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圖片來源@視覺中國

這一輪由AI技術(shù)演變帶來的算力爆發(fā)，中國算力是否夠用?答案是否定的，算力尤其是智能算力，已經(jīng)成為制約中國人工智能發(fā)展的最關(guān)鍵因素。

近年來，一方面國家大力布局智能算力產(chǎn)業(yè)，一方面算力供給“鴻溝”卻在不斷擴(kuò)大。這一現(xiàn)象的主因是AI加快了中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型，AI應(yīng)用版圖隨之?dāng)U大，算力需求自然“水漲船高”。

【資料圖】

另一個(gè)原因是美國禁售最強(qiáng)GPU進(jìn)行的算力封鎖。目前從國產(chǎn)大模型與ChatGPT的差距看，遏制手段已經(jīng)生效：OpenAI之所以難以被超越，在于其擁有一個(gè)巨大的算力底座，在大模型(AI算法)的訓(xùn)練和推理中，首先擁有了效率優(yōu)勢。

算力基礎(chǔ)決定上層應(yīng)用。事實(shí)上，流向AI產(chǎn)業(yè)鏈的“每一滴水”， 最終都流向了算力。

為了避免算力產(chǎn)業(yè)在關(guān)鍵時(shí)刻被拉開差距，當(dāng)下國家正在加快一體化的新型算力網(wǎng)絡(luò)體系建設(shè)，國內(nèi)云廠商也紛紛參與其中。阿里云、騰訊云、天翼云還發(fā)布了讓“算力更普惠”的智算平臺，硬件廠商則乘勢加快了AI服務(wù)器、AI芯片、存儲的國產(chǎn)替代進(jìn)程。

算力突圍戰(zhàn)，再次打響。

01、奇點(diǎn)之路，算力為基

在2023財(cái)年Q1財(cái)報(bào)會上，扎克伯格稱“生成式AI將觸及Meta所有產(chǎn)品”，這已是全球第四家科技大廠做如此表態(tài)。

此前阿里曾表示“所有產(chǎn)品都將接入大模型”，百度強(qiáng)調(diào)“所有業(yè)務(wù)全面集成文心一言”；更早一些，微軟“計(jì)劃將ChatGPT等OpenAI的AI工具整合入全線產(chǎn)品”。

這說明，真正的AI時(shí)代，新的應(yīng)用都會基于大模型來開發(fā)，就像十幾年前的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，各種基于安卓、iOS的應(yīng)用大量涌現(xiàn)一樣。

這令人工智能的奇點(diǎn)，第一次以可以預(yù)見的方式展現(xiàn)在人們面前：AI滲透到千行百業(yè)，達(dá)到“應(yīng)用奇點(diǎn)”，最終迎來強(qiáng)AI的“技術(shù)奇點(diǎn)”。而算力，無疑是這條“奇點(diǎn)之路”的路基。

這也是大模型在各種應(yīng)用領(lǐng)域加速落地，獲取更多訓(xùn)練參數(shù)和數(shù)據(jù)的長期意義：AI目前還在線上，但遲早會與物理世界連接?？梢韵胂笠幌拢绻粋€(gè)基于GPT-10的ChatGPT與波士頓動(dòng)力或特斯拉的人型機(jī)器人結(jié)合，會帶來什么？

此邏輯并非假想。長期以來，如何令A(yù)I掌握常識并融會貫通地運(yùn)用這些常識、形成推理能力，都是巨大的難題。但這次以ChatGPT為代表的大語言模型，突然就邁過這道“門檻”，成為“史上第一個(gè)真正意義上的通用人工智能”。

當(dāng)然這背后的原因有很多，如自監(jiān)督學(xué)習(xí)、Fine-tuning策略等，但一個(gè)重要的底層變化就是“涌現(xiàn)”（Emergent）現(xiàn)象。

大語言模型的涌現(xiàn)現(xiàn)象，在一定規(guī)模后迅速涌現(xiàn)出新能力；圖片來源：谷歌、斯坦福、DeepMind：大型語言模型的涌現(xiàn)能力

就是說業(yè)界從未想象到的能力，例如基礎(chǔ)社會知識、上下文學(xué)習(xí)（ICL）、推理（CoT）等等，在訓(xùn)練參數(shù)和數(shù)據(jù)量超過一定數(shù)值后，這些能力就突然出現(xiàn)了。

而人形機(jī)器人最主要的技術(shù)要點(diǎn)有兩個(gè)，一個(gè)是機(jī)器人的本體，一個(gè)是機(jī)器人的大腦。前者的難點(diǎn)在于更高功率密度的驅(qū)動(dòng)器，后者的難度就在于通用人工智能。

其實(shí)，早在去年8月谷歌就將大模型嵌入了機(jī)器人的大腦。今年伴隨著多模態(tài)大模型的快速迭代，阿里、騰訊、微軟、OpenAI等多家中美大廠，都加大了該領(lǐng)域的探索。

譬如在4月底，阿里云將千問大模型接入工業(yè)機(jī)器人可在釘釘遠(yuǎn)程指揮，騰訊Robotics X實(shí)驗(yàn)室也公布了機(jī)器人靈巧手TRX-Hand和機(jī)械臂TRX-Arm。

值得注意的是，騰訊機(jī)械手臂擁有三個(gè)手指、7個(gè)自由度，這與谷歌去年底推出的RT-1 機(jī)器人自由度一致。但相比特斯拉Optimus使用5個(gè)手指，擁有11個(gè)自由度還是有所不足。

這倒不是說騰訊的技術(shù)能力不如特斯拉。機(jī)器人本身是一項(xiàng)綜合性的技術(shù)，不僅對硬件有著極高要求，軟件算法也是機(jī)器人的核心要件，但更先進(jìn)的算法需要更強(qiáng)的算力支撐。

英偉達(dá)A100芯片的數(shù)量不足，可能已經(jīng)影響到中國企業(yè)開展更先進(jìn)算法的訓(xùn)練和推理。

據(jù)《財(cái)經(jīng)十一人》報(bào)道，目前中國企業(yè)GPU芯片持有量超過1萬枚的不超過5家，擁有1萬枚A100的至多只有1家。且由于美國去年8月開始算力封鎖，這些存貨的剩余使用壽命約為4-6年。

相比之下，特斯拉依靠領(lǐng)先的算力平臺DOJO(使用了1.4萬個(gè)英偉達(dá)的GPU，含2022年最新升級后公布的7360塊A100)，實(shí)際上構(gòu)建了一個(gè)其他競爭對手難以企及的算力制高點(diǎn)。

在企業(yè)層面，另一個(gè)算力制高點(diǎn)是微軟。其在2020年就與OpenAI合作，建成了一臺號稱世界前五，擁有超過28.5萬個(gè)CPU核心、1萬個(gè)GPU的E級超算（每秒百億億次數(shù)學(xué)運(yùn)算）。

去年11月份，微軟又宣布與英偉達(dá)合作開發(fā)新型 AI 云端超算，據(jù)說將用到“數(shù)以萬計(jì)”的H100和 A100。在2023財(cái)年Q3財(cái)報(bào)會上微軟也表示，將繼續(xù)投資于云基礎(chǔ)設(shè)施，特別是與AI相關(guān)的支出。

02、六年發(fā)展，差距猶存

5月4日，李彥宏在百度內(nèi)部再次提起“與OpenAI差距”的問題，他稱媒體報(bào)道的“大約是兩個(gè)月”有點(diǎn)斷章取義，因?yàn)楹竺婢o接一句是：“這兩個(gè)月的差距我們要用多長時(shí)間才能趕上？也許很快，也許永遠(yuǎn)也趕不上。”

李彥宏“永遠(yuǎn)也趕不上”的考量，自然包括算力上的差距，至少目前看是如此。據(jù)外媒報(bào)道，OpenAI已經(jīng)使用了約2.5萬個(gè)英偉達(dá)的GPU。

所以，算力也決定AI技術(shù)王權(quán)的更迭。

馬斯克也不滿足。上個(gè)月有消息稱其搶購了一萬枚A100，主攻大模型，再關(guān)聯(lián)到特斯拉的智能汽車及寄予厚望的人型機(jī)器人，其對算力的需求近乎沒有止境。

業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，隨著AI技術(shù)的爆發(fā)和成熟，機(jī)器人發(fā)展將逐漸進(jìn)入顛覆式階段。但大模型不可能裝進(jìn)單體機(jī)器人大腦，它必須變成“云”大腦，通過在云、邊、端分布式算法、算力和大數(shù)據(jù)，形成一個(gè)智能化的核心載體，這使機(jī)器人對算力更加依賴。

智能汽車，一樣可以理解為汽車機(jī)器人，從智能座艙到自動(dòng)駕駛都是“吃算力”的大戶。

同時(shí)放眼宏觀，這兩個(gè)行業(yè)在“中國智造”的總體規(guī)劃中，所占份量也自不待言。

僅人型機(jī)器人，據(jù)Stratistics Market Research Consulting預(yù)測，2035年全球市場規(guī)模將達(dá)到1520億美元；另據(jù)SNE Research日前發(fā)布的報(bào)告，2023年全球電動(dòng)汽車市場規(guī)模預(yù)計(jì)將增至1210億美元。

也就是說，十余年后的人型機(jī)器人的市場規(guī)模，可能媲美今天的電動(dòng)汽車。

為此2021年12月，工信部等多部門就印發(fā)了《“十四五”機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》；今年1月，工信部等十七個(gè)部門又發(fā)布了《“機(jī)器人+”應(yīng)用行動(dòng)實(shí)施方案》；3月初，工信部相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，將加快布局人形機(jī)器人、元宇宙、量子科技等前沿領(lǐng)域。　

從中長期看，在國家政策扶持下，國產(chǎn)機(jī)器人乃至數(shù)字化產(chǎn)業(yè)各細(xì)分領(lǐng)域，都有望具備國際競爭力。但短期來看，這些領(lǐng)域所必須的智能算力，依然是掣肘因素。

算力分為三類，即通用算力、智能算力、超算算力。一般產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的場景通用算力就可滿足，天體物理、航空航天等復(fù)雜運(yùn)算則需要超算算力，AI應(yīng)用及模型的訓(xùn)練和推理，對應(yīng)的是智算算力。

智算，又稱異構(gòu)計(jì)算，相對于只用CPU的通用計(jì)算，在服務(wù)器里CPU+GPU就是異構(gòu)計(jì)算，當(dāng)然也可以根據(jù)應(yīng)用范圍采用不同的組合方式，如CPU + TPU、CPU+FPGA等。

從中國算力發(fā)展史看，最早可以追溯到中國首臺超算“銀河一號”誕生的1983年；2009—2011年，阿里、騰訊、華為先后入局云計(jì)算，是中國企業(yè)探索算力的起點(diǎn)。

2017年，國家發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這一年是AI商業(yè)化應(yīng)用的元年，也是中國智能算力發(fā)展的元年。

從彼時(shí)起，通用算力占比開始下降，智能算力占比開始逐漸增長。

中國信通院數(shù)據(jù)顯示，2016年智能算力在中國算力中的占比僅為 3%,到2021 年占比已經(jīng)超過通用算力，達(dá)到 51%。

另據(jù)IDC、清華全球產(chǎn)業(yè)院于2022年3月聯(lián)合發(fā)布的報(bào)告，過去5年中國AI計(jì)算首次超越美國成為全球第一，AI服務(wù)器支出規(guī)模同比增長44.5%。

但必須指出的是，“智能算力占比超過通用算力”，“AI計(jì)算首次超越美國”的結(jié)論，都是基于AI服務(wù)器出貨量測算，并不是實(shí)際在用的數(shù)據(jù)。

在用數(shù)據(jù)如何呢？中國信通院的公開數(shù)據(jù)表明：截至2022年底，全國在用數(shù)據(jù)中心機(jī)架總規(guī)模超過650萬標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架，算力總規(guī)模達(dá)到180EFLOPS，近五年年均增速超過了25%，位居全球第二，存力總規(guī)模超過1000 EB。當(dāng)前的算力規(guī)模中，有超過20%的算力是智能算力。

《中國算力指數(shù)發(fā)展白皮書（2022）》也顯示，中、美在全球算力規(guī)模中的份額分別為33%、34%，其中通用算力份額分別為26%、37%，智能算力分別為28%、45%，超級算力分別為18%、48%。

經(jīng)過六年的發(fā)展，中、美總算力規(guī)模近乎持平，通用算力差距也在不斷縮小，但智能算力、超級算力差距依然很大。

03、破籠解鎖，關(guān)鍵挑戰(zhàn)

智能算力不足，已經(jīng)嚴(yán)重制約了我國在AI領(lǐng)域的創(chuàng)新能力，成為算力增長下的“隱傷”。

這一點(diǎn)也一直被業(yè)內(nèi)人士所憂慮。如王恩東院士在2021年接受采訪時(shí)就曾提到：“雖然目前無法具體統(tǒng)計(jì)AI算力缺口數(shù)據(jù)，但中國正在加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型”。

言猶在耳，這一輪大模型引發(fā)的算力需求井噴，令“隱傷”再次放大。

其實(shí)國家對算力發(fā)展一向重視。2020 年 4 月，國家發(fā)改委明確新基建的范圍包含以智能計(jì)算中心為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施，算力供給基建化自此成為趨勢。

2021 年 5 月，《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》頒布，提出布局全國算力網(wǎng)絡(luò)樞紐 節(jié)點(diǎn)；2022 年 2 月 ，國家發(fā)改委等部門同意在京津冀、長三角等 8 地啟動(dòng)國家算力樞紐節(jié)點(diǎn)建設(shè)，“東數(shù)西算”工程全面啟動(dòng)。

據(jù)至頂智庫統(tǒng)計(jì)，截至2023年2月，全國投入運(yùn)營、在建的人工智能計(jì)算中心達(dá)23個(gè)，其中上海成為首家智算超算雙中心。從合作方來看，華為、騰訊、百度等大廠都在積極參與。

智能算力規(guī)模也成倍增長。

中國信通院數(shù)據(jù)顯示，2016-2021年6年間，AI服務(wù)器累計(jì)出貨量超過50萬臺，其中2021年就達(dá)到23萬臺；另據(jù)TrendForce數(shù)據(jù)，2022年全球AI服務(wù)器采購量中，Google、AWS、Meta、Microsoft合計(jì)占比66.2%，字節(jié)、騰訊、阿里、百度的采購占比分別為 6%、2.3%、1.5%、1.5%。

AI芯片目前以GPU為主。IDC數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)GPU服務(wù)器在2021年占國內(nèi)服務(wù)器市場規(guī)模的比例超過88.4%，英偉達(dá)的產(chǎn)品占比超80%。

問題來了，AI服務(wù)器通常需要4枚-8枚GPU，僅以2021年的出貨量按最低配置計(jì)算，需要至少近65萬枚英偉達(dá)GPU。但在美國2022年8月開始的算力封鎖下，之后的訂單從何而來？至少也是縮水版。

這也是中國“破籠解鎖”，做強(qiáng)做大算力產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

一位國內(nèi)云計(jì)算從業(yè)人士表示，“在封鎖背景下國產(chǎn)替代勢在必行，但過程注定艱難”，“尤其是制程工藝的限制，美國去年限制是互聯(lián)帶寬超過600G，算力超過600T的產(chǎn)品，不能使用臺積電的先進(jìn)代工工藝”。

該人士解釋到：“就是國內(nèi)產(chǎn)品不能超過A100的規(guī)格，否則不能使用7nm或者5nm的生產(chǎn)工藝”，“目前國內(nèi)有7nm產(chǎn)品的只有中芯國際，但從成熟度和產(chǎn)品產(chǎn)能上都和臺積電有差距”。

不過這位人士認(rèn)為，即使有差距，國內(nèi)公司也會陸續(xù)通過中芯國際的生產(chǎn)工藝去生產(chǎn)相關(guān)芯片，并通過chiplet等先進(jìn)的封裝工藝將多個(gè)7nm芯片高速互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)算力的提升。

實(shí)際上，高性能計(jì)算芯片也不止GPU這個(gè)處理架構(gòu)。如像寒武紀(jì)的ASIC和GPU是同樣的應(yīng)用場景，只是技術(shù)架構(gòu)不一樣。而算力芯片，不光只有GPU，也包含ASIC、FPGA芯片。

因此業(yè)界認(rèn)為，美國封鎖其實(shí)有利于國內(nèi)廠商，如海光信息、寒武紀(jì)等獲得更多市場份額，從而加速國產(chǎn)替代進(jìn)程。另外，隨著大模型部署成熟，對性能要求稍低的推理芯片的占比將日益提升，也有益于國產(chǎn)AI芯片占比提升。

同時(shí)英偉達(dá)中國市場特供產(chǎn)品A800、H800,雖然性能有所縮水，但在一定程度上緩解了眼下算力供給的壓力，給自主替代留下了緩沖時(shí)間。

資料來源：公開信息

當(dāng)下，H800正在被阿里、騰訊、百度等大廠云計(jì)算部門使用。如騰訊云發(fā)布的面向大模型訓(xùn)練的新一代HCC高性能計(jì)算集群，就全面搭載了 H800，互聯(lián)帶寬達(dá)到了目前業(yè)界最高的3.2T。

從長遠(yuǎn)來看，據(jù)國家信息中心，未來 80%的場景都將基于人工智能，算力主要由智算中心提供。所以，堅(jiān)持算力國產(chǎn)化,才能最終破局。

為此，今年3月科技部頒布了“公共算力平臺的建設(shè)指引”，要求在公共算力平臺中，自主研發(fā)芯片所提供的算力標(biāo)稱值占比不低于 60%，國產(chǎn)開發(fā)框架使用率不低于 60%。

從AI服務(wù)器產(chǎn)業(yè)鏈看，浪潮、聯(lián)想、新華三等國內(nèi)廠商的產(chǎn)品已經(jīng)占到全球市場30%以上的份額；支撐服務(wù)器的基礎(chǔ)軟件環(huán)節(jié)，像阿里、騰訊、百度的操作系統(tǒng)，也都是基于開源自主研發(fā)；數(shù)據(jù)庫方面，集中式數(shù)據(jù)庫國外品牌占據(jù)了市場份額90%以上，但分布式數(shù)據(jù)庫國內(nèi)外已經(jīng)基本相當(dāng)。

所以，制約中國算力發(fā)展的主要瓶頸，還是以CPUGPU為代表的芯片短板，英特爾、英偉達(dá)在國內(nèi)還占據(jù)著較高的市場份額，ChatGPT大模型+CPUGPU芯片的技術(shù)壟斷新聯(lián)盟也初步形成。

因此，如果說“智算中心被納入新基建”是新計(jì)算時(shí)代的算力突圍，如今兩年過去了，這場突圍戰(zhàn)再次打響，或從未結(jié)束。這是一場硬仗。