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孙正义和 A I“ 杠 ”上了。
前脚合作，后脚竞争。据《科创板日报》2月15日报道，软银正和英伟达组建AI产业联盟，以通过人工智能技术提升无线服务。两天后，就有消息称，软银集团创始人兼首席执行官孙正义欲为AI芯片企业筹资1000亿美元，与英伟达竞争。
此次孙正义筹资项目倘若成功，相比之前微软对OpenAI的投资金额，将成为ChatGPT问世以来人工智能领域最大的投资之一，这也是软银此举备受关注的原因之一。
据悉，该项目代号为“Izanagi（日本创造和生命之神——伊扎那吉）”，由孙正义直接领导，是孙正义在软银大幅削减初创企业投资之际的下一个重大尝试。其中一种方案是，由软银提供300亿美元，剩余的700亿美元可能来自中东机构。
01.ARM是新转机？
“AGI是每个人工智能专家都在追求的东西。”孙正义曾说。
事实上，孙正义在人工智能这条道路上也从未动摇。从2023年第三财季财报数据可以看出，软银愿景基金旗下主要包括软银愿景基金一期（SVF1）、软银愿景基金二期（SVF2）、LatAm Funds三只基金。其中，备受关注的软银愿景基金，最早就对外宣称投资重点是AI领域。
软银愿景二期基金在募资阶段时表示，主要投资人工智能技术，旨在通过投资市场突出、科技驱动的成长型企业，推动人工智能革命继续加速。
从收益来看，成立以来，SVF1总投资896亿美元，累计回报1063亿美元，盈利167亿美元；SVF2总投资523亿美元，累计回报333亿美元，亏损为190亿美元。
图片来源：软银财报
而该季度是在连续四个季度亏损后，软银实现了盈利。软银首席财务官后藤芳光将本次盈利归因为“投资组合正在发生动态变化”。同时后藤芳光表示，软银这家公司经历了“从以阿里巴巴为中心，到以人工智能为中心的巨大转变”。
图片来源：软银财报
值得一提的是，截至2023年12月31日，Arm的股权价值占软银集团净资产的32%，已经是软银集团投资组合中最大的单一资产。
但Arm在软银也是一波三折。
2016年，软银以约314亿美元的价格收购了Arm，并推动其私有化退市。但在WeWork IPO计划失败后，为缓解现金流，软银几乎清仓了阿里的股票，同样，ARM也被提了出来。
2020年，软银同英伟达达成了一致，计划以400亿美元的代价出售Arm，曾引起芯片行业“地震”。但因美国、英国和欧盟等多地监管机构强烈反对，最终在2022年2月，这项出售计划夭折。
2022年11月，孙正义宣布，将集团的日常工作交给了后藤芳光等软银高管，自己未来将专注于芯片公司Arm。2023年9月14日，Arm在纳斯达克上市，成为2023年全球科技领域最大的IPO项目。
今年2月7日，Arm发布了强劲的第三财季数据，盘后一度暴涨42%，将市值推高至近1000亿美元。显然，软银作为ARM的控股股东，在其上市中获得了超额的回报。
据悉，孙正义所希望创建的人工智能芯片公司，是要与软银旗下的Arm公司形成互补。
但Arm能否助力软银站稳AI领域，还需要得到市场的认可。
从Arm业务角度来看，主营业务是授权设计驱动智能手机和PC的芯片组建，一小部分营收来自于AI数据处理的超级计算机的芯片，但其在云计算处理器、汽车芯片、AI布局和尝试中未形成垄断地位。
02.AI芯片大战鹿死谁手？
随着ChatGPT、Sora的席卷，AI芯片竞争也将在2024年进一步拉开。
今年二月初，Meta Platforms对外证实，该公司计划今年在其数据中心部署最新的自研定制芯片，并将与其他GPU芯片协调工作，旨在支持其AI大模型发展。
“ChatGPT之父”山姆·奥特曼（Sam Altman）也在试图重塑全球半导体行业。奥特曼曾发帖表示：“OpenAI 认为世界需要比目前人们计划更多的人工智能基础设施 —— 包括晶圆厂产能、能源、数据中心等。建立大规模的人工智能基础设施和有弹性的供应链对于经济竞争力至关重要。”
据报道，奥特曼正计划为AI芯片项目寻求5万亿-7万亿美元资金，在未来几年内建造数十家芯片制造厂，这些制造厂将由多家代工厂运营，届时不仅为OpenAI生产芯片，还为其他公司生产芯片。
此外，在软银业绩发布会上，CEO宫川淳一透露，软银公司自研的生成式人工智能计算平台和大型语言模型，目前进展良好。
但在众多企业混局的同时，不可忽视的是，市值逼近1.8万亿美元的AI芯片市场“霸主”——英伟达，以80%的市场占有率几乎垄断了AI芯片市场。
公开资料显示，面向人工智能市场的产品规划，英伟达今年第二季度将对H200进行供货、对GH200/GH200NVL投产，B100、B40、GB200、GB200NVL也将在今年推出，发展势不可挡。此外AI芯片市场，还有微软、谷歌、AMD、英特尔等科技巨头的相继追赶。
但面对AI芯片市场格局，通信行业资深分析师孙永杰对DoNews坦言称，人工智能分为训练和推理两个阶段，目前主要集中在训练部分，比如大模型，甚至目前最热的Sora。
“就目前市面上提到的‘AI芯片’，概念有些混乱。”孙永杰说道。AI芯片可以分为通用性和定制化。诸如微软、英特尔、AMD等走定制化路线，他们所推出的芯片是针对于某些特殊人工智能应用场景，效率会相当较高。而英伟达的芯片，无论是在算力上，还是在通用性上都是最高的。
“所以，我觉得的至少在AI目前或者未来相当的一段时间，以训练为主阶段，英伟达是遥遥突出的。一旦到了推理阶段，英特尔就会‘起来’，因为CPU的推理能力和推理效率要比GPU强，这是CPU架构和CPU特性决定的。”
大厂“玩AI”的同时，也带动了AI融资热。据The Information统计，截至目前，全球有超过18家用于AI大模型训练和推理的芯片设计初创公司，包括Cerebras、Graphcore、壁仞科技、摩尔线程、d-Matrix等，融资总额已超过60亿美元，企业整体估值共计超过250亿美元（约合1792.95亿元人民币）。
在孙永杰看来，芯片设计市场是巨大的，如果走定制化可能会有市场，不存在泡沫化现象，而走通用性芯片路线，尚需挤掉泡沫。
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