营业部分。这是英特尔在AI芯片市场上的一次重大战略调解。事实上上，Nervana的手艺蹊径最终在与Habana的竞争中落败了。关于Rao和他的团队来说，这无疑是一次极重的攻击——他们倾注心血打造的芯片，最终在母公司内部的竞争中败下阵来。再次出发Nervana项目终止后，Rao并没有连忙脱离英特尔。但最终，他选择了新的职业蹊径，加入了数据剖析和人工智能平台公司Databricks，担当人工智能主管。Databricks是一家建设于2013年的公司，由Apache Spark的原始开发者建设，专注于为企业提供统一的数据剖析和人工智能平台。在Databricks，Rao认真向导公司的AI战略和产品开发，这让他能够从软件清静台的角度继续深入AI领域。在Databricks事情时代，Rao积累了更多关于AI应用层面的履历和洞察。他看到了企业在安排AI应用时面临的种种挑战，也看到了现有硬件架构的局限性。这些履历无疑为他厥后建设Unconventional埋下了伏笔。但关于一个一经试图用专用芯片挑战英伟达的人来说，在软件平台公司事情或许只是一个过渡期。Rao心中仍然怀揣着硬件梦想，仍然相信通过重新设计盘算架构，可以为AI带来根天性的突破。今年10月，凭证知情人士透露，Rao正在为一家名为Unconventional， Inc.的新创业公司洽谈筹集10亿美元，这家公司正在开发一种新型盘算机，其目的估值为50亿美元。新闻人士称，Andreessen Horowitz已赞成领投，Lightspeed和Lux Capital也加入了此次生意。彭博社报道称，Databricks也正在投资Rao的新公司。据透露，Rao已经筹集了数亿美元，并妄想在10亿美元融资轮所有竣事后连忙着手打造这家首创公司。他妄想分期筹集剩余资金，这种融资方法通常被称为"分期"融资。50亿美元的估值目的，远超昔时Nervana被收购时的3.5亿美元。10亿美元的融资规模，也远超Nervana在被收购前筹集的约2500万美元。这些数字批注，投资者对Rao的新项目寄予厚望，也反应了AI硬件市场在已往几年间的重大转变。Rao拒绝置评，但他上周在X平台上果真认可了这家新创业公司的保存，确认了公司的名称，并将其预期产品形貌为“重新思索盘算机的基础，构建一个与生物学一样高效的智能新基础。挣脱生物学肩负，实现大脑规模的效率”。这段形貌透露出几个要害信息。首先，Unconventional不是在做渐进式的刷新，而是试图重新思索盘算机的基础——这是一个极其大胆的目的。其次，与生物学一样高效体现了神经形态盘算或受大脑启发的架构，这与Rao的神经科学配景高度契合。第三，挣脱生物学肩负意味着他们不是简朴地模拟大脑，而是要提取其效率原理并逾越生物限制。从Rao的配景来看，这个偏向并不令人意外。他拥有神经科学博士学位，建设Nervana时就是从神经科学的角度思索怎样构建更好的AI芯片。现在，他似乎想要更彻底地实现这一愿景。市场情形的巨变与2014年建设Nervana时相比，现在的AI硬件市场已经爆发了排山倒海的转变。最显著的转变是市场规模的爆炸式增添。2014年，投资者对AI硬件还持审慎态度。现在，天生式AI的爆发让AI芯片成为了最炙手可热的赛道之一。英伟达的市值突破4万亿美元，成为全球市值最高的公司之一，其数据中心营业（主要由AI芯片驱动）的季度营收已经凌驾数百亿美元。其次是竞争名堂的转变。2014年，英伟达在AI芯片市场险些没有竞争敌手。现在，除了英特尔、AMD等古板芯片厂商，还涌现出了大宗AI芯片首创公司，包括Graphcore、Cerebras、SambaNova等。更主要的是，科技巨头们纷纷自研AI芯片：谷歌有TPU，亚马逊有Trainium和Inferentia，微软正在开发Maia，Meta也在投资自研芯片。第三是手艺蹊径的多元化。早期的AI芯片主要聚焦于加速深度学习训练和推理，现在则泛起了更多立异偏向：模拟盘算、神经形态芯片、光子盘算、量子盘算等。这为新进入者提供了差别化竞争的机会。第四是资源情形的转变。在天生式AI热潮的推动下，投资者对AI硬件首创公司的兴趣空前高涨。像Groq这样的AI芯片首创公司能够在短时间内筹集数亿美元，估值抵达数十亿美元。Unconventional的50亿美元估值目的，虽然雄心壮志，但在目今的市场情形下并非不可想象。然而，Rao和Unconventional面临的挑战也是亘古未有的。首先是英伟达的护城河已经变得更深。除了手艺优势，英伟达还建设了强盛的软件生态系统——CUDA平台经由近二十年的生长，已经成为AI开发者的标准工具。任何新的AI芯片，若是不可提供与CUDA兼容或一律便当的软件工具链，都很难获得开发者的青睐。其次是客户惯性。经由多年的生长，主要的AI应用都是基于英伟达GPU开发和优化的。要说服客户切换到新的硬件平台，不但需要显著的性能或本钱优势，还需要完整的迁徙计划和恒久的手艺支持允许。第三是制造和供应链的挑战。先进的AI芯片需要最先进的制程工艺，这意味着要与台积电等晶圆厂商建设合作关系，并在产能分派上与英伟达、苹果、AMD等巨头竞争。这对首创公司来说是一个重大的挑战。第四是人才竞争。顶尖的芯片设计人才求过于供，科技巨头和乐成的首创公司都在高薪挖人。Unconventional需要组建一支天下级的团队，这需要时间和资源。但Rao也有自己的优势。他有过完整的AI芯片创业履历，知道哪些坑需要阻止。他在英特尔的履历让他深入明确了至公司的运作方法和局限性，而在Databricks的事情也让他更相识AI应用的现实需求。结语从某种意义上说，Rao的职业生涯形成了一个完整的叙事弧线。2014年，他和两位神经科学家伙伴建设Nervana，试图用专用芯片挑战英伟达的GPU霸主职位。那时AI照旧一个"龌龊的词"，他们筹集了2500万美元，被以为是猖獗的赌博。2016年，英特尔以3.5亿美元收购Nervana，Rao成为这家芯片巨头AI部分的向导者。他们开发出了Nervana NNP系列芯片，在某些指标上展现出了与英伟达竞争的潜力。2020年，英特尔放弃Nervana芯片，转向Habana的手艺蹊径。这次失败的履历无疑是痛苦的，但也让Rao更深刻地明确了在至公司系统内推动立异的难题，以及手艺蹊径选择的主要性。现在，他带着Unconventional重新出发，目的估值50亿美元，手握10亿美元融资妄想。这一次，他不再是被收购的创业者，不再需要在至公司的系统内妥协和权衡。他可以凭证自己的愿景，从零最先构建一种全新的盘算架构。而他的敌手，依然是英伟达。只不过，这个敌手已经比十年前强盛了无数倍。英伟达的市值从2014年的百亿美元级别，增添到了2024年的数万亿美元。其在AI芯片市场的份额凌驾80%，险些垄断了数据中心AI训练市场�；迫恃丫晌萍冀缱钣杏跋炝Φ腃EO之一，英伟达也从一家图形芯片公司转型为AI盘算的代名词。但市场也比十年前大了无数倍。2014年，全球AI芯片市场规模只有数十亿美元。到2024年，这个数字已经是数千亿美元，并且还在快速增添。纵然只能占有这个市场的一小部分，也足以支持起一家价值数十亿甚至上百亿美元的公司。更主要的是，手艺风向正在爆发转变。已往十年，AI芯片的生长主要是在现有的冯·诺依曼架构基础上举行优化——增添算力、扩展带宽、提升并行度。但随着AI模子规模的指数级增添，这种方法正在遇到物理极限和能效瓶颈。这正是Rao所说的“重新思索盘算机的基础”的意义所在。若是Unconventional真的能够开发出一种在能效比上实现数目级突破的新型盘算架构，那么它就有机会在这个看似被英伟达垄断的市场中撕开一道口子。 .appendQr_wrap{border:1px solid #E6E6E6;padding:8px;} .appendQr_normal{float:left;} .appendQr_normal img{width:100px;} .appendQr_normal_txt{float:left;font-size:20px;line-height:100px;padding-left:20px;color:#333;} 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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