ChatGPT在全球的關注度持續火熱，再次將AI產業推到聚光燈下，科技巨頭爭相謀局落子，繼微軟、谷歌之後，國內企業百度、阿裏巴巴等也先後發布大模型，並進行用戶測試和企業應用接入。隨着AI產業迎來“iPhone時刻”，算力需求正在持續釋放，以AI服務器核心零部件GPU（圖像處理器、加速芯片）爲代表的供給端走俏，其價格也在不斷上漲，而在AI芯片GPU市場佔據絕對優勢的英偉達也賺得盆滿鉢滿。

多位業內人士表示，大型模型通常需要龐大的算力和存儲資源來進行訓練，GPU已成爲 AI 加速芯片通用性解決方案，越來越多的企業和個人开始使用GPU來訓練大型深度學習模型。這種需求的增加可能導致GPU的價格上漲，從而導致顯卡價格的上漲。此外，由於供應鏈問題、半導體短缺等因素的影響，顯卡價格的波動也可能受到一定程度的幹擾。

英偉達大秀肌肉

AI場景需要多核、高並發、高帶寬AI芯片。AI芯片，也被稱爲AI加速器或計算卡，即專門用於處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊。當前，AI芯片主要分爲GPU、FPGA，及以TPU、VPU爲代表的ASIC芯片，而 GPU憑借其高性能、高靈活度特點成爲AI 加速方案首選。據 IDC 數據，預計到2025年，GPU仍將佔據AI芯片80%市場份額。

資料顯示，2018年OpenAI开發的GPT-1的預訓練大模型參數爲1.1億，2019年發布的GPT-2提高至15億，2020年GPT-3的預訓練大模型參數已經提高至1750億。而爲了訓練ChatGPT，OpenAI構建了由近3萬張英偉達V100顯卡組成的龐大算力集群，GPT-4更是達到了100萬億的參數規模，其對應的算力需求同比大幅增加。

TrendForce分析認爲，要處理近1800億參數的GPT-3.5大型模型，需要2萬顆GPU芯片，而大模型商業化的GPT需要超過3萬顆。GPT-4則需要更多。

不僅如此，目前主流 AI 廠商都進入了“千億參數時代”，多採用了英偉達的 GPU。以科大訊飛星火認知大模型爲例，其使用了英偉達的T4 Tensor Core GPU進行訓練。除了T4 Tensor Core GPU，科大訊飛還使用了其他類型的GPU和其他硬件設備來支持其深度學習平台的开發和應用。這些硬件設備包括英偉達的PaddlePaddle、NVIDIA Tesla V100、AMD EPYC等，以及多種CPU、內存、網絡設備等。

昆侖萬維集團CEO方漢也表示： “超過千億級別的大模型，它的訓練大概需要1000—2000張A100的卡，沒有2000張A100的卡，實驗都做不了。”

招商證券指出，從通用服務器到AI服務器，一個最顯著的變化就是GPU取代了CPU成爲整機最核心的運算單元以及價值量佔比最大的部分，傳統服務器通常至多配備4個CPU+相應內存和硬盤，在AI服務器中，通常是2顆CPU+8顆GPU，部分高配4U服務器中甚至可以搭配16顆GPU，預計AI服務器中GPU+CPU+存儲的價值量佔比有望達到80%以上的水平。

據統計，英偉達當前在售的用於大模型訓練的GPU卡至少有9款型號，其中高性能的有4款，分別是V100、A800、A100及H100。而此輪AI“軍備競賽”也讓用於上述顯卡的價格一路高漲。其中，A100此前售價在1.5萬美元（約合人民幣10.35萬元），但目前在一些平台上，此款顯卡價格上漲到15萬元左右。

英偉達也借機賺足了“錢包”。TrendForce 數據顯示，如果以英偉達 A100 顯卡的處理能力計算，GPT-3.5大模型需要2萬塊GPU來處理訓練數據。目前英偉達 A100 顯卡的售價在 10000~15000 美元之間，預估英偉達可以賺3億美元（約20多億元人民幣）。

值得注意的是，英偉達還在源源不斷地爲這場軍備競賽輸送彈藥。在此前GTC开發者大會上，英偉達推出了新的Hoppper CPU——配有雙 GPU NVLink 的 H100 NVL，這是專門針對算力需求巨大的 ChatGPT 而設計的顯卡，擁有誇張的 188GB HBM3 內存（每張卡 94GB）。

不過，即使價格上漲，目前市面上幾乎“一卡難求”。一位業內人士對記者表示，客戶對英偉達A100/H100芯片需求強勁，後者訂單能見度已至2024年，更緊急向代工廠台積電追單。

國產廠商的機遇

雖然國內外的大模型項目接連落地，但除了百度、阿裏巴巴等企業採用自研芯片外，國內大多數企業仍難求高端GPU。據透露，國內可用於訓練AI大模型的A100大約有4萬—5萬個。

英偉達在去年收到美國政府的通知，通知稱：“若對中國（含中國香港）和俄羅斯的客戶出口兩款高端GPU芯片——A100和H100，需要新的出口許可。”不僅如此，該許可證要求還包括未來所有的英偉達高端集成電路，只要其峰值性能和芯片間I/O性能均大於或等於A100的閾值，以及包括這些高端電路的任何系統，都被納入許可證限制範圍。

不過，英偉達針對中國客戶推出了替代型號A800，與原有的A100系列計算卡相比，A800系列的規格基本相同，比較大的區別在於NVLink互連總线的連接速率，前者爲600GB/s，後者限制在了400GB/s。綜合使用效率只有A100的70%左右。前不久英偉達還發布了特供版的 H800，作爲其旗艦芯片 H100 的替代版。

4月14日，騰訊雲正式發布新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能計算集群。據悉，該集群採用騰訊雲星星海自研服務器，搭載英偉達最新代次H800 GPU，H800基於Hopper架構，對跑深度推薦系統、大型AI語言模型、基因組學、復雜數字孿生等任務的效率提升非常明顯。與A800相比，H800的性能提升了3倍，在顯存帶寬上也有明顯的提高，達到3TB/s。

伴隨着近期宏觀經濟回暖以及國內互聯網企業紛紛加大AI算力布局，PC和服務器的需求上升有望爲國內GPU市場帶來整體拉動效應。

目前，國內已湧現出一批優秀的GPU設計和制造廠商。

其中，海光信息目前已經成功掌握高端協處理器微結構設計等核心技術，並以此爲基礎推出了性能優異的DCU產品。其深算一號產品和英偉達A100及AMD高端GPU產品（MI100）進行對比，單芯片產品基本能達到其70%的性能水平。

值得注意的是，上述業內人士表示，雖然國內的GPU廠商取得了一些成績，但是由於GPU研發難度大、开發周期長，例如A100，英偉達只用了三個月的時間便研發出替代方案，而國內卻並不多見。而且目前中國GPU开發者大多使用國外廠家提供的IP，自主性不高，不過經過多年沉澱是能夠實現國產替代的。

BY中國經營網

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