至于谷歌，除了提供新一代TPU外，这家科技巨头此前还承诺向这家初创公司投资20亿美元。据悉，在最新一轮融资中，Alphabet旗下谷歌向Anthropic投资了约5亿美元，并承诺未来将进一步投资。继今年早些时候谷歌向Anthropic 投资5.5 亿美元之后，又进行了约15 亿美元的投资。但随着时间的推移，中国科技实力逐渐崛起，成为全球科技创新的重要力量。

3月13日，英伟达宣布发布基于AI芯片H100的新一代H200芯片。谷歌TPU追求专注于AI训练和推理，因此简化了部分设计架构。这也是TPU 功耗、内存带宽和FLOPS 显着低于Nvidia H100 的部分原因。 NVIDIA还预计2023财年第二季度营收将达到81亿美元，上下浮动2%。由于新冠疫情和地缘政治的影响，收入将减少5亿美元。

第一个是华为的鲲鹏和升腾AI生态算力解决方案，不涉及NVIDIA GPU；二是混合算力支持，采用大量NVIDIA A100芯片，部分环境添加AMD、Intel芯片，以及天枢智核、寒武纪、海光、加速卡等国产芯片集成运行大型模型训练；第三，租用更具性价比的服务器云算力，补充算力不足。早在10月24日，科大讯飞联合华为发布了基于升腾生态的大机型基数——飞星一号。

A100拥有出色的计算性能。其强大的GPU架构和多个Tensor Core单元支持大规模深度学习任务所需的高性能计算，特别是在处理复杂的矩阵运算时。目前，绥远已为大型科研机构部署千卡级AI训练算力集群并成功落地；燧原还与腾讯合作，在OCR文字识别、智能交互、智能会议等方面发挥作用，性能达到行业水平。是同类产品的两倍以上，具有较高的性价比优势。

正如我们前面提到的，X86 的本地化率还不到4%。事实上，只要国产CPU性能足够，就可以取代国外厂商的市场，并且空间巨大。随着生成式AI的普及以及NVIDIA市值突破万亿美元，如何取代NVIDIA成为AI芯片市场的新贵已经成为一个问题。例如，英伟达去年宣布将以400 亿美元收购ARM，但该交易遭到多国反垄断机构和ARM 客户的质疑和反对。

长期以来，百度在文心一言的大模型的推理端都使用自研的昆仑酷睿2，但在训练端，他们主要依赖NVIDIA的V100和A100。在高端AI芯片可能被禁的大趋势下，中国各大公有云厂商纷纷出手囤货英伟达高端GPU。论坛问答群技术专栏社区明星试用中心HarmonyOS技术社区2023电子工程师大会。