新火種
2023-12-07 
大模型時代AI芯片行業上演“三國殺”，國產廠商機遇何在
原文來源：元宇宙新聲
圖片來源：由無界 AI生成
ChatGPT爆火迄今，英偉達不僅被公認為全球AI淘金時代最大“賣鏟人”，也成為各大媒體和社交平臺上討論度最高的一家AI芯片公司。
近日，英偉達發布的2024財年三季報顯示，其營收達到創紀錄的181.20億美元，同比增長206%，環比增長34%;凈利潤再創新高，達到92.43億美元，同比增長1259%，環比增長49%。
但在科技領域，永遠不可能一家獨大，隨著AI熱潮持續升溫，越來越多廠商也開始在AI芯片領域發力，前有亞馬遜云科技、微軟、華為、百度等下游客戶推動自研芯片，后有寒武紀、壁仞等小而美的AI芯片獨角獸，都奮力爭奪登上前往AI時代的一張船票。
巨頭扎堆涌入AI芯片賽道
今年以來，現在國內有多家公司均在開發自己的大模型，由于擔心美國的芯片管制會升級導致英偉達高性能計算芯片斷供，國內互聯網廠商不得已只能競相囤積A800芯片，因為誰都不想在人工智能競賽中落后。
知情人士透露，百度、字節跳動、騰訊和阿里巴巴已向英偉達訂購了價值10億美元的訂單，采購約10萬個A800芯片將于今年交付。另外，他們還訂購了價值40億美元的芯片將于明年交付。
這也使得英偉達成為生成式AI領域最大的贏家，憑借在生成式AI領域“一卡難求”GPU，英偉達已經賺得盆滿缽滿，市值更是飆升到1萬億美元。彭博報告顯示，隨著OpenAI的ChatGPT等服務的涌入，在未來十年內，生成式人工智能市場有望從2022年的400億美元激增至1.3萬億美元。這也讓整個行業吸引來更多玩家。
眾所周知，自研AI芯片是一個產業走向成熟繞不開的趨勢，但凡哪個廠商AI運算的體量大幅度提升，就需要自家的芯片來支撐，這樣才能達到最高的優化。
尤其在數字經濟時代背景下，鑒于人工智能領域史無前例的市場前景，打造自有芯片產業鏈，已經成為國內外科技巨頭的戰略布局。像谷歌、微軟、亞馬遜這樣的軟件和云計算服務巨頭加入芯片競爭，勢所必然。
12月1日，亞馬遜云科技(AWS)在2023 re:Invent全球大會上宣布其自研芯片家族的兩個系列推出新一代，包括Amazon Graviton4和Amazon Trainium2，為機器學習訓練和生成式人工智能應用等廣泛的工作負載提供更高性價比和能效。其中，Graviton4與當前一代Graviton3處理器相比，性能提升高達30%;Trainium2與第一代Trainium芯片相比訓練速度提升多達4倍。
11月15日，微軟在西雅圖舉行的Ignite開發者大會上，推出加速AI計算任務的Maia芯片。Maia芯片旨在運行大型語言模型，該芯片的構建方式與英偉達使用的網絡連接技術也有所不同，Maia芯片與標準以太網電纜連接在一起。
8月29日，谷歌在舊金山的年度云會議Google Cloud Next上也發布了新的人工智能芯片，即第五代定制張量處理器(TPU)芯片TPU v5e，用于大模型訓練和推理。與上一代芯片相比，TPU v5e每一美元的訓練性能提高2倍，每一美元的推理性能提高2.5倍。
元宇宙新聲認為，芯片可能會在未來很長一段時間都是AI競爭的核心，包括國家、巨頭、初創公司之間。但行業發展還處于初期，未來肯定會有一輪洗牌。
AI芯片行業，國內廠商能否彎道超車
隨著全球競爭加劇，我國AI芯片行業發展面臨重要機遇期。
數據顯示，2021年我國AI芯片市場規模達到427億元，同比增長124%;2022年這一市場規模達到850億元，再現翻倍式增長。中郵證券預計，到2023年，我國AI芯片市場規模將進一步擴大至1206億元。
事實上，我國對人工智能芯片產業的發展高度重視，制定了一系列扶持政策，營造了有利的政策環境，促進了行業的快速發展。
近年來，國家陸續出臺了多項政策，鼓勵AI芯片行業發展與創新，包括《國家新一代人工智能發展規劃》《關于深化“雙創”促進大眾創業萬眾創新若干政策的通知》等。
北京、上海、深圳等重點城市都陸續發布了支持人工智能產業快速發展的政策，其中包括攻關AI芯片創新突破、加強AI芯片、智能傳感器研發攻關、加速智能算力建設等方面的內容。
英偉達CEO黃仁勛曾表示：“中國有很多GPU的初創公司，不要低估中國在芯片領域的追趕能力。”
從國內芯片廠商的現狀來看，既有華為這樣全產業鏈路齊頭并進的巨頭廠商，也有像寒武紀專注于AI算力芯片的廠商，還有專注在通用計算芯片摩爾線程等，這也體現出國內芯片廠商在支持大模型更加智能化的同時，也迎來了行業的“百花齊放”。
不久前，華為在全聯接大會上發布了全新架構的昇騰AI計算集群——Atlas 900 SuperCluster，據了解，該AI集群支持超萬億參數的大模型訓練，采用全新的智算交換機以及超節點架構。
在任正非的訪談中，他提到目前華為AI集群能力已經不弱于美國。“華為現在的AI集群已支持16000板卡，將來的一個超節點集群可管理幾十萬板卡。支持超高速互聯、超高效的液冷散熱、瞬時爆發式供電，達到系統高可用。”
整體來看，華為推出了面向通用計算的鯤鵬系列，面向AI計算的昇騰系列。在架構方面，華為推出了自研達芬奇架構。在軟件上，華為推出了openEuler開源OS以及配套的數據庫、中間件，涵蓋從硬件、架構、框架、應用、開發運維工具等全產業鏈條。
而寒武紀擁有的AI芯片產品為云端AI芯片和邊緣AI芯片。其中，思元370是寒武紀第三代云端智能芯片，是寒武紀首款采用Chiplet(芯粒)技術的人工智能芯片。景嘉微是國內GPU龍頭，擁有的AI芯片產品為GPU芯片。
另外，摩爾線程則全面布局GPU領域，現在他們已推出蘇堤、春曉等多顆GPU芯片，其中春曉是其第二顆產品，集成220億顆晶體管，內置MUSA架構通用計算核心以及張量計算核心，可以支持FP32、FP16和INT8等計算精度。
目前來看，在國際高端AI芯片面臨被“逼退”之際，國產AI芯片無疑成為最佳替代選擇。近年來，在地緣政治影響下，我國本土AI芯片產業已取得一定發展成效，部分產品甚至可對標國際企業同類產品。
不過，需要注意的是，AI芯片硬件性能只是一個方面，想要讓國產芯片能用起來，軟件能力會是更重要的壁壘之一。算力的釋放需要復雜的軟硬件配合，才能將芯片的理論算力變為有效算力。
正視差距，生態仍是破局難題
我們看到，目前國內第一批大模型廠商使用的基本都是英偉達A100、A800的芯片，這不僅是英偉達產品性能更強，還因為他們構建了完善的CUDA生態。
CUDA就是英偉達推出的基于GPU的并行計算平臺和編程模型，可以用來加速大規模數據并行計算，使得GPU可以用于更加廣泛的科學計算和工程計算等領域。CUDA的良好生態系統吸引了眾多學術機構和高性能計算中心的關注和使用，也為英偉達提供了強有力的市場競爭優勢。
一位分析師告訴元宇宙新聲：“經過多年的建設，英偉達的CUDA已經有400萬開發者，基本形成了壟斷態勢的生態壁壘，而軟件生態恰恰是下游客戶最為重視的產品競爭要素。”如果貿然更換生態，意味著廠商學習成本、試錯成本、調試成本都會增加。
不過，面對英偉達CUDA的強勢地位，國內AI芯片頭部廠商如海光、華為和寒武紀等，也在不斷基于自身產品和解決方案，打造生態體系。
比如，海光的DCU產品深算系列采用了兼容通用的“類CUDA”環境;華為的昇騰系列采用自研的達芬奇架構，大模型廠商在使用相關芯片時，需要提前針對軟硬件進行調配和優化;寒武紀的產品雖然包含了云端和邊端芯片，但由于其ASIC的芯片架構，對通用性計算而言，ASIC芯片的成本優勢并不明顯。
雖然國內AI芯片行業的生態建設與CUDA還存在著不小的差距，但我們已經看到廠商們在行動，在復雜的國際貿易關系及地緣政治因素等驅動下，“國產替代”成為國內半導體行業發展的主旋律。
當前，芯片已經成為半導體行業中最具有發展潛力的領域之一，AI芯片作為推動芯片行業發展的核心市場，其行業價值無法估量，隨著AI芯片技術的逐漸成熟，其應用場景逐步滲透到各類智能終端領域中，在我國科技發展中占據越來越重要的地位。
寫在最后
元宇宙新聲發現，在當下的算力領域中，英偉達代表的傳統芯片廠商還是占據著統治地位，但以微軟、亞馬遜云科技以及谷歌等為代表的科技巨頭也對于算力芯片這塊“肥肉”虎視眈眈，再加上國內如華為、寒武紀等芯片廠商不斷發力創新，打破壁壘，儼然成為行業新勢力。
這也促使整個AI芯片行業“三國殺”局面初顯，而且，這一局面隨著AI時代的來臨，“三國”將會“廝殺”得更加激烈，最終會是擁有先發優勢的傳統造芯勢力繼續一枝獨秀，還是科技巨頭們后來居上形成“反殺”，仰或是國內廠商實現彎道超車?
可以預見，AI芯片行業每向前走一步，都將挑動著科技領域的神經，這場“三國殺”的勝利將會屬于誰呢?未來真讓人期待。
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