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ChatGPT风靡全球后,科技巨头们纷纷入局。
而AI的硬件心脏,则由英伟达强势把持着,占据用于机器学习的图形处理器市场的95%。
然而,现在英伟达的高性能GPU: A100和H100,都不允许卖给中国公司了!
按照美国政府的要求,未来峰值性能等于或超过A100的GPU产品也被限制出售。
不知道百度华为阿里腾讯,这次囤够了显卡没?
A100出口管制立即生效
早在2022年8月26日,美国政府就向英伟达下达了通知,要求对A100、H100进行新的出口管制许可,并立即生效。
美国政府表示,新的许可要求将解决所涵盖产品,可能用于或转移到中国和俄罗斯的军事最终用途。
当时,就有业内人士担心,A100、H100这两款GPU的断供,将对国内AI计算,带来严重影响。
就拿 A100 来说,在双精度浮点数运算领域,它的性能比 7 张 3090 加起来都强。
这类芯片被断供,我国高性能计算领域无疑会受到很大影响,包括计算机辅助工程,医疗等方面。
幸好事情出现了反转,在英伟达的游说下,重新获得了美国政府的出口许可。在2023年3月1日之前,英伟达可以继续给中国大陆提供A100产品。
现在,缓冲期限到了。中国企业已经很难获取英伟达A100芯片。现在国内的A100芯片储备,多是存货,剩余使用寿命约为4年-6年。
中国不少公司将面临冲击。
目前,国内的蔚来、小鹏、毫末智行等都在基于英伟达A100打造自动驾驶训练中心。
另根据公开信息,英伟达在介绍关于A100时,展示出的客户商标中,还包含了中国的互联网巨头阿里巴巴、百度、腾讯、京东、小米。
国内AI江湖不靠科技,靠金融?
决定AI大模型“智商”的核心因素是三个,算力规模、算法模型的精巧度、数据的质量和数量。
AI大模型的推理、训练高度依赖英伟达的GPU芯片。缺少芯片会导致算力不足。算力不足意味着无法处理庞大的模型和数据量。最终的结果是,AI存在智商差距。
拿当红的聊天机器人ChatGPT来说,其1月的独立访客平均数为1300 万,那么对应的芯片需求就是 3 万张英伟达 A100。
这意味着,其初始投入成本约为8亿美元,每日电费在 5 万美元左右。 这个烧钱的速度,不是谁都能承受的起的。
而国内,拥有1万张GPU的企业,少之又少。国内云厂商,主要用的是英伟达中低性能产品,例如A10。
拥有1万张英伟达A100的公司,国内大概只有一家,叫幻方量化。 这是家靠人工智能进行量化投资的对冲基金公司,于2015年创立。
目前,它是国内最大量化基金管理公司之一,在量化私募圈,素有“北九坤,南幻方”、“四大天王”的说法。
截至2022年12月,其资金规模接近600亿,过去两年成绩斐然,今年整体收益则比较平淡,1月9日私募排排网发布的私募业绩榜单显示,幻方量化2022年收益为0.38%。
最佳替代品
问题来了,我们能否找到一个替代品,去和A100这些显卡抗衡?
最佳答案可能是,英伟达的A800芯片。
A800被视为是A100的“阉割版”,是英伟达针对中国市场推出的特供芯片。
高端芯片从立项到上市,一般需要2-3年的时间,但英伟达仅用了2个月,就把A800搞出来了。而这也从侧面说,美国所谓的禁令并不是铁板一块,水泼不进,还是有一定的运作空间。
诚然,A800性能比不上A100,更比不上卖到25万元一张的H100。
这直接影响AI集群的训练速度和效果,直接导致AI推理和模型训练的准确度不足,中国企业即使做出类似的对话机器人,机器人的“智商”可能会远低于ChatGPT。
但A800在国内市场,依然是难逢对手。
问题是,英伟达官方定价约82000一张,但市场价格常常高于10万元一张,而且常常处于缺货状态。
高性能GPU芯片缺货,正制约着中国AI的发展。
国产GPU成色几何?
时至今日,发展自主芯片已经不再是一个有争议的选择题,而是必须要去做的事情。
目前国内AI芯片的研发,处于一个怎样的水平呢?
国内一些上市公司,明确表示拥有类GPU芯片业务。
近几年,天数智芯、壁仞科技、摩尔线程等公司,都获得了连续大额融资,也都推出了自研的通用GPU产品。
其中, 2022年8月,壁仞科技发布的壁仞100,突破了全球的算力记录。
彼时,壁仞在发布会上将之与英伟达H100进行对比,从数据来看,壁仞100比英伟达H100的性能优越不少。
但它尚未量产上市,后续能不能支棱起来,还需要时间的验证。
除此之外,腾讯、阿里、百度、快手、字节跳动等选手,也都在这方面有所涉猎。现在来看,多少有些未雨绸缪的意思。
最后小编想说, 在英伟达的“霸权”之下,中国企业想在市场上打开局面,真的充满了挑战。
《电子工程专辑》,出了一份《45家国产AI芯片厂商调研分析报告》。
调研分析了瀚博半导体、燧原科技、平头哥、华为海思、紫光展锐、寒武纪、地平线等国内AI芯片厂商后,得出一个结论:
「尽管国产AI芯片公司在高性能和先进工艺AI芯片的设计方面还面临诸多挑战,而且在AI芯片价值链的EDA和IP环节上还有不小的差距。
但中国AI市场的体量和快速迭代发展仍然为众多国产AI芯片厂商提供了丰富的试验基地和应用设计机会,接下来的3-5年将是国产AI芯片厂商加速AI应用落地和大规模部署的快速发展时期。」
现在,国产GPU厂商,在自研路仍任重道远。
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快照生成时间:2023-03-12 23:45:43
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