新火种AI|2024，得AI芯片者得天下。

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举报 2024-02-16

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作者：小岩

编辑：彩云

北京时间2月11日，国内阖家团圆的大年初二，OpenAI创始人Sam Altman通过社交平台向外界宣布了一件重大事项：OpenAI 即将启动“造芯计划”，他还并表示，“建设大规模的 AI 基础设施和有弹性的供应链对于经济竞争力至关重要”。

据悉，近日Sam Altman已经筹资了7万亿美元（约合人民币50.26万亿元），用作建立芯片帝国的储备资金。

消息一出，惹的外界一片哗然。因为7万亿美元的投入，堪称天文数字，所能实现的规模和体量也相当庞大，这相当于全球GDP的10%，美国GDP的25%，中国GDP的40%，而且抵得过2.5个微软，3.75个谷歌，4个英伟达，7个Meta，11.5个特斯拉市值。难怪消息一出，连Sam Altman的弟弟Jack Altman都要公开喊话，让自己的哥哥“保持冷静”。

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但如果抛开投入资金额度太过惊人这一点，单就考虑事情的本质而言，Sam Altman的做法算得上事出有因，意料之中。毕竟，芯片对于AI算力的影响力是巨大的。对于这些头部AI企业来说，2024年，得AI芯片者得天下。

OpenAI CEO下场“造芯”，是其蓬勃发展的必然结果。

我们知道，大模型的竞争，主要是算力方面的竞争。而AI 算力，主要受到两个方面的限制：一是AI模型训练的需求急剧增加，二是算力成本不断上升。

先来聊聊前者。之所以大家对AI 模型训练的需求激增，是因为深度学习技术的不断发展和应用的广泛推广。随着模型变得越来越复杂，训练所需的计算资源也相应增加。这意味着AI公司对高性能计算设备产生了巨大的需求，以满足大规模的模型训练任务。

据统计，目前，ChatGPT训练一次大约需要2.5万块英伟达A100芯片。如果训练GPT-5，则还需要5万张英伟达H100。按照这个体量计算下去，一旦GPT模型的不断迭代升级，未来GPT-5及其他高端版本很可能出现无“芯”可用的情况。即便是在现阶段，OpenAI每天生成约1000亿个单词，都需要大量的GPU（图形处理器）芯片进行训练计算，芯片供应也是相当紧俏的。

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再来说说后者。算力成本的不断上升，同样是一个不可忽视的问题。随着算力的不断增长，购买和维护高性能计算设备的成本也在不断增加，这无疑增加了研究机构和企业的经济负担，进而限制了他们在AI领域的发展和创新。如今英伟达H100的价格已经飙升至2.5万-3万美元，这意味着ChatGPT单次查询的成本将提高至约0.04美元。

结合以上两个原因，我们就不难理解，为什么自研芯片的路途这么艰险，代价这么高昂，Sam Altman也依旧要坚定不移的贯彻下去了------------都是为了可以在未来拥有更安全，更可控的成本。

更重要的是，与其花大价钱从英伟达那里购买，不如自己去制造自主可控的专用芯片，如此一来，还能减少OpenAI对英伟达的依赖。

AI芯片重要性自不待言，抢购浪潮不断加码。

事实上，意识到AI芯片赛道重要性的，远不止OpenAI和Sam Altman。

特斯拉的CEO马斯克（Elon Musk）也将AI军备竞赛比作是一场高风险的扑克游戏，他表示，想要在这场游戏中参与竞争的企业，每年至少要在AI硬件上投入数十亿美元。只有这样，才能保证足够的竞争力。马斯克坦言，2024年，特斯拉将在英伟达芯片上花费超5亿美元的预算。只有这样，特斯拉才有可能赶超自己的竞争对手。

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那么问题来了，全球头部科技竞相购买的英伟达芯片，究竟是何方神圣？

这款芯片是英伟达H100 GPU，对于构建和训练为ChatGPT等聊天机器人提供支持的大型语言模型至关重要。当前，AI芯片主要分为 GPU，FPGA 以及ASIC。AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法，大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，当然，它的缺点也显而易见，就是需要消耗更高的功率。

近两年，随着AI的强势崛起，大家逐渐意识到了芯片的重要性，明白了“算法即芯片”的道理。不过，大道理谁都懂，但要做出一款完全符合描述和基准测试的AI芯片绝非易事。也正因此，很多AI领域的高端玩家直接选择“干把大的”，去走一条自研芯片的路。除了斥巨资投入芯片赛道的Altman，还有跟多头部企业后来跟上：Meta今年拟投产专注于模型推理的AI芯片Artemis；微软AI芯片Maia 100以及英特尔AI芯片Gaudi3预计今年上市；AMD推出用于大模型训练的MI300X芯片...这些自研芯片的企业的目标也很明确，就是要正面PK英伟达。

算力或成为未来AI战场上的“核武器”，中国能否在此获得一席之地？

尽管2024年刚刚开年，但因为英伟达芯片产能紧缺，价格昂贵等缺点已经日益凸显，AI的芯片大战变得愈发激烈和焦灼，那么，国内市场又会呈现出怎样的行情和态势呢？

AI大模型加速迭代，智能算力已成为稀缺资源，这一点对于国内市场也毫不例外。我们有理由相信，在未来较长一段时间内，我国AI服务器市场会出现供不应求的状态，届时，国产AI芯片市场规模增长迎来关键窗口期。

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不可否认，作为AI基础层中十分重要的一部分，目前我国相关领域的技术比较薄弱，但也正因此，整个行业的可发展空间和上升空间十分广阔。

随着社会经济的智能化发展，AI技术的不断提升，以及5G应用的普及和政策的推动，我国AI芯片的市场需求将实现快速增长，市场规模增势也会变得十分迅猛。尽管我国的AI芯片产业受起步较晚等因素的制约，与国际先进水平存在着一定的差距，但国家对其足够重视，已经逐渐将AI产业的发展上升至国家战略高度，AI芯片的研发与技术升级也自然备受国家关注和重视。

所以，我们的芯片发展之路，虽然充满崎岖，并非坦途，但依旧充满了可能和机会。

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