辉达不只想单单提供GPU而已，客制化芯片将是下一个改变产业的新模式
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最近辉达(NVIDIA)有两个动作非常值得关注。首先是辉达想利用AI加快芯片设计的工作。
其次就是辉达想建立一个针对云端客户的客制化AI芯片设计团队。这两个看似无关的新闻
，都再说明一件事情，那就是即使辉达已经占据AI芯片的最大市场，其仍在变化多端的AI
时代中，寻找新的商机或称为商业模式，扩大未来该公司成长的空间。
随着AI产业的蓬勃发展，各公司正在争夺辉达有限的GPU供应，以用于训练和建构AI产品
。 现在，辉达正在使用自己的AI来提高其芯片设计的速度，这似乎是为了满足需求。因
而其开发了一种名为ChipNeMo的AI系统，旨在加快GPU的生产速度。
同一时间，辉达宣布成立一个小组，负责打造客制化芯片的新商业模式，帮助客户使用辉
达IP甚至小芯片来建立自己的解决方案。
众所皆知，辉达的H100和A100芯片为许多主要客户提供通用且多用途的AI处理器。但为了
能够掌控自己公司在AI时代的发展步伐，许多科技公司已经开始研发自己内部AI芯片，以
满足特定需求。这除了能够减少能源消耗之外，还可以缩短设计成本和时间。
辉达发现了这一趋势，其期望借由协助这些公司开发客制化AI芯片。其实，许多公司已经
与博通和Marvell等公司合作进行后端实体设计、SerDes区块或IP（例如Marvell的高效能
Arm CPU核心）。
此外，Cadence和Synopsys等EDA解决方案供应商在提供IP区块方面也做得很好，许多公司
的单芯片设计人员可以将EDA公司提供IP区块放入他们的芯片中，从而节省资金并加快上
市时间。例如，Sima.ai在其边缘AI芯片中使用了Synopsys的影像处理器。
一家位于多伦多和奥斯汀的新创公司Tenstorrent看到了这个机会，让该公司转变为IP和
设计商，为Kia和LG等公司提供小芯片和智慧财产权。
在AI领域的一种新趋势是，电视、汽车或网络设备的设计者希望建立客制化解决方案，以
降低成本或提供包括AI在内的差异化解决方案，但他们没有必要或专业知识来建构整颗晶
片。这就成为客制化芯片的商机了。
有分析师就提出一种可能性，如果辉达客制化芯片客户能利用辉达的内部资源和AWS超级
电脑来加速和优化这些设计工作，这对于辉达将是一笔不错的额外收入，也是一个令人难
以置信的差异化优势。
总之，辉达不可能看着自己原来客户自行设计AI芯片，而不要从中获利，客制化芯片就是
其变通的获利模式。当然其亦利用自己AI系统设计GPU而获得之IP，来说服其他厂商让其
加快芯片设计，抢夺原本在博通和Marvell的客户。在这种瞬息万变的AI时代之中，谁能
够想到或开拓新获利模式才能够在不久的将来脱颖而出啊！