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[導讀]從長(cháng)期來(lái)看,掌握AI底層芯片能力,構建本土GenAI生態(tài)系統,是我們不得不走的道路。這種局勢倒逼著(zhù)我們的應用者必須要選擇國產(chǎn)的替代方案,來(lái)構建本地化的場(chǎng)景和應用;而對于本土芯片供應商而言,就一定要抓住這一機遇,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。

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),在處理更復雜的語(yǔ)言任務(wù)方面變得更加有效;另一方面在應用領(lǐng)域逐步拓展,幫助專(zhuān)業(yè)人員在各自的垂直領(lǐng)域內提高生產(chǎn)效率。不僅于此,最近更是出現了“主權AI”的概念,這進(jìn)一步上升到了國家安全的層次,各國也開(kāi)始更加關(guān)注自己的AI基礎設施能力。

而對于我國而言,挑戰和機遇并存。我們有著(zhù)豐富的應用場(chǎng)景和用戶(hù)數據,能夠實(shí)現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“中國企業(yè)突破人工智能芯片限制”這一話(huà)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),美國對中國的高性能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)主導權,近年來(lái)美國對中國AI領(lǐng)域的限制措施逐步升級,從最初的黑名單、禁令到現在的全面禁運和技術(shù)封鎖,涉及到多個(gè)層面,尤其是高性能計算和芯片制造領(lǐng)域。

【芯片禁運和限制】

美國政府早在幾年前就開(kāi)始對中國的高科技企業(yè)實(shí)施限制,特別是針對芯片領(lǐng)域的出口禁令。2020年,美國出臺了針對人工智能芯片的禁令,直接影響了中國企業(yè)對高性能計算資源的獲取。為了應對這些限制,英偉達推出了專(zhuān)門(mén)為中國市場(chǎng)設計的 A800 和 H800 GPU,這些產(chǎn)品在原有 A100 和 H100 基礎上進(jìn)行了性能削減以符合出口規定。例如,A800 和 H800 的通信帶寬被限制在 400 GB/s 以下,但它們仍保留了強大的計算能力,能夠滿(mǎn)足大多數 AI 和高性能計算需求。

然而,這些措施顯然不足以滿(mǎn)足美國的限制意圖。2022年,美國進(jìn)一步降低了對高性能計算芯片的限制閾值,將禁令適用的性能上限設定為每秒 300 萬(wàn)億次浮點(diǎn)運算(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。這些嚴格的限制措施,顯著(zhù)打擊了中國在超級計算和 AI 訓練領(lǐng)域的進(jìn)步能力。

【制造工藝和供應鏈的封鎖】

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

同時(shí),美國還禁止其公民參與中國的先進(jìn)制造業(yè)設備相關(guān)領(lǐng)域,這直接打擊了中國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)注于中國的半導體設備制造,選擇了出售一部分股票,以支付美國的離境稅。這表明,即使在巨大的經(jīng)濟和個(gè)人壓力下,中國的企業(yè)和個(gè)人仍在努力推進(jìn)本土半導體制造技術(shù)的發(fā)展。

“從整體上來(lái)看,美國不斷地是在‘補漏洞’,中國這邊也是不斷地在看有沒(méi)有機會(huì )利用現有的資源打一些‘游擊戰’,當前是不斷地‘補漏洞’和‘打游擊戰’的狀況?!笔⒖偡窒淼?。

為了突破封鎖,中國企業(yè)和研究機構正在積極尋找應對之策,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際合作和替代方案。對于中國的芯片廠(chǎng)商而言,即使當下提供的替代方案并不盡如人意,但唯有政府和企業(yè)堅定地選擇和支持,才能有機會(huì )獲得市場(chǎng)實(shí)踐,通過(guò)不斷地技術(shù)迭代來(lái)實(shí)現追趕。


當下國內產(chǎn)業(yè)變局和未來(lái)端側推理發(fā)展,給中國AI芯片廠(chǎng)商帶來(lái)新機遇

國內企業(yè)要在被封鎖的局面中構建AI基礎設施,可能有三種不同的選擇。第一是選擇本土供應商的替代方案。尤其是對于國內大型云服務(wù)商、政府機構和國有企業(yè)而言,長(cháng)期受制的局面無(wú)法改變,必須尋找國產(chǎn)替代方案來(lái)保證國內的基礎關(guān)鍵民生、政務(wù)業(yè)務(wù)不會(huì )受到影響。而選擇本土供應商的替代方案,存在著(zhù)訓練效率、性能受限和生態(tài)不完備的難題,要讓當前業(yè)務(wù)盡量平滑地遷移到新的國產(chǎn)替代平臺上,也有很多的額外工作量。

第二種選擇是選擇NVIDIA的降級方案,這對于互聯(lián)網(wǎng)公司、跨國公司和中小型企業(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。例如直接購買(mǎi)市場(chǎng)上的整機或直接進(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(cháng)期來(lái)看,掌握AI底層芯片能力,構建本土GenAI生態(tài)系統,是我們不得不走的道路。長(cháng)期的局勢倒逼著(zhù)我們的應用者必須要選擇國產(chǎn)的替代方案,來(lái)構建本地化的場(chǎng)景和應用;而對于本土芯片供應商而言,就一定要抓住這一機遇,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。

“不管如何的原因、怎么樣的原因,現在已經(jīng)走到這一步上、大勢所趨吧?!笔⒖偪偨Y道。

在這種大變局的背景下,還有一個(gè)來(lái)自應用推動(dòng)的重大機遇,中國芯片廠(chǎng)商必須要抓住。那就是根據Gartner推測,從2025年開(kāi)始,云端的推理芯片需求將超越訓練芯片需求;而從2026年開(kāi)始,隨著(zhù)端側的AI能力也持續推動(dòng)GenAI應用增長(cháng),所以端側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,人們對于生成式AI的使用量和頻率越來(lái)越高,而隨著(zhù)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、對算力的需求會(huì )不斷地、極速級地增加。而為了提高能效,降低云端的負載,有一部分的推理算力會(huì )遷移到端側來(lái)運行,那么端側AI能力將會(huì )被持續推高。

“就是設備端可以支持十億到一百億規模的模型,然后邊緣端它支持一百億到一千億的這個(gè)參數規模的大模型,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道,“邊緣側和端側的生成式人工智能應用會(huì )從智能手機、電腦,不斷地擴散、到消費物聯(lián)網(wǎng)、智能家居,然后進(jìn)一步到汽車(chē)上?!?

當前市場(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AI芯片,而我國的AI芯片廠(chǎng)商要如何抓住設備端和邊緣側的GenAI機遇?盛總強調了硬件標準化的重要性,為了更好地利用生成式AI的潛力,中國的芯片制造商應該考慮合作建立一個(gè)統一的標準,從而促進(jìn)AI芯片的兼容性和軟件生態(tài)的發(fā)展。這樣的標準化不僅有助于技術(shù)的推進(jìn),還能簡(jiǎn)化后續的軟件開(kāi)發(fā)和生態(tài)系統建設。

“其實(shí)對照過(guò)去的歷史來(lái)看,我們現在的情況其實(shí)并不是非常糟?!笔⒖偺寡缘?,“中國的大模型,其實(shí)現在也不會(huì )差到哪里去。我們還是要根據過(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)?!?

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