雷递网 乐天 2月21日

过去的一周，美国AI领域突飞猛进的发展。

在OpenAI推出视频生成模型Sora，震惊世界之际，人工智能芯片公司Groq也一夜走红。

Groq成立于2016年，总部位于美国加州圣塔克拉拉山景城。据外媒称，Groq闪电般快速的演示在周末疯传，使得当前版本的ChatGPT、Gemini甚至Grok看起来都很缓慢。Groq声称提供“世界上最快的大型语言模型”，第三方测试表明这一说法可能成立。

根据X上发布的演示，Groq瞬间给出了数百个单词的事实答案，并引用了沿途的消息来源。

在另一个演示中，Groq创始人兼首席执行官乔纳森·罗斯 (Jonathon Ross) 让 CNN 主持人进行了实时口头对话 与跨越半个地球的人工智能聊天机器人在电视直播中进行交流。

虽然 ChatGPT、Gemini 和其他聊天机器人令人印象深刻，但 Groq 可以让它们快如闪电。 足够快，可以在现实世界中拥有实际用例。

Groq创建了称为语言处理单元 (LPU) 的人工智能芯片，据称比 Nvidia 的图形处理单元 (GPU) 更快。 Nvidia的GPU通常被视为运行AI模型的行业标准，但早期结果表明LPU可能会击败它们。

Groq是一个“推理引擎”，而不是像ChatGPT、Gemini或Grok那样的聊天机器人，可以帮助这些聊天机器人运行得非常快，但不会完全取代它们。 在Groq的网站上，用户可以测试不同的聊天机器人，并查看它们使用 Groq的LPU的运行速度。

根据Artificial Analysis发布的第三方测试，Groq每秒生成247个令牌，而微软每秒生成18个令牌。这意味着如果ChatGPT在Groq的芯片上运行，其运行速度可以提高13倍以上。ChatGPT、Gemini 和 Grok 等人工智能聊天机器人如果速度更快，可能会更加有用。

当前的一个限制是这些模型无法跟上实时人类语音的速度。有些延迟会让谈话变得机械化。

谷歌最近伪造了Gemini演示，让Gemini看起来可以进行实时、多模式对话，但实际上它不能。 但随着Grok速度的提高，该视频可能成为现实。

加入Groq之前，Ross是Google人工智能芯片部门的联合创始人，该部门生产用于训练人工智能模型的尖端芯片。 Ross表示，通过LPU，Groq绕过GPU和CPU遇到的两个 LLM 瓶颈：计算密度和内存带宽。

尽管Groq受到了广泛关注，但其AI芯片是否具有与 Nvidia 的 GPU 或谷歌的 TPU 相同的可扩展性还有待观察。

如今，AI芯片是OpenAI首席执行官Sam Altman主要关注点，他甚至正在考虑自己打造人工智能芯片。 Groq提高的芯片速度可以推动人工智能世界的发展，为与人工智能聊天机器人的实时通信创造新的可能性。

前阿里副总裁贾扬清用Groq进行了测试，称端到端时间为 0.4 秒，吞吐量接近 500。确实令人印象深刻。但因为Groq小的可怜的内存容量（230MB），在运行Llama-2 70b模型时，需要305张Groq卡才足够，而用H100则只需要8张卡。从目前的价格来看，这意味着在同等吞吐量下，Groq的硬件成本是H100的40倍，能耗成本是10倍。

雷递由媒体人雷建平创办，若转载请写明来源。