目前，超大规模公司和云厂商都在设计他们自己的CPU和AI加速器，这让那些向这些公司销售计算引擎的厂商倍感压力，这些厂商包括英特尔、AMD和英伟达。

同时，也包括ARM服务器芯片新贵Ampere公司，它正在CPU领域与这些公司竞争，而且很快也将加入AI处理器领域的竞争。

目前的服务器CPU市场，“云巨头”占服务器收入的一半以上，也占发货量的一半以上。同样在服务器GPU方面，这些公司占收入和发货量的65%，甚至最高能达到75%。

而且随着GenAI变得更加主流以及GPU供应更加充足，数据中心GPU和其他类型的AI加速器的收入和发货量份额将进一步增长。

在某个时候，正如我之前所说的，世界上一半的服务器收入将是AI加速的硬件，另一半将是通用CPU硬件。

除非像个人电脑中发生的事情在数据中心服务器上发生。服务器CPU可以获得更强的AI计算能力，用于本地化的AI处理，就像现在PC和手机里加入的TPU处理器一样，那样，大部分AI推理将在服务器CPU上完成。

这意味着集成到服务器CPU中的AI加速器必须比我们预期的更快地变大。Ampere公司首席产品官Jeff Wittich在今年4月份透露AmpereOne CPU路线图时也曾讨论了这个问题。

近日，在Jeff Wittich公布了Ampere 最新计划，自家设计的一款ARM服务器CPU，出来采用自家设计的ARM核心，自家设计的网络互联，还集成了自己设计的AI加速器，这款最新的处理器被称为“Aurora”，可能在2025年底或2026年初推出，到时候将披露更多细节。

上图为更新后的路线图，虽然没有显示比上面的路线图更多的迭代，但是将第四代AmpereOne芯片命名为“Aurora”，这是加拿大X战警团队Alpha Flight的一部分，并增加了一些关于未来Ampere Computing Arm CPU架构的细节：

Aurora的大变化是Ampere公司正在CPU中添加自己的AI引擎——大概是一个张量核心，比平面矩阵乘法引擎更灵活。这款Aurora芯片将拥有多达512个核心，并且至少有16个内存通道，同时这款芯片还将具有自家设计的网状互连，将CPU核心和AI核心连接在一起。

值得注意的是，即使在封装内有一个大而胖的AI引擎（可能是在一个离散的芯片组中），Aurora芯片仍将保持空气冷却。

“这个解决方案必须是空气冷却的，”Jeff Wittich在关于路线图和Polaris芯片微架构的briefing中解释说，“这些处理器需要在所有现有的数据中心部署，而不仅仅是在几个地点运营的几个数据中心，它们必须是高效的，没有理由背离行业的散热标准。我们可以两者兼得——既可以提供AI计算，也可以满足我们的散热目标。”

正如Wittich在他的briefing中所讨论的，这是一个艰巨的挑战。根据Uptime 2023全球数据中心调查，77%的数据中心每个机架的最大功耗不到200千瓦，50%的数据中心最大功耗不到10千瓦。现在，一个机架的GPU加速系统必须液冷，大约在100千瓦左右，而且人们正在讨论提升密度以降低设备之间的延迟，这将把它推到200千瓦。Jeff Wittich一直在与希望与推动每个机架1兆瓦并设法冷却它的公司进行严肃的探讨。

我们生活在有趣的时代。但大多数企业IT世界不会有这些，正如我们之前所指出的，Ampere 公司可能最初试图制造超大规模和云厂商会购买的ARM服务器处理器，但它最终可能会将其大部分处理器作为后备力量出售，以及那些买不起或没有技能设计自己芯片的企业。Ampere Computing可以定位自己作为那些不能做自己的ARM芯片但仍然希望获得云原生ARM架构好处的人的安全ARM服务器芯片选择。

Aurora可能正是那些正在寻找更便宜计算和AI的公司所需的那种芯片。

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