風光背後的苦楚：AI晶片廠商的真實生存狀态

以下文章來源于晶上世界，作者泛靈

近年來，人工智能（AI）迅速崛起，成為全球科技和産業界的焦點。随着AI技術的不斷突破和應用場景的不斷拓展，市場對AI PC、AI Phone、AI Car這些闆塊的關注度持續拉升，AI晶片作為支撐AI運算的核心硬體，也迎來了前所未有的發展機遇。

據OpenAI測算，從2012年開始，全球AI訓練所用的計算量呈現指數增長，平均每3.43個月便會翻一倍。AMD則預計，2027年全球資料中心 AI 計算市場規模将超過1500億美元（約合人民币1.095萬億元），年複合增長率超過50%。

自英偉達率先在AI大模型算力晶片市場占據主導地位，市值突破萬億大關後，英特爾、AMD以及中國GPU晶片公司也紛紛發力，渴望在AI晶片市場中分得一杯羹。然而在無限風光的背後，無論是行業上司者還是獨角獸新秀，都有本自家“難念的經”。

01

自研AI晶片的困境

夢想與現實仍有距離

目前AI晶片市場依舊是英偉達一騎絕塵，據最新估計其全球市場佔有率已達90%，創下新記錄。然而随着全球的科技巨頭、雲服務提供商和初創公司都在搶奪算力資源來開發自己的人工智能模型，英偉達的晶片供不應求，價格也水漲船高。為了避免受制于人，節省費用，各大巨頭紛紛宣布自研AI晶片。

近期AI圈的熱點之一便是OpenAI首席執行官Altman計劃自研AI晶片，并正在與台積電和中東投資者進行談判。

亞馬遜作為最先涉足自研晶片的廠商，已擁有兩款AI專用晶片——訓練晶片Trainium和推理晶片Inferentia；谷歌則擁有第四代張量處理單元（TPU）；Facebook母公司Meta在十年前就開始努力了，終于在去年5月19日首次官宣了其自研AI晶片MTIA的進展；微軟也在 Ignite 2023 大會上，釋出了用于資料中心的AI 晶片Azure Maia 100。

然而，微軟和Meta的研發進度相對較慢，仍依賴英偉達的晶片。根據市場研究公司Omdia Research的最新報告，2023年，Meta和微軟兩家公司以15萬塊H100 GPU的購買量并列位居第一。微軟預計于去年十一月釋出的AI晶片雅典娜也一再推遲，Meta近日則高調宣布将花費近百億美元購入35萬個H100，這也表明其自身研發并不順利。

2023英偉達H100的最終出貨量預估，圖源：Omdia Research

國内廠商寒冬難熬

在過去3-4年裡，國内AI晶片企業可以說是百花齊放，湧現出諸如海思、燧原、寒武紀、地平線等實力不菲的廠商，奮力追趕國外巨頭，希望打破AI晶片的壟斷格局。

然而激昂的呼聲散去，這些過去紅極一時的獨角獸們似乎愈來愈命運未蔔。

近日，壁仞科技的重要成員徐淩傑宣布離職，這是繼GPU産品線總經理焦國方離職後，壁仞科技失去的第二位聯合創辦人。這一連串的高層變動，無疑給公司的未來發展蒙上了一層陰影。

與此同時，曾備受市場矚目的AI晶片企業寒武紀也正處于艱難時期。這家公司已經連續七年虧損，市值大幅縮水，創始投資股東也在減持股份。曾一度籠罩的中科院光環也幾乎消散，AI晶片市場的泡沫似乎正面臨破裂的風險。從2023年第二季度開始，寒武紀被曝出裁員消息，近期其子公司行歌科技也宣布将大規模裁員。

曾在中國火紅一時的AI晶片廠，宛如「冬日裡的一把火」，未能抵禦大環境緊縮與外在禁令圍剿而陷入寒冬與困境。資本市場對AI晶片的追捧，也轉為對其的靈魂拷問：能不能撐過今年冬天？

02

“遙遙領先”的頭部公司同樣不安

“我們不需要假裝公司一直處在危險之中，我們确實一直處于危險之中”，英偉達創始人黃仁勳在去年十一月的一場演講中表示。

壓力首先來自同行圍剿

産品方面，除了那些“不忠誠的”客戶們，紛紛自研晶片，AMD和英特爾和兩個老對手，每次釋出新晶片，也都會和英偉達作對比。例如AMD12月6日推出MI300x時，宣稱表現優于英偉達的AH100。英偉達随後釋出了自己的基準測試作為回應，表明AH100在正确的設定下仍然更好。AMD再次對此做出回應，釋出了新的基準測試，再次顯示MI300X在正确的設定下表現出色。

生态建設方面，英偉達晶片帝國的護城河CUDA也正遭猛烈進攻，MLIR、谷歌、OpenAI等正在轉向一個“以Python語言為基礎的程式設計層”，以使AI訓練更加開放。

與白宮的“貓鼠遊戲”

近年來，美國政府為了限制大陸在人工智能領域的發展，頻頻出台或修正出口管制規定，要求“高性能半導體”不能出口到中國，英偉達的王牌晶片A100和H100首先被狙擊，為了保住中國市場，英偉達不斷閹割性能以符合規定，先後推出了“一次降級晶片”A800和H800、“二次降級晶片”H20、L20、L2等多款産品，然而國内雲計算公司對英偉達的訂單依舊愈來愈少，轉而購買華為等本土企業開發的晶片。

1月26日，美國商務部部長雷蒙多更是直言，美國正在“盡全力阻止中國獲得算力”。可見美國政府将繼續收緊對華出口标準，限制大陸企業能獲得的算力，進而降低訓練AI的效率，保持其在人工智能領域的領先地位。可見，英偉達與白宮的這場“貓鼠遊戲”還将繼續進行。

伴随市場丢失的珍貴資料

正如上文所提到到，網際網路巨頭或人工智能公司自研AI晶片正在成為一種趨勢，盡管困難重重，但他們具備一項英偉達所必需的重要資源，那就是資料。

在AI算法開發過程中會遇到的各種問題和資料，這些資訊回報給英偉達時，英偉達才能在後續疊代中，針對性地改進自己的産品，提升使用體驗。而大陸在人工智能領域走在世界前列，英偉達伴随中國市場丢失的，将是無法用數字統計的價值。

03

AI晶片還有哪些發展動力

盡管發展勢頭有所削弱，但得益于供應鍊及生态優勢，英偉達在AI算力晶片領域的主導地位短期内不會發生改變。但無論是晶片企業，還是下遊客戶，都不想看到“英偉達”一家獨占鳌頭。

AI晶片的藍海中，競争正日趨激烈。面對這樣的市場環境，AI晶片産業的發展動力何在？如何發掘新的競争優勢呢？

存算一體，算力數量級提升

以資料為主的AI計算之下，馮·諾伊曼架構的“存儲牆”和“功耗牆”挑戰凸顯。随算力增加，處理器核心數增多，每核心可用帶寬越來越少，限制了整體速度。搬運資料，成為相當大的瓶頸。如果不進行存儲優化，晶片提供的計算力會大大降低。

而當下的計算處理器如CPU，GPU或AI專用晶片等，均采用馮諾依曼架構設計，80%的功耗發生在資料傳輸上，99%的時間消耗在存儲器書寫過程中，而真正用于計算的能耗和時間其實占比很低。

是以，隻有低功耗基礎上的大算力才是可持續發展。

存算一體化是将計算機中的運算從中央處理器轉入記憶體中進行，直接在存儲單元内部進行運算，緩解資料搬運，可大幅降低資料交換時間以及計算過程中的資料存取能耗。

存算一體是現階段實作高帶寬、低功耗、計算需求的一條有效途徑，如何有效控制存内計算接口是一個重要挑戰。誰擁有兼顧計算密度與存儲密度的存内計算硬體架構，誰就擁有了打開高能效計算的金鑰匙。

2019年後，新增的AI晶片廠商，多數在布局存算一體：據偲睿洞察不完全統計，在2019-2021年新增的AI晶片廠商有20家，在這之中，有10家選擇存算一體路線。整體來看，目前國内外在存算一體方面都處于起步階段，存算一體正處于學術界向工業界遷移的關鍵時期，是以這可能是發展國産晶片的另一大重要方向。

資料來源：偲睿洞察

系統級創新

AMD的CEO蘇姿豐曾指出，按照目前計算效率每兩年提升2.2倍的速度，到2035年，若要達到十萬億億級的算力，所需功率将高達500MW，這幾乎相當于半個核電站的輸出功率。面對如此不切實際的能源消耗，系統級創新顯得尤為重要。它不再局限于單一的晶片或電路設計，而是需要從上至下，協同考慮軟體、系統架構、封裝技術等多個層面，實作整體性能的優化。

同樣，歐洲三大半導體研究機構IMEC、CEA Leti和Fraunhofer的在一次聯合演講中，也強調了系統級創新在未來半導體發展中的核心地位。随着半導體工藝逼近實體極限，新的應用需求已經無法通過單純的工藝提升來滿足。特别是下一代智能汽車和AI應用，它們對晶片的需求更加複雜和多樣化，需要從系統層面進行整體考慮和創新。

晶片設計範式變革，圖檔來源：孫凝晖院士內建晶片與芯粒大會報告

系統級創新或系統工藝協同優化，是一種全新的設計理念。它從産品需求出發，反向推導到系統架構、晶片設計和半導體工藝等各個環節。通過各個環節的協同優化，最終實作産品性能的大幅提升。這種“由外向内”的設計思路，打破了傳統半導體設計的局限，為行業帶來了新的發展機遇。

蘇姿豐給出了一個經典案例。在對模型算法層面使用創新數制（例如8位浮點數FP8）的同時，在電路層對算法層面進行優化支援，最終實作計算層面數量級的效率提升：相比傳統的32位浮點數（FP32），進行系統級創新的FP8則可以将計算效率提升30倍之多。而如果僅僅是優化FP32計算單元的效率，無論如何也難以實作數量級的效率提升。這一成果充分證明了系統級創新在提升計算效率方面的巨大潛力。

特定域計算支援工作負載優化，進而提高性能和效率。圖源：ISSCC2023大會

千帆競渡，創新領航

在技術飛速發展的時代，創新是打破技術壁壘、提升競争力的關鍵。大陸AI晶片廠商面臨着國際技術封鎖和市場競争的雙重壓力，隻有通過不斷創新，才能在激烈的競争中立于不敗之地。

未來，異構計算叢集、特定加速單元、先進封裝技術、高速片間UCIe互聯、存算一體等記憶體技術，這些技術的融合和創新，将為半導體行業帶來新的發展動力和方向。大陸晶片廠商需要緊跟技術前沿，并敢于推進技術産業化，畢竟，長坡厚雪的AI算力晶片賽道，如果缺乏核心競争力而僅靠融資輸血來維持公司研發投入，很難持久。

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