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国内AI是否会遇到“算力荒”？

Asgardia 编辑：王珂玥发布于：2024-03-04 10:08 PConline原创

如今，科技业界荣宠抓手显然是命悬AI了。乃至整个综合国力，其兴也勃焉，其亡也忽焉。

刚刚的MWC上，无AI不亮相似乎是所有展商默许的信条；AI前景也让市值近3万亿美元的苹果公司决定放弃10年耕耘的电动车项目，而全力投向生成式人工智能；更有前不久OpenAI的SORA用来模拟现实世界的异乎寻常能力，让更多人相信通用AI的未来已来……无疑，随着AI技术的快速发展，依靠投入AI技术所代表的智能算力生产已成为推动经济增长和社会进步的关键要素。

然而，AI热背后的冷思考也在逐渐引起的人们的警觉与重视。换句话说，AI产业是否可以全球同此凉热呢？显然很难。AI引发的中美全球两大科技巨头的较量已经从科技领域不得不延伸为政-治、经济、环境之外的更多战略能力思考。尤其是，当下AI技术创新引领更多聚焦于西方话题的时候，中美在算力上的差距不得不引起足够的重视。

当前AI技术发展差距是否会造成国内AI市场的一片荒芜之地：

——诸如，以AI投入为代表的全面经济形态崛起缔造的全球产业链变迁，国内是否会陷入“低端”AI发展格局？

——诸如，以国际对目前AI服务器算力峰值产能的垄断，国内是否有能力撑起AI热潮下真正的中国自主道路?

——诸如，能否真正建立起从算法模型创新突破到行业转化应用的普惠赛道，让AI价值成为全行业的新质生产力?

AI的棋局会越来越难，“国家队”开启新局面

若是把AI放逐于成为整个社会的生产力，那思靠国内OpenAI是谁的问题可能真是个小问题。

虽说ChatGPT引起的AI断崖式火爆全球只是一年前开始事情，但以AI为代表的技术生产力驱动，却是早已开始通达整个经济脉络。在此棋局里，ChatGPT只是谁与OpenAI可争锋的一个节点思考，胜败便可归为兵家常事。但整个国力AI的集群建设，才是真的屠龙刀。

去年晚些时候，美国总统拜登签署了一项在其国家被认为“具有里程碑意义的”行政命令，推出白宫有关生成式人工智能的首套监管规定。该命令要求对人工智能产品进行测试，并将测试结果报告给联邦政府。其中还提出，吸引全球人工智能人才留在美国。到今年1月初，白宫人工智能委员会汇报了该政令下的美国在促进人工智能及其他领域的创新方面取得一些重大进展。诸如由美国国家科学基金会(NSF)管理的国家人工智能研究资源试点的启动；启动EducateAI计划，资助教育工作者在K-12至本科阶段创造高质量、包容性的人工智能教育机会；拜登总统创建的人工智能和技术人才特别工作组，启动“人工智能人才激增”计划，加快联邦政府招聘人工智能专业人士等等。

这场AI的大棋局的博弈不断升级，“国家队”躬身入局变得越发重要。

国内这边，2月初国资委发布了令人振奋的好消息。国_务_院国资委在日前召开了中央企业人工智能专题推进会。会议认为，央企要主动拥抱人工智能带来的深刻变革，把加快发展新一代人工智能摆在更加突出的位置，不断强化创新策略、应用示范和人才聚集，着力打造人工智能产业集群，发挥需求规模大、产业配套全、应用场景多的优势，带头抢抓人工智能赋能传统产业，加快构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。

会上有10家中央企业签订倡议书，表示将主动向社会开放人工智能应用场景。作为国民经济的重要支柱，央企在人工智能领域的布局和发展更是备受关注。央企加速布局人工智能，将为相关行业带来新的发展机遇，同时也进一步体现了国家对于人工智能投入的高度重视和大势所趋。

中国作为全球以AI投入为代表的全面经济形态崛起的举足轻重的力量，正在积极应对并开始引领这一技术变革带来的AI全球化涟漪效应。显然，国_务_院国资委的此次中央企业人工智能专题推进会，无疑也是国内人工智能发展的里程碑。

国产新势力未来主战场在于高端算力需求

如果说自顶向下式的全民大炼“AI”是海水面下的那部分冰体，不容易被外界所看见。那处在海面上显而易见的部分，则应是AI的核心算力能力，是容易引起更多人焦虑的部分。诸如，在复杂的国际关系封锁环境下，国内是否有能力撑起AI热潮下真正的中国自主道路，也普遍出现在了每一次的业界大讨论上。

2月22日，英伟达单日市值增加2770亿美元，约等于1.5个英特尔，创美股历史上个股最大单日市值增长。当日市值也达到1.96 万亿美元，创下历史新高，并一举超越谷歌和亚马逊跻身全球第四大企业，仅次于微软、苹果、沙特阿美。

英伟达股价的大幅上扬得益于其此前公布的2024财年的惊人利好：2024财年，英伟达营收609.22亿美元，同比增长126%；净利润同比增长581%，至297.60亿美元。财报显示，利好主要受益于服务器AI芯片需求暴增。无疑，英伟达成为地表最强的芯片公司。

但众所周知，英伟达的“最强”战果并不会让国内AI市场受益多少。由于美国采取对华芯片出口管制措施的加强，包括英伟达、英特尔、AMD在内的一众算力芯片大厂，不得不为中国特制“降级版”的算力基座。

对此，比起谁是国内OpenAI的问题，谁能替代英伟达的答案就显得更为急迫。尤其是，英伟达此前在中国AI芯片市场上占据着约90%的份额。为此，中国的人工智能相关大型企业更需要加紧将芯片切换为国产赛道。

截至目前，以GPU芯片为代表的加速器技术虽是AI服务器的核心基础设施，占据全球89%的市场份额。但以NPU、ASIC、FPGA等非GPU加速服务器的技术发展也是值得重视的。据IDC发布的最新的《中国半年度加速计算市场（2023上半年）跟踪》报告显示，该类型市场以同比12%的增速占有了11%的市场份额，达到7亿美元。

对此，众多中国芯片企业将英伟达高端加速器无法进入中国局面，视为发展中国AI芯片自主道路难得的商机。

近年来，中国AI芯片产业也逐渐呈现出蓬勃发展态势。2023年上半年中国加速芯片的市场规模已超过50万块。从品牌角度看，中国本土AI芯片品牌出货超过5万张，占比整个市场10%左右的份额。其中，在数据中心部署的GPU加速卡依然是最终用户首选，占有超过80%的市场份额，其他非GPU加速卡也呈现健康的增长，已占有超过10%的市场份额。

科创板算力三巨头之海光信息从2023年秋季开始供应新的AI芯片“深算二号”；寒武纪近年来陆续推出思元、玄思等芯片/加速卡产品系列，重点植根边缘终端；龙芯中科等也在研发云端AI加速芯片。云服务巨头阿里巴巴(含光系列)、百度(昆仑系列)、华为(昇腾系列)等提供商都有自研的云端AI加速芯片。创业公司也多有斩获，如摩尔线程在2023年年末发布了AI芯片“MTTS4000”，燧原、昆仑芯等的产品已具备与市场主流的Tesla T4正面竞争的实力。除此之外，还有天数智芯、壁仞科技、沐曦、景嘉微等诸多值得关注的国产新势力。

不过从相关数据来看，高端训练服务器的需求仍是主力。2023年上半年，浪潮、新华三、宁畅位居前三，占据了70%以上的市场份额；从出货台数看，浪潮、坤前、宁畅位居前三名，占近60%的市场份额。从行业的角度看，互联网依然是最大的采购行业，占整体加速服务器市场接近一半的份额，此外服务、电信、制造和教育等行业均有超过50%的上涨。

总之，为赢得AI赛道主动权，国内芯片厂商在技术突围、生产应用上仍有广阔空间。仅是针对替代英伟达等拿下的高端算力供应市场，开发出更符合实际应用场景的芯片，国内新势力的未来落地情况便也成了重中之重。近日，已有央企整机企业已经率先发力，中科可控推出了“全栈国产”的Suma AI服务器，搭载国产计算平台，兼容主流软件生态，最高支持8卡加速互联，支持大模型训练与推理，满足OCR、智能客服、科学计算、视频解析、语言分析等AI多场景应用需求。

AI建设热，可从智算中心走向普惠算力

以OpenAI的大模型为代表的AI技术成就是围绕海量数据、大规模参数、大算力的综合性发展成就，算力平台、算法模型、应用层面需求的差异化，都成为AI产业角逐的关键变量。将大模型推向前沿产业应用，需要就可以解决综合性的软硬件兼容性的一系列问题。为此，建设先进的智算中心为代表的综合智算能力基础，是让AI可以成为产业普惠服务的关键一步。

当Sora将文生视频推向新的AI可行性高度的时候，加速了发展通用人工智能所需要的算力需求。例如OpenAI首席执行官Sam Altman日前表示，OpenAI正在筹备一项最高可达7万亿美元的AI基础设施投资计划。显然，这个大模型先锋，也需要构建更为合适的智算中心。

业界认为，国内的大模型与国外的差距在逐渐扩大，以优秀智算中心为基础算力底座的缺失会加剧差距下的荒漠空间。当初，英伟达首席财务官Colette Kress也透露英伟达最大的营收来源数据中心部门中，去年有超过40%的业务是有关部署AI模型。这或许是个值得重视的行业转折点，随着该行业的迅速发展，下一个市场焦点将是运行用于推理的芯片。

对此，当下国内正在重点布局的人工智能领域和算网融合的算力服务(包括智算中心)。

近日，中科曙光正式上线“曙光AI模型仓库”，开放百余款模型源码下载，创新“算法分享×算力支持”模式，以下载即用、快速适配、稳定高效的使用体验，为千行百业开发者搭建起易用高效的大模型平台。

智算中心领域，据国家信息中心与相关部门联合发布的《智能计算中心创新发展指南》显示，目前全国正在建设或提出建设智算中心的城市已经超过30个，经典案例包括京津冀大数据智算中心、长沙5A级智能计算中心等。智算中心建设的企业主体则包括三大电信运营商和部分互联网企业。运营商推动建设的智算中心具有一定公共服务属性，成为政府主导的算力基础设施建设的良好补充。

以百度、阿里、腾讯为代表的互联网企业也纷纷建设智算中心，以推动自身业务发展、更好地推动客户人工智能场景落地。

除此之外，互联网企业更加期望构建算力成本洼地，加速带动数据、算力的跨域流动，提高模型输出效应。例如，2月29日，阿里云宣布全线下调云产品官网售价，平均降价幅度超过20%，最高降幅达55%。这是阿里云史上最大力度的一次降价，涉及100多款产品、500多个产品规格。同日，晚间，京东云宣布，京东云全系核心产品继续参与全网比价，比价对象针对特定云服务商，活动自3月1日起生效。中国工程院院士邬贺铨日前曾表示，相比传统自建IDC，公共云可以大幅提高算力资源利用率，对降低中小企业算力成本有至关重要的作用。

不过，云服务商们的此次大降价或许不同以往。公共云如今已经是作为企业采用AI算力的一个长期战略选择，对于从算法模型创新突破到行业转化应用的输出，其进一步的普惠，将更有利于让AI价值成为全行业的新质生产力。

最后

可见，在AI全球化的战场里，AI站场的角逐是一场综合性的、立体的、系列的大规模战役，当前AI技术发展差距的挑战固然存在，但发展机遇也在促进着政府、企业和社会各界共同关注与努力。国内AI领域的发展已在算力基础设施领域、模型创新、智算中心建设等关键领域抓住相关市场机遇，这让国内未来AI产业建设会赢得更多信心。

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