英伟达提前断供高端芯片，中国企业算力大突围

原文来源：硅基研究室

图片来源：由无界AI生成

10月17日，美国商务部工业和安全局（BIS）发布了针对芯片的出口禁令新规，更加严格的限制了中国购买重要的高端芯片。

限制中国进口高端芯片，无疑是为了钳制中国科技产业的发展。此前有研究表明，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。

然而外部限制的收紧，并没有造成中国算力产业的停滞，当前，中国算力产业迈过了万亿规模的大关。据中国信息通信研究院测算，2021年底，中国算力核心产业规模就已经超过了1.5万亿元，关联产业规模超过8万亿元。

万亿市场背后，是企业和政府协力抢滩AI时代。

一方面，从ChatGPT面世以来，国内各企业和研究院在短短半年多的时间内先后推出了超过130款大模型，其中领跑玩家已经开始着手于将大模型应用于特定场景，打造爆款应用。

另一方面，为了构筑算力底座，各地政府纷纷上马智算中心建设，铺设大数据时代的信息高速，推动产业创新升级，降低企业调用以大模型为代表的科技成果的成本。

外部芯片贸易逐渐降温，内部算力市场星火燎原，冰火两重天之间，不禁令人好奇：

中国算力产业的突围战到底攻到哪一城了？算力产业链如何破局？这个过程中又是哪些企业承担起了开路先锋的责任？

01 英伟达断供，影响几何？

“若以大语言模型作为底座，同时处理我国14亿人的推理请求，所需的计算量超过目前我国数据中心总算力的3个数量级。”

今年7月的上海2023年世界人工智能大会（WAIC）上，清华大学电子工程系教授汪玉的言论，透露出了国内算力缺口的规模。

其实不光是大模型，5G、智慧城市、物联网等领域多样化应用的普及，同样带来了数据生成速度的不断加快。

IDC预计，2026年中国智能算力规模将达到1271EFLOPS，复合年均增长率为69.45%。而截至2022年年底，新华三集团联合中国信息通信研究院编制的《2023智能算力发展白皮书》显示，国内的算力总规模仅180EFLOPS。（注：FLOPS是指的是每秒浮点运算次数，1271EFLOPS意味着每秒进行1271百亿亿次运算。）

为了解决算力短缺的现状，国家先后出台了多部文件支持、引导各地加快建设算力基础设施。

其中，于10月份发布的《算力基础设施高质量发展行动计划》明确提出，算力规模将于2025年超过300EFLOPS，其中可用于大模型训练的智能算力占比需达到35%。

目前，政府出资的智算中心约有31个，对应规划中的总算力为10.13EFLOPS，总投资额近470亿元，与规划中的总智算算力规模105E、50个智算中心、单中心算力规模2.1EFLOPS仍有较大差距。

其实不光是国内，全世界都算力短缺。按照OpenAI数据估算，模型计算量增长速度与人工智能硬件算力增长速度之间，存在万倍差距。

算力短缺首先促成了GPU价格的飞涨。从去年12月开始，英伟达A100的价格在5个月内上涨近4成。今年新推出的p00更是有市无价。

由于大量订单涌入，目前市占率最高的GPU厂商英伟达的交货周期已经从一个月被延长到了三个月以上，甚至部分订单可能要到2024年才能交付。究其原因，主要是因为芯片供应链长且分散，无法迅速扩大产能。

由于美国禁令的限制，国内厂商扩大算力的计划相比谷歌、Meta、OpenAI更难实现。

在公布新一轮禁令之前，英伟达通过向中国市场供应降低了互联速度的「阉割版」旗舰计算芯片A800和H800来适应性限制规则。

今年8月曾有媒体报道，百度、腾讯、阿里巴巴和字节跳动等企业向英伟达订购了50亿美元的芯片。其中，已下单10亿美元的A800，预计将于今年交付。剩余的40亿美元订单，将于2024年交付。

而本次禁令公布后，由于把性能密度作为限制新标准的相关要求，A800和H800两款芯片，因为超标也将被全面禁售。

在英伟达向美国证券交易委员会（SEC）更新的8-K文件中，提到了美国政府提前了对英伟达旗下A100、A800、p00、H800和L40S等五种GPU芯片的禁令生效时间，从原本的11月底更正为立即生效。

上述变化意味着，BAT们已经下订的约10万个A800芯片，很可能无法顺利交付。

不过，国内的算力基建似乎并不会受到太大的影响。梳理目前已经正处于建设当中或建设完成的近30余所智算中心，其中百分之五十以上的芯片供应商为华为昇腾。

此前，科大讯飞董事长刘庆峰曾在发布会上表示，华为昇腾910B的性能已经可以对标A100。

整体来说，虽然美国对华限制进一步收紧，拖累了部分互联网大厂迭代大模型的进度，但国内的算力基建仍在稳步推进当中。