英特爾、谷歌、微軟、Meta 等科技巨頭正在合作創建連接數據中心人工智能芯片的行業標準，旨在減少對 Nvidia 的依賴。

5 月 15 日，UALink 推廣組（UALink）正式啓動，AMD、惠普、博通、思科等衆多知名企業（除 Arm 和 Nvidia 外）參與其中。他們的目標是開發一個開放標準，用於連接數據中心的人工智能加速器芯片，以打破對英偉達專有技術的依賴。

第一個版本 UALink 1.0 將在計算機“pod”（定義爲一個或多個服務器機架）中連接多達 1,024 個 GPU（最流行的人工智能加速器芯片類型）。 UALink 1.0 基於 AMD Infinity Fabric 等開放標準構建，可實現 AI 加速器芯片內存之間的直接數據傳輸，從而與其他現有連接標準相比，提高處理速度並減少數據傳輸延遲。

預計2023年第三季度，該集團將成立UALink聯盟，監督UALink標準的制定。 UALink 1.0版本將同時向參與公司開放，而具有更高帶寬的升級版本UALink 1.1預計將於2024年第四季度推出。

該組中最引人注目的缺席是英偉達——全球最大的人工智能芯片製造商，估計市場份額爲 80% 至 95%。 Nvidia對UALink不感興趣也是可以理解的。該公司擁有自己專有的GPU連接技術，處於市場主導地位，數據中心收入（包括AI芯片）同比增長超過400%。

除了 AMD 和英特爾之外，UALink 的最大受益者可能是微軟、Meta 和谷歌——這些公司在 Nvidia GPU 上花費了數十億美元來運營雲服務和訓練人工智能模型。這三者都在試圖尋找英偉達的替代品——英偉達是一個日益強大的合作伙伴，但在人工智能硬件領域面臨着壟斷的風險。

據Gartner預測，今年服務器中AI加速芯片的市場價值將達到210億美元，預計到2028年將增至330億美元。2025年AI芯片收入也將達到334億美元。

谷歌正在開發自己的 TPU 和 Axion 芯片，用於訓練和操作人工智能模型。亞馬遜還擁有多個人工智能芯片系列。去年，微軟與 Maia 和 Cobalt 一起加入了競爭。 Meta 也沒有退出自己的加速芯片系列。

最近，據說微軟和 OpenAI 計劃花費至少 1000 億美元用於人工智能訓練超級計算機，使用未來版本的 Cobalt 和 Maia 芯片。這些芯片需要一個連接解決方​​案 - UALink 可能就是答案。

UALink的誕生標誌着AI芯片市場的激烈競爭。 UALink能否成功挑戰Nvidia取決於其吸引更多會員的能力、標準制定的速度和市場接受度。