自ChatGPT發(fā)布之后，AI開(kāi)始出圈，我們都切實(shí)感受到了AI的能力。近年來(lái)，AI一方面在模型能力上不斷加速演進(jìn)，在處理更復(fù)雜的語(yǔ)言任務(wù)方面變得更加有效；另一方面在應(yīng)用領(lǐng)域逐步拓展，幫助專(zhuān)業(yè)人員在各自的垂直領(lǐng)域內(nèi)提高生產(chǎn)效率。不僅于此，最近更是出現(xiàn)了“主權(quán)AI”的概念，這進(jìn)一步上升到了國(guó)家安全的層次，各國(guó)也開(kāi)始更加關(guān)注自己的AI基礎(chǔ)設(shè)施能力。

而對(duì)于我國(guó)而言，挑戰(zhàn)和機(jī)遇并存。我們有著豐富的應(yīng)用場(chǎng)景和用戶數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)AI率先落地實(shí)踐；但同時(shí)由于地域政治摩擦、芯片禁令的限制，迫使我們更需要構(gòu)建自己的AI端到端生態(tài)，擁有底層AI芯片的能力。

近日，Gartner針對(duì)“中國(guó)企業(yè)突破人工智能芯片限制”這一話題召開(kāi)了記者分享活動(dòng)。 Gartner研究副總裁盛陵海（Roger Sheng）進(jìn)行了精彩的分享。

AI時(shí)代到來(lái)，美國(guó)對(duì)中國(guó)的高性能AI芯片限制不斷加碼

為了在即將到來(lái)的AI時(shí)代保持技術(shù)主導(dǎo)權(quán)，近年來(lái)美國(guó)對(duì)中國(guó)AI領(lǐng)域的限制措施逐步升級(jí)，從最初的黑名單、禁令到現(xiàn)在的全面禁運(yùn)和技術(shù)封鎖，涉及到多個(gè)層面，尤其是高性能計(jì)算和芯片制造領(lǐng)域。

【芯片禁運(yùn)和限制】

美國(guó)政府早在幾年前就開(kāi)始對(duì)中國(guó)的高科技企業(yè)實(shí)施限制，特別是針對(duì)芯片領(lǐng)域的出口禁令。2020年，美國(guó)出臺(tái)了針對(duì)人工智能芯片的禁令，直接影響了中國(guó)企業(yè)對(duì)高性能計(jì)算資源的獲取。為了應(yīng)對(duì)這些限制，英偉達(dá)推出了專(zhuān)門(mén)為中國(guó)市場(chǎng)設(shè)計(jì)的 A800 和 H800 GPU，這些產(chǎn)品在原有 A100 和 H100 基礎(chǔ)上進(jìn)行了性能削減以符合出口規(guī)定。例如，A800 和 H800 的通信帶寬被限制在 400 GB/s 以下，但它們?nèi)员Ａ袅藦?qiáng)大的計(jì)算能力，能夠滿足大多數(shù) AI 和高性能計(jì)算需求。

然而，這些措施顯然不足以滿足美國(guó)的限制意圖。2022年，美國(guó)進(jìn)一步降低了對(duì)高性能計(jì)算芯片的限制閾值，將禁令適用的性能上限設(shè)定為每秒 300 萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算（300 TFLOPS），幾乎等同于 A100 的水平。去年下半年，禁令范圍再次收緊，不僅限制總體計(jì)算性能，還開(kāi)始關(guān)注單位芯片面積的性能密度，超過(guò)每平方毫米 370 GFLOPS 的芯片也被列入受限范圍。這些嚴(yán)格的限制措施，顯著打擊了中國(guó)在超級(jí)計(jì)算和 AI 訓(xùn)練領(lǐng)域的進(jìn)步能力。

【制造工藝和供應(yīng)鏈的封鎖】

除了芯片本身的禁運(yùn)，美國(guó)還在芯片制造工藝和供應(yīng)鏈上進(jìn)行嚴(yán)厲封鎖。高端芯片的制造依賴于先進(jìn)的工藝和設(shè)備，例如 TSMC 等公司提供的 14nm 及以下的技術(shù)，這些技術(shù)對(duì)提升芯片的性能和降低能耗至關(guān)重要。美國(guó)的禁令禁止國(guó)際先進(jìn)制造工藝向中國(guó)出口，這使得中國(guó)在追趕全球芯片制造技術(shù)水平上面臨巨大的挑戰(zhàn)。

同時(shí)，美國(guó)還禁止其公民參與中國(guó)的先進(jìn)制造業(yè)設(shè)備相關(guān)領(lǐng)域，這直接打擊了中國(guó)吸引頂尖人才和技術(shù)的能力。例如，最近的一個(gè)案例顯示，中微公司的一位高管為了專(zhuān)注于中國(guó)的半導(dǎo)體設(shè)備制造，選擇了出售一部分股票，以支付美國(guó)的離境稅。這表明，即使在巨大的經(jīng)濟(jì)和個(gè)人壓力下，中國(guó)的企業(yè)和個(gè)人仍在努力推進(jìn)本土半導(dǎo)體制造技術(shù)的發(fā)展。

“從整體上來(lái)看，美國(guó)不斷地是在‘補(bǔ)漏洞’，中國(guó)這邊也是不斷地在看有沒(méi)有機(jī)會(huì)利用現(xiàn)有的資源打一些‘游擊戰(zhàn)’，當(dāng)前是不斷地‘補(bǔ)漏洞’和‘打游擊戰(zhàn)’的狀況?！笔⒖偡窒淼?。

為了突破封鎖，中國(guó)企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)正在積極尋找應(yīng)對(duì)之策，一方面努力發(fā)展自主創(chuàng)新技術(shù)，另一方面積極尋求國(guó)際合作和替代方案。對(duì)于中國(guó)的芯片廠商而言，即使當(dāng)下提供的替代方案并不盡如人意，但唯有政府和企業(yè)堅(jiān)定地選擇和支持，才能有機(jī)會(huì)獲得市場(chǎng)實(shí)踐，通過(guò)不斷地技術(shù)迭代來(lái)實(shí)現(xiàn)追趕。

當(dāng)下國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)變局和未來(lái)端側(cè)推理發(fā)展，給中國(guó)AI芯片廠商帶來(lái)新機(jī)遇

國(guó)內(nèi)企業(yè)要在被封鎖的局面中構(gòu)建AI基礎(chǔ)設(shè)施，可能有三種不同的選擇。第一是選擇本土供應(yīng)商的替代方案。尤其是對(duì)于國(guó)內(nèi)大型云服務(wù)商、政府機(jī)構(gòu)和國(guó)有企業(yè)而言，長(zhǎng)期受制的局面無(wú)法改變，必須尋找國(guó)產(chǎn)替代方案來(lái)保證國(guó)內(nèi)的基礎(chǔ)關(guān)鍵民生、政務(wù)業(yè)務(wù)不會(huì)受到影響。而選擇本土供應(yīng)商的替代方案，存在著訓(xùn)練效率、性能受限和生態(tài)不完備的難題，要讓當(dāng)前業(yè)務(wù)盡量平滑地遷移到新的國(guó)產(chǎn)替代平臺(tái)上，也有很多的額外工作量。

第二種選擇是選擇NVIDIA的降級(jí)方案，這對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)公司、跨國(guó)公司和中小型企業(yè)可能是一個(gè)合適的選擇。優(yōu)點(diǎn)在于平臺(tái)成熟，缺點(diǎn)在于性能受限、價(jià)格較高。

第三種選擇是通過(guò)非官方渠道來(lái)使用NVIDIA的芯片。例如直接購(gòu)買(mǎi)市場(chǎng)上的整機(jī)或直接進(jìn)行算力租賃等。這種方式只適用于中小型公司，缺點(diǎn)也很明顯，就是沒(méi)有官方保障和技術(shù)支持。

從長(zhǎng)期來(lái)看，掌握AI底層芯片能力，構(gòu)建本土GenAI生態(tài)系統(tǒng)，是我們不得不走的道路。長(zhǎng)期的局勢(shì)倒逼著我們的應(yīng)用者必須要選擇國(guó)產(chǎn)的替代方案，來(lái)構(gòu)建本地化的場(chǎng)景和應(yīng)用；而對(duì)于本土芯片供應(yīng)商而言，就一定要抓住這一機(jī)遇，從芯片底層做好主流大模型的適配，為開(kāi)發(fā)者提供高效的開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。

“不管如何的原因、怎么樣的原因，現(xiàn)在已經(jīng)走到這一步上、大勢(shì)所趨吧。”盛總總結(jié)道。

在這種大變局的背景下，還有一個(gè)來(lái)自應(yīng)用推動(dòng)的重大機(jī)遇，中國(guó)芯片廠商必須要抓住。那就是根據(jù)Gartner推測(cè)，從2025年開(kāi)始，云端的推理芯片需求將超越訓(xùn)練芯片需求；而從2026年開(kāi)始，隨著端側(cè)的AI能力也持續(xù)推動(dòng)GenAI應(yīng)用增長(zhǎng)，所以端側(cè)的推理芯片需求也會(huì)越來(lái)越大。

從2024年OpenAI的幾次服務(wù)崩潰我們可以感知到，人們對(duì)于生成式AI的使用量和頻率越來(lái)越高，而隨著越來(lái)越多的人會(huì)去用這個(gè)生成式AI，必然在云端上的推理訴求、對(duì)算力的需求會(huì)不斷地、極速級(jí)地增加。而為了提高能效，降低云端的負(fù)載，有一部分的推理算力會(huì)遷移到端側(cè)來(lái)運(yùn)行，那么端側(cè)AI能力將會(huì)被持續(xù)推高。

“就是設(shè)備端可以支持十億到一百億規(guī)模的模型，然后邊緣端它支持一百億到一千億的這個(gè)參數(shù)規(guī)模的大模型，它都可以實(shí)際來(lái)支持一定的企業(yè)或者個(gè)人的應(yīng)用。所以這個(gè)從技術(shù)上，它其實(shí)也是可行的?！笔⒖偪偨Y(jié)道，“邊緣側(cè)和端側(cè)的生成式人工智能應(yīng)用會(huì)從智能手機(jī)、電腦，不斷地?cái)U(kuò)散、到消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)、智能家居，然后進(jìn)一步到汽車(chē)上。”

當(dāng)前市場(chǎng)上主要的芯片制造商如高通、聯(lián)發(fā)科和英特爾等都在積極開(kāi)發(fā)端側(cè)AI芯片，而我國(guó)的AI芯片廠商要如何抓住設(shè)備端和邊緣側(cè)的GenAI機(jī)遇？盛總強(qiáng)調(diào)了硬件標(biāo)準(zhǔn)化的重要性，為了更好地利用生成式AI的潛力，中國(guó)的芯片制造商應(yīng)該考慮合作建立一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，從而促進(jìn)AI芯片的兼容性和軟件生態(tài)的發(fā)展。這樣的標(biāo)準(zhǔn)化不僅有助于技術(shù)的推進(jìn)，還能簡(jiǎn)化后續(xù)的軟件開(kāi)發(fā)和生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)。

“其實(shí)對(duì)照過(guò)去的歷史來(lái)看，我們現(xiàn)在的情況其實(shí)并不是非常糟?！笔⒖偺寡缘溃爸袊?guó)的大模型，其實(shí)現(xiàn)在也不會(huì)差到哪里去。我們還是要根據(jù)過(guò)去的這樣一個(gè)歷史借鑒，從‘一無(wú)所有’再到‘自主研發(fā)’，一定要有這個(gè)堅(jiān)定的信心，我們才能把AI芯片這個(gè)事情、AI產(chǎn)業(yè)能夠搞起來(lái)。”