世界上最大的芯片問世！250萬美元一枚？這家公司要雄起了？
你可能有一個百思不得其解的問題，那就是臺積電生產了全球60%的芯片，90%以上的最先進芯片，可以說是極爲恐怖的壟斷級怪獸，但爲什麼僅僅只是全球第二大的半導體企業呢？最近有兩家公司都發布了最新的AI芯片，真是不看不知道，一看嚇一跳啊，臺積電從每塊芯片上賺的錢，根本就只有他們的九牛一毛，怪不得只能屈居第二了。
這兩家公司互爲競爭對手，一家你很熟悉，如雷貫耳，叫做英偉達，另一家名不見經傳，叫Cerebras Systems，但未來可能會成爲英偉達最大的競爭對手，2015年成立，迄今爲止共獲得了6輪7.2億美元的融資，估值超過了40億美元。
別看他們現在和英偉達不可同日而語，但他們乾的事非常牛逼，英偉達一個晶圓切成幾十個芯片，他們一個晶圓只做一個芯片，專一開發人工智能計算機。這叫做晶圓級集成，難度堪比登天，世界上目前還僅此一家，別無分店，Cerebras Systems利用臺積電代工，開發了晶圓級引擎WSE（Wafer-Scale Engine），是目前世界上最大的芯片。
WSE就是一整張12英寸晶圓，裏面集成了各種計算、內存和互聯結構，在高性能計算、人工智能、大數據分析等領域有着巨大的潛力。這是因爲這種芯片可以減少芯片之間的物理連接，降低複雜度，簡化系統，同時數據傳輸距離更短，可以減少延遲，更快地處理信息，提高整體性能，還可以減少不必要的功耗，開發出前所未有的高性能處理系統，並且更具成本效益，所以又有超級芯片之稱，可以說是芯片領域的聖盃。
早在1970年代，一些著名的半導體公司就開始開發這種超級芯片，包括德州儀器和ITT等，阿姆達爾定律的提出者吉恩·阿姆達爾在燒錢開發無果後，發出了這種芯片100年都不可能開發出來的喟嘆。但在2019年，Cerebras Systems卻將這個白日夢變成了現實，目前全世界似乎也只有它能開發。
爲什麼超級芯片這麼難呢？最根本的原因是，晶圓由拉出來的單晶硅棒切片而成，一些地方總會有一些缺陷，製成芯片後是不可用的。
通常的做法是切割成小芯片，有缺陷的就扔掉了，這就是所謂的良品率。芯片切割得越小，良品率相對會更高。而如果把一整片晶圓做成一個芯片，幾乎可以肯定是無法使用的，因爲它含有雜質的幾率是100%，這也是幾十年來都沒有人能開發出超級芯片的原因。
而Cerebras Systems開發出了一種可以繞過任何缺陷的技術，再加上臺積電極爲成熟的工藝，可以把超級芯片做到100%的良品率，也就是說每一片造出來都是可用的。當然，Cerebras Systems開發這種芯片還有很多難點，除了缺陷管理外，還有芯片到芯片高速通信、封裝組裝、功率消耗和冷卻等問題，他們通過長期研究或與臺積電合作，開發出了很多創新的先進技術。
目前Cerebras Systems已將超級芯片做到了第三代。第一代WSE是2019年開發出來的，由臺積電16納米工藝在12英寸晶圓上製成，面積46225平方毫米（215mm × 215mm），和人腦袋差不多大，集成了1.2萬億個晶體管，18GB板載SRAM，有40萬個人工智能內核，內存帶寬9PB/秒。Cerebras Systems依託WSE開發的人工智能系統CS-1一套約250萬美元，已用於葛蘭素史克、阿斯利康的醫藥研究，阿貢國家實驗室的腫瘤研究，還有國家能源技術實驗室和勞倫斯利弗莫爾國家實驗室的物理領域研究，匹茲堡超級計算中心和愛丁堡大學的超級計算機等等。
第二代WSE-2在2022年3月開發出來，從臺積電16納米工藝來到了7納米，面積相同，擁有2.6萬億個晶體管，40GB板載SRAM，有85萬個人工智能內核，內存帶寬20PB/秒，所有能力都翻了一番多。CS-2系統已經用於新冠病毒研究並獲得大獎，在美國、德國、阿聯酋等多個國家得到應用。
第三代WSE-3本月13日宣佈推出，使用臺積電5納米工藝製成，集成了4萬億個晶體管，板載SRAM略增到44GB，內核增加到90萬個，內存帶寬21PB/秒，指令執行速度提高一倍到125 petaFLOPs。WSE-3專爲訓練生成式人工智能模型而設計，計算和內存之間更平衡，24萬億個參數模型可以存儲在單個邏輯內存空間中，無需分區或重構。WSE-3旨在訓練比GPT-4和Gemini大10倍的下一代前沿模型，在CS-3上訓練一萬億參數模型，和在GPU上訓練十億參數模型一樣簡單，它既是世界上最大的芯片，也是世界上最快的AI芯片。
無獨有偶，昨天英偉達發佈了最新的GPU Blackwell，也號稱是地球上最快的AI芯片，比現在如日中天的H100快了5倍，採用臺積電4納米工藝製造，集成了2080億個晶體管，只有WSE-3的1/20，可以支持多達10萬億個參數的AI模型，相當於WSE-3的一半弱，不過兩者技術特點大不相同，所以也難以比較。
但有一樣是可以比較的，那就是價格，H100的價格是30000美元，Blackwell也將在30000-40000美元之間。而WSE-3的價格沒有透露，Cerebras Systems不賣單獨的芯片，只銷售依託該芯片的CS-3人工智能系統，價格肯定會在200萬美元以上。
而所有這些芯片都是臺積電生產的，那麼臺積電可以從中賺多少錢呢？
據估計，英偉達2023年僅H100就可能銷售了120萬個，收入高達360億美元，而Cerebras Systems幾年來也銷售了數十套CS-1系統，CS-2不詳，估計也有數億美元的收入。但根據公開的資料，英偉達用於H100 的成本爲3320美元，Blackwell B200成本是6,000美元，這意味着臺積電能夠得到的可能不容樂觀。
事實上臺積電生產英偉達H100芯片使用的是5nm製程，每片晶圓收入是1.34萬美元，而每片晶圓可以切割成86塊H100，那麼一塊就是155美元，再加上封裝產生的722.85美元，每一塊H100臺積電大約能賺近900美元，只有售價的3%，120萬塊就是10.8億美元。和英偉達賺的360億美元比起來有點慘不忍睹，但這就是代工的代價。不過英偉達也說了，這次發佈的Blackwell，研發費用超過了100億美元，H100估計也差不了多少，所以這也是該人家賺的。
而Cerebras Systems的WSE一塊就是數百萬美元，臺積電只有1.34萬美元，如果加封裝的話，可能就是幾萬美元，看起來更可憐。好在AI越來越火，全世界都在搶AI芯片，而所有這些芯片，現在還只有臺積電能夠生產，所以未來其實不可限量，誰知道芯片領域會發展到怎樣龐大的規模，任何人現在的預測都沒有任何意義，因爲科技的發展，可能已經開始超出我們人類的認知範圍了，不然山姆·奧特曼怎麼會去尋求7萬億美元建芯片帝國，馬斯克也說全球電力即將短缺呢？
如果未來二三十年人工智能都還沒有取代人類，可能並不是他們不想取代，而更可能是沒有電，它們都被餓死了！
