自 ChatGPT 掀起 AI 聊天機器人大戰，各家大廠無不摩拳擦掌。目前 AI 模型訓練與部署市占率超過九成的輝達（Nvidia），股價自年初暴漲近一倍，反觀也是 AI 技術推動者的 Google，雖然在過去十年取得不少 AI 重大突破，卻在這波聊天機器人大戰失色。
2 月 8 日 Google 舉辦技術發表會，分享 AI 如何整合至搜尋引擎，但示範新時聊天機器人 Bard 被問到「韋伯太空望遠鏡（JWST）的新發現有哪些？」Bard 卻答非所問，且答案還是錯的，表示「太陽系外行星的第一張照片，是由韋伯望遠鏡拍攝」，但照片是歐洲南方天文台（ESO）的甚大望遠鏡（Very Large Telescope）拍攝。這起烏龍導致 Google 母公司 Alphabet 股價一度重挫逾 8%。
不少專家表示，Google 雖然有很多 AI 發明，但商業化腳步卻嚴重落後。Google 這場 AI 大戰的第一個策略是不斷發表 AI 新品，證明 Google 在 AI 領域依然有競爭力。
Google 推號稱性能優於輝達的 AI 超級電腦、投注更多人力開發聊天機器人
Google 從 2016 年就開始研發 TPU（Tensor Processing Unit，張量處理單元）AI 晶片，也以 4 千個 TPU 打造新超級電腦 TPU v4，2020 年開始運作，訓練 Google 的 AI 模型 PaLM 超過 50 天，和 Open AI 的 GPT 模型打對台。
4 月 Google 論文指出，TPU v4 和 GPT 模型的 Nvidia A100 晶片製造的同類型機器相比，TPU v4 運作速度快 1.2~1.7 倍，耗電量卻少 1.3~1.9 倍。「性能、擴展能力和實用性，都讓 TPU v4 成為 AI 大型語言模型的主力。」Google 研究人員表示。
Google 的 AI 大戰第二策略是調整組織架構，投注更多心力到聊天機器人 Bard 技術。3 月中副總裁暨 Google Assistant 業務負責人蕭茜茜（Sissie Hsiao）寫了一封標題「語音助理和 Bard 團隊的變化」的信，表示將以 Bard 為發展優先，「目的是為了確保抓住機會，今年 Google 會比以往給消費者更多有影響力的產品。」
之後 Google Assistant 部門也傳出走馬換將，由任職 16 年的商務部門副總裁派雅許‧藍詹（Peeyush Ranjan）接手主管。這起人事案彰顯 Bard 技術將整合至相似產品。
Google 大動作進逼，仍難撼動輝達的兩個原因優勢一：技術領先
就算 Google 動作頻頻，也很難撼動輝達 AI 晶片的主導地位。原因之一，就是輝達技術仍領先。Google 研究員透露，自豪的 TPU 並沒有和輝達最新 AI 晶片 H100 比較。H100 因為推出時間較晚，製程也更先進，自然讓 TPU 相形見絀。
學術界、研究實驗室、業界人士組成的 AI 領袖聯盟推動、標榜中立公平的 MLPerf 全行業 AI 晶片測試證實，輝達 H100 晶片運作速度明顯比上一代快許多，「性能是 A100 的 4 倍。」輝達執行長黃仁勳在部落格強調，下一代生成式 AI 需要新 AI 基礎設施訓練高效能的大型語言模型。
即便 Google 光互連（optical interconnect）技術有優勢，能用光纖和其他光傳輸介質在電腦元件和子系統間快速交換資料，但 GlobalData 半導體市場分析師麥克‧奧梅（Mike Orme）指出，輝達 H100 晶片運算速度可抵消 Google 的優勢。
優勢二：生態系布局更早也更廣
第二個原因是，輝達進入市場夠早，早成為訓練 AI 模型必備品。大型科技公司若想 AI 武器競賽搶得先機，往往會搶購數千顆輝達 A100 晶片如 Open AI，為了訓練 GPT-4 模型，斥資 1 億美元買 1 萬顆輝達 A100 GPU 高階晶片。輝達目標是發展通用晶片，重視產品適用性，生態系布局也會與 Google 有差異。
這場 AI 晶片大戰，短期看是輝達占上風。但 Google 能否迎頭趕上，值得持續關注。
Google reveals its newest A.I. supercomputer, says it beats NvidiaGoogle reorganization in Assistant follows Bard launch, memo saysWhy Google’s AI supercomputer breakthrough won’t both Nvidia
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