2023年伊始,資本市場的關(guān)注點明顯變了,AIGC逐漸成為這一輪大行情的全新焦點。今年以來,從國外的AUTOGPT到國內(nèi)的文心一言,再到華為的盤古大模型、訊飛星火大模型等紛紛推出,呈現(xiàn)出一派你方唱罷我方休的姿態(tài)。
盡管參與者甚眾,但目前為止這些應(yīng)用,離真正的落地還相距甚遠(yuǎn)。實際上,不論是哪家公司訓(xùn)練大模型,都離不開天文數(shù)字的海量算力支持,因此當(dāng)前能夠真正從AI大模型中獲益的,更可能是為大模型訓(xùn)練提供算力支持的高性能算力廠商和服務(wù)器廠商。
ChatGPT拉動算力持續(xù)飆升
在AI大模型飛速發(fā)展之下,單個大語言訓(xùn)練驅(qū)動AI訓(xùn)練服務(wù)器需求約2億美元,AI推理服務(wù)器方面,如ChatGPT在初期便可帶動推理服務(wù)器需求約45億美元。而各種ChatGPT的爆發(fā),更讓它背后的AI服務(wù)器隨之水漲船高。
具體而言,算力作為大模型的核心引擎,它的計算方式既簡單又粗暴,即實際擁有多少的GPU芯片,將直接決定其算力的大小。并且ChatGPT所需要的算力不是固定的,反而是逐次遞增的,這就意味著ChatGPT越聰明,其背后所需要的算力就越多,而供需雙方存在的現(xiàn)實差距,則讓算力資源的“緊張問題”變得愈加嚴(yán)重起來。
從需求側(cè)來看,大模型參數(shù)量的持續(xù)增大,需要更多算力資源予以支持。從大模型自身的發(fā)展?fàn)顩r來看,參數(shù)量的變化是一個非常值得關(guān)注的指標(biāo)。從最早的ResNet、inception等模型,到如今的GPT模型,大模型的參數(shù)量不斷壯大。
數(shù)據(jù)顯示,2018年前后OpenAI先后推出Transformer和GPT-1模型,參數(shù)量在1億級別;隨后谷歌提出3億參數(shù)的BERT模型,參數(shù)量再次增長。2019、2020年OpenAI加速追趕,陸續(xù)迭代出GPT-2、GPT-3模型,參數(shù)量分別為15億、1750億,實現(xiàn)模型體量質(zhì)的飛躍,而阿里達(dá)摩院旗下的多模態(tài)大模型M6的參數(shù)量,更是達(dá)到了萬億甚至10萬億的量級,數(shù)據(jù)量加速指數(shù)級攀升之下,其所需算力自然也需要指數(shù)級提升。
從供給側(cè)來看,大模型參數(shù)量不斷增大之下,參數(shù)運算需要大規(guī)模并行計算的支持,而它取決于底層GPU內(nèi)存容量。OpenAI預(yù)計人工智能科學(xué)研究要想取得突破,所需要消耗的計算資源每3—4個月就要翻一倍,資金也需要通過指數(shù)級增長獲得匹配。在算力方面,GPT-3.5在微軟Azure AI超算基礎(chǔ)設(shè)施(由GPU組成的高帶寬集群)上進(jìn)行訓(xùn)練,總算力消耗約3640PF-days。
在大數(shù)據(jù)方面,GPT-2用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)取自于Reddit上高贊的文章,數(shù)據(jù)集共有約800萬篇文章,累計體積約40G;GPT-3模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在超過45TB的文本上進(jìn)行訓(xùn)練的,數(shù)據(jù)相當(dāng)于整個維基 百科英文版的160倍。就ChatGPT而言,需要TB級的運算訓(xùn)練庫,甚至是P-Flops級的算力,需要7-8個投資規(guī)模30億、算力500P的數(shù)據(jù)中心才能支撐運行。總之,在大模型持續(xù)發(fā)展之下,ChatGPT的競爭焦點逐漸轉(zhuǎn)到了AI超級算力上,或者是包括GPU在內(nèi)的算力資源支持上。
礦卡風(fēng)口再次來臨
在行業(yè)算力需求持續(xù)飆升之下,以英偉達(dá)等為主的核心高性能芯片廠商,已經(jīng)享受到了作為ChatGPT“賣鏟人”的收益,再次迎來了曾經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)大爆發(fā)時期的那種礦卡風(fēng)口。以英偉達(dá)的旗艦芯片H100為例,其在短短一周之內(nèi),漲價近7萬元人民幣,售價普遍高達(dá)30萬左右,次旗艦A100芯片在短短三個月多時間里,從6萬元一路漲至9萬元,漲幅超過50%。盡管其產(chǎn)品不斷漲價,但訂單依然是供不應(yīng)求。
一方面,是英偉達(dá)作為硬件霸主,不僅在消費級市場占據(jù)大部分市場,還是AI服務(wù)器芯片領(lǐng)域的頭號選擇,因此其成為很多“渴望”大算力企業(yè)的優(yōu)先選擇。據(jù)此前公開的數(shù)據(jù)顯示,截至2022年第三季度,英偉達(dá)在獨立顯卡市場的份額或已經(jīng)達(dá)到了88%,顯卡部分帶來的營收占到了其總營收的60%以上,這表明其依然是消費級顯卡市場無可爭辯的領(lǐng)導(dǎo)者。
基于其在圖像處理器領(lǐng)域的強(qiáng)勢地位和核心技術(shù),其AI大算力芯片在大模型爆發(fā)之后,始終處于“供不應(yīng)求”的狀態(tài),特別是ChatGPT從國外蔓延到國內(nèi)的過程中,越來越多的國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)選擇跟隨,其中以BAT為首出現(xiàn)了超過10家企業(yè)宣布推出大模型的計劃。按照ChatGPT的水準(zhǔn),至少需要3000枚A100芯片,以9萬/枚的價格來算就是2.7億人民幣才能完成一個大模型部署;10個大模型就需要3萬枚A100芯片,27億人民幣,加上后續(xù)訓(xùn)練成本,這將會是一個天文數(shù)字。
另一方面,由于受到政策層面的影響,高端AI芯片“斷供”的風(fēng)險劇增,也可能會導(dǎo)致一部分大模型企業(yè)提前囤積芯片,導(dǎo)致相關(guān)的芯片用量激增。其實,早在去年8月,美國政府就發(fā)布出口管制政策,禁止英偉達(dá)將A100、H100兩款芯片售往中國。為了應(yīng)對制裁并且不丟掉市場份額,英偉達(dá)先后推出了“閹割版”的A800、H800兩款芯片。但這兩款芯片依舊被暴增的市場需求一搶而空,市場價格隨之水漲船高。
在科技制裁之下,預(yù)計國內(nèi)相關(guān)的想要布局AI大模型訓(xùn)練的公司,或許會加速囤積相關(guān)的芯片,從而帶來新一輪的AI算力芯片爭奪戰(zhàn)。
國產(chǎn)替代跑步前進(jìn),但仍有高墻難越
從目前來看,盡管國內(nèi)使用英偉達(dá)GPU服務(wù)器的占比較高,且在當(dāng)前AI大模型發(fā)展勢頭之下,英偉達(dá)具有壓倒性優(yōu)勢。但國產(chǎn)企業(yè)頂著壓力,依然跑出了幾匹黑馬。根據(jù)IDC最新發(fā)布的《中國加速計算市場(2021年下半年)跟蹤報告》,2021年全年中國AI服務(wù)器市場規(guī)模達(dá)350.3億元,同比增長68.6%。在企業(yè)級GPU芯片領(lǐng)域,中國廠商壁仞科技在2022年推出“BR100”芯片、天數(shù)智芯推出了“智鎧100”芯片、寒武紀(jì)推出了“思元270”芯片。
其中壁仞科技稱,BR100擁有全球最高算力,峰值算力達(dá)到了市場在售旗艦產(chǎn)品的三倍以上,16位浮點算力達(dá)到1000T以上、8位定點算力達(dá)到2000T以上,單芯片峰值算力達(dá)到PFLOPS級別。這些消息,對于身處美國從設(shè)備、材料到技術(shù)全面封鎖之中的中國企業(yè)而言,應(yīng)該算是一個可喜的消息,但想要翻越英偉達(dá)這座高山顯然也并不容易。
首先,在AI芯片設(shè)計上,國產(chǎn)廠商與海外巨頭的差距雖然縮小了,但在AI大生態(tài)上的差距卻依然存在。比如,壁仞科技的芯片算力數(shù)據(jù)雖好,但缺少至關(guān)重要的處理FP64的能力,依然無法完全取代英偉達(dá)的H100、A100。并且,英偉達(dá)使用的CUDA平臺早已成為應(yīng)用最為廣泛的AI開發(fā)生態(tài)系統(tǒng),只支持英偉達(dá)的Tesla架構(gòu)GPU,在現(xiàn)階段根本無法用國產(chǎn)芯片取代,因為它涉及到AI芯片的軟件生態(tài)建設(shè)、基礎(chǔ)架構(gòu)等,都還掌握在巨頭手中,目前我們還沒辦法在硬件編程模型上找到替代方案。
其次,在地緣政策背景下,國內(nèi)目前還無法在AI芯片的全產(chǎn)業(yè)鏈實現(xiàn)獨立自主,卡脖子領(lǐng)域仍然很多。過去幾年,美國圍繞中國芯片產(chǎn)業(yè)的“科技圍堵”有增無減,從開始的限制材料、設(shè)備,到后來的全產(chǎn)業(yè)鏈動員封殺,《芯片法案》的頒布正是其科技打壓的集中呈現(xiàn)。而在此背景下,國內(nèi)芯片產(chǎn)業(yè)替代所需要的EDA工具、代工制造和先進(jìn)封裝等方面的問題,將面臨更為嚴(yán)峻的現(xiàn)實考驗,想要在短期之內(nèi)進(jìn)行全產(chǎn)業(yè)鏈替代并不容易。
目前來看,無論是解決生態(tài)問題,還是解決產(chǎn)業(yè)鏈自主問題都需要時間,后者的實現(xiàn)尤其需要一番功夫。
AI芯片國產(chǎn)化替代破局點在哪兒?
不過從解決問題的角度來說,國產(chǎn)替代也絕非沒有機(jī)會,至少從國內(nèi)當(dāng)前的信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)應(yīng)用來看,國內(nèi)市場更有可能利用前端市場的創(chuàng)新來逆向底層定制,從而走出一條自己的路。即便是在當(dāng)下,也有一些暫時性的替代方案和思路。
一是定向的國產(chǎn)扶持路徑。對于國產(chǎn)廠商來說,如果它不通過定向合作的方式,很難通過“單打獨斗”來做事情,因為外國企業(yè)都會有自己的軟件架構(gòu),然后整個產(chǎn)業(yè)都適配這個架構(gòu),從而形成一個完整的生態(tài),這種情況下“從零做起”完全是“費力不討好”的事情。因此,要想推動國產(chǎn)廠商的崛起,就需要先通過與頭部國產(chǎn)AI芯片制造商長期綁定合作,推動自主企業(yè)軟件架構(gòu)的形成,然后以該架構(gòu)為主線,逐漸建立起覆蓋上下游的應(yīng)用生態(tài)。
當(dāng)然,這種路徑也有時間周期。據(jù)中信證券研報顯示,GPU IP自研需要36-48個月以及200個工程師,而采用外購IP的方式,則需要12-18個月開發(fā)周期,總體上時間都不算短。
二是通過兼容CUDA生態(tài)做延伸。相比自研系統(tǒng),兼容CUDA系統(tǒng)則可以迅速切入國際主流的商業(yè)計算軟件和人工智能軟件,通過接入豐富的軟硬件生態(tài),可廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù),人工智能、商業(yè)計算等應(yīng)用領(lǐng)域。
對比兩種方法來看,目前較為可行的方案還是第二種,但從長遠(yuǎn)來看還是做兩手準(zhǔn)備。這樣才能夠未雨綢繆,為將來的全面替代做鋪墊。
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