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擁抱基礎設施變革,抓住人工智能的萬億美元機遇

隨著人工智能重塑整個行業,支撐這場變革的技術基礎也必須隨之演進

http://www.199rrr.com 2025-06-27 11:40 來源:Arm

眾所周知,人工智能 (AI) 有望革新人類活動的方方面面。然而,要充分釋放這一潛力,就必須面對一個基本事實:支撐傳統計算的基礎設施已無法滿足未來 AI 發展的需求。

當前,產業已經見證了這場變革所呈現出的驚人規模:

訓練 ChatGPT-4 使用了超過 1PB 的數據——相當于兩億首歌曲連續播放長達 1,000 年。

OpenAI 每月為 10 億活躍用戶提供服務,每位用戶消耗的數據量是傳統應用的一萬倍。

到 2030 年,這場 AI 革命將帶動超過一萬億美元的基礎設施投資。

這一爆炸性增長正在推動數據中心的能耗從兆瓦級躍升至吉瓦級,由此帶來的限制無法僅靠增加更多通用服務器來解決。整個行業必須從根本上重新思考計算基礎設施的架構設計、構建方式和部署策略。那些能夠成功駕馭這場轉型的企業,將充分釋放 AI 的潛力;而未能及時跟進的企業,則極有可能面臨被市場淘汰的風險。

在近日于舊金山舉辦的第 62 屆設計自動化大會 (DAC) 的 SKYTalk 演講中,Arm 高級副總裁兼基礎設施事業部總經理 Mohamed Awad 分享了如何擁抱基礎設施變革,抓住 AI 的萬億美元機遇的經驗與洞察。

過往技術變革的經驗啟示

Awad 表示,應對如此巨大的技術變革其實已有“藍圖”可循。在過去的 30 年里,從移動計算到汽車變革,再到物聯網部署,歷次成功的技術革命都遵循著相似的發展路徑。而那些最終脫穎而出成為領軍者的企業,普遍具備以下三個共同特征:

追求技術領先

具備系統級思維

培育強大的生態系統

這一發展模式為 AI 轉型提供了重要借鑒。回顧移動革命,它不僅僅是處理器速度的提升,更涉及對能效優化、軟件棧乃至制造合作伙伴關系的全面革新。同樣,汽車行業向自動駕駛和電動化轉型的過程中,也需要在芯片設計、系統架構以及生態協作等層面采取一體化的推進策略。

Awad 表示,“要讓 AI 真正實現我們為其設定的宏偉目標,所需的其實還是同樣的路徑——技術領先、從底層開始設計的系統,以及強大的生態系統。”

基礎設施演進的迫切性

數據中心的演進過程充分展現了行業快速適應 AI 需求的能力。2020 年之前,企業主要依賴通用服務器,并通過 PCI 插槽添加加速器。到了 2020 年,重點轉向了具備 GPU 之間直連能力的集成服務器。2023 年,我們見證了 CPU 與 GPU 的高度耦合集成。而如今,行業正向完整的“AI 工廠”邁進——從芯片層面開始,為特定負載場景打造整個服務器機柜。

領先的科技公司正在摒棄“一刀切”的通用架構思路。NVIDIA 的 Vera Rubin AI 集群、亞馬遜云科技 (AWS) 的 AI UltraCluster、Google 的 Cloud TPU 機柜,以及微軟的 Azure AI 機柜,都是針對自身獨特需求而專門打造的定制化系統,而非通用解決方案。

Awad 解釋道,“所有領先的超大規模云服務商都在做同樣的事情。他們從芯片層開始構建高度集成的系統,根據自身的系統需求反向驅動芯片層的創新。”

這一轉變反映出整個行業達成的廣泛共識:AI 的計算需求必須依賴專為 AI 工作負載設計的基礎設施,而非在通用系統基礎上改造的解決方案。

經大規模驗證的性能表現

AWS 報告稱,過去兩年新部署的 CPU 算力中,有超過 50% 來自其搭載 Arm 架構的 Graviton 處理器。此外,包括 Amazon Redshift、Prime Day、Google 搜索和 Microsoft Teams 在內的關鍵工作負載,如今都運行在基于 Arm Neoverse 等先進技術構建的基礎設施上,實現了顯著的性能提升與能效優化。

Awad 進一步解釋說,這些舉措并非出于成本削減的考量,而是為了追求性能。企業打造定制芯片,并不是因為它成本更低,而是因為它能在特定數據中心環境下,實現通用解決方案所無法達到的性能與能效水平。

通過協作加速創新

打造定制芯片面臨著諸多挑戰,包括高昂的成本、復雜的設計以及漫長的開發周期。解決之道在于通過協作生態系統來降低門檻、加速創新。像 Arm CSS (Compute Subsystems) 此類的預集成的計算子系統、共享的設計資源以及經過驗證的工具流程,都能顯著縮短開發周期。

已有行業實例展現了生態協作的潛力。部分合作項目通過在設計中使用預配置、預驗證的 CSS,使合作伙伴節省了 80 人/年的工程師投入,將開發周期從數年縮短至數月。Awad 表示,其中一個項目從啟動到制造出能夠在 128 個核心上運行 Linux 的芯片,僅用了 13 個月——對于頂尖的芯片開發而言,這一速度堪稱驚人。

正在興起的芯粒 (Chiplet) 生態系統,代表了行業協作的又一重大突破。像 Arm 芯粒系統架構 (Arm Chiplet System Architecture, CSA) 這樣的行業倡議正在定義通用接口與協議,諸多亞太地區的合作伙伴已經參與其中,共同開發標準化的計算模塊,并可按需組合應用于不同場景,從而構建更加靈活且更具成本效益的開發路徑。此外,通過 Arm 全面設計 (Arm Total Design) 等生態項目,這類協作框架將晶圓代工廠、設計服務商、IP 供應商以及固件合作伙伴緊密連接起來,以簡化整個開發流程。

軟硬件協同釋放 AI 潛力

僅靠硬件創新無法真正釋放 AI 的潛力。實現成功還需要強大的軟件生態系統作支撐——這背后凝聚了長達 15 年的持續投入:數百萬開發者的參與、廣泛的開源項目支持,以及成千上萬家供應商共同打造兼容的解決方案。

當今領先的 AI 基礎設施部署依托于成熟的軟件棧,涵蓋 Linux 發行版、云原生技術、企業級 SaaS 應用以及 AI/ML 框架等。這種軟件的成熟度使得企業能夠放心地部署新的硬件架構,確信其整個技術堆棧可以無縫運行。

Awad 表示,“如果沒有軟件,硬件就沒有意義。這一點至關重要。因為當我們談論為 AI 而打造的加速器、設備和芯片時,人們常常會問我軟件方面的情況。常有初創公司來找我說,‘嘿,我開發了這個很棒的硬件產品。’但當我問他們,‘有多少人專門為它開發軟件?’時,答案往往就沒那么有說服力了。”

擁抱基礎設施變革

隨著 AI 持續呈指數級增長,基礎設施面臨的挑戰也將愈發嚴峻。企業無法僅靠增加傳統服務器來實現擴展,他們需要的是專為 AI 工作負載優化的定制化系統,同時還必須具備在前所未有的規模下高效運行的能力。

能夠成功應對這一轉型的企業和技術,往往具備共同的特征:它們通過技術領先追求突破性性能表現,采用系統級的整體思維而非組件級思維,并構建協作型生態系統,在加速創新的同時降低個體風險。

這場基礎設施變革既是挑戰,也是機遇。那些正在著手準備——通過理解這些核心原則并構建合適的技術基礎——的企業,將更有機會抓住 AI 所帶來的萬億美元級市場機遇。而仍然固守舊有模式的企業,則有可能錯失當代最大的技術機遇。

Awad 總結,“未來屬于那些已經準備好去創造它的人。”基礎設施的變革已經啟程。

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