近日，作为全球领先的半导体科技巨头，三星近期在人工智能领域动作连连。首先是宣布即将推出其全新的Mach-1 AI芯片，准备在挑战NVIDIA的市场地位。然后是准备在高带宽存储器领域加大投入，准备与其主要竞争对手SK hynix展开激烈竞争。接着宣布将成立一家人工通用智能计算实验室，加速其在人工通用智能研发工作的进展。

目前的AI系统由于内存瓶颈问题，面临性能下降和功耗问题。三星通过建立AGI计算实验室和实现AI架构创新，希望能够解决这一问题。Mach-1芯片是三星研发的成果，该芯片作为AI加速器，通过减少GPU和内存板上存在的“瓶颈”，显著提高性能，从而打破NVIDIA在AI领域的主导地位。

三星计划利用多种算法，将内存和GPU芯片间发生的瓶颈现象减少到当前的八分之一，并将功耗效率提高八倍。Mach-1还将使得在低功耗内存而非高功耗HBM的情况下，也能进行大型语言模型（LLM）的推断。

庆桂显透露，三星计划在今年年底前制造Mach-1芯片的原型，并预计明年初开始看到使用最新AI芯片的AI系统。据报告，三星已经与韩国AI公司Naver达成协议，后者正逐步减少对NVIDIA芯片的依赖。这项协议包括价值7.52亿美元的Mach-1芯片，预计还会有更多订单。

从全局角度看，三星要想在AI领域全面超越英伟达，基本就是Mission Impossible。英伟达在AI和深度学习领域的领先地位，并不仅仅建立在其硬件产品的性能上，还依托于其软件生态系统、开发工具和广泛的合作伙伴网络。这些因素共同构成了英伟达的竞争壁垒，不是短期内就能轻易突破的。

三星虽然在半导体制造领域具有强大的实力，并可能在如内存瓶颈等特定技术问题上取得突破，但是在AI领域想要实现从硬件到软件生态系统的全面领先，需要时间、巨大的资源投入，以及持续的创新。即便是在某些技术或市场细分领域取得领先，也不等同于在整个AI领域实现全面胜利。

另外，AI领域的竞争是多方位的，不仅有英伟达，还有包括AMD、Intel、谷歌、亚马逊等多家技术巨头在内的激烈竞争。

三星 Mach-1 会成功吗？这不是一个可以简单回答的问题。

今天对于 AI 的应用正在大规模从云端（数据中心）转向终端（智能设备、自动驾驶汽车等），市场对于面向边缘计算 AI 芯片的需求自然水涨船高，这是三星AI芯片的机会。

然而，英伟达的高性能 GPU 实在是太强大了。在刚刚结束的英伟达GTC 2023上，老黄带来了史上最强的AI芯片加速卡甚至是AI芯片：Blackwell GB200超级芯片系统，这是面向AI大模型时代而生的AI芯片，业界评论称：英伟达掌握了AI时代的摩尔定律，也打破了传统计算的摩尔定律。

不过，英伟达强在云端，“边缘”并不是其擅长的计算场景，它的GPU当然能提供顶级的 AI 加速性能，但尺寸、功耗以及成本都大大限制了它在边缘计算领域的应用范围。英特尔和高通则都采用了混合架构（CPU+GPU+NPU）提供 AI 加速性能，大幅降低了功耗，更大的机会在于边缘侧。

三星 Mach-1 在理论上还能提供更低的功耗和成本。对于低性能的智能家居设备和 IoT 传感器等，Mach-1 比起英伟达、英特尔和高通的解决方案无疑更有价值。

试想一下，总不能为了大模型驱动的 AI 应用，洗衣机也要搭载高通旗舰芯片吧。

不过就算面对手机、笔记本电脑乃至汽车车机等高性能终端，除了功耗上的优势，考虑到低端产品搭载芯片的 AI 算力水准，三星 Mach-1 也同样存在一定的价值。

以AI PC、AI手机、AI家电、AI汽车为代表的AI硬件正在重新定义传统硬件生态，而AI硬件的计算形态一定是“云端融合”，既要云端训练，也要边缘端有一定的AI计算力来支持小模型部署以及终端侧的基础、实时和硬件层训练、推理和生成。因此，边缘侧的AI芯片有巨大的空间，这是三星的机会。

当然，边缘侧AI芯片不能一概而论，有些终端对功耗要求高，有些终端对散热要求高，有些终端对安全要求高，有些终端则对性能要求更高……因此，边缘侧的AI芯片也会形成分化。

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