今年以來，隨着ChatGPT和人工智能（AI）大模型引發熱潮，大模型產品層出不窮。隨之而來的是對 AI 算力的需求，也出現爆發式增長，算力供需出現巨大缺口，所有人都开始搶購美國芯片巨頭英偉達的A100顯卡作爲大模型“入場券”。

如今，大算力底座已成爲 AI 大模型發展的“標配”。

（圖：國內GPU公司天數智芯在WAIC 2023上展示的板卡產品）

7月6日-8日舉行的2023年世界人工智能大會（WAIC）昇騰分論壇上，華爲輪值董事長胡厚崑表示，伴隨大模型帶來的生成式AI突破，AI 正在進入一個新的時代。算力是 AI 產業創新的基礎，大模型的持續創新，驅動算力需求的爆炸式增長。可以說，大模型訓練的效率或者是創新的速度，根本上取決於算力的大小。中國的算力已經成爲一個越來越稀缺的資源。

本屆WAIC上，華爲推出首個昇騰萬卡AI集群。截至目前，昇騰AI集群已支撐全國25個城市的人工智能計算中心建設。據悉，昇騰AI原生孵化和適配了30多個大模型，目前中國有一半左右的大模型創新，都是由昇騰AI支持。

與華爲昇騰不同，國內通用GPU公司天數智芯研發的天垓100芯片已經开始跑通多個大模型，包括智譜 AI 大模型ChatGLM，國外主流的LLaMA，以及北京智源研究院的Aquila等產品；而百度昆侖芯公司在今年6月披露，其產品矩陣已適配文心一言、ChatGLM、GPT等主流行業大模型。

本屆WAIC上，當被問及如果英偉達A800不能在中國售賣國產GPU能否替代，天數智芯董事長兼CEO蓋魯江對等表示：

“目前我們已經證明可以用了，不管他們的能不能买，或者賣不賣給中國，我們的產品現在已經在用起來了。”

基於目前國內 AI 大模型算力布局，無論是訓練還是推理，AI 大模型算力主要分爲三派：

一是華爲鯤鵬和昇騰 AI 生態的算力方案，沒有英偉達GPU參與；

二是混合型算力支持，大量採用英偉達A100芯片，部分環境增加AMD、英特爾芯片，以及天數智芯、寒武紀、海光等國產芯片及加速卡融合跑大模型訓練；

三是租用性價比更高的服務器雲算力，補充算力不足情況。

那么，這么多的算力供應渠道，中國本土的AI芯片到底行不行？

沒有英偉達GPU，華爲昇騰支持近半數大模型

“沒有大算力做大模型就是天方夜譚。”中國工程院院士、鵬城實驗室主任高文在WAIC 2023昇騰人工智能產業高峰論壇上表示，從現在开始，算力已經成爲是數字經濟發展的一個指標，算力夠，你的數字經濟就能發展好，不夠就發展不好。

據中國信通院數據，每1元的算力投入，可以帶動3-4元的國家GDP（國內生產總值）經濟產出，實現經濟增長的倍增效應。麥肯錫則預測，生成式 AI 最終每年可爲世界經濟增加7.3萬億美元的價值。

7月8日WAIC大模型生產與產業落地合作論壇上，一位中國科學院研究中心主任甚至直言，“沒有算力平台，數字經濟將‘不復存在’。”

而對於大模型企業來說，巨大的算力成本是首先要考慮的問題。

本屆WAIC上，畢馬威和聯想集團聯手發布的《普慧算力开啓新計算時代》報告顯示，以構建GPT-3爲例，OpenAI數據顯示，滿足GPT-3算力需求至少要上萬顆英偉達GPU A100，一次模型訓練成本超過1200萬美元，這還不包括模型推理成本和後續升級所需的訓練成本。

在WAIC騰訊分論壇上，NVIDIA英偉達全球副總裁、中國雲計算和互聯網行業總經理何濤提到，到了大語言模型的時代，算力必須發展。如果數據足夠大，算法模型也足夠大，算力需求也特別大。

所以，華爲提出了鯤鵬和昇騰 AI 算力方案，沒有英偉達GPU，重點應用於政務、金融等領域，在智算中心實現模型訓練，隨後在華爲雲或其他混合雲中實現模型推理。

本屆WAIC上，華爲宣布昇騰AI集群全面升級，集群規模從最初的4000卡集群擴展至16000卡，是業界首個萬卡AI集群，擁有更快的訓練速度和30天以上的穩定訓練周期。同時，華爲還與知乎/面壁智能、清華智譜AI、科大訊飛、雲從科技等多家擁有大模型的公司聯合發布的昇騰AI大模型訓推一體化解決方案，建立“生態包圍網”。

胡厚崑表示，華爲在各個單點創新的基礎上，充分發揮雲、計算、存儲、網絡以及能源的綜合優勢，進行架構創新，推出了昇騰AI集群，相當於把AI算力中心當成一台超級計算機來設計，使得昇騰AI集群性能更高，並且可靠性更高。“據我所知，目前我們已經可以達到10%以上的大模型訓練效率的提升，可以提供10倍以上的系統穩定的提高，支持長期穩定訓練。”

胡厚崑在开幕式上談到，華爲推出了對等平構架構，以突破傳統以CPU爲中心的異構計算帶來的性能瓶頸，提升了整個計算的帶寬，使得節點的性能可提升30%。同時，華爲部署的昇騰AI集群實現10%的效率提升。

“中國的算力很難跟上不斷增長的 AI 需求，而且 AI 算力缺乏穩定性。許多公司花高價購买英偉達GPU，但訓練中GPU會出現故障不得不重新訓練，交貨時間很長、代價大。我們希望在 AI 算力方面提供一種替代方案。”7月7日華爲雲CEO張平安在華爲雲盤古大模型3.0發布會上直言，由於華爲不可以用英偉達成熟的GPU，所以華爲使用的自研的鯤鵬和昇騰AI算力方案，建立智算中心訓練大模型。

張平安指出，華爲雲在貴安、烏蘭察布、安徽蕪湖等地都建立了算力中心，訓練效率領先於業界主流GPU的1.1倍，昇騰Al雲服務整個算力達2000PFlops。

華爲昇騰計算業務總裁張迪煊表示，基於昇騰AI，原生孵化和適配了30多個大模型，到目前爲止，中國有一半左右的大模型創新，都是由昇騰AI來支持的。昇騰的生態也逐步發展壯大，有180萬开發者在昇騰开發平台上工作；與300多所高校院所與昇騰开展合作，每年培養超過10萬名專業的AI人才。

本土算力持續追趕，但GPU軟件生態仍需時日

除了華爲之外，以阿裏雲、騰訊雲、字節、商湯等企業爲代表的算力底層，囤積大量的英偉達A100、T40芯片組進行模型訓練，部分智算中心則增加AMD、英特爾芯片，以及天數智芯、寒武紀、海光等國產芯片，爲客戶提供異構、混合型算力支持。

智算廠商方面，阿裏雲表示，其擁有國內最強的智能算力儲備，阿裏雲的智算集群可支持最大十萬卡GPU規模，承載多個萬億參數大模型同時在线訓練，擁有大規模AI集群。而在AI平台層，阿裏雲將AI訓練效率提升可達10倍，推理效率提升可達6倍。目前，阿裏發起的AI模型社區魔搭已擁有180多萬AI开發者、900多個優質AI模型，以及30多個10億以上參數規模大模型。

騰訊雲則大量採購了英偉達A100/H800芯片，發布新一代HCC高性能計算集群，實現業界最高的3.2T超高互聯帶寬，提供高性能、高帶寬和低延遲的集群算力，用於大模型訓練、自動駕駛、科學計算等領域。基於新一代集群，騰訊團隊在同等數據集下，將萬億參數的AI大模型“混元NLP”訓練由50天縮短到4天。據悉，騰訊雲服務器組還使用了AMD、燧原科技的芯片產品。

火山引擎副總裁張鑫澤透露，其擁有龐大的算力支持，亞州/美洲有數百萬CPU核心、超過20PB內存、數萬張GPU計算卡，訓練系統單日樣本最超百萬億，高峰時GPU利用率達90%。此前消息稱，字節跳動目前已經購买和到貨英偉達A100/H800加速卡共10萬塊。

據聯想和畢馬威的分析報告預計，阿裏雲目前擁有200-300萬台服務器，騰訊雲擁有100-200萬台服務器，字節跳動和華爲雲擁有約100萬台服務器。

與此同時，從芯片端看，目前在加速計算/大模型算力領域，英偉達在全球市場佔比高達95%以上，甚至可達99%。英偉達無論產品力還是CUDA算力生態構建，都是首屈一指，也“收割”了本輪AI熱潮以來最大的利潤。

據登臨科技聯合創始人王震宇估算，2022年，英偉達在中國市場的數據中心產品銷售額約400億元，按照行業機構預估，到2026年將會達1000億元，這是在ChatGPT爆火之前的預測。

在WAIC 2023上，蓋魯江告訴，天垓100是該公司2018年研發的通用 AI 訓練芯片，目前這款產品目前已經成功跑通了清華智譜 AI 大模型ChatGLM，Meta研發的LLaMA模型，北京智源研究院的Aquila模型等。

“現在大模型發展的核心三要素：算法、數據及算力，算力是底座。在6月9日，我們跟北京智源研究院，在北京發布了他們的AquilaCode-7B模型，用的就是我們天垓100這款產品在跑，這也充分體現了天數智芯產品的通用性。目前我們正在幫他們跑650億參數的模型，預計10月份可以跑完。”蓋魯江表示，預計今年年底以及明年，天數智芯都會有新的產品推出來，而且對大模型算法做了硬件級優化。

如果不採用通用架構，客戶進行平台切換門檻比較高。蓋魯江表示，天數智芯在第一階段就走了一條兼容國際主流生態的路线，公司2022年全年確認收入在2.5億元左右。“因爲我是通用架構，基於我的硬件去做軟件棧的开發，再在API接口層面兼容國際主流生態，這樣其實讓我們的下遊客戶能更方便地用起來，讓他們的遷移成本很低。所以說在商業化這條路上，我們已經率先邁出了一步。”

另一家騰訊投資的AI芯片公司燧原科技。已擁有邃思系列芯片、雲燧訓練和推理加速卡和雲燧智算機的全系列算力產品线。在WAIC 2023上，燧原科技發布了全新文生圖MaaS平台服務產品“燧原曜圖（LumiCanvas）”，利用燧原科技的算力以及首都在线的基礎設施，實現文生圖模型訓練和推理。

燧原科技創始人、董事長、CEO趙立東在本屆WAIC AI芯片論壇上提到，目前燧原已經爲大型科研機構部署了千卡規模的AI訓練算力集群，並成功落地；而且與騰訊合作，在OCR文字識別，智能交互，智能會議等方面，性能達到了業界同類產品兩倍以上，性價比上具有很高優勢。此外，在智慧城市方面，燧原完成2022年成都高新區國產化AI視頻基礎設施平台項目建設。

在現場了解到，燧原科技公开的生態夥伴已包括騰訊、上海銀行、中國移動、中國聯通、新華三、卓視智通、北京智源、中科院計算所、之江實驗室、清華大學、西安交通大學等30家以上的機構。

今年7月7日獲得中國互聯網投資基金獨家投資的通用GPU研發商上海登臨科技，在WAIC現場展示了第二代通用GPU Goldwasser（高凜）系列產品。了解到，高凜二代已針對基於Transformer和生成式AI 大模型進行專門優化，在性能有大幅提升，已於2022年流片，目前已开始規模化量產和商業客戶驗證。據現有客戶測試結果，二代產品針對基於transformer類型的模型提供3-5倍的性能提升，大幅降低類ChatGPT及生成式AI應用的硬件成本。

最後一類是服務器雲和各地算力中心，大模型公司與其合作/租用形式，補充算力訓練不足的情況。而在服務器底層則依然用英偉達、鯤鵬、寒武紀、海光等產品。

例如，北京超級雲計算中心官網披露，擁有超過50PFlops通用超算算力，超60萬CPU核心數，超過20萬算力用戶；上海到2023年底，依托本市人工智能公共算力服務平台，接入並調度4個以上算力基礎設施，可調度智能算力達到1000 PFLOPS（FP16）以上；到2025年，上海市數據中心算力預計將超過18000 PFLOPS（FP32）。

今年6月初，鴻博股份透露，搜狗創始人王小川成立的大模型公司百川智能（五季智能）和其籤署了一個1280P的訂單；二期正在推進，具體將圍繞客戶需求展开。據悉，鴻博股份全資子公司英博數科將在協議籤署後的12個月內向五季智能提供高性能GPU算力出租服務，1期交付不超過256台服務器總計不低於1280P算力。

不過目前，國內 AI 算力、國產GPU芯片還存在制程工藝和產品規格限制、沒有雙精度浮點功能、沒有CUDA這種完整生態、與其他芯片之間的解耦性較差、通信網絡連接問題導致算力損耗高等挑战亟待解決。

多位行業內人士對透露，當下大部分模型訓練領域仍會用英偉達產品，但信創、政務等數據私有化程度高的領域會更多採用本土算力。

“全球CUDA生態的注冊开發者人數接近400萬，多年來大家一直在沿用這一生態架構。因此，國內GPU企業現在面臨生態遷移問題，操作系統、編程系統不一樣。如果企業要換一個新的生態，就要做大量代碼性的遷移及改變，這個成本及時間是非常高的。”蓋魯江透露，天數智芯在持續加大這部分投入，但這需要行業上下遊企業共同研發，需要時間和過程。

“中國目前大算力芯片的發展還處於起步階段。”清華大學電子工程系長聘教授、系主任汪玉認爲，天數智芯、燧原科技、寒武紀等本土芯片算力如何做到高效統一的部署，在芯片上把這樣的算法跑起來，是一個非常重要的問題。

啓明創投合夥人葉冠泰表示，大模型時代，訓練千億參數、萬億參數的模型必不可少的就是算力，大模型參數規模的高速增長對GPU的能力不斷提出更高的要求。大算力的GPU要支撐各種各樣的模型，需要具備穩定性、擴展性、延遲控制、性價比等，展現出典型的“木桶理論”，而且大算力芯片的推廣，需要整個上下遊的生態支持。AI的時代已經到來，芯片公司需要和大模型公司緊密合作。

據畢馬威和聯想聯手發布的報告數據顯示，放眼全球，算力已成爲各國科技战略布局重點。當前，美、中、歐、日基本穩居全球算力產業規模前四，美、中兩國處在領先地位且中國算力規模增速明顯領跑。各國算力投資或補貼計劃均超千億。

經初步測算，到2025年，數據中心、雲計算、人工智能市場規模總計將突破2.5萬億元，算力核心產業規模將不低於4.4萬億元，關聯產業規模可達24萬億元，成爲與新能源汽車比肩的超萬億級高潛賽道。

華泰證券研究所科技行業首席分析師黃樂平在WAIC上表示，未來AI應用的逐步豐富將推動推理芯片等相關市場保持強勁增長，算力需求增長會率先利好算力芯片、光模塊、服務器產業鏈等“送水人”。

“芯片半導體行業沒有捷徑可言。專注於產品研發和與用戶的合作，踏踏實實做事，最後用產品說話。傾聽客戶需求是重中之重。”壁仞科技合夥人梁剛在WAIC 2023啓明創投分論壇上稱。據悉，今年WAIC，寒武紀、壁仞科技等部分 AI 芯片公司沒有參展。

（本文首發，作者｜林志佳）

————————————————

雲計算50ETF（516630）跟蹤中證雲計算與大數據主題指數，主要投資於業務涉及提供雲計算服務、大數據服務以及上述服務相關硬件設備的50只上市公司證券。雲計算是確定性很強的科技發展方向，其應用場景確定——雲服務支撐各行各業，盈利模式確定——科技公司動力強勁的增長引擎，產業發展前景廣闊，具備長期投資價值。

大數據50ETF（516000）跟蹤中證大數據產業指數，主要投資於業務涉及大數據存儲設備、大數據分析技術、大數據運營平台、大數據生產、大數據應用等領域的上市公司證券。近期我國數字經濟相關領域政策頻繁推出，數字經濟方向是十四五發展最確定的方向之一，大數據是數字經濟的關鍵生產要素。隨着我國以數據中心爲代表的“新基建”建設力度的不斷加大，資金將不斷向大數據產業傾斜，大數據產業迎來重要投資機遇期。

風險提示：數據來源ifind，本文提及個股均不作爲投資推薦。ETF二級市場交易漲跌幅不代表基金淨值漲跌幅。中證大數據產業指數2018-2022年完整會計年度業績爲：-29.20%、44.95%、3.57%、-3.50%、-25.68%。中證雲計算與大數據主題指數2018-2022年完整會計年度業績爲：-28.54%、40.69%、13.48%、-9.94%、-23.92%。指數歷史業績不預示基金產品未來表現。本資料僅爲服務信息，不作爲個股推薦，不構成對於投資者的實質性建議或承諾，也不作爲任何法律文件。大數據50ETF及雲計算50ETF風險等級R4，具體風險評級結果以基金管理人和銷售機構提供的評級結果爲准，屬於指數基金，存在標的指數回報與股票市場平均回報偏離、標的指數波動、基金投資組合回報與標的指數回報偏離等主要風險，其聯接基金存在聯接基金風險、跟蹤偏離風險、與目標ETF業績差異的風險等特有風險，且市場或相關產品歷史表現不代表未來。投資者在投資基金之前，請仔細閱讀基金的《基金合同》、《招募說明書》和《產品資料概要》等基金法律文件，充分認識基金的風險收益特徵和產品特性，並根據自身的投資目的、投資期限、投資經驗、資產狀況等因素充分考慮自身的風險承受能力，在了解產品情況及銷售適當性意見的基礎上，理性判斷並謹慎做出投資決策，獨立承擔投資風險。我國基金運作時間較短，不能反映股市發展的所有階段。市場有風險，投資需謹慎。

$科大訊飛(SZ002230)$$恆生電子(SH600570)$$數字政通(SZ300075)$#外資巨頭發聲：超配中國！#

本文作者可以追加內容哦 !