华米OV纷纷入局新能源汽车市场,手机是切入口?

文 | 太平洋科技

2019年4月,华为轮值董事长徐志军在“第五届国际汽车关键技术论坛”上表示,华为不造车,将聚焦ICT(信息与通信)技术,帮助车企造好车。也就是在那时,华为正式进军汽车行业。

2019年9月,OPPO正式成立车机互融业务。2020年4月,OPPO推出了一款与BYD合作的NFC车钥匙,以此作为起点,逐步明确车机互融的生态搭建。

2020年9月,vivo正式宣布与百度达成CarLife+合作,共同打造全场景的智能车载解决方案。

2021年3月,小米宣布正式进军智能电动汽车领域。雷军表示,小米的下一阶段将为造车做准备。

2022年11月,魅族发布了旗下首款车机系统FlymeAuto,并于2023年12月宣布造车。

我们可以看到,从2019年开始,手机厂商们就已经陆续进入汽车市场,最早的是华为和OPPO,vivo、小米、魅族紧随其后。那么问题来了,手机厂商们不好好做手机,为何非要跑去造车或者推出车机系统?是因为智能手机已经卷到头了?

智慧出行,一块不可或缺的生态拼图

其实不然,手机依旧是手机厂商的主营业务之一。手机厂商之所以要进军新能源汽车行业,是因为车机刚好是他们搭建生态的一块拼图。如果少了这块拼图,那么就无法形成完美的生态闭环。

顾名思义,车机对应的是智慧出行。而智慧出行指的是通过数字技术,实现交通出行效率、安全、便捷和环保化的全新交通模式。智慧出行的特点在于智能化、共享化、服务化和绿色化。

众所周知,传统车企在车机系统这块一直都是软肋,复杂的交互界面,繁琐的操作,似乎是想向用户传达一条信息「能不用,最好别用」。

讲到交互,可以说是手机厂商的拿手绝活。苹果作为「人机交互的王者」,2013年就已经宣布进军汽车领域,推出了iOS in the Car计划,并于2014年更名为CarPlay。

从某种层面上来讲,CarPlay算是车机智能化的开山鼻祖,是苹果将做手机的思路带到了车机上,同时也为后来的智能车机确立了基本的发展方向。

不过,由于内外因素,CarPlay最终被时代所抛弃。此时,车机智能化的主导权,已经从苹果手中转交给了国产手机厂商。

以华为为例,2019年3月,在HiLink生态大会上,华为正式提出“1+8+N”的战略架构生态蓝图。一代表手机,它既是核心,也是连接其他设备的入口;8代表PC、平板、车机、耳机、手表、TV、音响,N代表其他终端设备,涵盖移动办公、智能家居、运动健康、影音娱乐、智慧出行五大场景。

2019年8月,华为在HDC大会上正式发布了人-车-家全场景智慧互联解决方案——HiCar。

华为只做了两件事,在软件层面,华为将手机应用和服务接入HiCar Kit,允许应用与汽车共享数据和设备资源;在硬件层面,华为面向车企推出了HiCar SDK,方便汽车硬件可以直接接入华为HiCar。这样一来,手机就可以无缝连接到车机系统,方便用户在车机上使用部分手机APP,例如地图、电话等。

华米OV纷纷入局新能源汽车市场,手机是切入口?

2021年12月,华为携手塞力斯共同发布了全新高端智能电车品牌AITO,与此同时,搭载鸿蒙OS智能座舱和HUAWEIDriveONE纯电驱增程平台的问界M5也随之发布。

需要注意的是,华为真正的车机系统是鸿蒙OS,而前面提到华为HiCar只是人-车-家全场景智慧互联解决方案。两者的本质区别在于鸿蒙OS是预装在汽车的,而HiCar必须使用华为手机连接兼容HiCar的汽车,才可以将手机部分应用和功能投射到汽车的车载系统。

与华为HiCar类似,vivo在2021年5月推出了车机互联方案——智能车载1.0,可以通过亿连、百度CarLife等协议,将手机部分APP和功能投摄到传统车机上。

2023年11月,在VDC IoT开放生态大会上,vivo正式提出围绕智慧出行、智慧办公、智能家居、运动健康、影音娱乐五大场景的1+X+N战略。vivo表示“不造车,只做连接”。

当vivo部署手车互融开放的方案时,OPPO也在发力车联软件。2021年11月,OPPO发布了首个车机协同软件——Car+车联。

如果说前三家都只是提供手车互联解决方案或车机,那么小米就是真的造车。不得不佩服,小米造车的决心,从小米SU7到澎湃OS车机(2023年12月)再到车机互联应用CarWith(2022年5月),以及自建造车厂,每一个环节都是小米亲自操刀。

魅族可以说是所有手机厂商中最晚入局新能源汽车的。被传统车企吉利收购后,魅族获得了庞大的资金支持,手机已经不再是魅族的主营业务,车机和造车才是。

2023年3月,魅族发布了首款车载系统Flyme Auto。同年11月,魅族对外宣布将在2024年第一季度开启DreamCar共创计划,致力于打造出专属的MEIZU DreamCar MX。

由此不难看出,各家手机厂商入局汽车行业,都是为了补全自家生态智慧出行这块空白,而手机则是万物互联的起点。不同手机厂商所选择的道理也各不相同,比如小米选择亲自下海造车,华为负责提供汽车智能化完整的解决方案,OV押注手车互联软件,而魅族背靠传统车企吉利,拥有两重身份,为吉利汽车提供智能化车机的供应商,以及依附于吉利实现魅族自己的造车梦。

高阶智驾,与AI技术密不可分

想要将传统汽车智能化,势必少不了AI技术的支持。手机厂商自研车机系统,不单单只是为了抢占市场,更多的是对AI技术的探索,以及AI技术应用于车机后,能够为用户带来怎样的智能化功能。

华米OV纷纷入局新能源汽车市场,手机是切入口?

举个例子,华为鸿蒙OS车机的高阶智驾有三个版本:ADS 2.0基础包(主动安全辅助、自适应巡航辅助。360度全景环视),ADS2.0进阶包(包含基础包所有功能,外加高速车道巡航辅助、高速智驾领航辅助、城区车道巡航辅助、智能泊车辅助以及遥控泊车辅助)和ADS 2.0高级包(包含进阶包所有功能,再加上城区智驾领航辅助、城区车道巡航辅助增强和代客泊车辅助)。

从套餐分级不难看出,基础版的华为ADS 2.0是不具备AI干预辅助驾驶的;进阶版可在高速公路开启AI辅助驾驶功能;最高版本则是可以在城区和高速上开启不依赖高精地图的AI辅助驾驶功能。

想要实现这些功能,华为提供的方案是在汽车上安装27个感知元件,具体包括12个超声波雷达、9颗侧视/环绕/后视摄像头、两个高感知800万像素前视摄像头、3个毫米波雷达,以及一个远距高精度激光雷达。此外,汽车内预装的鸿蒙OS车机系统还内嵌了AI框架和算法。

值得一提的是,凡是搭载华为智能汽车解决方案的汽车,都可以通过后续OTA系统升级的形式,让AI变得越来越聪明,即使在复杂路况,人工干预AI辅助驾驶的频率也会越来越少。

没有AI加持的苹果CarPlay,自然也就不具备高阶智驾相关功能,刚好与高阶智驾版华为鸿蒙OS形成鲜明对比,这也是为何苹果CarPlay会被时代淘汰的原因之一。

赚钱渠道,多多益善

从商业角度来看,手机厂商入局汽车行业,自然也是为了进一步抢占新能源市场,扩充下自家营收模式的渠道。

此前,一名赛力斯的内部员工表示,在智选车模式下,华为与厂家的分成大概是1:9。如果按照售价29.48万的问界M5四驱性能版作为参考标准,华为大概可以分到近3万元,其中20%是技术授权费用,剩下的是销售费用、场地投入、人员培训、售前售后、门店建设等。

根据AITO发布的财报,2023全年问界共交付9.4万辆,如果每卖出一辆问界,华为可获利3万,那么华为在2023年汽车部分的营收将达到28.2亿元。

作为对比,华为Mate 60 Pro在2023全年的销量为300万台。此前,有外媒对华为Mate 60 Pro进行了成本分析,其零部件总成本为422美元(约合人民币3100元)。

如果减去硬件成本,不考虑其他推广、研发、售后等费用,那么一台Mate 60 Pro的利润大概为3899元,Mate 60 Pro在2023年的总营收将达到116.97亿元。

经对比发现,华为在不造车,只提供汽车智能化解决方案的条件下,每卖出一辆问界,其利润相当于10台Mate 60 Pro。由此可见,汽车的利润还是很高的,远大于手机的利润。

当然,这只是华为与车企合作的一种模式,还有另外两种模式分别为HI模式和零部件供应模式,前者是向车企提供整套硬件、智能座舱和智能驾驶解决方案,后者是向车企提供电驱、摄像头等硬件,以及软件相关的解决方案,但大部分是用户感知不到,不涉及华为品牌推广。华为与车企合作的三种模式加在一起,每年的利润远不止上面提到了28.2亿元。

而小米和魅族选择造车,每台汽车的利润可能比华为更高。以特斯拉为例,根据官方财报,特斯拉2023全年净利润为150亿美金(约合人民币1076亿元),总营收967.73亿美元(约合人民币6971亿元),2023全年交付为181万辆,经过粗略估算,每辆特斯拉的净利润大概为6万元。

我们都知道,现在全球经济下行,智能手机市场逐年下滑,为了尽可能减少对手机业务的依赖,手机厂商们也要寻找新的突破口。而新能源汽车刚好处于风口,再加上其利润丰厚,所以,手机厂商们自然也想从中分一杯羹。

铤而走险,逆境成长

一开始,手机厂商在智能电车市场的表现并不好,甚至可以说很差。因为手机厂商在前期需要走很多弯路,比如车辆难交付、品控不达标、产能跟不上、高阶智驾不好用等。不过,现在看来,手机厂商已经进入了智能电车的发展中期,成功挺过了开荒期。

问界就是一个典型的案例,此前,据国内媒体报道,问界在2023年第一季度的交付量,甚至不及2022年一个月的销量,但是随着华为高阶智驾ADS 2.0的上线,不依赖高精地图,全国可用的城市NOA,以及代客泊车等功能,又将问界的销量给拉了上去。

与小米不同,华为不造车,只做传统车企汽车智能化解决方案的供应商,明显风险要比小米更低,如果一个赛力斯扶不起来,还有奇瑞智界、北汽极狐等,华为可以将风险尽可能控制在最低。

而小米亲自下场造车,对于手机厂商来说,需要面临很大挑战,再加上国内汽车行业竞争也非常激烈,不亚于智能手机市场。小米现在的处境,不仅要提防传统车企偷家,还要时刻注意其他手机厂商的动向。所以,小米能否在这场激斗中生存下来,就看即将上线的小米SU7有多少竞争力了。

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  • 苹果手机在华销量大跌24%?华为大涨苹果大跌该咋看?

    文 | 江瀚视野 在世界手机市场上,苹果的龙头地位可谓是有目共睹,就在最近龙头苹果却被传出手机在华销量大跌24%的消息,就在此时华为销量大涨却形成了鲜明的对比,面对着苹果的大跌和华为的大涨,我们到底该如何分析? 冰火两重天的苹果与华为 据参考消息的报道,最新数据显示,受激烈竞争和价格压力的影响,苹果公司今年前六周在中国的智能手机销售量出现下滑。 报道称,“对比法”技术市场研究公司的数据显示,今年前六周苹果公司的iPhone在中国的销量同比下滑24%,使这家美国科技巨头在中国这个全球最大智能手机市场的市场份额跌至第四位。 中国竞争对手华为的销售量同比增长64%,主要受Mate 60系列手机的需求推动。华为以17%的市场份额位居第二,高于上年同期的9%。 数据显示,另一家中国竞争对手vivo的市场份额位居榜首。 报道称,“对比法”技术市场研究公司的一位分析师说,除了华为的复兴外,苹果也在与OPPO、vivo和小米的“激进定价”作斗争。由于iPhone新机型缺乏突出的功能,消费者似乎会在更换新机型之前保留旧机型更长时间。 据澎湃新闻的报道,Counterpoint认为,苹果的iPhone在今年头几周表现不佳,主要来自中国本土手机厂商的竞争,其中,iPhone在高端市场来自华为手机的竞争,在中档手机市场又受到来自OPPO、vivo和小米等公司采取的激进定价的挤压。 “尽管iPhone 15是一款很棒的设备,但它与之前的版本相比没有重大升级,所以消费者觉得现在可以继续使用老一代iPhone。”Counterpoint一位分析师表示。 苹果2024财年第一财季(截至2023年12月30日的自然季度)中国区开始表现不佳。财报显示,苹果大中华市场营收规模为208亿美元(约1493.44亿元人民币),同比下跌13%,低于预期的235亿美元。 不只中国市场,外界对苹果今年在全球表现都表现出担忧。日前,高盛对其最佳买入名单进行了调整,将苹果公司从名单中除名。这一决定主要基于苹果公司股票近期表现不佳,以及市场对该公司主要产品需求疲软的担忧。资本市场上,自2023年6月以来,苹果公司的股价几乎停滞不前,而同期标普500指数却上涨了近22%。这种明显的反差使得苹果公司在高盛的最佳买入名单中显得格格不入。 华为大涨苹果大跌该咋看? 近期,2024年前六周,苹果公司在中国的iPhone销量同比下降24%,在中国智能手机供应商中排名第四,市占率大幅下降。这一消息无疑在科技圈内引起了轩然大波。与此同时,华为的销量却呈现出强劲的增长势头,进一步加剧了市场的竞争。那么,究竟是什么原因导致了苹果手机在华销量的大幅下滑?华为的大涨又该如何解读? 首先,苹果创新不足引发换机动能减弱。近年来,业界普遍认为苹果公司在产品创新上的步伐有所放缓,尤其是相对于华为等中国本土品牌的快速迭代和技术创新。iPhone新机型虽然在硬件配置、系统优化上仍然保持较高水准,但消费者期待的颠覆性创新却相对较少。自从iPhone X之后,苹果似乎陷入了一种设计和技术上的“舒适区”,后续的几代产品在外观和功能上的变化都相对较小。这种缺乏突破性创新的情况导致了消费者对苹果手机的换机动力逐渐减弱。尤其是在中国这样一个竞争激烈的市场,消费者对新鲜事物的追求更加强烈,一旦苹果手机失去了创新的吸引力,销量下滑几乎成为必然。 特别是随着技术进步的边际效应递减以及消费者对智能手机功能需求的日益多元化,缺乏足以刺激用户更换新机的重大亮点成为了制约苹果销售增长的关键因素。此外,高昂的售价也使得部分潜在用户在权衡性价比之后选择了观望或转向其他品牌。 其次,华为高增长在高端市场开始挤压平台。逆水行舟不进则退。在智能手机市场,这句话同样适用。当其他手机制造商都在纷纷推出具有竞争力的新品时,苹果如果停滞不前,就会被市场淘汰。 这些年,华为等国产手机品牌异军突起,在技术研发、产品设计、营销策略等方面不断突破,尤其是在5G、影像系统、快充技术等领域取得了显著优势。华为Mate系列和P系列新品不仅在国内市场受到热烈追捧,更是在国际市场上与iPhone直接较量,并取得了一定程度的成功。这导致了苹果市场份额被进一步挤压,尤其是在高端市场的竞争中,华为的竞争力显著提升,吸引了原本可能购买iPhone的用户群体。 此外,华为还通过构建完整的生态系统,提升了用户体验。从手机到平板、电脑、智能穿戴设备等多个领域,华为都在积极布局,形成了一套完整的智能设备互联方案。这种生态优势使得华为在与其他品牌的竞争中更具优势。 第三,安卓阵营已经有了全面对抗苹果的实力。除了华为,小米、OPPO、VIVO等品牌也在不断推出高性价比的产品,并且在品牌建设、渠道拓展和服务体系上不断提升。伴随着Android系统的不断成熟和完善,其与iOS系统之间的体验差距逐渐缩小,同时开放生态带来的个性化定制和本地化服务优势,使得越来越多的中国消费者倾向于选择国产品牌。尤其对于年轻消费群体而言,他们对新鲜事物的追求和对价格敏感度更高,这也加速了苹果市场份额的流失。 从技术来说,Android系统的开放性使得这些手机厂商能够根据市场需求和消费者反馈迅速调整和优化产品,从而满足不同用户群体的需求。相比之下,iOS系统的封闭性限制了苹果在个性化定制和功能拓展方面的发挥空间,这使得iOS的优势在一定程度上被削弱。 第四,降价营销虽然有效却持久性存疑。面对销量压力,苹果采取了一系列的营销措施和降价促销活动,以提振市场需求。然而,长期依赖于品牌溢价的苹果一旦开启大幅度降价,虽能在短期内刺激部分消费者的购买欲望,但这同时也可能损害品牌形象,影响未来产品的定价策略和利润空间。更重要的是,单纯的降价并不能解决根本问题,即如何持续吸引并锁定消费者,特别是当消费者越来越注重价值感知而非单纯的价格时,一旦产品本身无法吸引消费者,那么营销的效果也会大打折扣。因此,我们可以认为降价促销虽然能够在一定程度上刺激消费需求,但过度依赖价格手段可能会损害品牌形象和产品定位。 第五,苹果的核心难点依然是如何重塑消费者信心。苹果真正的挑战在于重振消费者对其创新能力的信任,并重新确立其在全球智能手机领域的领导地位。这要求苹果加大研发投入,确保未来产品具有革命性的突破,并在软件和服务生态系统层面深化布局,提供无可替代的用户体验。此外,适应中国市场特性,加强本地化服务,提升品牌形象,也是苹果必须面对的重要课题。只有这样,苹果才能有效抵御竞争对手的冲击,稳定并扩大市场份额,从而走出当前销量下滑的困境。 因此,苹果手机在华销量大跌24%的背后反映出了整个智能手机行业市场格局的深刻变革与品牌挑战。对于苹果来说,这次的危机并不小,如何应对正在考验着库克带领的苹果管理层们。

    2024-03-15
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  • 肖飒:第三方支付,会给NFT“断供”吗?

    这几天连续有朋友前来询问,与NFT平台合作的第三方支付公司会突然“断供”吗?飒姐的答案是:确有可能。就这个话题,我们结合既往创新行业的经验教训,给大家一些参考。 支付渠道,是NFT平台的刚需 诚然,最优的支付途径是银行系统,鉴于银行牌照优势,如果银行肯为NFT平台做支付结算,那么,平台将大幅降低“资金池”等红线风险。但,难度在于大型和中型银行内控机制和合规要求高,加之社会责任等道德因素,对于涉众、涉炒作嫌疑的行业往往避而远之。 小型地方银行,有一些自身财务情况堪忧;还有一些科技能力不足,在网贷发展的那十年,也有金融科技公司渗透到银行,甚至实质上控制银行风控和经营。目前此类情况正在被纠正,各地银行对自身业务的合规性要求大幅提高,NFT平台能够接到银行支付系统的难度堪比蜀道。 第三方支付公司中的第一梯队,已经通过内部policy,对于小程序中的数字藏品NFT平台“不予服务”,甚至下架小程序。导致NFT平台必须寻找四方公司代为处理支付渠道问题,商户名称往往不敢透露出数字藏品或NFT词汇。第三方支付公司中也有创新梯队,给数藏平台提供支付服务,纵向对比,基本上还是当年服务P2P平台的几家第三方支付公司在努力服务。 “二清”问题是法律大雷 第三方支付公司与NFT平台合作模式中,最大的雷还是“二清问题”。所谓“二清”,即二次清结算,指的是有清结算资质的机构将资金结算给无证机构后,该平台再将资金结算给其子商户,则该无证机构即涉及“二清”。简言之,“二清”问题实际上就是支付结算业务领域的无证驾驶。 根据《非金融机构支付服务管理办法》第三条的规定,非金融机构提供支付服务,应当依据本办法规定取得《支付业务许可证》,成为支付机构。而所谓的支付服务,根据该办法第二条的规定,是指非金融机构在收付款人之间作为中介机构提供下列部分或全部货币资金转移服务:(一)网络支付;(二)预付卡的发行与受理;(三)银行卡收单;(四)中国人民银行确定的其他支付服务。其中的网络支付,指的是依托公共网络或专用网络在收付款人之间转移货币资金的行为,包括货币汇兑、互联网支付、移动电话支付、固定电话支付、数字电视支付等。 显然,若NFT平台为作为收款方的ip方以及付款方的用户之间提供转移货币资金的服务,那么平台的该项业务活动实际上就属于支付服务,因此,由于平台本身属于非金融机构,那么依照该办法就需要取得《支付业务许可证》,否则就涉及“二清”问题。 而一旦涉及“二清”问题,平台无证驾驶,那么根据《非金融机构支付服务管理办法》第四十七条的规定,中国人民银行及其分支机构应当责令平台终止支付业务,同时涉嫌犯罪的,还应依法移送公安机关立案侦查,构成犯罪的,依法追究刑事责任。 乍看之下,似乎只需要终止支付业务即可。但实际上,由于平台无证开展非法支付结算业务,这直接涉嫌构成《刑法》第二百二十五条的非法经营罪,涉嫌其中的第三项非法经营行为,即未经国家有关主管部门批准非法从事资金支付结算业务。同时,由于在结算过程中资金完全由平台控制,往往会涉及形成资金池,那么就又可能涉嫌构成《刑法》第一百七十六条的非法吸收公众存款罪。倘若在此过程中又存在一定欺诈行为,甚至可能被认为涉嫌构成《刑法》第一百九十二条的集资诈骗罪,最高可以判处无期徒刑。 因此,尽管行政责任上《非金融机构支付服务管理办法》只是轻描淡写地提了一句,并没有实质性的惩罚,但是实质上,因为缺乏资质带来的刑事风险是非常高的,对于NFT平台而言,在支付方面,“二清”才是最应该警惕的地雷,稍有不慎便可能陷入深渊。 断供,具有现实可能性 从现有第三方支付公司与NFT藏品平台签署的合同来看,第三方支付公司的法务小姐姐通常会在“不可抗力”一条后半段加上“如遇监管相关政策变化”,甚至会把“窗口指导”写进合同条款之内。也就是说,一旦国家、地方甚至一些部门的监管政策从容许到不鼓励,那么,第三方支付公司可以毫发无伤退出合作,并在自家公众号和媒体上直接做切割。这是自保,无可厚非,平台拦不住也无法阻拦。 那么,监管政策会发生变化吗?从当前情况看,劣币驱逐良币,有些平台的二级交易逐渐显示出国际币圈风貌,这是危险的信号。单纯的一级销售和自我压制的转赠,其实并无重大法律瑕疵。现状就是正在“掰手腕”的关键时刻,倘若媒体天天报道NFT平台跑路、大学生沉迷玩数藏,在舆论不利的情况下,NFT数字藏品平台的日子会很难过,甚至在下半年会出现“去NFT化”,向往合规的平台会给自己起琳琅满目的别名,坚决与NFT划清界限,到那时第三方支付公司也会“识时务者为俊杰”。 记得读书时,选修过“行为金融学”,希望在NFT本土化的过程中,随着各方的发力能形成动态平衡。倘若一刀切给NFT断供,将逼迫一些平台转向国际版,从而采取公链思路使用USDT结算,本来可以大鸣大放监管的行业将会被挤压到地下生存,增加司法成本,最终可能会成为下一个P2P,曾经的“座上宾”,终究沦为“阶下囚”。 写在最后 不可否认,国内居民的金融产品供给相对匮乏。人们确实有投机心理,想通过炒鞋、炒中古首饰、炒NFT、炒文玩来赚钱。但人性既如此,压抑不如疏导。我们大脑里存有的“实用主义”经常跳出来幻化成“尺子”,似乎对当下社会带来不了现实利益的就是无用的,暂时看不出有啥经济效果和社会效果的就没必要尝试。这种“唯实用主义”是错误的,历史会亲自来验证。 读者可能会觉得飒姐扯远了,纵向来看,NFT不是第一个,也不会是最后一个。创新本来就扮演了“破坏者”,强调创新就要容许试错,给予空间。第三方支付公司虽是图财,不可否认客观上支持了创新的实现,有功劳。飒姐善意提醒第三方支付公司,谨防帮信罪和非法经营罪的共犯风险,注意自身防护。

    2022-07-28
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  • 49152个GPU!Meta最新算力集群曝光,扎克伯格:算力,算力,还是Meta的算力

    相信你或多或少对GPT有一定的了解,但我赌你没听说过bGPT。bGPT的意思是byte GPT,即字节GPT。 图片来源:由无界AI生成 Meta 近日披露了两个新的 GPU 集群,将用于训练下一代生成式人工智能模型,包括即将推出的 Llama 3,以及 GenAI 和其他领域的人工智能研究与开发。新的集群在硬件、网络、存储、设计、性能和软件等方面进行了定制优化。 Meta 公布的两个 GPU 集群 GPU 总共拥有 49152 个GPU,每个集群都装配了H100 GPU,而 Meta 此前 AI 研究超级集群 (RSC) GPU 集群约有 16000 个 A100 GPU 。RSC 在 Llama 和 Llama 2 的开发以及计算机视觉、NLP、语音识别、图像生成、编程等人工智能模型的开发中发挥了重要作用。 PyTorch 创始人,Meta 工程师 Soumith Chintala 在 X 上分享了关于 Llama 3 的一些细节:使用了 RoCEv2 网络,基于T ectonic/Hammerspace 的 NFS/FUSE 网络存储,标准版本的 PyTorch,带有一些补丁的 NCCL:补丁和交换机优化使集群具有相当高的网络带宽实现,各种调试和队列监控工具,例如 NCCL 异步调试、内存行重新映射检测等。 Meta 表示将使用新的 GPU 集群来微调现有的人工智能系统,并训练更强大的新系统,包括 Llama 3。此外,Meta 还透露正在对 PyTorch 人工智能框架进行升级,为支持更大规模的 GPU 训练需求做准备。 在算力军备的路上越走越远 新的 GPU 集群是 Meta AGI 路线图的一部分,目标是到 2024 年底,基础设施建设将包括350,000 个 NVIDIA H100 GPU,计算能力相当于将近 600,000个 H100 GPU。作为对比,OpenAI 训练 GPT-4,用了大约 25000 个 A100 GPU。而训练 GPT-5 预估需要 30000 到 50000 A100。 要保持在 AI 领域的领先地位,意味着对基础设施的大量投资,对于 Meta 来说,军备还远未结束。根据市调机构 Omdia 发布的报告,Meta 在 2023 年买了超过 15 万块 NVIDIA GPU,与之相当的只有微软,而亚马逊、甲骨文、谷歌、腾讯等都只拿到了 5 万块左右。2024 年 Meta 预计将购买超过 35 万块英伟达 H100 GPU,H100 售价为 2.5 万至 3 万美元(不考虑溢价),如果 Meta 支付的是较低的价格区间,那么将支付给英伟达接近 90 亿美元。 在 Dot-com 泡沫时代,任何人都可以以相对较低的基础设施成本启动一个网站,个人开发者和初创企业能够借助普及的智能设备和移动网络,在不同成本的范围内推出产品和业务。而现在,似乎只有那些互联网巨头和明星创业公司才能构建 AI 模型。所有这些公司都从投资者那里拿钱,然后再把钱交给云计算公司和英伟达,这或许就是为什么英伟达的股价在如此短时间内超过 2 万亿美元的原因之一。 更多架构细节 关于这两个 GPU 集群的具体架构细节,虽然这两个集群的 GPU 数量相同,通过 400Gbps 端点相互连接,但采用了不同的架构设计。网络方面,其中一个集群采用了一个集群采用了具有融合以太网远程直接内存访问 (RDMA) (RoCE) 网络结构解决方案,另一个则使用了 Nvidia 的网络架构技术 Quantum2 InfiniBand。 采用 RoCE 的 GPU 集群是迄今为止使用商用以太网基础设施建立的最大的 H100 GPU 集群 这两个集群均采用 Meta 的开源 GPU 硬件平台 Grand Teton 构建,该平台专为支持大规模AI工作负载而设计。据称,Grand Teton 的主机到 GPU 带宽是前代 Zion-EX 平台的四倍,计算和数据网络带宽是两倍,功率需求也是两倍。 Meta 表示,这些集群整合了其最新的 Open Rack 电源和机架基础架构架构,旨在为数据中心设计提供更大的灵活性。根据工程师们的说法,Open Rack v3 允许电源架可安装在机架的任何位置,而不是固定在母线上,从而实现更灵活的配置。 存储在 AI 训练中起着重要作用,尤其是处理大量的图像、视频和文本数据的多模态训练任务。存储方面,Meta 新集群使用自主开发的”Tectonic”分布式闪存存储解决方案满足数据和检查点需求,并与 Hammerspace 合作部署并行网络文件系统,解决了数千个 GPU 数据和检查点的需求。提高开发体验。 优化整个系统(软件、网络等)后,大型集群性能恢复到理想的 90%+ 范围 性能方面,Meta 建立大规模AI集群的原则是同时最大化性能和易用性,通过优化内部作业调度器和网络路由策略,以及与 NVIDIA 集体通信库(NCCL)的改进,提高了大型集群的性能,实现了与小型集群相同的优秀性能。在实际测试过程中,Meta 比较了小型集群和大型集群的性能,以发现瓶颈所在。在上图表中,展示了大量 GPU 在预期的屋顶线性能消息大小下相互通信时的 AllGather 集体性能(以0-100的标准化带宽表示)。 大型集群的开箱即用性能最初很差且不一致。为了解决这个问题,Meta 对内部作业调度器如何根据网络拓扑感知调度作业进行了多项改进,这在减少网络上层流量方面带来了延迟上的好处。 Meta 官方博文中的一个小标题,网友:我懂你意思 Meta 还提到,公司将继续全力支持在人工智能硬件技术栈方面的开放创新,Meta 强调了对开放式计算和开源技术,新的集群均基于 Grand Teton、OpenRack 和 PyTorch 等平台构建而成。 离 Llama 3 更进一步 在 AI 领域,Meta 去年推出了大型语言模型 Llama 2、定制芯片 MTIA、文生图广告工具以及聊天机器人Meta AI 。 其中,Llama 2 的发布以及开源可商用是开源模型社区的里程碑,扎克伯格曾表示,虽然 Llama 2 不是行业领先的模型,但它是最好的开源模型,而 Llama 3 及以后的版本的目标是构建处于行业领先地位的模型。 根据 The Information 的报道,Meta 计划于 7 月发布 Llama 3,可能达到超 1400 亿参数,比Llama 2 模型的最高参数翻了一倍。据内部人士透露,Llama 3 相对于 GPT-4、Gemini 和 Llama 2,放宽对安全限制的设定,即所谓的“安全围栏”。这意味着在处理具有争议性的问题时,Llama 3 旨在提供更好的回答。Meta 的这一举措显然是希望至少能够提供有关用户查询的相关上下文,而不是简单地忽略或拒绝回答用户提出的问题。简而言之,目的是提升用户体验,通过提供更多信息,而不是简单地限制对话。 新的基础设施,更多的 GPU 储备,扎克伯格 All in AGI 似乎比投入元宇宙更靠谱,股价也迎来上涨,招聘 AI 人才时也可以底气更足地说自己是“GPU RICH”,看上去一切都走上了正轨。 只不过还是没躲过美国网友的无情(无脑…

    2024-03-15 数字经济
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Comments(2)

  • eco wool的头像
    eco wool 2024-11-11 20:33

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  • sugar defender的头像
    sugar defender 2024-11-17 06:23

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