全球算力角逐硝烟四起，国产“芯”进入快速增长通道

数字化转型正向行业纵深发展，各种新的业务场景和新的应用层出不穷，数字世界和物理世界正走向更深度的交融，计算不断提升模拟、还原、增强物理世界的能力，算力需求也因此呈现出爆炸式增长。

芯片的研发周期较长，英伟达具有绝对先行优势，虽然目前国内企业突破英伟达垄断仍然任重道远，但寒武纪、华为AI芯片快速发展，有望逐步进行国产替代。

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英伟达CEO喊停对华“芯片战”

作为当前唯一可以实际处理ChatGPT的GPU供应商，英伟达是当之无愧的“AI算力王者”。6年前，半导体公司英伟达（ Nasdaq：NVDA）CEO黄仁勋亲自向OpenAI交付了第一台搭载A100芯片的超级计算机，帮助后者创造ChatGPT，并成为AI时代的引领者。

当地时间5月24日，黄仁勋直言：“对华芯片战将对美国科技造成‘巨大损害’。”他认为拜登政府对华半导体技术实施的出口管制，导致该公司“束手束脚”，无法在其最大的市场之一中国开展销售。

半导体公司英伟达CEO黄仁勋

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黄仁勋认为，在美对华实施出口管制的同时，中国企业开始制造自己的芯片，与英伟达的游戏、图形和人工智能处理器展开竞争。“如果（中国）不能从……美国（进行采购），他们只会自己生产。”他说道，“因此，美国必须谨慎行事，因为中国是科技行业非常重要的市场。”

在黄仁勋看来，中国约占美国科技行业市场的三分之一，其作为产品组件的来源和终端市场，具有不可替代性。因此他警告美国立法者，在对中国实施进一步限制时必须“深思熟虑”。“如果被剥夺中国市场，我们没有应急措施，（因为世界上）没有另一个中国。”他说道，“理论上我们可以在台湾以外的地方制造芯片，但中国市场无法被取代。”

根据英伟达2022年财报，在截至2023年1月的过去一个财年，中国大陆（包含中国香港在内）的销售额达57.85亿美元，贡献英伟达总销售额的20%以上。

来源：英伟达年报

英伟达是全球最大的显卡制造商，也是全球最大的芯片的制造商。目前，英伟达正处于AI浪潮的中心。黄仁勋表示计算机行业正在同时发生两项转变：加速计算与生成式 AI。随着各家公司竞相将生成式 AI，全球那些万亿美元规模的已安装数据中心基建，将从通用计算过渡到加速计算。ChatGPT等聊天机器人依靠大型语言模型支持，而大模型需要巨大的算力，其中GPU是AI训练算力之源。英伟达作为GPU市场的主导者，全球独立显卡市占率高达80%，其高端GPU如H100、A100和V100等，占据AI法训练市场绝大部分的份额。

随着人们对AI热情的逐渐高涨，英伟达的股价水涨船高，今年以来已经涨逾114%，市值迄今翻了一番多，达到约7590亿美元。不过，去年美国实施出口管制以来，英伟达已经被禁止向中国出口两款最先进的GPU芯片H100和A100。

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算力需求暴增一“芯”难求

在眼下的 AI 时代，" 算力即权力 " 似乎已成为行业主旋律，算力设施需求量仍在持续攀升。OpenAI 指出，AI 大模型要持续取得突破，所需要消耗的计算资源每3~4个月就要翻一倍，资金也需要通过指数级增长获得匹配。

需求飙涨下，英伟达 GPU 价格自然也是水涨船高。之前已有代理商透露，英伟达 A100 5 个月价格累计涨幅达 37.5%，同期 A800 价格累计涨幅达 20.0%。同时，英伟达 GPU 交货周期也被拉长，之前拿货周期大约为一个月，现在基本都需要三个月或更长，甚至部分新订单 " 可能要到 12 月才能交付 "。

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随着人工智能技术（AI）的爆炸式发展，AI将进一步驱动各行各业的生产能力、生产效率从量变到质变，实现跨越式发展，这也对计算提出了新要求。鲲鹏和昇腾作为华为计算业务的两大核心，其生态发展备受外界关注。

5月6日，在鲲鹏昇腾开发者峰会上，华为公布了最新的开发者生态成果：“目前鲲鹏和昇腾AI开发者已经超过350万，合作伙伴超过5600家，解决方案认证超过15500个，其中openEuler（欧拉操作系统）的商业装机量实现指数级增长。”

与此同时，华为昇腾计算业务总裁张迪煊还透露，昇腾AI基础软硬件平台已孵化和适配了30多个主流大模型。“大模型已经成为我们产业发展的趋势，中国原创的AI大模型一半都是基于昇腾开发的。”

在ChatGPT爆红后，大模型无疑成为核心竞争力的重要体现。据张迪煊介绍，华为围绕动态图、调试调优等制定了明确的目标和执行计划，目前取得阶段性的进展。“动态模型满足度从去年的30%提升到70%；数据采集从GB级别的大颗粒到现在MB级的小颗粒，采集由原来的数小时降低到现在的数分钟。”

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中国“芯”反击战打响

随着 AI 从单模态演变为多模态，所需要处理、训练的数据从单纯的文本数据转为图像、文字、语音、视频在内的多媒体数据，所需要的算力也呈指数级增长。根据 OpenAI 发布的报告《AI and Compute》，自2012年以来，AI训练应用的算力需求每3-4个月就会翻倍，至今 AI 算力增长超过了30万倍。而随着多模态AI的逐步落地，边缘端需求上升将会导致算力需求进一步爆发。另一方面，谷歌、百度、阿里巴巴等科技行业纷纷计划推出类 ChatGPT 的情况下，将会加剧算力供需的不平衡。

算力、模型、数据是AI发展的三大要素，芯片是AI算力的源泉。

全球云计算市场规模（亿美元）

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AI芯片是人工智能发展的基础，把握芯片才能拥抱算力时代。在浪潮推进中，国产“芯”的发力可拭目以待。中国成立了自己的Chiplet联盟，由多家芯片设计、IP、以及封装、测试和组装服务公司组成，并推出相应的互连接口标准ACC 1.0。这一联盟的成立，颇有与由AMD、Arm、英特尔、台积电等主导的UCIe联盟分庭抗礼的意味，也反映出中国相关企事业单位要从底层做起，发展本土Chiplet的愿望。

国产AI芯片公司持续涌现，训练/推理新品陆续推向市场。尽管目前AI芯片市场仍由海外大厂主导，但国内已涌现出一批优质的AI芯片公司，陆续发布产品推向市场。例如：寒武纪AI芯片思元 290 主要用于云端训练，而思元370可用于云端+训推，且思元370是公司推出的首款采用 Chiplet技术的AI芯片，最大算力高达 256TOPS；海光信息的DCU芯片“深算一号”拥有丰富的软硬件生态，且能够兼容“CUDA”架构。而腾讯、百度、阿里巴巴等互联网大厂也通过投资、孵化等方式在AI芯片领域大力布局。其中，腾讯为燧原科技注资、百度为昆仑芯投资、阿里巴巴孵化了平头哥。