ChatGPT背后芯片之爭：中國企業(yè)或?qū)Q定行業(yè)走向

撰文 | 古? ?芯

編輯 | 楊博丞

題圖 | IC Photo

ChatGPT的誕生是AI行業(yè)發(fā)展的一個里程碑，讓通用人工智能距離全面商用更進(jìn)一步。ChatGPT雖然屬于生成式人工智能技術(shù)（AIGC）的一種，卻可以訓(xùn)練其他AIGC產(chǎn)品，比如充當(dāng)AI畫圖模型Midjourney 的提示詞分析師。

由于ChatGPT的能力過于突出，其母公司2022年11月發(fā)布ChatGPT3.5版本后，迅速吸引大量用戶，同時也招來非議，最引人關(guān)注的莫過于全球首富馬斯克，聯(lián)合千人請愿全球停止研發(fā)類ChatGPT產(chǎn)品。

之所以說馬斯克的呼吁吸引眼球，不是因為他反對研發(fā)類ChatGPT產(chǎn)品，也不是因為他全球首富的身份，而是因為他呼吁停止研發(fā)類ChatGPT產(chǎn)品之前，剛表態(tài)要自建團(tuán)隊，自備資金研發(fā)類ChatGPT產(chǎn)品；其次才是作為世界首富雄厚的財力，稍微出手，便囤了10000塊GPU芯片。

馬斯克對ChatGPT的表態(tài)看似矛盾，但是考慮到馬斯克2015年還是ChatGPT母公司OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人，2018年就被現(xiàn)任CEO“奧特曼”擠走，這種類似吃不到葡萄說葡萄酸的心里也就容易理解了。更何況馬斯克一直站在新興技術(shù)風(fēng)口上，怎么可能容忍當(dāng)今最新潮的技術(shù)和自己沒關(guān)系？

只不過不止一次表態(tài)要切入人工智能（AI）賽道的馬斯克，為何成立AI部門之前先搶了一萬塊GPU（圖形處理器）芯片？搶購的又是什么型號的芯片？馬斯克買了這一萬塊芯片，會不會影響行業(yè)供需關(guān)系，國內(nèi)AI企業(yè)會不會受到影響，最重要地的是，國內(nèi)有沒有能做GPU的企業(yè)，做到什么地步了？

01.GPU如何攪動人工智能行業(yè)

馬斯克購買一萬塊GPU芯片，主要是因為GPU的性能決定了行業(yè)天花板，相比于通用的CPU（中央處理器），GPU在人工智能行業(yè)被細(xì)分到“AI芯片”領(lǐng)域，也就是針對AI算法做了特殊加速設(shè)計的芯片。

狹義的人工智能芯片，指的就是專門優(yōu)化過的顯卡。在人工智能剛駛?cè)肟燔嚨赖?012年，前谷歌計算機科學(xué)家Alex Krizhevsky，使用深度學(xué)習(xí)+GPU的方案在Image Net LSVRC-2010圖像識別大賽中，將識別成功率從74%提升至85%，在行業(yè)內(nèi)引起廣泛關(guān)注。

GPU行業(yè)龍頭英偉達(dá)（NVIDIA）受此啟發(fā)，投入大量人力物力又優(yōu)化自家GPU的CUDA深度學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)，有消息稱短短3年內(nèi)，公司GPU產(chǎn)品性能提升了65倍，甚至還推出了基于自家GPU，覆蓋后端訓(xùn)練至前端應(yīng)用的全套方案。

眾所周知，GPU通常被用于圖像處理任務(wù)，因為圖像是由多個像素組成，GPU想要高效完成圖像處理任務(wù)，就需要大量可以完成獨立運算的單元，廠商也會極盡可能，在芯片內(nèi)放入更多獨立計算核心，2018年發(fā)布的英偉達(dá)GTX2080TI有4352個CUDA核心，到2022年發(fā)布的4090顯卡CUDA核心增至16384個。本就具備同時大量獨立計算的能力，所以只需要CPU給出正確的指令，GPU自然可以迅速完成深度學(xué)習(xí)型AI產(chǎn)品所需要的超規(guī)模計算。

我們今天熟悉的ChatGPT已經(jīng)迭代至第四代。以第一代ChatGPT為例，2018年6月發(fā)布的GPT-1只在8個GPU上訓(xùn)練了一個月，當(dāng)年運行TensorFlow單GPU深度學(xué)習(xí)研究，表現(xiàn)最佳的GPU是GTX2080TI，參數(shù)量約為1.17億，預(yù)測訓(xùn)練數(shù)據(jù)量僅有5GB；2019年2月發(fā)布的GPT-2預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量增至40GB，參數(shù)量達(dá)到了15億，此時需要256個Google Cloud TPU v3上訓(xùn)練一周。

到2020年5月發(fā)布的GPT-3，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量猛增至45TB，參數(shù)量達(dá)到1750億，需要在355個GPU上訓(xùn)練一年，且訓(xùn)練總成本達(dá)到1200萬美元。GPT-3.5也就是我們現(xiàn)在熟悉的ChatGPT，和最新發(fā)布的ChatGPT4.0尚未公布相關(guān)數(shù)據(jù)，可以肯定的是，這兩代ChatGPT均使用GPU訓(xùn)練。據(jù)華西證券數(shù)據(jù)，ChatGPT母公司OpenAI已使用了約2.5萬個英偉達(dá)的GPU。

雖然微軟已經(jīng)將OpenAI收入麾下，并提供代號為“雅典娜”的人工智能芯片，但由于英偉達(dá)芯片在人工智能行業(yè)深耕多年，新玩家短期內(nèi)很難對其形成威脅，未來需求仍將繼續(xù)上升。

更為人熟知的CPU，與GPU相比具有明顯短板。因為CPU需要較高的通用性，較為高端的產(chǎn)品還需要在核心內(nèi)構(gòu)建3級緩存，所以單個核心會盡可能做的大而全，這就造成CPU可用于單獨計算的核心明顯少于GPU，無法專精處理某一項任務(wù)，導(dǎo)致CPU在行計算、浮點計算以及矩陣運算方面存在明顯的先天不足，這三個能力恰恰是完成ChatGPT這種深度學(xué)習(xí)型AI產(chǎn)品迫切需要的。

英偉達(dá)為了進(jìn)一步提升旗下產(chǎn)品對AI深度學(xué)習(xí)的適應(yīng)性，特意推出用于超級計算機的深度學(xué)習(xí)的Tesla顯卡，最新型號為A100，2022年由于不可抗力，已經(jīng)被禁止向中國出口，轉(zhuǎn)而推出減配版A800。

和消費級顯卡相比，Tesla顯卡在完成圖像處理、語音識別、機器學(xué)習(xí)、物體檢測等任務(wù)時更快，根據(jù)相關(guān)測試，同樣是2020年推向市場的A100和3090，消費級顯卡3090 的tensor core只有A100的四分之一。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，無論是常見的CNN還是ChatGPT使用的Transformer，大多數(shù)浮點計算量，都集中于依托tensor core計算的矩陣乘法上面，所以使用A100可以更快完成深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品的開發(fā)。

基于上述分析，不難發(fā)現(xiàn)海外對中國禁運A100的意圖，就是想要極大可能限制中國人工智能行業(yè)發(fā)展。

02.國產(chǎn)芯片露出微光

短期來看，中國人工智能行業(yè)可以選擇除A100外的次等GPU，但是長期來看，必須要突破封鎖，實現(xiàn)人工智能芯片國產(chǎn)化。

聚焦人工智能芯片領(lǐng)域，除GPU外，可用于AI算法的芯片還包括CPU、FPGA、MLU、TPU，以及最新研究方向類腦芯片，后者由于概念較為先進(jìn)，預(yù)計最快將于2023年成熟，尚不足以撼動AI芯片競爭格局。同時出于現(xiàn)實考慮，國內(nèi)廠商在GPU芯片上和英偉達(dá)或AMD、Intel正面硬鋼，毫無勝算。

CPU方面雖然有近期龍芯有所突破，但是如前所述，CPU并行算力不足，不適合應(yīng)用于AI深度學(xué)習(xí)；FPGA雖然已經(jīng)用于AI算法訓(xùn)練，但是市場規(guī)模較??；最有可能替代GPU的就是MLU、TPU通用AI芯片。

但根據(jù)ChatGPT發(fā)展歷程，Openai在開發(fā)GPT-2時，曾經(jīng)使用過谷歌TPU芯片，這是一種以ASIC作為底芯片的計算單元，專注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的矩陣運算的專用芯片，最先應(yīng)用于AlphaGo中。

但是鑒于使用ASIC技術(shù)的芯片需要定制化，用戶使用成本較GPU更高且更繁瑣，OpenAI開發(fā)GPT-3時重新選擇GPU，同時考慮到GPT-3模型參數(shù)量陡增，英偉達(dá)CUDA架構(gòu)較其他產(chǎn)品具有明顯優(yōu)勢，間接體現(xiàn)了英偉達(dá)GPU在人工智能芯片領(lǐng)域絕對龍頭的位置，但這不代表其他產(chǎn)品就沒有開發(fā)和應(yīng)用價值。

首先是以谷歌TPU、寒武紀(jì)MLU為代表的通用AI芯片，憑借針對特定算法深度優(yōu)化和加速，可以在確定性執(zhí)行模型的應(yīng)用需求中發(fā)揮作用；FPGA芯片依靠靈活多變的通用性，再加上可編程性，適用于開發(fā)周期較短的AI產(chǎn)品、傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理工作以及小型開發(fā)試錯升級迭代階段等。

?梳理國產(chǎn)芯片企業(yè)的格局，除寒武紀(jì)外，華為、國芯科技也布局了通用AI芯片（TPU\MLU）；安路科技、紫光國微、復(fù)旦微電等企業(yè)布局FPGA芯片，試圖在這兩個領(lǐng)域突破海外對我國GPU芯片的封鎖。

目前寒武紀(jì)雖然尚未實現(xiàn)盈利，芯片市占率也不高，但芯片產(chǎn)品覆蓋了云端智能芯片及加速卡、訓(xùn)練整機、邊緣智能芯片及加速卡、終端智能處理器IP以及上述產(chǎn)品的配套軟件開發(fā)平臺。

另一個已經(jīng)被應(yīng)用于人工智能的算法訓(xùn)練的FPGA芯片領(lǐng)域，中國市場占有率最高的國產(chǎn)廠商是安路科技，目前公司在中低端產(chǎn)品線全面對標(biāo)海外龍頭企業(yè)，考慮到建立FPGA芯片軟硬件生態(tài)體系行業(yè)壁壘較高，且用戶更換產(chǎn)品驗證周期長，安路科技未來有望依托現(xiàn)有市場擴大優(yōu)勢。

目前安路科技的產(chǎn)品廣泛應(yīng)于用網(wǎng)絡(luò)通信、消費電子、工業(yè)控制和數(shù)據(jù)中心等領(lǐng)域均能保持穩(wěn)健的成長，正在拓展無人機、自動駕駛、智慧城市等涉及人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域。

不過目前最值得關(guān)注的國產(chǎn)AI芯片企業(yè)應(yīng)該是千芯科技，公司生產(chǎn)的存算一體AI芯片，通過自研存算一體技術(shù)，可提供能效比超過10-100TOPS/W，在特定領(lǐng)域可以提供更大算力（1000TOPS以上），優(yōu)于其他類型AI芯片10-40倍的算力支持，應(yīng)用場景包括自然語言處理，一旦量產(chǎn)，可用于類ChatGPT產(chǎn)品的研發(fā)。其他可以用于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的國產(chǎn)芯片還包括北京君正的AI協(xié)處理器T02，燧原科技的邃思AI訓(xùn)練和推理芯片等。?

現(xiàn)階段，寒武紀(jì)、安路科技、千芯科技等國產(chǎn)AI芯片企業(yè)的產(chǎn)品，雖然尚不具備替代英偉達(dá)的能力，但是也給中國人工智能行業(yè)帶來一絲微光?；仡櫺酒袠I(yè)的發(fā)展，無論是芯片設(shè)備還是芯片產(chǎn)品，只要中國企業(yè)突破封鎖，就能迅速改變行業(yè)格局，這其中就包括一種最常見的AI芯片。

03.AI芯片領(lǐng)域唯一的突破

這種最常見的AI芯片就是存儲芯片，日前國產(chǎn)存儲芯片生產(chǎn)商長江存儲憑一己之力，讓海外大廠三星等企業(yè)的固態(tài)存儲產(chǎn)品主動降價超50%。長江存儲芯片對三星帶來的危機感，是典型的彎道超車，也是國產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)鏈尋求的最佳發(fā)力點。

過去很長一段時間，存儲芯片占全球芯片市場規(guī)模的27%，但是競爭格局較為固化，尤其是中國市場，2018年中國進(jìn)口的3120億美元的芯片中，存儲芯片進(jìn)口額高達(dá)1150億美元，占比超36%。

到2020年，中國存儲芯片規(guī)模增至全球存儲芯片的31%，但是自給率不足1%，競爭格局高度固化，韓國三星近乎壟斷高端存儲市場。

同時考慮到中國AI行業(yè)發(fā)展過于迅猛，有數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計到2025年，中國人工智能核心市場規(guī)模有望達(dá)到4000億元，鑒于當(dāng)前國內(nèi)芯片行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，CPU\GPU等產(chǎn)品研發(fā)周期太長，想要短期獲得國內(nèi)市場的話語權(quán)難度極高，所以在國家大基金的領(lǐng)導(dǎo)下，長江存儲加快3D NAND存儲芯片研發(fā)進(jìn)度，2019年推出64層3D NAND后，于2022年順利推出192層3D NAND芯片。

反觀壟斷中國存儲市場的三星，自從2013年推出24層3D NAND閃存芯片后，直到2019年才推出96層V-NAND，雖然研發(fā)進(jìn)度慢有更換技術(shù)路線的原因，但是同期另一家老牌存儲長海力士已經(jīng)推出128層4D NAND產(chǎn)品，三星此時已經(jīng)明顯落后于同業(yè)企業(yè)，但仍領(lǐng)先長江存儲。

現(xiàn)如今，長江存儲不僅從技術(shù)層面實現(xiàn)趕超，還憑借中國特有的“量大管飽”生產(chǎn)模式，將產(chǎn)品售價一降再降，迫使三星在中國市場全面接受價格戰(zhàn)，實現(xiàn)全系產(chǎn)品降價。

雖然目前有觀點認(rèn)為，三星存儲產(chǎn)品降價，以及一季度出現(xiàn)3.3萬億韓元的營業(yè)虧損，主要是因為過去幾年芯片行業(yè)產(chǎn)能過剩，不得已降價去庫存并首次減產(chǎn)，這種觀點不能說錯，但確實很片面。

從市場角度出發(fā)，目前在某電商平臺上，采用長江存儲自研3D NAND閃存芯片的存儲產(chǎn)品，2TB規(guī)格產(chǎn)品單價最低到了479元，600元以下的選擇非常多，而三星雖然大幅降價，但客單價依舊比致鈦高100元，比售價最低的近乎翻倍，如果三星不降價，繼續(xù)采取之前2TB規(guī)格產(chǎn)品動輒超2000元的單價，等于直接宣告退出中國消費級存儲市場的競爭。

中國存儲市場這塊大蛋糕，三星可不會輕易放棄。上文提及，到2025年，中國人工智能核心市場規(guī)模將達(dá)到4000億元，按照存儲芯片27%的占比計算，AI芯片領(lǐng)域存儲芯片市場規(guī)?；?qū)⑦_(dá)到1080億元?？紤]到當(dāng)前存儲產(chǎn)品售價大幅降價，保守估計未來市場規(guī)模也有望超過500億。

而且在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和運算速度都在急速上升（參考GPT-3預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量），所有云服務(wù)供應(yīng)商不僅需要更強的算力，還需要容量更大、讀取速度更快的存儲設(shè)備，所以即使未來存儲芯片還有降價的可能，更低的產(chǎn)品價格反而會催生行業(yè)內(nèi)固態(tài)存儲對機械存儲設(shè)備的替代。

這種行業(yè)趨勢其實從2019年就已經(jīng)開始顯露端倪。據(jù)民生證券數(shù)據(jù)，2019年企業(yè)級SSD平均容量達(dá)到2.3TB，2020年將增長至2.7TB，設(shè)備出貨量年均復(fù)合增速達(dá)到15.8%。三星即使降產(chǎn)斷臂，也會極力平衡存儲產(chǎn)品的供給關(guān)系，繼續(xù)搶奪中國市場，只可惜三星再也沒機會躺平掙錢了。

因為長江存儲的芯片制程普遍處于22nm，海外制裁不涉及該部分，且國產(chǎn)設(shè)備目前已經(jīng)逐步覆蓋該領(lǐng)域的芯片制造。再想通過制裁簡單粗暴的限制中國芯片行業(yè)發(fā)展，只停留在理論層面，而一旦中國企業(yè)突破海外封鎖，將立刻改變行業(yè)競爭格局，幫它們真正參與理解，什么才是“市場競爭”。

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