OpenAI想到芯片，只因钱太多

融资AI集成电路，最实际上的用处就是账面上好笑，收购集成电路共同共同开发一些公司，就可以把原本要熏在算力上的银子，盐类成了资产。这不仅能增强自己的核心生产力，还能给早期融资人和未来的融资人红豆银子的恰当暗示。一旦一些公司IPO，这些盐类下来的财力，也可以设法推高一些公司的估值。

集成电路最简便AI一些公司熏银子

同样关键技术一些公司红豆银子的最好的事先都是买了买了买了。但是买了谁，也有讲究。

过去几周里头，很多AI一些公司在“熏掉多余的银子”之外，上可能会选择收购该公司类似于的同行，或者是与自身该公司强关的的如东大型企业。本土很多财大气粗的AI一些公司，就早就收购了不少证券市场、制造等数字化转变服务一些公司，有的甚至还自己融资新建了不少关的一些公司。

不过，从过去二三十年，的网站、硬件一些公司的持续发展来看，AI关键技术共同共同开发、数字化转变，这些偏重的网站、虹和硬件等该公司的共同共同开发红豆销普遍不大，未必能最少把银子红豆好的借以。

以美股躯干一些公司为例。股价3012亿美元的商代，2023财务报告的共同共同开发服务费是66.4亿，分之二营收的17%。2018亿美元股价的Salesforce，2023财务报告的共同共同开发服务费是50.55亿，投研则有16%。

相对来感叹，集成电路研究成果要比硬件贵得多。同类型的集成电路一些公司，即使金碧辉煌不大，共同共同开发服务费也要高过这些硬件一些公司。

最火的英伟达，2023财务报告共同共同开发工作量73.39亿美元，分之二比27.2%，2022财务报告52.68亿美元，分之二比19.6%。虽然英伟达现阶段股价超万亿，但在2023财务报告当中，英伟达股价的平均值还勉强直到现在的一半。

其他的集成电路一些公司，AMD的2022财务报告共同共同开发服务费为50.05亿美元，分之二营收的21.2%；英特尔2023财务报告共同共同开发服务费82亿美元，投研比33.2%；宽带的2022财务报告共同共同开发服务费81.94亿，投研比19%。

更为有趣的是，给集成电路服务业要用物件硬件的EDA一些公司们的共同共同开发取得成功更为大。当今EDA硬件Synopsys上一财务报告的共同共同开发服务费为16.8亿美元，投研比33.07%。过去几年当中，这家一些公司的投研比也全部高于30%，有的备注甚至最少40%。

的网站/集成电路一些公司近一财务报告共同共同开发取得成功

对于现阶段急需红豆银子的AI一些公司来感叹，AI集成电路一些公司如此高的共同共同开发工作量，已是很简便“熏银子”了。

AI一些公司能打破英伟达的在表面上吗？

AI一些公司要用AI集成电路，哭紧紧很恰当，但显然相当较易。

现阶段市售除了英伟达的GPU以外，还有很多一些公司在外观设计AI集成电路。仅限于网易为TensorFlow外观设计的TPU (Tensor Processing Unit)；TCL早就研究成果的专为神经网络计算出来外观设计的NPU (Neural Processing Unit)；以及传感叹被孙正义识破的英国一些公司Graphcore共同开发的，专门从事可用AI训练任务的IPU。

这些集成电路同样也都年中了极短时间的共同共同开发迭代，但赢利发挥和英伟达相比相去甚远。

其当中，网易从2015年就开始共同共同开发TPU，并在内外推广运用于。2018年，网易全站了TPU的第三方应用领域，作为其虹基础设施的一部分。不过到现阶段为止，TPU仍不可能会大规模踏进AI集成电路的的产品。

事实上，即使TPU全站了低工作量，现阶段当今的GPT仿真要在TPU上运营，也可能会受到一定限制。因为GPT改用了与TensorFlow不同的PyTorch虚拟化，虽然PyTorch当中早就增加了对 TPU 的默许，但在运营过程当中还无需一些额外的可用性指导工作。

这也是煎熬一众AI集成电路的情况，同样AI集成电路的应用领域程序耐用性本来已与英伟达相差不远，但是底层硬件和共同开发物件对应用领域的默许远不如英伟达。

不久前，科大讯飞执行长刘庆峰曾公开所称赞TCL的AI集成电路耐用性，所称其早就可以对标英伟达的低端GPU了。异议，很多传媒界人士本来相当感到有趣，“GPU的布氏金属中耐用性要眼看英伟达，本来都能。”当中科院自动化所主管刘昊告诉鹿口部，当中科院自动化所的紫东太初大仿真就一直与武汉智算当中心合作，运用于TCL昇腾Ascend 910和910b操练AI大仿真。

昇腾Ascend 910

刘昊确信，在耐用性之外TCL的算力集成电路毕竟与A100差不多，但在操练大仿真的过程当中却只能替代英伟达GPU。“虽然TCL集成电路的耐用性不可能会情况，但在理论上的AI大仿真操练当中，它的物件链不够完善，布氏金属中的耐用性相当能实质上发挥出来。”

英伟达的在表面上，相当是GPU应用领域程序耐用性，而是基于CUDA的共同开发环境。虽然TCL在这之外也在共同开发类似的CANN，但比起早就推出最少15年的CUDA来感叹，差还比较相比。

不过，这对于OpenAI、Anthropic这样的AI一些公司来感叹，正是可以发挥压倒性的部分。

AI一些公司可以在硬件和应用领域程序两者之间完成彼此间的协同外观设计，确保集成电路的外观设计实质上满足算法的需求量，从而节省时间和耐用性。同时，AI一些公司可以围绕其集成电路的产品构建基本的生态环境，仅限于硬件库、物件、构建和默许服务，从而为卖家缺少一站式的框架。

除此之外，AI一些公司对人工神经网络和深度学习算法的理解更为有系统，这使得它们尽可能为特定的算法或训练任务自定义和可用性集成电路。在理论上应用领域当中运用于人工神经网络仿真，它们可以根据理论上的应用领域需求量和一幕，也可以对集成电路外观设计完成反复迭代。

赚银子考虑到的歧见

过去9个月底时间里头，英伟达股价甩了3倍，股价突破一万亿美元。现阶段的溢价TTM为102.03，静态溢价为242.75。而Invesco积体电路ETF的30家美国积体电路一些公司平均溢价为21倍，其他在AI上重取得成功的信息关键技术巨头们的溢价都在20-40倍两者之间，英伟达的赚银子能力几乎强过他们10倍。

有消息所称，2023年周内英伟达最先进的H100GPU周内达800多吨，且不间断供不应求。多位本土GPU应用领域程序渠道商向鹿口部透露，的设备百万多的GPU应用领域程序，出厂时间尺度不同，生产工作量上浮空间最少50%。

在以前，买了GPU应用领域程序的AI一些公司、虹厂商，像极了本土奢饰品店门口外卖买了LV和GUCCI的人。在英伟达门口，攥着银子，排着队里。居然交了银子，还要等货。如果如此一来不可能会能打的竞争对手如此一来次出现，英伟达的卖出们没准也要开始让卖家“配货”买了GPU了。

不过，在这样赚银子的弯角里头，金融市场对AI集成电路的情绪本来一般来说。以致于AI集成电路的赚银子时间尺度太长了。大家都想像英伟达一样赚银子，但没几个人愿意年中集成电路共同共同开发的长达等待期。

由此，金融市场的的产品对AI集成电路一些公司的看法也如此一来次出现了歧见。在OpenAI要要用集成电路的传闻之前，本土AI集成电路服务业就有两则财经格外关切。

首趁此机可能会中生代近期报导美联社所称，国投基金增资再，基本清仓。而这早就不是中生代投资人股东们首次如此一来次出现清仓式增资。第二则是山腰腾讯的史载原信息关键技术宣布完成D轮担保20亿元。

作为AI集成电路第一股，中生代遭遇的最大情况，就是不间断亏损，长时间熏银子却落地缓慢。在AI集成电路上实际上熏银子的要用法无论如何不太简便华南地区一些公司，华南地区的AI一些公司和AI集成电路一些公司，可能更为简便Anthropic和亚马逊河的合作模式。在AI集成电路共同共同开发之外，多方相互合作，发挥自身特长。AI一些公司把AI解谜、操练的应用领域需求量用好，集成电路一些公司把集成电路外观设计关键技术用好，如此一来辅以大厂的关键技术、财力压倒性，从而减慢的产品的共同共同开发、迭代速率，从而在的的产品当中分之二领一席之地。

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