AI突围!星辰大海!

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作者：微信文章
2022年底，ChatGPT横空出世，AI大爆发。

在愈演愈烈的全球AI大战里，核心是什么？

毫无疑问是算力。算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力。

而算力的核心必然是AI芯片。

那么，谁又是核心中的核心？

如果想在AI突围，这个核心中的核心，你一定得知道！

AI芯片王者争霸

AI芯片，亦称AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。为了提升硬件计算能力，AI芯片架构主要包括GPU、ASIC、FPGA等，也可以采用混合架构。

GPU全称Graphics Processing Unit，最早由英伟达在1999年提出。传统的CPU一个核心只能处理一个任务。而GPU拥有大量的计算核心，可以同时执行很多相似的计算任务，短时间内处理大量数据。在训练深度神经网络时，GPU可大大缩短大模型的训练时间。自2022年底AI爆发以来，GPU打败CPU，成为AI利器。 AI芯片一卡难求。英伟达的高端GPU产品迅速形成垄断之势，股价一路高歌，媲美微软、苹果。

ASIC全称Application Specific Integrated Circuit，即特定用途集成电路，它是专门为某种用途而设计的集成电路系统。ASIC更像专才，胜在运行AI算法速度快，同时功耗（耗电量）低、体积更小、成本更低。想当年，Google的围棋 AI 程序“AlphaGo”用了1200个CPU和170个GPU来计算，还需要一个专门的机房、大功率的制冷空调和专人维护。而采用 ASIC，则只需要一个盒子大小，功耗也大幅降低。随着AI技术的发展及端侧AI需求的快速增长，ASIC将在AI推理、AI消费电子产品方面扮演着重要的角色。

FPGA全称Field Programmable Gate Array，即现场可编程门阵列，是一种半定制集成电路，可以满足不同的设计，具有较高的灵活性。它具有灵活性高、可重构性强的特点，能够在硬件层面进行定制化设计，从而在某些特定任务中获得较高的计算效率。但FPGA价格较高，编程较为复杂，整体运算能力不是很高。FPGA常用于通信、网络、工业控制等领域，以及一些对实时性和灵活性要求较高的应用场景，如5G通信基站中的信号处理、工业自动化中的实时控制等。全球FPGA芯片市场由赛灵思、英特尔双寡头垄断，合计占有率高达87%。

ASIC显山露水

AI算力不断发展，在不同阶段需求也在变化。AI计算分为训练（training）和推理（inference）两种。训练环节通常需要通过大量的数据输入，训练出一个复杂的深度神经网络模型。推理环节是指利用训练好的模型，使用新的数据去“推理”出各种结果。现阶段主流的 AI 训练和推理芯片，依然是 GPU。

但GPU不是最适合推理环节的芯片， 而ASIC却能在其中发挥重大作用。近期，OpenAI联合创始人兼前首席科学家Ilya Sutskever公开表示，AI预训练时代无疑将终结。业内人士分析认为，下一阶段算力需求的重心将从训练转向推理。在AI训练上，厂商们以GPU为主；而在对算力要求较低的推理任务中，ASIC的机会开始显露。在AI芯片的未来版图上， ASIC的潜力绝对不容小觑。

芯片市场风云变幻

曾经，英伟达凭借GPU一跃而起，其GPU产品的全球市占率近9成，在AI芯片领域也占据着80%左右的份额。不过英伟达“一家独大”的形势正在悄然改变，因为一大批新的突围者正在如雨后春笋般出现。

未来大算力将是 AI 芯片的发展方向。但我们无法通过无限增加 AI 芯片数量来实现算力提升。现在全球AI产业迎来了“大模型”训练的热潮，计算需求激增。各行各业急需一种速度快、功耗低且价格不贵的算力解决方案，ASIC 就是目前主流选择之一。

在ASIC需求快速增长的背景下，AI基建2.0时代启幕。Bloomberg Intelligence最近的一篇报告指出，企业客户可能会在2025年进行更大规模的AI投资，而AI支出增长将更侧重于推理侧，以实现投资变现或提升生产力。以博通、Marvell为代表的ASIC芯片公司迎来了业绩爆发期，股价大涨，引爆了投资圈、科技圈。据博通电话会表明，不仅云厂商未来3年将更多地投入自研ASIC芯片，同时有望建设超百万XPU集群，这将带动上游的光模块、交换机、PCB、高速线缆等产业链的持续繁荣。

摆脱“卡脖子”，未来可期

随着大国博弈加剧，我国的AI芯片急需摆脱欧美等国家“卡脖子”困局。

谁都知道AI是未来，是方向，但是与光刻机、手机芯片等半导体产业一样，英伟达等公司向中国出口AI加速芯片的路屡屡被美国封死压制。然而哪里有压迫，哪里就有反抗。中国AI企业早就放弃幻想，准备战斗，反抗的火种已经在各个产业悄然打响。比尔盖茨曾坦言：美国根本无法遏制中国在芯片领域的崛起，禁令不仅会倒逼中国加速自主研发，还会让欧美国家自身蒙受重大损失。

目前英伟达垄断了国内90%的AI加速芯片，华为等AI芯片只能做点边缘业务。但是正是因为政策限制，反而推动了国产AI加速芯片研发生产。虽然在性能上，中国AI芯片企业跟英伟达仍有较大差距，但在产业链生态上，中国AI企业已经度过了筑基期，中国AI加速芯片已经初见成效，形成产业集群，并且正在加速发展。

目前我们已能够自主设计和制造一些高端的芯片。华为推出昇腾910B，寒武纪推出910B AI芯片，其FP16稠密算力达到128TFLOPS，超过英伟达A100；海光信息推出的海光2000 AI芯片，是国内首款基于5nm工艺的云端推理芯片；寒武纪开发的Cambricon系列芯片受到广泛关注……值得一提的是，根据行业机构最新预测，到2028年，中国加速计算服务器市场规模将超过550亿美元，其中ASIC加速服务器市场占比将接近40%。在此趋势下，国内相关企业正在全速发力。未来，国产的ASIC芯片或许将是我们突围的关键点之一。

目前，我国算力基础设施建设步伐加快，中国算力总规模仅次于美国，位居世界第二。国内 AI芯片的发展目前呈现出百花齐放、百家争鸣的态势， AI 芯片的应用领域也遍布股票交易、金融、商品推荐、安防、早教机器人以及无人驾驶等众多领域，催生了大量的人工智能芯片创业公司，如地平线、深鉴科技、中科寒武纪等。

国内对芯片自主可控的渴望如同春日里破土而出的嫩芽，日益茁壮。在此背景下，ASIC芯片以其独树一帜的定制化魅力，让突围的曙光隐现，替代进口技术的星辰大海就在不远的前方，随时等待着我们的启航！

以下仅供参考，不构成投资建议。