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苹果继续这么整花活，他的APPLE AI会永远停滞不前
苹果采用亚马逊芯片，一个去英伟达化的信号？
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Intelligence之后，马上就找到了AWS，寻求AI基础设施的支持。苹果也使用过谷歌云的TPU服务器。苹果正在引领着个人AI的应用方向，即把AI模型向端侧部署，主要用本地化的计算为用户提供定制化与个人化的AI服务，注重保护用户的隐私。所以，对于苹果来说，最重要的不是用十万张卡去训练大模型，而是用AI更好地服务其20多亿设备用户，即在iPhone、iPad、Mac等设备上，用自研芯片提供本地算力，只有那些较复杂的计算任务才上云端。苹果还需要云服务商能配合它进行隐私计算。Apple Intelligence有自己的步调，它先推出内容提炼、起草邮件、生成表情包等最基本的功能，很快会集成OpenAI的大模型服务，明年会加强Siri功能，因为智能体技术的加持，它更像个能办事的助理，调动手机App完成用户吩咐的任务。而且AWS正在与Anthropic合作，打造40万Trainium2卡级的算力集群，用来训练下一代的Claude大模型。这个项目名称为Project Rainer，将为Anthropic提供的算力5倍于训练现有模型的Eflops。亚马逊对Anthropic最新的40亿美元投资，实际上将用于这个40万卡集群，目前还没有其他主要客户。马斯克的xAI已经建好了10万H100算力集群，而且放也豪言要再买30万张B200；扎克伯格正在用一个超过10万H100的集群加班加点地训练Llama4，更不用说微软/OpenAI等，10万H100已经成为参与军备竞赛的起步价。但Trainium算力集群真的要挑战英伟达GPU，还要付出更多努力。据半导体咨询机构semianalysis分析，40万颗Trainium2的原始浮点运算性能仍少于10万GB200集群。这意味着由于阿姆达尔定律的限制，Anthropic仍将很难与竞争对手10万卡GB200集群匹敌。在40万颗Trainium2和EFA上执行集合通信将非常困难，因此Anthropic需要在异步训练方面进行一些重大创新。*作者注：EFA代表Elastic Fabric Adapter，是AWS提供的一种高性能网络接口技术，主要用于支持高性能计算（HPC）和机器学习工作负载。三大云巨头AWS、微软Azure和谷歌云，目前数据中心芯片主要来自英伟达、AMD和英特尔。同时，它们也在积极探索自己研制芯片，会带来成本及定制化服务等方面的好处，既用于通用计算负载，也用于加速计算，如大模型的训练和推理。AWS称，通过Trainium，Anthropic的大模型Claude Haiku 3.5，速度比其他芯片提升了60%。随着生成式AI日益进入大规模应用阶段，企业将会寻找更加适合具体应用、为客户定制化、价格更亲民、更具能效的芯片和算力解决方案。2025年我们会看到一个趋势，更多的算力会部署到推理侧进行强化学习，以及AI的大规模应用，这些都对芯片、服务器、工具、架构、服务等提出新的定制化要求，从而为云服务商的硅技术和初创芯片企业带来新的机会。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":37,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":377986533458280,"gmtCreate":1733324589550,"gmtModify":1733326424521,"author":{"id":"3492992533487256","authorId":"3492992533487256","name":"leisheng526","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":8,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3492992533487256","authorIdStr":"3492992533487256"},"themes":[],"htmlText":"苹果继续这么整花活，他的APPLE AI会永远停滞不前","listText":"苹果继续这么整花活，他的APPLE 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