联合创始人Sam 最近提出一个设想，他想在全球打造AI芯片工厂网络，以对抗英伟达。

为了训练大语言模型，AI企业需要采购大量英伟达GPU，耗资不菲。当模型正常运营，向消费者开放，运营费用更是天文数字。

如何降低成本？大企业绞尽脑汁，它们缩小模型，提升效率，开发定制低价芯片。如果想开发高端芯片，成本极为惊人，流程也很复杂。

英伟达垄断AI芯片

谈到新的芯片项目，Sam 与几位投资者协商，整个项目需要几十亿美元。参与的投资者包括Abu Dhabi-based G42、软银集团、台积电。

因为垄断高端GPU芯片，英伟达市值突破万亿美元，芯片巨头无不将英伟达当成眼中钉、肉中刺。

月初时Meta宣布，为了训练面向未来的超级智能，准备购买块英伟达H100 GPU。每块H100 GPU定价约为30000美元，需求旺盛。

谷歌用 Units（TPU)训练下一代 模型。为了降低成本，谷歌已经投入十多年时间研发TPU。

制造芯片需要庞大资金，需要大量“自然资源”，要筹集资金，还要加强研发，只有这样芯片才能达到很高等级。

需要高端芯片

需要的是高端芯片，全球能生产高端芯片的工厂并不多，严重限制了下一代AI模型的训练。为了解决此问题，建议建设芯片厂网络，专门生产AI芯片。

未来可能会与英特尔、台积电、三星结盟，也可能与现有投资者微软加深合作。去年曾宣布，它自主研发的AI芯片已经可以在Azure云计算平台上运行。

许多科技巨头都在研发自主AI芯片，比如亚马逊的芯片，谷歌的TPU芯片，尽管如此，几乎所有的科技巨头仍然高度依赖英伟达处理器。

认为，英伟达芯片还会继续优化改进，在巨大的压力下，投资者可能会远离自有芯片项目。

到目前为止只是提出一个设想，合作伙伴、投资者还没有确定。他可能只是担心高端芯片供不应求，需彻底解决。

按照的设想，项目涉及到芯片厂建造和维护，这条路线与亚马逊、谷歌、微软不同，后者只是设计芯片，生产完全外包。

报道称，与AI企业G42洽谈时透露，考虑筹集资金80-100亿美元。希望到2029年左右时能拥有充足的芯片供应，因为他预计到时AI应用、相关计算力的需求将会猛增。

投资者不太可能支持

分析的谈话不难看出，似乎有意卷入芯片制造业务，但很多分析人士认为投资者不太可能参与。

本人也是投资者，但非常另类。通过自己的 、 和 向400多家企业投资，也有分支投资基金。

在AI芯片领域，已经投资Rain AI，2023年还曾与Rain AI签署合约，价值5100万美元。Rain AI研发神经形态加速器芯片，该公司原本获得沙特基金的支持，但由于美国政府担忧，被迫退出。

风投公司OTB 的合伙人Adam 认为，投资芯片技术有双重目的：“投资对于AI的发展极为重要，还有，这笔投资的回报也可能很丰厚，因为AI芯片需要预计将会大增。”

的决定并非天马行空，随着地缘冲突加剧，美国肯定会不遗余力收回芯片霸权。特朗普极有可能会回归，几天前他曾放言，台湾抢走了美国的工作和业务机会。如果特朗普真的成为美国总统，极可能会向台湾、韩国芯片产业动刀。只要AI芯片的需求是真实存在、可以持续的，的投资就不会亏本。

如果的新项目成功落地，那就意味着战略出现重大转变，也意味着AI产业正在朝着垂直整合、硬件定制化方向迈进。如果风投参与，无疑会刺激AI、半导体创新，加剧竞争。（小刀）