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全球AI硬件提供商TOP10

美团人工智能ai

全球AI硬件提供商TOP10

人工智能硬件领域正在从一个小众市场扩展成为技术领域竞争最激烈的市场之一 。
随着定制芯片、加速器和边缘设备的浪潮推动高需求 ， 人工智能硬件行业正在随着人工智能的发展而扩张 。
人工智能硬件领域正在从一个小众市场扩展成为技术领域竞争最激烈的市场之一 。
没有人工智能硬件就没有人工智能 ， 因此这个市场只会变得越来越大——从曾经少数几家老牌芯片制造商的领域发展成为一个生态系统 。
三种力量正在影响这个市?。 嚎萍季尥氛谀诓拷行酒杓?， 而不是依赖外部供应商；专用处理器正在涌现 ， 用于传统计算之外的特定人工智能任务；世界各国都在优先考虑关键硬件的技术独立性 。
其结果是 ， 市场中的传统界限正在消失 。云计算巨头正在成为芯片设计者 ， 初创公司正在挑战数十年的传统架构 。 从专用推理芯片到量子处理器 ， 支持未来人工智能应用的硬件与当今的通用解决方案截然不同 。
10、Cerebras Systems安德鲁·费尔德曼 (Andrew Feldman) 是一位企业家 ， 也是Cerebras Systems的联合创始人兼首席执行官 。他领导公司的使命是通过创造世界上最大的处理器来彻底改变人工智能计算 ， 这一挑战几十年来一直被认为几乎不可能实现 。Cerebras 的晶圆级引擎 (WSE) 取得了突破 ， 使该公司能够构建 AI 超级计算机 ， 在很短的时间内解决以前难以解决的问题 。
该公司最近取得的成就包括与 Meta 建立合作伙伴关系以及与阿联酋人工智能控股公司 G42 达成的高调交易 ， 表明其重要性日益增强 。
9.微软微软决定开发定制芯片 ， 包括 Azure Maia AI Accelerator 和 Azure Cobalt CPU ， 是为了优化其云基础设施并实现供应链多元化 。 作为微软董事长兼首席执行官 ， 萨提亚·纳德拉精心策划了这一战略转变 ， 重点强调了云计算和人工智能 。
他成功地将人工智能融入到公司产品的各个方面 ， 从 Copilot 服务到与 OpenAI 的基础合作 。
8. Groq在创立Groq之前 ， Jonathan Ross 是 Google 张量处理单元 (TPU) 的首席设计师之一 ， 这使他对 AI 专用硬件有着深刻的理解 。 他率先提出了语言处理单元 (LPU) ， 这是一种专为满足实时 AI 推理的独特需求而设计的新颖架构 。 他的工作使 Groq 达到了前所未有的速度 ， 打破了令牌生成的记录并为对话式 AI 建立了新的标准 。
7.亚马逊作为亚马逊网络服务（AWS）的首席执行官 ， 马特·加曼领导着全球占主导地位的云计算平台 。 虽然 AWS 是第三方 GPU 的主要用户 ， 但其对 Trainium 和 Inferentia 芯片等定制芯片的开发标志着其在 AI 硬件供应方面的战略扩张 。
此举是更广泛战略的一部分 ， 旨在为客户提供高度优化、专用且经济高效的人工智能训练和推理解决方案 。 AWS 的芯片已经与 Anthropic 和 Databricks 等大公司建立了高调的合作伙伴关系 。
6.谷歌在 Demis Hassabis 的领导下 ， 谷歌推行了深度垂直整合战略 ， 设计和部署了定制的张量处理单元 (TPU) 。 这些芯片是谷歌内部人工智能研究和商业云服务的基础硬件 ， 使该公司能够完全控制其技术堆栈 。作为谷歌DeepMind的首席执行官 ， Demis负责管理Alphabet统一的人工智能研发部门 。
他带领公司取得了许多突破性的进步 ， 包括掌握复杂的游戏和开发像 Gemini 这样的基础模型 。
5.高通克里斯蒂亚诺·艾蒙是高通公司总裁兼首席执行官 ， 该公司长期在移动计算领域占据主导地位 ， 目前正在战略性地扩展到新的垂直领域 。 在他的领导下 ， 高通正在推行大胆的“边缘人工智能”战略 ， 将智能直接嵌入到从智能手机和个人电脑到汽车和物联网传感器等设备中 。 这种方法优先考虑隐私、效率和实时处理 ， 使高通成为数据中心以外下一波人工智能浪潮的关键参与者 。
4. Meta【全球AI硬件提供商TOP10】Meta 任命首席人工智能官并对其人工智能实验室进行内部重组 ， 表明其在软件和硬件方面投资的新时代已经到来——这表明Meta 的目标是构建支持其人工智能服务所需的庞大基础设施 。
该公司定制的 MTIA 加速器的开发也是朝着这一战略方向迈出的关键一步 。Meta Platforms 创始人、董事长兼首席执行官马克·扎克伯格加倍强调了公司对人工智能的承诺 ， 并将其视为未来服务的基础技术 。
3.英特尔陈立武于 2024 年底成为英特尔首席执行官 ， 继承了一家正处于重大变革中的公司 。
他的领导重点是引导英特尔从传统的以 CPU 为中心的模式转变为多架构“xPU”公司 ， 利用其强大的制造能力和广泛的生态系统 。
英特尔的目标是以可预测的节奏推出领先产品 ， 主要专注于利用人工智能 PC 和数据中心市场的迅猛增长 。
2. AMDAMD 已在数据中心 CPU 市场占据领先地位， 并正在成为 AI GPU 领域 Nvidia 的有力挑战者 。 这是由其 Instinct 加速器和对开放软件平台 ROCm 的战略承诺推动的 ， 旨在为 Nvidia 专有生态系统提供可行且经济高效的替代方案 。作为 AMD 董事长兼首席执行官 ， 苏姿丰博士成功实现了公司显著的转型 ， 将公司打造成了高性能和自适应计算领域的领导者 。
作为一位杰出的电气工程师 ， 她的领导力引导AMD 重新关注数据中心 。
1. 英伟达黄仁勋 (Jensen Huang) 于 1993 年与他人共同创立了 Nvidia ， 带领公司从一家图形公司发展成为加速计算领域的全球领导者 。 他于 1999 年发明的图形处理单元 (GPU) 彻底改变了 PC 游戏 ， 后来成为现代人工智能的基石 。 2006 年发布的统一计算设备架构 (CUDA) 平台催化了这一转变 ， 该平台使 GPU 能够用于通用并行计算 。
Nvidia 的 H100 GPU及其在为 OpenAI 的 ChatGPT 等 Gen AI 模型提供支持方面的基础性作用推动了该公司成为技术和金融强国 。 黄仁勋的愿景是将 Nvidia 定位为“人工智能工业革命”端到端平台的提供商 ， 并实现持续的创新 。 该公司目前正在将影响力扩展到机器人和自主人工智能等高增长领域 ， 并即将推出其下一代Blackwell B200 芯片 。
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