| 发布日期：2024-08-30 22:05 点击次数：158 |
（原标题：英伟达，麻烦大了！）
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来源：内容由半导体行业观察（ID：icbank）编译自techspot，谢谢。
Nvidia 备受期待的 Blackwell 系列 AI 芯片遭遇重大挫折。新发现的设计缺陷将使发货延迟至少三个月。这一延迟可能会让已下达数十亿美元订单的客户感到非常失望。
Nvidia 备受期待的 Blackwell 系列 AI 芯片因在制造后期发现设计缺陷而面临严重延迟。据The Information 援引两位参与 Nvidia 芯片和服务器硬件生产的匿名消息人士的话称，该问题可能需要至少三个月才能解决。
问题的关键在于 GB200 芯片上连接两个 Blackwell GPU 的处理器芯片——制造商台积电 (TSMC) 发现了这个问题。作为回应，Nvidia 正在修改设计，并且在开始批量生产之前需要与台积电进行新的生产测试。作为权宜之计，该公司正在考虑生产单 GPU 版本的 Blackwell 芯片以加快交货速度。
此次延迟对在 Nvidia 技术上投入巨资的大型科技公司产生了深远影响。例如，谷歌已订购了超过 40 万 GB200 芯片，交易金额超过 100 亿美元。同样，Meta 也下了 100 亿美元的订单，而微软原本计划在 2025 年第一季度为 OpenAI 准备好 55,000 到 65,000 个 GB200 GPU——但这一时间表现在岌岌可危。
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据报道，Nvidia 已通知微软和另一家云提供商，Blackwell 系列中最先进的 AI 芯片型号的延迟将受到影响。因此，预计这些芯片要到 2025 年第一季度才能大量出货，这可能会扰乱这些科技巨头的 AI 战略。
尽管有这些报道，但 Nvidia 的官方立场仍然乐观。该公司发言人表示，今年晚些时候“生产将按计划加速”，但没有直接谈及报道的延迟。与此同时，受影响的公司，包括微软、谷歌、亚马逊网络服务和 Meta，均拒绝置评。
此次挫折可能会让 Nvidia 的竞争对手在 AI 芯片市场占据一席之地。自 AI 热潮开始以来，英特尔和 AMD 一直难以影响 Nvidia 的市场份额。然而，此次延迟可能会让他们重新定位自己的产品，为需要立即获得解决方案的客户提供可行的替代方案。
例如，AMD设计了其开源 ROCm 框架，直接与 Nvidia 的 CUDA 竞争，为开发人员提供了一种构建 AI 应用程序的替代方案，而不必被锁定在 Nvidia 的生态系统中。同样，英特尔也在开发AI 加速器芯片，包括 Gaudi 系列，作为更实惠的替代品。据英特尔称，其 AI 加速器的价格是竞争品牌的三分之一到三分之二。
随着客户逐渐摆脱延迟带来的最初失望，他们可能会质疑 Nvidia 在面临生产挑战和日益激烈的竞争时能否保持其 80% 的主导市场份额。随着人工智能军备竞赛愈演愈烈，业界将密切关注 Nvidia 如何克服这一障碍，以及它能否兑现对其知名客户的承诺。
美国反垄断铁拳，打向英伟达
据报道，美国司法部已对 Nvidia展开调查。此前竞争对手抱怨称，该公司可能滥用其在销售人工智能芯片方面的市场主导地位。报道称，援引参与讨论的人士的话称，美国司法部调查人员正在调查英伟达是否向云提供商施压，要求其购买多种英伟达产品。
调查还涉及，如果客户想从AMD等竞争对手那里购买 AI 芯片，Nvidia 是否会向其客户收取更高的网络设备价格。Nvidia 占据了大约 80% 的 AI 芯片市场。
该公司没有对司法部调查的报道发表评论，但表示将提供监管机构要求的任何信息。
Nvidia 发言人在给路透社的一份声明中表示：“我们凭借数十年的投资和创新开展竞争，严格遵守所有法律，让 Nvidia 在每个云端和每个企业的内部部署中公开可用，并确保客户可以选择最适合他们的解决方案。”
周四晚些时候，美国司法部没有立即回应路透社的置评请求。
报道称，调查人员已经联系了 Nvidia 的几家竞争对手，以收集更多细节。
美国进步团体和民主党参议员伊丽莎白·沃伦已敦促司法部就竞争问题对英伟达进行调查。
这些组织反对垄断、提倡政府对科技公司进行监管等，其目标是反对英伟达的软件和硬件捆绑销售行为，法国反垄断执法人员在准备提起指控时已经注意到了这种做法。
英伟达的一单收购，被美国调查，涉嫌垄断！
一家名不见经传的以色列初创企业陷入了美国监管机构与全球最大科技公司之间的拉锯战，争论的焦点是人工智能是否有被少数几家巨头控制的风险。
据五位知情人士透露，美国司法部律师正在以反垄断为由调查半导体公司 Nvidia 收购人工智能初创公司 Run:ai 一事。由于这项机密调查，五位知情人士要求匿名。两家公司于 4 月底宣布了这笔交易，但并未透露交易价格，不过TechCrunch 报道称交易价格为 7 亿美元。
Run:ai 曾与 Nvidia 建立过合作关系，该公司实现了所谓的图形处理单元 (GPU) 虚拟化，这也是 Nvidia 市值接近 3 万亿美元的原因。Run :ai 的技术本质上允许其客户用更少的芯片做更多的事情，这是一项非常有价值的服务，因为对芯片的需求远远超过供应。
过去几年，英伟达的利润激增，因为其传统上用于计算机图形的芯片已经适应了人工智能的繁重计算工作量。
司法部展开调查之际，世界各地的监管机构正在调查蓬勃发展的人工智能行业，调查内容包括生存安全和国家安全风险、加剧消费者欺诈的可能性、公民权利侵犯以及 OpenAI ChatGPT 等消费者服务所用技术的数据版权保护等。所有这些担忧的核心是担心少数占主导地位的科技公司将以类似于在线商务、社交媒体、在线搜索和广告集中的方式控制市场。
7 月底，美国司法部和联邦贸易委员会、欧盟委员会以及英国竞争与市场管理局发表了一份不同寻常的联合声明，表达了对仅有少数公司拥有必要资源进行竞争的担忧。
Nvidia 发言人 Mylene Mangalindan 表示：“Nvidia 凭借实力取胜，这反映在我们的基准测试结果和对客户的价值上。我们凭借数十年的投资和创新开展竞争，严格遵守所有法律，让 Nvidia 在每个云和每个企业的本地环境中公开可用，并确保客户可以选择最适合他们的解决方案。”“我们将继续支持每个行业和市场的有抱负的创新者，并乐于提供监管机构需要的任何信息。”
司法部发言人拒绝置评。Run:ai 未回应置评请求。
据 POLITICO 此前报道，美国联邦贸易委员会和司法部都在审查人工智能公司之间的竞争。今年 6 月，两家机构同意分担职责：司法部将调查英伟达的商业行为，而联邦贸易委员会将调查微软及其合作伙伴 OpenAI 是否在快速发展的技术方面拥有不公平的优势，尤其是在涉及大型语言模型方面。
Nvidia 的问题在于其在所谓的 AI 堆栈中的位置，该堆栈包括高性能半导体、大量云计算资源、用于训练大型语言模型的数据、集成这些组件所需的软件以及 ChatGPT 等面向消费者的应用程序。该公司的AI Foundry平台旨在成为希望构建 AI 模型的客户的一站式商店。
据估计，该公司占据了高端 AI 芯片市场的 90%，而这些芯片通常很难获得。
五位知情人士表示，美国司法部对英伟达的两项调查——Run:ai 交易和英伟达的商业行为——是独立但又相互关联的，而且两项调查的重点都是该公司围绕其 GPU 建立护城河的可能性。部分知情人士表示，作为对该公司进行更广泛调查的一部分，司法部调查人员一直在询问英伟达的销售行为，包括该公司是否以购买其他产品为条件获得其芯片，或者承诺不从竞争对手那里购买。
一些人表示，对 Run:ai 交易的一个可能的担忧是，人们怀疑英伟达收购这家使客户能够用更少的计算做更多事情的公司，目的可能是埋葬一项可能抑制其主要利润引擎的技术。
另一个可能存在争议的问题是 Nvidia 的软件 CUDA，开发人员使用该软件为 Nvidia 的 GPU 编写应用程序。法国反垄断机构对该行业“对 Nvidia 的 CUDA 芯片编程软件的依赖表示担忧（这是唯一一款与加速计算必不可少的 GPU 100% 兼容的软件）。”该机构也在调查 Nvidia。
据一些知情人士透露，一些客户和竞争对手指责英伟达使用销售策略来锁定用户，而牺牲其他选择，以及将必要的相关软件捆绑到芯片中。
Run:ai 调查是拜登政府更广泛的反垄断举措中的最新举措，此举有助于引发硅谷民众向前总统唐纳德·特朗普的转变，并引发共和党对联邦贸易委员会的强烈反对。
Run:ai 调查也肯定会加剧投资者的担忧，他们担心联邦贸易委员会对并购的打击正在切断初创企业生态系统的一个关键部分，在这个生态系统中，创始人和投资者严重依赖大公司的收购来套现。2021 年，联邦贸易委员会和其他机构阻止了 Nvidia 收购芯片设计公司 Arm。虽然 Arm 后来成功进行了首次公开募股，但大多数初创公司从未获得过这样的机会。
联邦贸易委员会还在研究云计算市场以及微软、亚马逊和谷歌的人工智能投资。今年 5 月，美国司法部在斯坦福大学举办了一场关于竞争和人工智能的为期一天的研讨会。联邦贸易委员会最近还举办了一场人工智能研讨会。
● NVIDIA 收购 GPU 编排软件提供商 Run:ai
为了帮助客户更有效地利用他们的 AI 计算资源，NVIDIA 今年四月宣布已达成最终协议，收购基于 Kubernetes 的工作负载管理和编排软件提供商 Run:ai。
客户 AI 部署变得越来越复杂，工作负载分布在云、边缘和本地数据中心基础设施上。
管理和协调生成式人工智能、推荐系统、搜索引擎和其他工作负载需要复杂的调度，以优化系统级和底层基础设施的性能。
Run:ai 使企业客户能够管理和优化他们的计算基础设施，无论是在本地、在云端还是在混合环境中。
该公司在Kubernetes上构建了一个开放平台，这是现代 AI 和云基础设施的编排层。它支持所有流行的 Kubernetes 变体，并与第三方 AI 工具和框架集成。
Run:ai 的客户包括多个行业的一些全球最大的企业，它们使用 Run:ai 平台来管理数据中心规模的 GPU 集群。
Run:ai 联合创始人兼首席执行官 Omri Geller 表示：“自 2020 年以来，Run:ai 一直与 NVIDIA 保持密切合作，我们热衷于帮助客户充分利用其基础设施。我们很高兴加入 NVIDIA，并期待继续携手前行。”
Run:ai 平台为 AI 开发人员及其团队提供：
用于管理共享计算基础设施的集中式界面，可以更轻松、更快地访问复杂的 AI 工作负载。
功能包括添加用户、在团队下管理用户、提供对集群资源的访问、控制配额、优先级和池，以及监控和报告资源使用情况。
能够汇集 GPU 并共享计算能力（从部分 GPU到多个 GPU 或在不同集群上运行的多个 GPU 节点）以执行单独的任务。
高效的 GPU 集群资源利用率，使客户能够从计算投资中获得更多收益。
NVIDIA 将在不久的将来继续以相同的商业模式提供 Run:ai 的产品。NVIDIA 将继续投资 Run:ai 产品路线图，包括在NVIDIA DGX Cloud上启用，这是一个与领先的云平台共同为企业开发者设计的 AI 平台，提供针对生成 AI 优化的集成全栈服务。
NVIDIA HGX、DGX 和 DGX Cloud 客户将能够使用 Run:ai 的功能来处理他们的 AI 工作负载，尤其是大型语言模型部署。Run:ai 的解决方案已经与NVIDIA DGX、NVIDIA DGX SuperPOD、NVIDIA Base Command、NGC容器和NVIDIA AI Enterprise软件等产品集成。
NVIDIA 的加速计算平台和 Run:ai 的平台将继续支持广泛的第三方解决方案生态系统，为客户提供选择和灵活性。
NVIDIA 将与 Run:ai 携手，让客户拥有一个可在任何地方访问 GPU 解决方案的单一架构。客户有望从更好的 GPU 利用率、更好的 GPU 基础设施管理以及开放式架构带来的更大灵活性中获益。
https://www.techspot.com/news/104106-nvidia-blackwell-chip-may-delayed-three-months-due.html
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