三星、现代支持人工智能初创公司 Tenstorrent：首席执行官凯勒表示，每个人都希望与 Nvidia 竞争

凯勒表示，Nvidia 的 GPU 并不是人工智能的终极游戏。 “当外星人登陆时，我认为他们不会问我们，‘我们发明了 CUDA 吗？’ ”

芯片巨头英伟达是当今人工智能领域最强大的力量，比微软、谷歌或OpenAI还要强大。其 GPU 芯片是 ChatGPT 等程序业界的主导计算形式。尽管经过多年的努力，大量初创公司仍未能阻止这种主导地位。

然而，世界仍然渴望竞争，而英伟达可能会很脆弱，因为一些人认为，英伟达的经济主导地位无法维持。

AI 芯片初创公司 Tenstorrent 的首席执行官吉姆·凯勒 (Jim Keller) 在接受 ZDNET 独家采访时表示：“英伟达拥有垄断[利润率]。” “如果你想构建一个内置人工智能的高性能解决方案，英伟达将占据产品的大部分利润。赢家通吃策略的问题在于，它产生了一个人们真正想要的经济环境。选择。”

凯勒是计算机芯片界的巨星，以一系列芯片方面的成功而闻名，从扭转超微半导体 (AMD) 处理器业务到为苹果定制处理器业务奠定基础，再到构建特斯拉的自动驾驶芯片平台。他认为，业界对 Nvidia 控制权的不满，以及新兴的 RISC-V 技术，为替代方案开辟了道路。

一些强大的政党相信他有机会。

周三，Keller 宣布 Tenstorrent 已获得全球第三大汽车制造商现代汽车集团和电子巨头三星电子旗下风险投资部门 Samsung Catalyst Fund 的 1 亿美元融资，Fidelity Ventures、Eclipse 也参与其中Ventures、Epiq Capital、Maverick Capital 等。

这笔新资金是在之前近 2.5 亿美元的资金基础上增加的，为成立七年的 Tenstorrent 提供了充足的资金，可以将多种人工智能芯片推向市场。

凯勒表示，与许多公司一样，现代汽车也对英伟达的替代品感兴趣，例如将人工智能应用到汽车中。该公司还拥有一个机器人部门，并于 2020 年收购了麻省理工学院机器人分拆公司波士顿动力公司。

现代汽车的凯勒表示：“他们是一家技术领先公司，他们正在赚钱并将其投资于技术，因为他们看到了利用人工智能构建下一代产品的途径。”

更重要的是，现代汽车“希望打造自己的产品，并达到成本点和性能点，”凯勒说。 “说实话，你不能给 Nvidia 标准产品 60% 的毛利率，他们正在寻找选择。”

现代汽车执行副总裁兼全球战略办公室主任 Heung-soo Kim 在准备好的讲话中表示：

“Tenstorrent 的高增长潜力和高性能人工智能半导体将帮助集团确保未来移动出行的竞争技术。

“通过这项投资，集团预计将开发优化但差异化的半导体技术，以帮助未来的移动出行并增强人工智能技术开发的内部能力。”

凯勒和现代汽车公司执行副总裁兼全球战略办公室主任 Heung-soo Kim。

三星的投资对于全球最大的半导体代工制造商之一来说尤其有意义。该公司生产了许多让凯勒闻名的芯片，包括特斯拉自动驾驶仪。三星知道，小橡子长成大橡树，今天的初创公司可能成为明天芯片制造的大客户。

三星半导体创新中心负责人 Marco Chisari 在准备好的讲话中表示：“Tenstorrent 行业领先的技术、执行领导力和积极的路线图促使我们共同主导这轮融资。”他补充道：“我们很高兴有机会与 Tenstorrent 合作加速人工智能和计算创新。”

凯勒与三星半导体创新中心负责人 Marco Chisari。

在宣布融资的事先准备好的讲话中，Keller 对两家公司表示赞赏：“现代汽车集团和三星 Catalyst 基金领投的这轮融资对 Tenstorrent 所表现出的信任确实令人感到谦卑。”

凯勒已经制造了许多世界上最快的芯片，对于他来说，争论主要是经济方面的，但也涉及技术方面的问题。

“我不相信运行 CUDA 和 PyTorch 的 GPU 是人工智能的终极游戏。”“当外星人登陆时，我认为他们不会问我们，‘我们发明了 CUDA 吗？’” “凯勒打趣道，他指的是 Nvidia 用于运行这些神经网络的软件平台。

“虽然 GPU 今天取得了成功，但它们并不是明显的最佳答案，它们更像是现有的足够好的答案，”凯勒在谈到 H100“Hopper”GPU 等 Nvidia 芯片的主导地位时说道。 Nvidia 用于运行神经网络的领先产品。

更先进的生成式人工智能模型，尤其是来自开源软件社区的模型，将导致该领域的训练和推理之间的区别发生深刻的变化。 “我认为未来的人工智能引擎......将具有相当多样化的功能，看起来不像推理与训练”，而更像是两者的融合。

他承认，由于联合创始人兼首席执行官黄仁勋很早就决定将公司的精力集中在软件上，英伟达在人工智能领域取得了令人难以置信的领先地位。

“老实说，人工智能软件的挑战比任何人想象的都要困难，”凯勒说。 “大多数人工智能初创公司都是由硬件人员创办的。”他指出，英伟达“在该软件堆栈上投入了更长的时间，部分原因是他们在没有人愿意的情况下投资了 HPC（用于复杂科学工作负载的高性能计算），”凯勒说。这需要为 GPU 开发特殊的编程框架。 “他们进行了投资，并得到了一些可以发挥作用的东西。”

但是，凯勒说，世界正在发生变化。他表示，CUDA 开源替代方案的兴起、各种人工智能框架（例如 TensorFlow 和 PyTorch）以及由 Stability.ai 和 MosaicML 等公司创建并由 Hugging Face 等中心托管的开源模型都是有希望的。说。 “有趣的是软件方面正在进行的开源协作数量，我们需要在硬件方面进行匹配。”

为了与硬件领域的开源努力相匹配，Keller 押注于 RISC-V，这是一种开源芯片指令集，由 Keller 的同事、著名芯片先驱 David 于十多年前在加州大学伯克利分校开发。帕特森和他的同事们。

凯勒是一位精明的大范围问题解决者，对于他来说，经济战线上和技术战线上有一些至关重要的东西结合在一起。 “我喜欢探索这个空间并了解它，然后做一些事情，”他说。

在 20 世纪 80 年代和 90 年代，他在传奇的数字设备公司 (Digital Equipment Corp.) 打造了当时世界上最快的芯片。 P.A. 是凯勒以前的初创公司之一。 Semi Inc. 于 2008 年被 Apple 收购，并成为现在为所有 Apple 设备提供动力的“A 系列”芯片的基础，这不太可能与英特尔决裂。当凯勒领导一个团队为特斯拉的自动驾驶仪开发硬件时，特斯拉“只是一家小型工程公司”，生产的汽车数量不超过 25 万辆，现在每辆汽车都配备了自动驾驶仪。

凯勒回忆道，当“每个人都告诉我 AMD 即将破产”时，他让 AMD 停滞不前的芯片开发得以复苏。他的努力奠定了基础，不仅使公司摆脱了困境，而且将其变成了芯片巨头。

在 2016 年成立的 Tenstorrent 中，凯勒看到了一些有趣的东西。该公司专注于深度学习人工智能模型规模爆炸式增长中的芯片机会，例如 OpenAI 的 GPT，以及需要越来越高性能的程序。

凯勒还在特斯拉时就曾是 Tenstorrent 的天使投资人，他认识创始人 Ljubisa Bajic，后者曾在 AMD 为凯勒工作过。 “我有机会看到了一大堆关于人工智能引擎的提案，我认为他所做的事情非常有趣，”凯勒回忆道。

他有足够的兴趣在 2021 年 1 月占据 Tenstorrent 的榜首位置。“它 [Tenstorrent] 在某种程度上是一个研究项目，我觉得我们开始弄清楚这个研究项目是什么，”他解释道。

凯勒表示，显而易见的是，人工智能的到来正在与 RISC-V 的到来以及 Nvidia 的主导地位带来的经济压力融合在一起。

展望未来，“计算将由人工智能主导，”凯勒说。 Tenstorrent 旨在解决的生成神经网络随着规模的增加，需要越来越多的硅马力，因此它们将主导所有芯片设计。

与他过去的努力一样，凯勒并没有像他在 Tenstorrent 中发现的那样简单地采用该剧本。他做出了一个令人惊讶的决定，不仅继续使用专用人工智能芯片，而且还构建了一个可以处理人工智能芯片管理的通用CPU。

“我们决定构建 RISC-V 处理器作为 AI 处理器的通用计算伴侣，因为通用计算和 AI 将协同工作，并且需要紧密嵌入。”

为此，“我从 AMD、苹果和英伟达聘请了一些最优秀的设计师”，凯勒说，他表示自己热衷于“团队冒险”。 “我们拥有一支出色的 CPU 团队；我对此感到非常非常兴奋。”

软银集团的私人控股公司ARM（正在准备首次公开募股）曾一度是夹在英特尔和英伟达主导地位之间的芯片行业的潜在救世主。凯勒说，情况已经改变了。 “我与 ARM 谈过很多次，ARM 有两个大问题，”凯勒说。

“一是它们现在太贵了，”他说。对于获得 ARM 技术许可的公司来说，原本可行的经济形势已经变成了不断提高价格的问题，要求客户使用 ARM 技术制造的产品比例越来越高。

他说，另一个问题是 ARM 不会对基本指令进行更改以适应人工智能所需的新形式的数据处理。 “人工智能正在快速变化，”凯勒观察到。他向硅谷初创公司 SiFive 寻求帮助，该公司已对基于 RISC-V 的芯片 CPU 版本进行了授权业务。 “他们 [ARM] 不想对我的下一个芯片进行所需的修改；SiFive 说，‘当然。’”

Keller 强调，通过 RISC-V，Tenstorrent 及其客户都可以拥有控制权，这与与垄断者打交道不同。 “另一个设计任务是，如何构建人们有权许可的伟大技术？”他说。

Keller 表示，由于 RISC-V 的开放性，“RISC-V 将慢慢取代一切”，这意味着 ARM、Nvidia 自己的指令集以及英特尔帝国赖以建立的传统 x86 代码。

除了基于 RISC-V 的新 CPU 之外，Tenstorrent AI 加速器正在经历巨大的变化，以在其中嵌入 RISC-V 功能。 “我们的 AI 引擎有一个大型矩阵乘法器、一个张量处理器、一个矢量处理器，但它还有五个小型 RISC-V 处理器，主要负责发出 AI 指令流，”凯勒解释道。

该公司刚刚开始销售前两代芯片，并正在迅速生产第三代芯片并致力于第四代芯片的开发。

Tenstorrent 业务将有多种赚钱途径。正在设计的通用CPU是“具有许可价值”的“高端处理器”，然后是AI加速器芯片，它既是该公司可以出售的一部分，也是“其他人可以使用的RISC-V AI引擎”可以许可。”

考虑到该行业对 Nvidia 税收（人们可能会称之为 H100 和其他部件的高价格）感到不满，应该会有很多买家。

“我和很多人谈过，他们并不是不喜欢 Nvidia 作为一项技术，或者是不喜欢 Jensen [Huang]，”他说。这纯粹是一个商业问题。

“我已经与电源公司、微控制器公司、自动驾驶初创公司、数据中心边缘服务器制造商进行了交谈，”他说。 “如果你制造自己的芯片，并且想要在其中安装 AI 引擎，那么你就无法在其中放入 2,000 美元的 GPU，”他观察到。 “我与两家机器人公司进行了交谈，他们的立场基本相同：我不能将 10,000 美元的 GPU 放入 10,000 美元的机器人中。”

当然，如今英伟达似乎是一家没有竞争对手的公司。它通常在 MLPerf 等芯片性能基准测试中占据主导地位。其包含人工智能芯片的数据中心业务高于英特尔和AMD的人工智能销售额。今年该部门的收入可能会翻一番，达到 310 亿美元，几乎占英特尔年收入的三分之二。

尽管每个人都想要 Nvidia 的替代品，但 Cerebras Systems、Graphcore 和 Samba Nova Systems 等大量拥有极其才华横溢的工程师的初创公司却未能对 Nvidia 产生影响。

这些都没有让凯勒陷入困境，他在芯片设计的一生中经历了许多战斗并赢得了胜利。一方面，这些公司没有利用 RISC-V，而在他看来，RISC-V 是一个游戏规则的改变者。 Keller 表示，“如果我们五年前就推出了 Tenstorrent 正在构建的开源 RISC-V AI 引擎”，“那么 50 家初创公司可能会在这方面进行创新，而不是用 15 种不同的方式解决同一问题，50不同的时间”，正如 Cerebras 和其他人一直在做的那样。

在更简单的层面上，人们总是认为现状会保持不变，但事实并非如此。

“计算之战已经结束很多次了，”凯勒若有所思地说。 “大型机赢了，然后小型机赢了，然后工作站赢了，然后个人电脑赢了，然后移动赢了——战争已经赢了，所以让我们开始下一场战斗吧！”

在更简单的层面上，“我认为计算机是一种冒险，”他说。 “我喜欢设计计算机；我热衷于冒险。”