作者：一號

編輯：彩云

AI行業(yè)規(guī)模將達(dá)到2250億美元，國產(chǎn)AI芯片業(yè)如何抓住機遇？

據(jù)財聯(lián)社消息，瑞銀（UBS）在最新發(fā)布的一份報告中表示，科技行業(yè)剛剛開始大規(guī)模增長周期，預(yù)計到2027年，隨著人工智能在各經(jīng)濟體中的廣泛應(yīng)用，AI模型及應(yīng)用程序?qū)⒊蔀橐粋€2250億美元的細(xì)分市場。2022年的22億美元，將成為這一數(shù)字的零頭。

顯然，這是一個巨大的飛躍，因為這意味著將近152%的復(fù)合年增長率。此外，研究人員還承認(rèn)，瑞銀此前關(guān)于AI行業(yè)總收入增長的預(yù)測可能過于保守，因此此次將AI行業(yè)總收入上調(diào)了40%，預(yù)計AI行業(yè)總收入將增長15倍，從2022年的180億美元增加到2027年的4200億美元，復(fù)合年增長率將達(dá)到72%。

這些增長將主要來自兩個市場。一是軟件市場。報告稱：“如果ChatGPT應(yīng)用程序的推出是人工智能行業(yè)的‘iPhone時刻’，那么在我們看來，最近推出的眾多應(yīng)用程序，如微軟的Copilots，以及OpenAI在23年第四季度推出的Turbo with vision，意味著人工智能行業(yè)的App Store時刻已經(jīng)到來”。

另一個則是在GPU云和人工智能邊緣計算等新興趨勢推動下，正在快速成長的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施市場，這個細(xì)分市場的規(guī)模預(yù)計將從2022年的258億美元增長到2027年的1950億美元，推動AI成為全球科技領(lǐng)域未來十年的科技主題，“因為我們在其他科技領(lǐng)域沒有看到類似的增長情況”。

而GPU和芯片領(lǐng)域?qū)⒊蔀槲磥頂?shù)年人工智能強勁支出大潮的最大受益者，2022年到2027年的符合年增長率預(yù)計為60%，行業(yè)收入將從2022年的158億美元增長到2027年的1650億美元。

AI大模型推動智能算力需求大爆發(fā)

如同農(nóng)業(yè)時代的水利，工業(yè)時代的電力，算力是數(shù)字經(jīng)濟時代的關(guān)鍵生產(chǎn)力。隨著AI步入“大模型”時代，算力的提升也被加速推動。

這是因為AI非常依賴相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施，包括計算、儲存和網(wǎng)絡(luò)等，并且隨著人們對AI性能要求的提升，訓(xùn)練AI所需要用到的數(shù)據(jù)不斷增長，算法的復(fù)雜度也在不斷提高，因此對于算力也提出了更高的要求。

截至2023年6月底，我國在用數(shù)據(jù)中心機架總規(guī)模超過760萬標(biāo)準(zhǔn)機架，算力總規(guī)模達(dá)到了197EFLOPS,位居全球第二，算力總規(guī)模近五年年均增速近30%。

隨著AI向多場景化、規(guī)模化、融合化等高應(yīng)用階段發(fā)展，其所對應(yīng)的數(shù)據(jù)體量、算法模型參數(shù)量以及以加速計算為核心的算力中心的規(guī)模將不斷增大。

而AI芯片作為面相人工智能領(lǐng)域的芯片，是專門用于處理人工智能應(yīng)用中大量計算任務(wù)的模塊。“無芯片不AI”，AI芯片興起于AI對算力的高需求，以其為載體實現(xiàn)的算力是人工智能發(fā)展水平的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)，因此，我國AI芯片行業(yè)的發(fā)展備受關(guān)注，不斷涌現(xiàn)出新的生產(chǎn)設(shè)計商，市場規(guī)模也正不斷擴大。

科技巨頭如何布局AI芯片業(yè)？

隨著中美兩國在人工智能領(lǐng)域的競爭，AI芯片的國產(chǎn)化正成為亟待解決的問題。

在AI大模型的訓(xùn)練中，算法主要看研究團隊的智慧和靈感，在這一方面，中美之間并沒有很大的差距，而在訓(xùn)練數(shù)據(jù)方面，大數(shù)據(jù)資源中國具有一定優(yōu)勢，但與此同時卻在算力方面吃了虧，這是因為決定計算能力的關(guān)鍵是芯片。

目前，在AI芯片領(lǐng)域，國外芯片巨頭占據(jù)了大部分市場份額。在全球范圍內(nèi)，布局AI芯片的廠商主要有英偉達(dá)、英特爾、高通以及谷歌等，因此，在AI芯片領(lǐng)域，美國無論是在人才聚集還是在公司合并等方面都具有優(yōu)勢，處于領(lǐng)先地位，并且已經(jīng)成為行業(yè)的引領(lǐng)者。

而國內(nèi)AI芯片起步較晚，和世界先進(jìn)水平之間存在著較大差距，與此同時，市場也較為分散，集中度低。由于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對計算機軟件和存儲設(shè)備的要求極高，因此對于滲透到各行各業(yè)中的AI，更加重視底層技術(shù)的布局和提升，因此在AI芯片領(lǐng)域早早就展開了布局。

例如，阿里巴巴成立了專注AI芯片市場的平頭哥；百度成立了昆侖芯，探索芯片領(lǐng)域；華為則一直在AI芯片領(lǐng)域布局，早在2017年就推出了Ascend芯片，并在之后陸續(xù)推出了Ascend AI處理器、Atlas AI計算平臺以及昇騰等產(chǎn)品。

而國內(nèi)AI芯片廠商目前主要以中小公司為主，例如全球AI芯片領(lǐng)域收割獨角獸初創(chuàng)公司寒武紀(jì)等等。

AI芯片有望加速擁抱國產(chǎn)化

盡管GPU芯片巨頭英偉達(dá)在全球AI芯片市場上擁有壟斷優(yōu)勢，但由于美國“卡脖子”，國產(chǎn)AI芯片的國產(chǎn)化進(jìn)程仍將加速推進(jìn)。近年來，美國陸續(xù)收緊中國獲得國際先進(jìn)芯片的能力，不僅在芯片進(jìn)口上做出了限制，在芯片生產(chǎn)工具的獲得上也有所限制。

與此同時，我國的人才缺口也較大，人工智能不同技術(shù)方向崗位人才供需比均低于0.4，其中AI芯片崗位人才供需比僅為0.32。因此我們正不斷增加教育投入和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并吸引海外人才創(chuàng)業(yè)、就業(yè)。

近年來，我國已經(jīng)在限制之下，興起了一批AI芯片初創(chuàng)公司，正加快落地算力產(chǎn)業(yè)鏈，例如國產(chǎn)CPU+DPU龍頭海光信息、ASIC路線先行者寒武紀(jì)、景嘉微和璧仞科技等。2023年12月，摩爾線程在北京舉行了首個全國產(chǎn)千卡千億模型訓(xùn)練平臺——摩爾線程KUAE智算中心揭幕儀式，宣布國內(nèi)首個以國產(chǎn)全功能GPU為底座的大規(guī)模算力集群正式落地。

在制造之外，國產(chǎn)AI芯片的發(fā)展也需要關(guān)注生態(tài)建設(shè)，各公司目前致力于構(gòu)建自己的生態(tài)，學(xué)術(shù)界則提出以開源作為發(fā)展的創(chuàng)新路徑。例如，梁曉曉團隊推出的開源GPGPU（通用GPU）平臺“青花瓷”；清華何虎團隊推出RISC-V（一種開放免費的指令集架構(gòu)）的開源GPGPU實現(xiàn)方案。

相信開源的創(chuàng)新路徑為AI芯片國產(chǎn)化提供了新思路，目前已有不少公司加入了開源生態(tài)的合作建設(shè)中。

審核編輯 黃宇