由此，英偉達(dá)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)再度攀上新高。5月25日，英偉達(dá)發(fā)布一季度財(cái)報(bào)，AI芯片所在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的營(yíng)收創(chuàng)歷史新高，保持10%以上同比增速。

黃仁勛透露，現(xiàn)在整個(gè)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品系列都在生產(chǎn)中，都正在大幅增加供應(yīng)，以滿足激增的需求。

一系列好消息，直接帶動(dòng)英偉達(dá)股價(jià)節(jié)節(jié)走高。5月30日晚，美股開盤，英偉達(dá)市值直接突破1萬億美元。而7月19日，英偉達(dá)總市值更是在一夜間飆升了1750億美元，再次引發(fā)投資熱潮。

根據(jù)companiesmarketcap網(wǎng)站顯示，英偉達(dá)總市值排名全球第6，也是目前市值最高的芯片公司，接近于兩個(gè)臺(tái)積電（5336億美元），今年以來英偉達(dá)股價(jià)漲幅約180%。不得不承認(rèn)，這波AI狂潮讓黃仁勛的英偉達(dá)盆滿缽滿。

02

英偉達(dá)不可能獨(dú)享算力狂潮

“英偉達(dá)不會(huì)永遠(yuǎn)在大規(guī)模訓(xùn)練和推理芯片市場(chǎng)占據(jù)壟斷地位?！?/p>

這是特斯拉CEO埃隆·馬斯克對(duì)社交問答網(wǎng)站和在線知識(shí)市場(chǎng)Quora的首席執(zhí)行官Adam?D'Angelo一條推文的回應(yīng)，后者寫道：“人工智能熱潮被低估的一個(gè)原因是GPU/TPU短缺，這種短缺導(dǎo)致了產(chǎn)品推出和模型培訓(xùn)的各種限制，但這些都不明顯。相反，我們看到的是英偉達(dá)的股價(jià)飆升。一旦供給滿足需求，事情就會(huì)加速發(fā)展?！?/p>

顯然，硅谷鋼鐵俠對(duì)此并不認(rèn)同，他還評(píng)論稱：“許多其他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器芯片也在開發(fā)中，英偉達(dá)不會(huì)永遠(yuǎn)壟斷大規(guī)模訓(xùn)練和推理。”

一場(chǎng)風(fēng)暴即將來襲。

以大模型為核心的AI狂潮，能帶動(dòng)多大的算力市場(chǎng)？東吳證券認(rèn)為，AI模型算力需求持續(xù)擴(kuò)張，打開高性能計(jì)算芯片的市場(chǎng)需求，預(yù)計(jì)2025年我國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1780億元，2019-2025復(fù)合年均增長(zhǎng)率可達(dá)42.9%。從市場(chǎng)規(guī)模來看，AI芯片上處于起步階段，但增長(zhǎng)潛力巨大。

而AI芯片是一個(gè)廣義概念，泛指專門用于處理人工智能應(yīng)用中的計(jì)算任務(wù)的模塊，是誕生于人工智能應(yīng)用快速發(fā)展時(shí)代的處理計(jì)算任務(wù)硬件，凡是面向人工智能應(yīng)用的芯片均被稱為AI芯片。主要的技術(shù)路線有三種：通用型（GPU）、半定制型（FPGA）、定制型（ASIC）。

從大模型的訓(xùn)練、場(chǎng)景化的微調(diào)以及推理應(yīng)用場(chǎng)景來看，以CPU+AI芯片提供的異構(gòu)算力，并行計(jì)算能力優(yōu)越、具有高互聯(lián)帶寬，可以支持AI計(jì)算效力實(shí)現(xiàn)最大化，成為智能計(jì)算的主流解決方案。

從市場(chǎng)份額來看，據(jù)艾瑞咨詢測(cè)算，到2027年，中國(guó)的AI芯片市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到2164億元。隨著AI模型的優(yōu)化落地，AI推理芯片的占比將日益提升。2022年，中國(guó)AI訓(xùn)練芯片以及AI推理芯片的占比分別為47.2%和52.8%。

目前，在AI芯片領(lǐng)域有三類玩家：一種是以英偉達(dá)、AMD為代表的老牌芯片巨頭，產(chǎn)品性能突出；其二是以Google、百度、華為為代表的云計(jì)算巨頭，這些企業(yè)紛紛布局通用大模型，并自己開發(fā)了AI芯片、深度學(xué)習(xí)平臺(tái)等支持大模型發(fā)展。譬如，華為的鯤鵬昇騰、CANN及Mindspore，百度的昆侖芯等。最后還有一些小而美的AI芯片獨(dú)角獸，如寒武紀(jì)、壁仞科技、天數(shù)智芯等。

雖然國(guó)產(chǎn)大模型爆發(fā)，可能引發(fā)算力缺口，但國(guó)內(nèi)芯片廠商吃上國(guó)產(chǎn)替代這波紅利只是時(shí)間問題。作為AI訓(xùn)練芯片研發(fā)商，“AI芯片第一股”寒武紀(jì)再次得到市場(chǎng)關(guān)注，股價(jià)不斷拉升，最新市值突破900億。

在云端產(chǎn)品線，寒武紀(jì)已經(jīng)推出了四代芯片產(chǎn)品：2018年的思元100、2019年的思元270、2020年的思元290（車載）、以及2021年發(fā)布的思元370系列，用以支撐在云計(jì)算和數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景下復(fù)雜度和數(shù)據(jù)吞吐量高速增長(zhǎng)的人工智能處理任務(wù)。此外，寒武紀(jì)還有一款在研產(chǎn)品思元590，尚未發(fā)布。此外，2022年底，思元370系列與AIGC產(chǎn)品百度飛槳完成II級(jí)兼容性測(cè)試。

但國(guó)內(nèi)大模型公司是否采用了寒武紀(jì)芯片，尚未得到準(zhǔn)確消息。“在高端AI芯片領(lǐng)域，國(guó)產(chǎn)廠商處于剛剛起步的階段，很多東西需要時(shí)間和金錢驗(yàn)證?！蹦迟Y深芯片工程師袒露。哪怕是華為、百度、海光信息等企業(yè)的芯片也與英偉達(dá)產(chǎn)品有著明顯差距。

曾有人坦言，英偉達(dá)與其他芯片廠商的差距，是院士與高中生的差別。就如同黃仁勛所言，英偉達(dá)“一直在奔跑”，想要超越巨人的其它芯片廠商只能奮力狂奔。

03

AI大模型背后的“權(quán)力游戲”

除了英偉達(dá)之外，另一個(gè)GPU巨頭AMD，最近也有了行動(dòng)。

近日，AMD發(fā)布最新加速卡，就在AMD推出最新加速卡Instinct MI300X的發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，PPT上專門打出一行字——大語言模型專用，這被業(yè)界視為直接向英偉達(dá)宣戰(zhàn)！

據(jù)悉，MI300X的高帶寬內(nèi)存（HBM）密度，最高可達(dá)英偉達(dá)H100的2.4倍，高帶寬內(nèi)存帶寬最高可達(dá)H100的1.6倍，顯然MI300X能運(yùn)行比H100更大的AI模型。

MI300X所在的MI300系列，是AMD為AI和HPC打造的一系列最新APU加速卡。其中，MI300A是“基礎(chǔ)款”，MI300X則是硬件性能更高的“大模型優(yōu)化款”。

目前來看，MI300A已經(jīng)出樣，估計(jì)不久就能買上；大模型專用卡MI300X、以及集成8個(gè)MI300X的AMD Instinct計(jì)算平臺(tái)，預(yù)計(jì)今年第三季度出樣，第四季度就能推出。

這幾年來，相比英偉達(dá)一直在AI領(lǐng)域的大動(dòng)作，AMD的行動(dòng)顯得有點(diǎn)遲緩。正如DeepBrain AI的CEO Eric Jang所言，感覺AMD這幾年讓他很失望，5年來沒什么變化。尤其是在AIGC的爆發(fā)過程中，如果AMD不努力跟上，差距只會(huì)越拉越大。

而隨著AMD此次MI300系列產(chǎn)品的推出，終于能看到AMD和英偉達(dá)正面打擂臺(tái)了。

但遺憾的是，市場(chǎng)對(duì)AMD的新卡好像不太買賬。

就在這次AMD發(fā)布會(huì)期間，其股價(jià)不升反降。相比之下，英偉達(dá)股價(jià)還上漲了一波。市場(chǎng)情緒也不難理解，因?yàn)樵诟呖萍碱I(lǐng)域，尤其是新興市場(chǎng)，一步快步步快、強(qiáng)者恒強(qiáng)正在成為商業(yè)市場(chǎng)的普遍邏輯。

但其實(shí)細(xì)究原因也能發(fā)現(xiàn)，英偉達(dá)壟斷人工智能訓(xùn)練芯片市場(chǎng)的主要原因是其自研的CUDA生態(tài)。所以AMD MI300想要替代英偉達(dá)，首先需要兼容英偉達(dá)的CUDA生態(tài)，AMD為此推出ROCm生態(tài)圈，并實(shí)現(xiàn)通過HIP完全兼容CUDA，借此來減少用戶已知成本。

對(duì)此，知名投資博主慕容衣認(rèn)為，走兼容英偉達(dá)?CUDA?的路線的難點(diǎn)在于其更新迭代速度永遠(yuǎn)跟不上?CUDA?，并且很難做到完全兼容，即一方面迭代永遠(yuǎn)慢一步。英偉達(dá) GPU 在微架構(gòu)和指令集上迭代很快，在上層軟件堆棧上很多地方也要做相應(yīng)的功能更新，但是 AMD 不可能知道英偉達(dá)的產(chǎn)品路線圖，軟件更新永遠(yuǎn)會(huì)慢英偉達(dá)一步（例如 AMD 有可能剛宣布支持了 CUDA11，?但是英偉達(dá)已經(jīng)推出 CUDA12了）；另一方面，難以完全兼容反而會(huì)增加開發(fā)者的工作量，像 CUDA 這樣的大型軟件本身架構(gòu)很復(fù)雜，AMD 需要投入大量人力物力用幾年甚至十幾年才能追趕上，因?yàn)殡y免存在功能差異，如果兼容做不好反而會(huì)影響性能。所以，這些也是大家目前不太買賬的關(guān)鍵原因。

據(jù)Khaveen Investments測(cè)算，英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心GPU 2022年市占率高達(dá)88%，AMD和英特爾瓜分剩下的部分。

自從去年OpenAI發(fā)布ChatGPT以來，新一輪科技革命持續(xù)發(fā)酵?？梢哉f，很多年都沒有哪一項(xiàng)科技進(jìn)步如ChatGPT這般吸引全球的目光。

國(guó)內(nèi)外各個(gè)科技公司、科研機(jī)構(gòu)、高等院校都在跟進(jìn)，不到半年時(shí)間，就跑出了非常多的大模型應(yīng)用的創(chuàng)業(yè)公司，融資規(guī)模也屢創(chuàng)新高。

據(jù)知乎博主wgang梳理，包括百度、科大訊飛、第四范式、清華、復(fù)旦在內(nèi)的國(guó)內(nèi)各個(gè)大廠、創(chuàng)業(yè)公司、科研院校都相繼發(fā)布了大模型產(chǎn)品：

圖源：知乎wgwang

能看到，不僅是在通用領(lǐng)域，在具體的行業(yè)場(chǎng)景，尤其是一些專業(yè)性強(qiáng)、知識(shí)密度高的領(lǐng)域，科技公司們也在紛紛發(fā)布垂直領(lǐng)域的大模型。譬如美股上市公司百家云（RTC）結(jié)合對(duì)企業(yè)服務(wù)需求的洞察，近日發(fā)布了AIGC產(chǎn)品「市場(chǎng)易」，這也是首款適用于企業(yè)市場(chǎng)部?jī)?nèi)容生產(chǎn)場(chǎng)景的GPT大模型引擎。

有業(yè)內(nèi)人士笑稱：“國(guó)產(chǎn)大模型已形成群模亂舞、百模大戰(zhàn)的局面，預(yù)計(jì)到年底會(huì)有超過100個(gè)的大模型?！?/p>

然而，大模型的發(fā)展需要算法、算力、數(shù)據(jù)三大重要因素的支撐，算力是大模型訓(xùn)練的重要能量引擎，也是目前國(guó)內(nèi)發(fā)展大模型產(chǎn)業(yè)的一大壁壘。

芯片能力直接影響著高算力訓(xùn)練效果和速度。上文提到，盡管國(guó)產(chǎn)大模型產(chǎn)品頻出，但從其背后支持的芯片來看，所有這些平臺(tái)使用的要么是英偉達(dá) A100、H100 GPU，要么是去年禁令后英偉達(dá)專門推出的減配版 A800、H800，這兩款處理器帶寬分別是原版的約3/4和約一半，避開了高性能 GPU 的限制標(biāo)準(zhǔn)。

今年 3 月，騰訊率先宣布已用上H800，在騰訊云發(fā)布的新版高性能計(jì)算服務(wù)中已使用了 H800，并稱這是國(guó)內(nèi)首發(fā)。

阿里云也在今年 5 月對(duì)內(nèi)提出把?“智算戰(zhàn)役”?作為今年的頭號(hào)戰(zhàn)役，GPU數(shù)量成為其戰(zhàn)役的重要指標(biāo)。

此外，商湯也宣稱，其?“AI 大裝置”?計(jì)算集群中已總共部署了近3萬塊GPU，其中有1萬塊是英偉達(dá)A100。字節(jié)和美團(tuán)則直接從公司其他業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)那里勻出GPU供大模型訓(xùn)練使用。甚至有廠家自2022年下半年起就持續(xù)在市場(chǎng)中尋覓能拆出A100的各類整機(jī)產(chǎn)品，目的僅是獲得GPU芯片?！皺C(jī)子太多，存放的地方都不夠用。”

據(jù)了解，國(guó)內(nèi)頭部科技企業(yè)在AI和云計(jì)算方面投入較大，過去A100的積累都達(dá)到上萬塊。

與此同時(shí)，中國(guó)科技大廠還在進(jìn)行新一輪的采購(gòu)競(jìng)爭(zhēng)。

據(jù)某云服務(wù)商透露，字節(jié)、阿里等大公司主要是和英偉達(dá)原廠直接談采購(gòu)，代理商和二手市場(chǎng)難以滿足其龐大需求。

正如上文提到的，字節(jié)跳動(dòng)今年已向英偉達(dá)訂購(gòu)了超過10億美元的GPU產(chǎn)品，僅字節(jié)一家公司今年的采購(gòu)量就已經(jīng)接近英偉達(dá)去年在中國(guó)銷售的商用GPU總銷售額。報(bào)道稱，還有另一家大公司的訂單也至少超過 10?億元。

可見，中國(guó)大科技公司對(duì)于采購(gòu)GPU非常急迫。

不止國(guó)內(nèi)企業(yè)，國(guó)外大客戶對(duì)英偉達(dá)的A100/H100芯片需求同樣非常強(qiáng)烈。據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，最早開始測(cè)試類ChatGPT產(chǎn)品的百度，2020年以來的年資本開支在8-20億美元之間，阿里在60-80億美元之間。同期，亞馬遜、Meta、Google、微軟這四家自建數(shù)據(jù)中心的美國(guó)科技公司的年資本開支最少均超過150億美元。

目前英偉達(dá)訂單能見度已至2024年，高端芯片非常緊缺。以現(xiàn)在的排產(chǎn)進(jìn)度，就連A800/H800都要到今年底或明年才能交貨。短期內(nèi)，從其受追捧程度來看，唯一影響英偉達(dá)高端GPU銷量的或許只有臺(tái)積電的產(chǎn)能。

04

“瘋搶”英偉達(dá)背后，國(guó)產(chǎn)芯片軟硬皆不足？

從大模型產(chǎn)品芯片供應(yīng)情況來看，在AI大模型訓(xùn)練上，現(xiàn)在A100、H100及其特供中國(guó)的減配版A800、H800找不到替代品。

那么，為什么在這一輪GPT熱潮中，英偉達(dá)率先跑出來并表現(xiàn)出色？

華映資本管理合伙人章高男表示，一方面是因?yàn)橛ミ_(dá)布局最早，其微內(nèi)核結(jié)構(gòu)也是一代一代去演進(jìn)和改進(jìn)的?，F(xiàn)在無論是從并發(fā)能力、總線速度，還是微內(nèi)核對(duì)矩陣變換的成熟支持，其能力已經(jīng)非常高效，包括它同時(shí)提供非常完善的CUDA計(jì)算平臺(tái)，事實(shí)上已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)的潛在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的配套也非常完整，綜合競(jìng)爭(zhēng)壁壘和護(hù)城河深度極高。

總結(jié)來看，英偉達(dá)GPU目前的不可替代性，源自大模型的訓(xùn)練機(jī)制，其核心步驟是預(yù)訓(xùn)練（pre-training）和微調(diào)（fine-tuning），前者是打基礎(chǔ)，相當(dāng)于接受通識(shí)教育至大學(xué)畢業(yè)；后者則是針對(duì)具體場(chǎng)景和任務(wù)做優(yōu)化，以提升工作表現(xiàn)。

那么，國(guó)產(chǎn)GPU芯片是否可以支撐大模型的算力需求呢？

在實(shí)際應(yīng)用中，大模型對(duì)于算力的需求分為兩個(gè)階段，一是訓(xùn)練出ChatGPT大模型的過程；二是將這個(gè)模型商業(yè)化的推理過程。即AI 訓(xùn)練是做出模型，AI 推理是使用模型，訓(xùn)練對(duì)芯片性能要求更高。

基于此，國(guó)產(chǎn)AI芯片公司持續(xù)涌現(xiàn)，陸續(xù)發(fā)布產(chǎn)品推向市場(chǎng)。燧原科技、壁仞科技、天數(shù)智芯、寒武紀(jì)等公司都推出了自己的云端GPU產(chǎn)品，且理論性能指標(biāo)不弱。海光信息的DCU芯片“深算一號(hào)”軟硬件生態(tài)相對(duì)完整，且能夠兼容CUDA架構(gòu)。而騰訊、百度、阿里等互聯(lián)網(wǎng)大廠也通過投資、孵化等方式在AI芯片領(lǐng)域大力布局。

其中，大模型訓(xùn)練需要處理高顆粒度的信息，對(duì)云端訓(xùn)練芯片的芯片處理信息的精細(xì)度和算力速度要求更高，現(xiàn)階段國(guó)產(chǎn)GPU大多還不具備支撐大模型訓(xùn)練所需的能力，更適合做對(duì)信息顆粒度要求沒有那么高的云端推理工作。

國(guó)內(nèi)部分相關(guān)企業(yè)AI產(chǎn)品與應(yīng)用? 芯潮IC據(jù)公開資料整理

今年3月，百度李彥宏曾公開表示，昆侖芯片現(xiàn)在很適合做大模型的推理，將來會(huì)適合做訓(xùn)練。

天數(shù)智芯副總裁鄒翾也向芯潮IC表示，國(guó)產(chǎn)芯片距離英偉達(dá)最新產(chǎn)品仍存在一定差距，不過在推理運(yùn)算方面國(guó)產(chǎn)芯片可以做到不輸主流產(chǎn)品的性能實(shí)力，而隨著人工智能的應(yīng)用普及，推理芯片的市場(chǎng)需求將加速增長(zhǎng)，隨著需求的擴(kuò)大，國(guó)產(chǎn)芯片也將擁有更大的市場(chǎng)。

另有不愿意透露姓名的業(yè)內(nèi)人士表示“國(guó)內(nèi)通用GPU產(chǎn)品的確在滿足大模型訓(xùn)練上與國(guó)際旗艦產(chǎn)品存在差距，但并非不可彌補(bǔ)，只是此前行業(yè)在產(chǎn)品定義里未朝著大模型方向做設(shè)計(jì)?！?/p>

目前，行業(yè)從業(yè)者在做相關(guān)的探索和努力，如思考能否通過Chiplet、先進(jìn)封裝的方式來提高芯片算力。目前國(guó)產(chǎn)GPU公司都在朝著大模型領(lǐng)域去做芯片開發(fā)和布局。

而從資本角度來看，華映資本管理合伙人章高男向芯潮IC表示，華映很早就高度關(guān)注算力基礎(chǔ)設(shè)施，無論是GPU、DPU還是更前沿的光電混合計(jì)算，量子計(jì)算，都有針對(duì)性研究和布局。整體上則側(cè)重于通用算力基礎(chǔ)設(shè)施，譬如FPGA、邊緣計(jì)算等。相比之下，目前很多圍繞深度學(xué)習(xí)、特殊算法、局部算力優(yōu)化等的算力芯片并不是其考慮的重點(diǎn)。

實(shí)際上，除了硬件性能差距外，軟件生態(tài)也是國(guó)產(chǎn)AI芯片廠商的短板。

芯片需要適配硬件系統(tǒng)、工具鏈、編譯器等多個(gè)層級(jí)，需要很強(qiáng)的適配性，否則會(huì)出現(xiàn)這款芯片在某個(gè)場(chǎng)景能跑出90%的算力，在另一場(chǎng)景只能跑出80%效能的情景。

上文提到，英偉達(dá)在這方面優(yōu)勢(shì)明顯。早在2006年，英偉達(dá)就推出了計(jì)算平臺(tái)CUDA，這是一個(gè)并行計(jì)算軟件引擎，CUDA框架里集成了很多調(diào)用GPU算力所需的代碼，工程師可以直接使用這些代碼，無須一一編寫。開發(fā)者可使用CUDA更高效地進(jìn)行AI訓(xùn)練和推理，更好的發(fā)揮GPU算力。時(shí)至今日，CUDA已成為AI基礎(chǔ)設(shè)施，主流的AI框架、庫(kù)、工具都以CUDA為基礎(chǔ)進(jìn)行開發(fā)。

如果沒有這套編碼語言，軟件工程師發(fā)揮硬件價(jià)值的難度會(huì)變得極大。

英偉達(dá)之外的GPU和AI芯片如要接入CUDA，需要自己提供適配軟件。據(jù)業(yè)內(nèi)人士透露，曾接觸過一家非英偉達(dá)GPU廠商，盡管其芯片和服務(wù)報(bào)價(jià)比英偉達(dá)更低，也承諾提供更及時(shí)的服務(wù)，但使用其GPU的整體訓(xùn)練和開發(fā)成本會(huì)高于英偉達(dá)，還得承擔(dān)結(jié)果和開發(fā)時(shí)間的不確定性。

雖然英偉達(dá)GPU價(jià)格貴，但實(shí)際用起來反而是最便宜的。這對(duì)有意抓住大模型機(jī)會(huì)的企業(yè)來說，錢往往不是問題，時(shí)間才是更寶貴的資源，大家都必須盡快獲得足夠多的先進(jìn)算力來確保先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

因此，對(duì)于國(guó)產(chǎn)芯片供應(yīng)商來講，哪怕能通過堆芯片的方式能堆出一個(gè)算力相當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品，但軟件適配與兼容讓客戶接受更難。此外，從服務(wù)器運(yùn)營(yíng)的角度，它的主板開銷、電費(fèi)、運(yùn)營(yíng)費(fèi)，以及需要考慮的功耗、散熱等問題，都會(huì)大大增加數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)成本。

因?yàn)樗懔Y源常需要以池化的形式呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)中心通常更愿意采用同一種芯片，或者同一家公司的芯片來降低算力池化難度。

算力的釋放需要復(fù)雜的軟硬件配合，才能將芯片的理論算力變?yōu)橛行懔?。?duì)客戶而言，把國(guó)產(chǎn)AI芯片用起來并不容易，更換云端AI芯片要承擔(dān)一定的遷移成本和風(fēng)險(xiǎn)，除非新產(chǎn)品存在性能優(yōu)勢(shì)，或者能在某個(gè)維度上提供其他人解決不了的問題，否則客戶更換的意愿很低。

作為當(dāng)前唯一可以實(shí)際處理ChatGPT的GPU供應(yīng)商，英偉達(dá)是當(dāng)之無愧的“AI算力王者”。6年前，黃仁勛親自向OpenAI交付了第一臺(tái)搭載A100芯片的超級(jí)計(jì)算機(jī)，幫助后者創(chuàng)造ChatGPT，并成為AI時(shí)代的引領(lǐng)者。

不過，去年美國(guó)實(shí)施出口管制以來，英偉達(dá)已經(jīng)被禁止向中國(guó)出口兩款最先進(jìn)的GPU芯片H100和A100。這對(duì)于下游應(yīng)用企業(yè)來說，無疑是受到打擊的。

從安全性以及自主可控的角度來說，這也為國(guó)內(nèi)芯片企業(yè)提供了新的機(jī)遇窗口。盡管國(guó)產(chǎn)芯片在性能和軟件生態(tài)上比不過英偉達(dá)、AMD等行業(yè)巨頭，但在復(fù)雜的國(guó)際貿(mào)易關(guān)系及地緣政治因素等驅(qū)動(dòng)下，“國(guó)產(chǎn)替代”成為國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體行業(yè)發(fā)展的主旋律。

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結(jié)語

算力的每一次提升，都會(huì)掀起技術(shù)與產(chǎn)業(yè)變革的浪潮：CPU帶領(lǐng)人類進(jìn)入PC時(shí)代，移動(dòng)芯片掀起移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)浪潮，而AI芯片打破了AI產(chǎn)業(yè)此前長(zhǎng)達(dá)數(shù)十年的算力瓶頸。

如今，“人工智能的iPhone時(shí)刻”已經(jīng)來臨，走向下一個(gè)時(shí)代的路，或許已經(jīng)擺在我們眼前。

盡管這些數(shù)據(jù)中心的AI芯片、軟件系統(tǒng)等領(lǐng)域仍是國(guó)外廠商的天下，但如今，“算力國(guó)產(chǎn)化”的市場(chǎng)大門或許正在打開。

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