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世界上最大的芯片问世!250万美元一枚?这家公司要雄起?

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发表于 2024-4-8 08:40:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
https://mp.weixin.qq.com/s/Spot5mhjFLC23luBNqPgCA


你可能有一个百思不得其解的问题,那就是台积电生产了全球60%的芯片,90%以上的最先进芯片,可以说是极为恐怖的垄断级怪兽,但为什么仅仅只是全球第二大的半导体企业呢?最近有两家公司都发布了最新的AI芯片,真是不看不知道,一看吓一跳啊,台积电从每块芯片上赚的钱,根本就只有他们的九牛一毛,怪不得只能屈居第二了。

这两家公司互为竞争对手,一家你很熟悉,如雷贯耳,叫做英伟达,另一家名不见经传,叫Cerebras Systems,但未来可能会成为英伟达最大的竞争对手,2015年成立,迄今为止共获得了6轮7.2亿美元的融资,估值超过了40亿美元。

别看他们现在和英伟达不可同日而语,但他们干的事非常牛逼,英伟达一个晶圆切成几十个芯片,他们一个晶圆只做一个芯片,专一开发人工智能计算机。这叫做晶圆级集成,难度堪比登天,世界上目前还仅此一家,别无分店,Cerebras Systems利用台积电代工,开发了晶圆级引擎WSE(Wafer-Scale Engine),是目前世界上最大的芯片。



WSE就是一整张12英寸晶圆,里面集成了各种计算、内存和互联结构,在高性能计算、人工智能、大数据分析等领域有着巨大的潜力。这是因为这种芯片可以减少芯片之间的物理连接,降低复杂度,简化系统,同时数据传输距离更短,可以减少延迟,更快地处理信息,提高整体性能,还可以减少不必要的功耗,开发出前所未有的高性能处理系统,并且更具成本效益,所以又有超级芯片之称,可以说是芯片领域的圣杯。

早在1970年代,一些著名的半导体公司就开始开发这种超级芯片,包括德州仪器和ITT等,阿姆达尔定律的提出者吉恩·阿姆达尔在烧钱开发无果后,发出了这种芯片100年都不可能开发出来的喟叹。但在2019年,Cerebras Systems却将这个白日梦变成了现实,目前全世界似乎也只有它能开发。

为什么超级芯片这么难呢?最根本的原因是,晶圆由拉出来的单晶硅棒切片而成,一些地方总会有一些缺陷,制成芯片后是不可用的。

通常的做法是切割成小芯片,有缺陷的就扔掉了,这就是所谓的良品率。芯片切割得越小,良品率相对会更高。而如果把一整片晶圆做成一个芯片,几乎可以肯定是无法使用的,因为它含有杂质的几率是100%,这也是几十年来都没有人能开发出超级芯片的原因。

而Cerebras Systems开发出了一种可以绕过任何缺陷的技术,再加上台积电极为成熟的工艺,可以把超级芯片做到100%的良品率,也就是说每一片造出来都是可用的。当然,Cerebras Systems开发这种芯片还有很多难点,除了缺陷管理外,还有芯片到芯片高速通信、封装组装、功率消耗和冷却等问题,他们通过长期研究或与台积电合作,开发出了很多创新的先进技术。

目前Cerebras Systems已将超级芯片做到了第三代。第一代WSE是2019年开发出来的,由台积电16纳米工艺在12英寸晶圆上制成,面积46225平方毫米(215mm × 215mm),和人脑袋差不多大,集成了1.2万亿个晶体管,18GB板载SRAM,有40万个人工智能内核,内存带宽9PB/秒。Cerebras Systems依托WSE开发的人工智能系统CS-1一套约250万美元,已用于葛兰素史克、阿斯利康的医药研究,阿贡国家实验室的肿瘤研究,还有国家能源技术实验室和劳伦斯利弗莫尔国家实验室的物理领域研究,匹兹堡超级计算中心和爱丁堡大学的超级计算机等等。

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第二代WSE-2在2022年3月开发出来,从台积电16纳米工艺来到了7纳米,面积相同,拥有2.6万亿个晶体管,40GB板载SRAM,有85万个人工智能内核,内存带宽20PB/秒,所有能力都翻了一番多。CS-2系统已经用于新冠病毒研究并获得大奖,在美国、德国、阿联酋等多个国家得到应用。

第三代WSE-3本月13日宣布推出,使用台积电5纳米工艺制成,集成了4万亿个晶体管,板载SRAM略增到44GB,内核增加到90万个,内存带宽21PB/秒,指令执行速度提高一倍到125 petaFLOPs。WSE-3专为训练生成式人工智能模型而设计,计算和内存之间更平衡,24万亿个参数模型可以存储在单个逻辑内存空间中,无需分区或重构。WSE-3旨在训练比GPT-4和Gemini大10倍的下一代前沿模型,在CS-3上训练一万亿参数模型,和在GPU上训练十亿参数模型一样简单,它既是世界上最大的芯片,也是世界上最快的AI芯片。

无独有偶,昨天英伟达发布了最新的GPU Blackwell,也号称是地球上最快的AI芯片,比现在如日中天的H100快了5倍,采用台积电4纳米工艺制造,集成了2080亿个晶体管,只有WSE-3的1/20,可以支持多达10万亿个参数的AI模型,相当于WSE-3的一半弱,不过两者技术特点大不相同,所以也难以比较。

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但有一样是可以比较的,那就是价格,H100的价格是30000美元,Blackwell也将在30000-40000美元之间。而WSE-3的价格没有透露,Cerebras Systems不卖单独的芯片,只销售依托该芯片的CS-3人工智能系统,价格肯定会在200万美元以上。

而所有这些芯片都是台积电生产的,那么台积电可以从中赚多少钱呢?

据估计,英伟达2023年仅H100就可能销售了120万个,收入高达360亿美元,而Cerebras Systems几年来也销售了数十套CS-1系统,CS-2不详,估计也有数亿美元的收入。但根据公开的资料,英伟达用于H100 的成本为3320美元,Blackwell B200成本是6,000美元,这意味着台积电能够得到的可能不容乐观。

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事实上台积电生产英伟达H100芯片使用的是5nm制程,每片晶圆收入是1.34万美元,而每片晶圆可以切割成86块H100,那么一块就是155美元,再加上封装产生的722.85美元,每一块H100台积电大约能赚近900美元,只有售价的3%,120万块就是10.8亿美元。和英伟达赚的360亿美元比起来有点惨不忍睹,但这就是代工的代价。不过英伟达也说了,这次发布的Blackwell,研发费用超过了100亿美元,H100估计也差不了多少,所以这也是该人家赚的。

而Cerebras Systems的WSE一块就是数百万美元,台积电只有1.34万美元,如果加封装的话,可能就是几万美元,看起来更可怜。好在AI越来越火,全世界都在抢AI芯片,而所有这些芯片,现在还只有台积电能够生产,所以未来其实不可限量,谁知道芯片领域会发展到怎样庞大的规模,任何人现在的预测都没有任何意义,因为科技的发展,可能已经开始超出我们人类的认知范围了,不然山姆·奥特曼怎么会去寻求7万亿美元建芯片帝国,马斯克也说全球电力即将短缺呢?

如果未来二三十年人工智能都还没有取代人类,可能并不是他们不想取代,而更可能是没有电,它们都被饿死了!

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