Industri semikonduktor sedang menyaksikan perubahan ketara apabila syarikat-syarikat beralih daripada latihan AI kepada pengoptimuman inferens. Langkah strategik terbaru AMD menggambarkan trend ini melalui pemerolehan luar biasa yang mengutamakan bakat berbanding aset, menandakan dorongan agresif syarikat ke dalam pasaran inferens AI khusus.
Pemerolehan Pasukan Strategik Berbanding Pembelian Tradisional
AMD telah menyelesaikan pemerolehan unik terhadap Untether AI yang berpangkalan di Toronto, tetapi bukan dalam erti kata konvensional. Daripada membeli keseluruhan syarikat, AMD secara khusus menyasarkan dan mengupah pasukan kejuruteraan lengkap Untether AI sambil meninggalkan semua aset dan produk syarikat. Pendekatan terpilih ini telah mengakibatkan pemberhentian segera pemproses inferens speedAI Untether AI dan imAIgine SDK, meninggalkan pelanggan sedia ada tanpa sokongan berterusan atau ketersediaan produk.
Pemerolehan ini membawa pasukan khusus jurutera perkakasan dan perisian AI kepada AMD, dengan kepakaran khusus dalam pembangunan pengkompil AI, pengoptimuman kernel, dan reka bentuk sistem-pada-cip. AMD menekankan bahawa pemerolehan bakat ini akan meningkatkan keupayaan reka bentuk digital mereka, proses pengesahan reka bentuk, dan kompetensi integrasi produk merentas portfolio AI mereka.
Produk Untether AI yang Dihentikan:
- Pemproses inferens AI speedAI
- Kit Pembangunan Perisian (SDK) imAIgine
- Seni bina pengkomputeran berhampiran memori yang cekap tenaga
- Sokongan untuk pelbagai model rangkaian neural dari tepi hingga awan
Pendekatan Teknologi Khusus Untether AI
Untether AI telah mengukir niche dalam pasaran inferens AI dengan membangunkan pemproses yang dioptimumkan khusus untuk beban kerja inferens berbanding latihan. Pemproses speedAI mereka menggunakan seni bina pengkomputeran hampir-memori, meletakkan unit pemprosesan secara langsung bersebelahan dengan komponen memori. Falsafah reka bentuk ini mengurangkan latensi dan penggunaan kuasa secara ketara berbanding penyelesaian berasaskan GPU tradisional, menjadikannya amat sesuai untuk aplikasi inferens di mana kecekapan tenaga adalah penting.
Walaupun GPU berprestasi tinggi seperti Blackwell Ultra NVIDIA atau Instinct MI350 AMD sendiri cemerlang dalam latihan model AI, mereka menggunakan beratus-ratus watt kuasa. Pendekatan Untether AI menangani kebimbangan yang semakin meningkat tentang kecekapan tenaga dalam penggunaan AI, terutamanya apabila aplikasi berhijrah daripada persekitaran latihan berasaskan awan kepada senario inferens tepi.
Perbandingan Penggunaan Kuasa:
- GPU AI Tradisional: Beratus-ratus watt (dioptimumkan untuk latihan)
- speedAI Untether AI : Penggunaan kuasa yang jauh lebih rendah (dioptimumkan untuk inferens)
- Kelebihan seni bina: Pemproses diletakkan bersebelahan dengan memori untuk mengurangkan latensi dan penggunaan kuasa
Peralihan Industri Ke Arah Pengoptimuman Inferens
Pemerolehan ini mewakili strategi yang lebih luas AMD untuk mencabar dominasi NVIDIA di luar kuasa pengiraan mentah. Langkah ini datang sehari selepas AMD mengumumkan pemerolehannya terhadap Brium, sebuah lagi syarikat permulaan yang memfokuskan pada pengoptimuman inferens AI, menunjukkan usaha tertumpu untuk membina keupayaan inferens yang komprehensif.
Penganalisis industri mencadangkan corak ini mencerminkan peralihan asas dalam keutamaan pembangunan AI. Justin Kinsey, Presiden firma perekrutan semikonduktor SBT Industries, mencirikan pemerolehan AMD sebagai bukti bahawa vendor GPU mengiktiraf kematangan latihan model dan menjangka penurunan hasil GPU dalam pasaran latihan tradisional. Ramalan ini, walaupun berani, sejajar dengan corak industri yang muncul yang diperhatikan sepanjang enam bulan lalu.
Pengambilalihan Terkini AMD yang Berfokus kepada AI:
- 5 Jun 2025: Pengambilalihan pasukan kejuruteraan Untether AI
- 4 Jun 2025: Pengambilalihan Brium (pengoptimuman inferens AI)
- Pengambilalihan terdahulu: Silo AI, Nod.ai, dan Mipsology
Kesan Pelanggan dan Implikasi Pasaran
Struktur pemerolehan telah mewujudkan ketidakpastian bagi pangkalan pelanggan sedia ada Untether AI. Memandangkan AMD tidak memperoleh aset atau harta intelek syarikat, pelanggan yang melabur dalam pemproses speedAI dan alat pembangunan menghadapi cabaran berpotensi dengan sokongan berterusan dan pembangunan produk masa hadapan. Tahap pangkalan pelanggan Untether AI dan kesan khusus terhadap hubungan ini masih tidak jelas.
Perkembangan ini menyerlahkan kepentingan yang semakin meningkat bagi pengoptimuman inferens AI apabila industri semakin matang. Apabila aplikasi AI menjadi lebih meluas dan kos tenaga terus meningkat, syarikat semakin mencari alternatif kepada GPU latihan yang memakan kuasa tinggi untuk beban kerja inferens. Fokus strategik AMD dalam membina keupayaan inferens khusus meletakkan syarikat untuk berpotensi menguasai bahagian pasaran dalam segmen yang berkembang ini, terutamanya apabila perniagaan mengutamakan kecekapan operasi berbanding kuasa pengiraan mentah.