2024,得AI芯片者得天下。

新火种

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”。
    
    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。
    
    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。
    
    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。
    
    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。