AI晶片緊缺，大廠如何破局？
人工智能浪潮的到來，催生了對算力的巨大需求。以往，算力主要用于科學計算、大資料等領域，但如今AI應用的爆發性增長，使得算力需求呈指數級上升。
以ChatGPT為代表的大型語言模型，需要消耗大量算力進行訓練和推理。據估計，訓練ChatGPT所需的算力相當于3個人類一生的碳排放量。這種龐大的算力需求，使得AI晶片供不應求，成為制約AI發展的瓶頸。
面對這一挑戰，科技巨頭們紛紛采取行動。谷歌、Meta、亞馬遜、微軟等公司都在加大力度自研AI晶片，以減少對英偉達等外部供應商的依賴。他們希望通過定制化設計，提高晶片性能和能效，進而降低AI應用的成本。
自研AI晶片并非易事。它需要雄厚的資金投入、技術積累和人才儲備。對于大多數公司來說，短期内很難完全擺脫對現有晶片供應商的依賴。他們也在尋求外包合作，利用專業晶片設計公司的服務，加快自研程序。
無論是自主研發還是外包合作，科技巨頭們都在為AI算力之争做足準備。因為誰能掌控算力，誰就能主導AI的發展方向，獲得巨大的商業價值和戰略優勢。
AI晶片現狀與挑戰
目前AI晶片市場格局
在目前AI晶片市場中，英偉達憑借其強大的GPU産品線和成熟的CUDA生态系統，占據了壟斷地位。根據業内資料，2021年第四季度，英偉達在全球GPU算力晶片市場佔有率高達95.7%。
除了英偉達，AMD和英特爾等傳統晶片廠商也在加大AI晶片的投入。AMD的Instinct系列GPU已經進入AI加速器市場，而英特爾則推出了專門的AI晶片Gaudi和Habana等産品線。
國内晶片企業也在AI賽道上快馬加鞭。海光資訊、寒武紀、天數智芯等公司的AI晶片産品已經面世，并獲得了一定市場佔有率。這些國産晶片雖然在算力上暫時無法與英偉達的頂級産品相抗衡，但在特定場景下表現出了優異的性能。
晶片短缺的根源
造成目前AI晶片供應緊張的原因，主要有以下幾個方面:
1.需求激增超出預期。随着AI應用的爆發，對算力的需求遠遠超出了晶片廠商的預期和産能規劃。
2.制造産能跟不上。先進制程的晶片産能一直是制約因素，而AI晶片對制程工藝的要求極高，使得産能瓶頸更加突出。
3.地緣政治影響供應鍊。美國對華為、英偉達等公司實施的出口管制，也在一定程度上加劇了AI晶片的供應緊缺。
4.生态建設滞後。AI晶片不僅需要硬體實力，還需要完善的軟體生态系統。國産晶片在這方面的短闆，也制約了它們在市場上的擴張步伐。
面對這些挑戰，晶片廠商正在加大投資，擴充産能并加快新品上市步伐。但短期内，AI晶片的供需沖突仍将持。
大廠的應對之策
自研定制AI晶片
為了獲得更大的主動權，降低對外部供應商的依賴，科技巨頭們紛紛啟動了自研AI晶片的計劃。
谷歌就是其中的佼佼者。該公司自主研發的TPU（Tensor Processing Unit晶片，已經廣泛應用于谷歌的AI服務中。最新一代的TPU v4晶片，單精度浮點運算能力高達92萬億次/秒，在特定任務上性能超過了同期的英偉達GPU。
亞馬遜也在2021年推出了自研的Graviton系列ARM晶片，用于支援其雲伺服器。該公司還收購了以色列AI晶片初創公司Annapurna Labs，以加速AI晶片的開發程序。
至于微軟和Meta（Facebook，他們則更多地采取了投資和外包的政策。微軟投資了OpenAI，以獲得優先使用TPU的權利；而Meta則與英偉達等公司建立了深度合作關系。
戰略投資布局
除了自主研發，科技巨頭們還通過投資和收購的方式，來布局AI晶片産業鍊。
谷歌不僅投資了AI公司Anthropic，還收購了一些專注于晶片設計的初創公司，如Tensor Machinery等。
英偉達則在2022年收購了Arm，以擴大其在資料中心和AI晶片市場的影響力。
至于蘋果、亞馬遜和Meta，他們也都有自己的投資版圖，覆寫了從晶片設計到AI算法等多個領域。
這些投資和并購行為，不僅有助于擴充公司的技術實力，也是在為未來的AI晶片生态系統做準備。
開源生态建設
生态系統一直是英偉達等公司取得壟斷地位的重要原因。為了在AI晶片市場分一杯羹，國内外廠商都在努力推動開源生态的建設。
例如，谷歌和Meta都在大力推廣RISC-V開源指令集架構。RISC-V被認為是未來晶片設計的重要方向，它有望幫助打破現有生态的壟斷，吸引更多開發者的加入。
再如，國内一些晶片公司正在自主研發相容CUDA的軟體生态系統，以降低使用者的遷移成本。
開源AI架構如TensorFlow、PyTorch等，也有望在未來的AI晶片生态系統中扮演重要角色。
開源生态的建設将有助于降低進入門檻，促進AI晶片産業的多元化發展。
前景
國産替代步伐加快
在地緣政治的影響下，大陸政府和企業都在加大國産AI晶片的扶持力度。一方面，政策層面給予了稅收優惠、專項資金支援等政策紅利；另一方面，龍頭企業也在加大自主研發和産業布局的投入。
從目前的發展态勢來看，國内一批AI晶片企業如海光資訊、寒武紀等，已經取得了突破性進展，他們的産品性能有望在特定場景下與國外同類産品相當甚至超越。
國内晶片設計公司如芯原股份等，也在AI晶片大潮中快速成長，他們的IP核和EDA工具為國産晶片提供了重要支撐。
國産AI晶片與國外巨頭相比，在算力水準、制程工藝、生态建設等方面仍有一定差距，但這一鴻溝正在被逐漸縮小。在自主可控的需求驅動下，國産替代的步伐必将加快。
生态多元化發展
AI晶片生态系統将呈現多元化發展的态勢。一方面，通用晶片和定制晶片并行發展；另一方面，硬體和軟體将實作更深度的融合創新。
在通用晶片領域，英偉達、AMD和英特爾這些傳統廠商依然占據主導地位。但他們也在加大定制化晶片的研發力度，以獲得更高的性能和能效。
谷歌、亞馬遜等公司推出的定制AI晶片，則将在特定場景下發揮獨特優勢。
從軟體層面來看，開源生态的興起将促進AI架構、程式設計模型等創新，進而為硬體創新提供強有力支撐。CUDA、RISC-V等生态系統都将在未來扮演重要角色。
AI晶片生态系統正在經曆多元化的發展程序。硬體和軟體的融合創新，将為AI的發展注入新的動力。
AI算力競賽持
大模型訓練對算力的需求正在成為新的推動力。根據業内預測，2027年全球資料中心AI加速晶片市場規模将達到4000億美元，這将進一步加劇AI算力之争。
在這場競賽中，英偉達依然占據優勢。該公司最新推出的H100和Blackwell系列晶片，将進一步擴大其在AI加速器市場的領先地位。
AMD、英特爾以及國内晶片廠商的追趕步伐也在加快。他們紛紛推出了新一代AI加速器産品，在特定場景下有望與英偉達一較高下。
谷歌、亞馬遜等公司自研的定制AI晶片，也将為這場競賽增添新的變數。
未來幾年AI算力之争将呈現白熱化發展态勢。晶片性能、能效、成本等都将成為競争的焦點，而生态系統的建設也将決定着最終的勝負。