9月12日,港股百度集團(tuán)和阿里巴巴股價(jià)雙雙大漲,漲幅分別達(dá)到8.08%和5.44%。此前有消息稱,兩家公司正在使用自研芯片訓(xùn)練AI大模型,阿里巴巴已在小規(guī)模模型的訓(xùn)練中使用自研芯片,而百度則嘗試用昆侖芯P800芯片訓(xùn)練新版文心大模型。
在當(dāng)下的全球資本市場,任何有關(guān)AI算力的“風(fēng)吹草動”都可能引發(fā)股價(jià)異動。9月7日,特斯拉創(chuàng)始人埃隆·馬斯克表示,已與特斯拉AI5芯片設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了一場設(shè)計(jì)評審,并稱AI5將是一款“史詩級的芯片”。在馬斯克宣布進(jìn)軍AI芯片領(lǐng)域前兩天,OpenAI被曝與美國半導(dǎo)體巨頭博通啟動自研AI芯片量產(chǎn),這一消息也推動博通股價(jià)大漲。
縱觀這些公司,無一例外均是當(dāng)前最為頂尖和主流的大模型研發(fā)廠商。紛紛加碼芯片研發(fā)的動作表明,算力已從AI競爭中的可選項(xiàng)變?yōu)楸剡x項(xiàng),成為必須牢牢掌控在手中的關(guān)鍵“命門”。多名業(yè)內(nèi)人士在接受證券時(shí)報(bào)記者采訪時(shí)表示,科技巨頭們的“芯片戰(zhàn)事”已不僅是一場單一維度的技術(shù)突圍,更是一場關(guān)乎成本控制與性能提升、供應(yīng)鏈安全與生態(tài)主導(dǎo)權(quán)的戰(zhàn)略博弈。
從自研到投資
科技公司雙軌并行加碼AI算力
最近,阿里巴巴再度成為股市的當(dāng)紅“炸子雞”,股價(jià)連連上漲。推動股價(jià)大幅上漲的主要因素之一是有消息稱,阿里巴巴正在開發(fā)一款新的人工智能芯片,這款芯片已進(jìn)入測試階段,主要面向更廣泛的AI推理任務(wù)。
事實(shí)上,與國外科技巨頭近期才傳出的密集布局不同,國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠的“芯片戰(zhàn)事”早已打響。2018年,平頭哥(杭州)半導(dǎo)體有限公司(以下簡稱“平頭哥”)作為阿里巴巴旗下專注于半導(dǎo)體技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化的科技企業(yè)正式成立。2019年,平頭哥推出首款RISC-V處理器玄鐵910,同年發(fā)布了首款A(yù)I芯片含光800,重點(diǎn)應(yīng)用于視覺場景。
與阿里巴巴一樣,騰訊和字節(jié)跳動近年來亦持續(xù)加大自研芯片的力度。騰訊已在三款自研芯片上取得重要進(jìn)展,分別是AI推理芯片“紫霄”、視頻轉(zhuǎn)碼芯片“滄!币约智能網(wǎng)卡芯片“玄靈”。字節(jié)跳動雖尚未推出自研芯片產(chǎn)品,但已組建相關(guān)研發(fā)團(tuán)隊(duì),并在近幾年的校園招聘中設(shè)置了多個(gè)與芯片相關(guān)的崗位。
除了自研以外,投資芯片公司也是科技巨頭搶灘AI算力賽道的共同選擇。過去幾年,阿里投資了寒武紀(jì)(1488.000, 101.00, 7.28%)、深鑒科技、翱捷科技(106.000, 2.35, 2.27%)等芯片企業(yè),騰訊押注長鑫存儲、燧原科技、集益威半導(dǎo)體等公司,字節(jié)跳動則入股了摩爾線程、聚芯微電子、昕原半導(dǎo)體等多家芯片公司。
一手自研一手投資,科技公司以雙軌并行的形式加碼AI算力布局!斑@既體現(xiàn)了大廠對核心技術(shù)自主可控的迫切需求,也反映出其在高風(fēng)險(xiǎn)、長周期的芯片產(chǎn)業(yè)中尋求效率與安全平衡的務(wù)實(shí)考量!币幻斯智能資深專家告訴證券時(shí)報(bào)記者,自研能夠深度匹配自身業(yè)務(wù)場景,實(shí)現(xiàn)算法、框架與硬件的協(xié)同優(yōu)化;而投資則可快速切入前沿技術(shù)賽道,同時(shí)分散研發(fā)失敗的風(fēng)險(xiǎn)。
為何“造芯”?
成本、性能與生態(tài)的三重考量
互聯(lián)網(wǎng)大廠為何熱衷“造芯”?記者多方采訪了解到,這背后有著成本、性能與生態(tài)的三重考量。
“生成式AI對算力的指數(shù)級需求驅(qū)動大廠持續(xù)重構(gòu)底層架構(gòu),通用GPU已難以平衡千億參數(shù)模型訓(xùn)練推理的效率與成本。”天使投資人、資深人工智能專家郭濤在接受證券時(shí)報(bào)記者采訪時(shí)表示,隨著各大AI公司對訓(xùn)練復(fù)雜模型的需求激增,芯片制造商難以滿足市場需求,全球算力供需失衡的現(xiàn)狀也導(dǎo)致科技公司采購芯片的成本不斷上升。
“目前,采購?fù)獠啃酒某杀靖甙呵夜⿷?yīng)不穩(wěn)定,自研AI芯片能顯著降低采購成本,并避免受制于供應(yīng)商的變化,從而補(bǔ)充和滿足內(nèi)部業(yè)務(wù)對高效算力的需求!鄙虾=(jīng)邑產(chǎn)業(yè)數(shù)智研究院副院長沈佳慶告訴證券時(shí)報(bào)記者,助推成本降低和增強(qiáng)供應(yīng)鏈韌性,是當(dāng)前科技公司加碼AI芯片的核心驅(qū)動力(10.830, -0.22, -1.99%)。
此外,據(jù)記者了解,AI芯片分為通用芯片和專用芯片。通用芯片即常說的CPU(中央處理器)、GPU(圖形處理器),可以滿足廣泛的計(jì)算需求和適應(yīng)不同應(yīng)用場景,具有高度靈活性和可編程性;專用芯片則為特定的應(yīng)用或任務(wù)設(shè)計(jì),如ASIC(專用集成電路)、FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)等,針對特定的算法或任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化,以實(shí)現(xiàn)最高的性能和效率。
“相比通用芯片,專用芯片的研發(fā)門檻較低,相對容易許多。目前科技公司研發(fā)的AI芯片大多是專用芯片,更適配自身的云計(jì)算和AI業(yè)務(wù)!鼻笆鋈斯智能資深專家表示,例如,騰訊的“紫霄”“滄!焙汀靶`”這三款自研芯片均聚焦特定領(lǐng)域,性能相比業(yè)界均有明顯提升。沈佳慶也表示,由于AI專用芯片技術(shù)門檻相對可控,有利于企業(yè)盡快形成產(chǎn)能。
在郭濤看來,相較于此前的芯片投資熱潮,本輪生成式AI浪潮下的芯片布局以“算法—芯片—場景”閉環(huán)為核心,追求軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的極致能效比。各個(gè)科技公司由于業(yè)務(wù)基礎(chǔ)不同,優(yōu)化芯片的核心驅(qū)動力也有所差異!鞍⒗锇桶途劢箯椥运懔Τ兀ㄟ^自研芯片提升云平臺性能;字節(jié)跳動優(yōu)化芯片實(shí)時(shí)推理密度,服務(wù)短視頻及電商場景;騰訊則強(qiáng)化低延時(shí)響應(yīng),支撐游戲與社交交互!惫鶟f。
而相較于成本與性能,更深層次的動因在于搶奪生態(tài)主導(dǎo)權(quán)。業(yè)內(nèi)的共識是,英偉達(dá)最深的護(hù)城河并非強(qiáng)大的GPU硬件,而是其構(gòu)建的軟件生態(tài)系統(tǒng)CUDA,通過將二者深度綁定,形成了軟硬一體化的優(yōu)勢!啊瓽PU+CUDA’的組合長期占據(jù)主導(dǎo)地位,‘自研芯片+開源生態(tài)’是打破現(xiàn)有壟斷格局、構(gòu)建自主可控技術(shù)棧的現(xiàn)實(shí)選擇。”前述人工智能資深專家表示,通過自研芯片并配套開源軟件棧和開發(fā)者工具,可逐步形成軟硬一體的完整生態(tài),從而掌握更大的產(chǎn)業(yè)話語權(quán)。
挑戰(zhàn)重重 需突破技術(shù)迭代
風(fēng)險(xiǎn)與生態(tài)壁壘限制
與專門的芯片公司相比,互聯(lián)網(wǎng)巨頭“造芯”有不少獨(dú)特的優(yōu)勢。“它們業(yè)務(wù)規(guī)模龐大,擁有海量實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景,自研芯片時(shí)具有供應(yīng)鏈與成本控制力。此外,規(guī)模化業(yè)務(wù)也能攤薄研發(fā)成本,并形成生態(tài)協(xié)同效應(yīng)!鄙蚣褢c表示,互聯(lián)網(wǎng)大廠還具有資金與人才優(yōu)勢,具備長期持續(xù)投入的資本實(shí)力,能吸引頂尖芯片研發(fā)人才加盟。
盡管優(yōu)勢突出,但作為一個(gè)重資產(chǎn)投入、長研發(fā)周期的行業(yè),大廠們的“造芯”之路仍然充滿荊棘,注定是一場“硬仗”與“漫漫長跑”。
一方面,技術(shù)迭代的風(fēng)險(xiǎn)首當(dāng)其沖!癆I芯片研發(fā)需3—5年周期,但AI技術(shù)迭代迅猛,可能導(dǎo)致芯片量產(chǎn)前就面臨技術(shù)落后的風(fēng)險(xiǎn)!鄙蚣褢c表示。此外,受地緣政治影響,先進(jìn)制程受制且代工廠產(chǎn)能波動可能中斷生產(chǎn),加劇了供應(yīng)鏈的不確定性。另一方面,生態(tài)壁壘的突破有待時(shí)日!白匝行酒谲浖䲢!㈤_發(fā)者工具鏈等生態(tài)環(huán)節(jié)弱于國際成熟企業(yè),用戶遷移成本高,制約了商業(yè)化!鄙蚣褢c說。
對于技術(shù)迭代風(fēng)險(xiǎn),郭濤建議應(yīng)多管齊下提升研發(fā)速度!熬唧w而言,可以采用Chiplet(芯粒,即將大型芯片分解為多個(gè)具特定功能的小芯片,并使用先進(jìn)封裝技術(shù)將它們互聯(lián),最終集成封裝為一個(gè)系統(tǒng)芯片)模塊化設(shè)計(jì)縮短研發(fā)周期。還可以實(shí)施‘漸進(jìn)式替代’戰(zhàn)略,初期聚焦邊緣端輕量化場景積累數(shù)據(jù),再逐步向訓(xùn)練端滲透。”郭濤表示,這其中的成敗關(guān)鍵在于將互聯(lián)網(wǎng)速度文化注入半導(dǎo)體長周期產(chǎn)業(yè),通過持續(xù)場景反哺實(shí)現(xiàn)技術(shù)躍遷,最終形成“敏捷迭代+生態(tài)共建+場景反哺”的閉環(huán)體系。
在打破生態(tài)壁壘方面,沈佳慶強(qiáng)調(diào)生態(tài)共建的重要性,企業(yè)除了聚焦自身業(yè)務(wù)場景,在細(xì)分賽道推出多種專業(yè)芯片來提升市場競爭力以外,更要聯(lián)合其他國產(chǎn)廠商,搭建平臺共建軟硬件生態(tài)!霸谠絹碓角把氐目萍紤(zhàn)場上,依靠單打獨(dú)斗已不是主流!鄙蚣褢c說,打造AI芯片領(lǐng)域軟硬件開源技術(shù)協(xié)作平臺,依靠開源模式吸引眾多開發(fā)者快速迭代技術(shù)并形成生態(tài),可能是今后推動科技創(chuàng)新的有效途徑。