这个英特尔主导的芯片市场，面临GPU威胁

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来源：本文编译自lightreading，谢谢。

在整个 5G 时代，英特尔一直在敦促电信行业放弃无线接入网络 (RAN) 中使用的定制芯片，转而使用其通用芯片。英特尔的 x86 架构在 PC 和服务器领域仍然占据主导地位，其规模经济让迎合特定行业的定制芯片制造商羡慕不已。借助该架构，RAN 开发人员可以释放宝贵的资源。运营商可以在同一基础设施上托管其他工作负载。

然而，在过去一年左右的时间里，虚拟或云 RAN 这一现象已经走到了一个尴尬的十字路口。x86 竞争对手 AMD 和使用替代架构 Arm 蓝图的芯片制造商在 PC 和服务器市场取得了进展，但虚拟 RAN 并没有取得同样的进展，英特尔仍然占据主导地位。但曾经投入英特尔中央处理器 (CPU) 的资金却涌入了人工智能 (AI) 芯片，尤其是 Nvidia 的图形处理单元 (GPU)。电信公司没有考虑构建一个能够承载电信和普通 IT 工作负载的多租户虚拟 RAN，而是被要求考虑一个多用途 AI RAN，适用于 5G 和更先进的 AI 应用。

英特尔目前的困境是电信公司谨慎行事的另一个原因。上周公布的业绩显示，2024 年英特尔净亏损 192 亿美元，而前一年的利润为 17 亿美元，销售额下降约 2%，至 531 亿美元。这比英特尔 2021 年的利润减少了近 260 亿美元。包括重组费用和其他约 70 亿美元的费用在内的成本飙升已经侵蚀了利润率。

市场担心这家曾经辉煌的公司可能会在多个方面屈服于挑战。建立一家可以与台湾台积电和韩国三星相媲美的先进代工厂的努力正在吞噬资金。之前从英特尔购买的超大规模制造商正在基于 Arm 的设计制造自己的芯片，并在 Nvidia 的 GPU 上投入更多资金。苹果也对其 MacBook 电脑从英特尔处理器转向内部开发的基于 Arm 的芯片进行了类似的转变。在 x86 领域，AMD 的表现明显优于英特尔，2020 年至 2023 年期间年销售额增长近 130 亿美元或 132%，而英特尔的销售额则下降了 237 亿美元。

最新的意外似乎发生在人工智能领域，有报道称英特尔决定放弃 Falcon Shores，这是一款原定于今年推出的人工智能芯片。英特尔临时联席首席执行官米歇尔·霍尔索斯 (Michelle Holthaus) 在分析师电话会议上谈到最近的季度业绩时表示，英特尔现在计划只将其用于内部测试，而是将资源集中在“Jaguar Shores 的机架级系统级解决方案上”。

Falcon Shores 最初被认为是一款 GPU，这是英特尔对 Nvidia 的回应。但对于未来的 AI 工作负载，GPU 尤其是 Nvidia 的 GPU 可能会有替代品。业界越来越多地谈论从训练转向推理，即部署计算密集度较低的经过充分训练的模型来支持 AI 应用。中国的 DeepSeek 可能开发出一种更高效的 AI 模型，这鼓励了业界考虑用其他硅片替代 Nvidia 的 GPU。Holthaus 告诉分析师，“随着 AI 注入应用的激增，基于 CPU 的本地和边缘推理将迎来重大机遇”。

到目前为止，英特尔还没有就 AI RAN 发表任何具体言论。这个术语似乎是由 Nvidia 创造的，意为虚拟、云或“open RAN”的重新定义，即在同一移动站点上结合不同的供应商。其想法是将资源消耗较少的网络软件放在基于 Arm 的 Nvidia CPU Grace 上，并在 Hopper 或 Blackwell 品牌的 GPU 上运行要求苛刻的“第 1 层”功能。该 GPU 上的额外容量可以租用用于边缘推理。Nvidia 估计，电信公司每投资 1 美元，在五年内就可以赚取 5 美元，尽管几乎没有迹象表明电信公司正在接受这一投资。

似乎注定会阻止一些电信公司的是，这个新兴的 AI RAN 市场最终可能成为 Nvidia 的飞地，就像小型虚拟 RAN 子行业已被英特尔垄断一样。2023 年，Omdia 估计虚拟 RAN 仅占全球所有已安装基带的十分之一。Omdia 预测到 2028 年这一份额将翻一番。但这仍将使专用计算占据基带市场的 80%。

缺乏英特尔的商业替代品并不是虚拟 RAN 进展缓慢的唯一原因，甚至不是主要原因。英特尔在向美国证券交易委员会提交的最新文件中表示，它已经证明 5G 基站“几乎可以完全由运行在英特尔至强处理器上的软件和英特尔 vRAN Boost 构建”，英特尔 vRAN Boost 是一种融合硬件和软件的加速器，可为某些第 1 层功能提供额外的动力。

然而，业界对虚拟 RAN 的吸引力的争论仍在继续。诺基亚是全球最大的 RAN 供应商之一，它倾向于将第 1 层保留在 Marvell 提供的单独定制芯片上，认为这样效率更高。如果对 RAN 和其他电信或 IT 工作负载使用相同的计算平台，则可能需要电信公司集中其基带资源，这些资源通常位于桅杆站点。在许多国家/地区，这将需要在前传方面进行大量投资，包括桅杆站点和容纳 IT 资源的设施之间的光纤链路。对于许多急于减少资本支出的电信公司来说，这似乎不值得付出努力。

英特尔电信业务的表现继续令人失望。去年，包括该业务在内的网络和边缘集团 (NEX) 报告销售额仅增长 1%，达到约 58.4 亿美元，营业利润为 9.31 亿美元。虽然这比英特尔一年前的 2.03 亿美元有了很大的改善，但低于 2022 年的 15 亿美元，当时 NEX 的收入也是 84 亿美元。此外，在 5G 领域，英特尔抱怨客户仍在“减少购买以减少现有库存”。

毫无疑问，整个 RAN 市场低迷对英特尔造成了冲击。Omdia 在 2024 年底发布预测时，预计去年全球 RAN 产品销售收入将下降 12.5%（区间中值），降至约 350 亿美元，而 2023 年这一数字已下降 11%。但英特尔的重心似乎正在动摇。据悉，去年英特尔曾为部分电信资产寻找买家，但遭到至少一位候选人的拒绝。根据最新的重组计划，英特尔似乎将拆除 NEX，将边缘部分移至客户端计算部门，将网络部分移至数据中心和 AI 业务。

但英特尔的撤退很难适合那些要求可选性的电信公司或爱立信和三星等 RAN 供应商，这些供应商已经部分基于英特尔的产品路线图制定了战略。现有的代工厂正在将更大的产能份额用于 GPU。一位不愿透露姓名的知名电信公司高管认为，服务于相对小众市场（如 RAN）的定制芯片制造商将受到挤压。乘着人工智能芯片的顺风车可能是最安全的举措。

如果正如 Holthaus 所认为的那样，“在本地和边缘进行基于 CPU 的推理有很大机会”，那么人工智能可能会增强构建基于英特尔的虚拟或云 RAN 的理由。人们对在 RAN 的边缘站点使用昂贵且耗电的 Nvidia GPU 的经济可行性存在相当大的疑问。开发人员必须为 Nvidia 平台的计算统一设备架构 (CUDA) 重写软件，而英特尔的 x86 处理器已经完成了大部分工作。

即将推出的产品还应该能够处理不仅仅是 RAN 的问题。这至少是参与部署的人员的期望。云计算基础设施开发商和英特尔合作伙伴 Wind River 的首席技术官 Paul Miller 表示，Granite Rapids 是英特尔目前正在部署的 Sapphire Rapids 产品的继任者，它将“释放现有平台以用于新应用程序，或者在处理器空间中创造更多带宽，以将新应用程序引入这些节点”。

不过，英特尔并不是唯一一家可能取代 Nvidia 的 AI RAN 供应商。据报道，在中国，DeepSeek 模型已部署在华为生产的 Ascend 系列 GPU 上进行推理。这家中国套件制造商去年展示了一项“A-RAN”战略，该战略可能会将这些 GPU 与基于 Arm 的 CPU 结合起来，就像 Nvidia 所做的那样。Arm 作为 AI 和 CPU 开发商的角色可能至关重要。有新闻报道称，该公司正在与软银合作开发一款用于推理的 AI 芯片，以挑战 Nvidia。

然后还有来自超大规模提供商的张量处理单元 (TPU)、AI 加速器和基于 Arm 的 CPU，其中许多理论上也可以处理 RAN 工作负载。值得注意的是，AWS 已将其 Graviton 品牌的 CPU 定位为虚拟 RAN 选项，尽管去年 7 月 Light Reading 采访该公司首席电信技术专家 Ishwar Parulkar 时，它的努力仍未取得任何成果。“挑战在于将软件移植到 Arm，”他当时说。“今天，它主要基于英特尔，还有很多工作要做，而且是工程工作。”

大量采用不同架构的芯片会带来复杂性和混乱，可能会阻碍开发。英特尔 NEX 集团总经理 Sachin Katti 甚至认为 Arm 不是一个单一的系统或产品。“Arm 的每个变体都不同，因此 Ampere 的 Arm 产品与 AWS 的 Arm 产品不同，”他在 2023 年底告诉 Light Reading。“而且，坦率地说，我认为你为 Ampere 编写的软件不容易移植到在 AWS 上运行的 Arm 上。”

当然，同样的批评也可能针对 AMD，因为它是 x86 道路上的岔路。在最近接受 Light Reading 采访时，AMD 表示，与英特尔相比，AMD 在虚拟或云 RAN 方面几乎没有取得任何商业进展，因此对于 AI RAN 的任何计划，AMD 没有任何“具体”的说法。总部位于英国的 Nscale 等 AI 数据中心专家现在正在从 AMD 和 Nvidia 购买 GPU。但对于开发人员来说，AMD 的 GPU 意味着要处理与 CUDA 不同的指令集。

甚至更专业的硅片也可能更适合 AI 推理。谷歌 TPU 背后的人乔纳森·罗斯 (Jonathan Ross) 于 2016 年离开这家超大规模公司，创办了 Groq，这是一家芯片初创公司，正在开发一种称为语言处理单元 (LPU) 的专用集成电路。阿美数字公司前首席执行官塔里克·阿明 (Tareq Amin)在 LinkedIn 帖子中表示，最近大量 LPU 被运往沙特阿拉伯，此前他曾负责日本乐天的电信业务。阿明目前的职位在 LinkedIn 上被描述为“机密”，尽管人们认为他在沙特阿拉伯国家担任高级 AI 职位。

电信公司及其供应商面临的难题是平衡可选性和竞争需求与能够利用广泛生态系统和全球规模经济的平台需求。随着英特尔、Arm 变体、Nvidia、其他 GPU 和更多专业芯片的出现，天平有可能严重倾向于碎片化，使 RAN 开发商及其客户陷入复杂之中。在一个可能从推动中受益的市场中，结果可能是停滞不前。

https://www.lightreading.com/ai-machine-learning/intel-and-telcos-left-in-virtual-ran-limbo-by-rise-of-ai-ran

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