通用大模型的空前突破為人工智能（AI）攪動(dòng)了一池春水。但面對AI突破性發(fā)展帶來(lái)的AI芯片爆發(fā)式需求，國內芯片供應并沒(méi)有跟上這個(gè)步伐。隨著(zhù)科技巨頭和新興公司爭相爭奪大機型，新一輪人工智能芯片短缺正在出現。

AI浪潮“炒熱”芯片需求

AI芯片，也被稱(chēng)為AI加速器或計算卡，是專(zhuān)門(mén)用于處理AI相關(guān)計算任務(wù)的芯片。它們是構筑算力的重要基石。

中國信息通信研究院在8月19日發(fā)布的《中國綜合算力指數（2023年）》白皮書(shū)顯示，我國算力產(chǎn)業(yè)保持高速增長(cháng)，其中人工智能算力在整個(gè)算力結構中的占比已經(jīng)超過(guò)25%。我國算力總規模近五年年均增速近30%，數據中心機架數量年復合增長(cháng)率超過(guò)30%。

“受大模型熱潮影響，智算算力市場(chǎng)的需求旺盛?！北本┏壴朴嬎阒行募夹g(shù)CTO甄亞楠對人民網(wǎng)財經(jīng)表示，當前相關(guān)的算力服務(wù)器呈現持續緊缺狀態(tài)，配貨周期偏長(cháng)。服務(wù)器制造商普遍預計要等待6個(gè)月以上才能獲得最新的GPU，而GPU的供應短缺情況至少會(huì )持續到明年。

不僅供應緊張，價(jià)格也節節攀升。以目前較為主流的英偉達A100 GPU為例，大模型的單次訓練要求至少百卡、千卡規模。依據當前市場(chǎng)價(jià)格，建設1000卡GPU規模的算力集群成本可達2億元。

在大模型建設正酣的同時(shí)，人工智能技術(shù)與健康、教育、交通等其他領(lǐng)域的交叉融合也逐漸加深。華大基因高性能計算研發(fā)總監王浩靈表示，基因行業(yè)對算力的需要不斷增長(cháng)。他進(jìn)一步表示：“未來(lái)，大型語(yǔ)言模型的加入還將進(jìn)一步提高疾病診斷分析效率?！?/p>

中國工程院院士高文將算力比作電力，視為數字經(jīng)濟發(fā)展的重要指標。燧原科技創(chuàng )始人、董事長(cháng)兼CEO趙立東認為，大模型算力需求將進(jìn)一步驅動(dòng)AI芯片的研發(fā)，“如今的AI芯片，不僅要高性能、高帶寬、高存儲，而且要高通用性、高效分布式計算，高效集群互聯(lián)?！?/p>

國產(chǎn)AI芯片市場(chǎng)：挑戰與機遇并存

業(yè)內人士表示，目前國內智能算力的發(fā)展，特別是適用于大模型訓練的算力，與全球算力發(fā)展趨勢相比仍存在較大差距。

甄亞楠坦言，算力的短缺不僅會(huì )削弱人工智能算法的復雜度與性能提升、延緩模型訓練速度、約束應用部署規模，更會(huì )阻礙人工智能技術(shù)的發(fā)展，“許多創(chuàng )新的算法和方法需要大規模的計算資源來(lái)驗證和改進(jìn)，缺乏足夠的算力將限制研究人員的創(chuàng )造力和實(shí)驗空間，從而阻礙人工智能技術(shù)領(lǐng)域的進(jìn)一步突破?！?/p>

近年來(lái)，我國人工智能算力芯片的市場(chǎng)格局主要由美國公司英偉達主導，其占據了80%以上的市場(chǎng)份額，一直保持著(zhù)無(wú)可匹敵的競爭優(yōu)勢。然而，隨著(zhù)美國對高性能芯片出口限制措施不斷加強，英偉達最先進(jìn)的A100、H100芯片無(wú)法在國內銷(xiāo)售，定制版A800和H800又缺貨嚴重，在這種情況下，國產(chǎn)AI芯片肩負起填補市場(chǎng)空缺的重要使命。

據人民網(wǎng)財經(jīng)不完全統計，目前，百度、阿里巴巴、騰訊和華為等互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司已加快AI芯片的自研步伐，并在各自的云平臺上率先試用。與此同時(shí)，一些初創(chuàng )公司則從芯片的底層架構設計入手，試圖通過(guò)“彎道超車(chē)”抓住機遇。

公開(kāi)資料顯示，2018年創(chuàng )立的AI芯片設計商墨芯憑借雙稀疏化算法技術(shù)，通過(guò)軟硬件結合為AI計算模式和芯片架構帶來(lái)了顛覆性創(chuàng )新，取得了比國際主流GPU產(chǎn)品更好的測試成績(jì)；2017年創(chuàng )立的鯤云科技自主研發(fā)了全球首款大規模商用的數據流AI芯片，用更少的芯片資源實(shí)現了數倍的實(shí)測性能，擺脫對最新制程工藝的依賴(lài)。

但需要指出的是，目前，國產(chǎn)AI芯片在大模型推理方面表現相對出色，而在門(mén)檻更高的大模型訓練方面仍無(wú)法與英偉達的通用GPU相媲美。

中國電子技術(shù)標準化研究院副院長(cháng)陳大紀表示，國內產(chǎn)品的軟硬件以及面向不同場(chǎng)景的生態(tài)落地仍需要進(jìn)一步完善。

多位業(yè)內人士表示，在性能方面，英偉達相繼推出了A100和H100，計算性能大幅提升，國內AI芯片訓練產(chǎn)品與其差距十分明顯，尤其是在實(shí)際使用中的性能差距更大；在生態(tài)方面，英偉達GPU配套的CUDA軟件生態(tài)系統廣泛應用，國內AI芯片面臨著(zhù)“要么兼容一個(gè)不開(kāi)源的生態(tài)，要么從零開(kāi)始自建生態(tài)”的兩難選擇。

具體而言，國產(chǎn)AI芯片普遍存在軟件棧不完善、適配周期長(cháng)、性能差距大、可靠性需要驗證等問(wèn)題，這導致國內企業(yè)對其采用的意愿不強。此外，生態(tài)系統和自主工藝等難題也有待突破。

“只有解決了這些問(wèn)題，國產(chǎn)AI芯片才能真正被廣泛應用起來(lái)?！碧鞌抵切径麻L(cháng)兼CEO蓋魯江說(shuō)。

國產(chǎn)AI芯片該如何發(fā)力？

近年來(lái)，我國高度重視AI芯片產(chǎn)業(yè)，發(fā)布了一系列支持政策，營(yíng)造良好產(chǎn)業(yè)環(huán)境，在技術(shù)創(chuàng )新、項目建設、資金保障、標準制定和人才培養等方面都給予了扶持，為我國AI芯片發(fā)展打下了政策基礎。

從產(chǎn)業(yè)角度看，樂(lè )觀(guān)地說(shuō)，國產(chǎn)AI芯片可謂正處于百花齊放、百家爭鳴的萌發(fā)階段，各主體正在激烈的市場(chǎng)競爭中快速探索適合的成長(cháng)道路。

西安交通大學(xué)教授任鵬舉推斷：隨著(zhù)人工智能走深向實(shí)、真正與行業(yè)邏輯深度融合并廣泛賦能，在數據中心側，AI芯片會(huì )繼續維持協(xié)處理器或者加速器的形態(tài)；在終端應用側，AI最終會(huì )收斂為一個(gè)關(guān)鍵因素，發(fā)展為異構或者超異構芯片的形態(tài)。

如何進(jìn)一步提升國產(chǎn)AI芯片競爭力？多位業(yè)內人士提出建議：要鼓勵更多企業(yè)和社會(huì )資本進(jìn)入AI芯片領(lǐng)域，加大投資力度；加強半導體原理、材料等基礎研究投入，推動(dòng)多學(xué)科的交叉融合研究；加快工藝創(chuàng )新進(jìn)步，構建本土供應鏈體系。

尤其是我國集成電路行業(yè)人才短缺問(wèn)題不容忽視。任鵬舉坦言，“即使每年有近20萬(wàn)集成電路相關(guān)專(zhuān)業(yè)高校應屆畢業(yè)生，但加入這個(gè)行業(yè)的卻僅有五分之一?！彼ㄗh采取相應措施以提高行業(yè)吸引力：一是鼓勵高校和企業(yè)建立長(cháng)期合作伙伴關(guān)系，提供獎學(xué)金和入學(xué)機會(huì )以激勵學(xué)生畢業(yè)后從事該行業(yè)；二是借助人工智能技術(shù)提高芯片設計能力，吸引擅長(cháng)軟件和算法的專(zhuān)業(yè)人才投身于集成電路行業(yè)，進(jìn)一步推動(dòng)國產(chǎn)AI芯片發(fā)展。

趙立東認為，推動(dòng)國產(chǎn)AI芯片發(fā)展，就是為了有更加充足、更加便捷、更加平價(jià)的算力，從而實(shí)現真正的算力普惠，而要做到這一點(diǎn)，就必須依靠創(chuàng )新的芯片架構和開(kāi)源的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

蓋魯江建議，應協(xié)同各方加快制定自主標準，進(jìn)一步擴大國產(chǎn)通用GPU支持的開(kāi)發(fā)框架、操作系統、算法模型、業(yè)務(wù)應用以及社區開(kāi)發(fā)者的范圍，建立起自主生態(tài)圈。

陳大紀表示，產(chǎn)學(xué)研用各單位應以人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng )新為導向，聚焦產(chǎn)業(yè)智能化場(chǎng)景創(chuàng )新需求，研究、開(kāi)展與場(chǎng)景結合緊密的智能芯片相關(guān)的標準需求，并以標準為依托，共同建設人工智能場(chǎng)景創(chuàng )新支撐環(huán)境，探索多元主體合作的場(chǎng)景創(chuàng )新新機制，通過(guò)助力場(chǎng)景創(chuàng )新，不斷將應用創(chuàng )新與市場(chǎng)需求相結合，合力促進(jìn)我國AI芯生態(tài)建設。