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流水的科技热点，铁打的英伟达

事实上，这已经不是英伟达第一次因为科技热点而受益。在此之前，包括区块链、自动驾驶、

元宇宙等多场席卷全球的科技热潮里，英伟达总是凭借其AI算力优势出尽风头，成为了很多行业风口背后的算力提供商。

其中，在2021年底，也就是元宇宙全球火热的时候，英伟达高调进军元宇宙。在GPU技术会议（GTC 2021）上首席执行官黄仁勋表示，要将英伟达产品路线升级为GPU＋CPU＋DPU的三芯战略，同时发布了用于3D工作流程的虚拟世界模拟和协作平台NVIDIA Omniverse平台，该平台被定位为“工程师的元宇宙”。

在自动驾驶领域，英伟达则通过持续投资研发，推出了一系列具有竞争力的产品，例如DRIVE PX平台、DRIVE Xavier芯片以及DRIVE AGX Orin平台等。从英伟达的财务报告来看，在自动驾驶领域的投入确实获得不错的回报。2022年第四季度英伟达的汽车业务收入创下有史以来最高的2.94 亿美元，同比增长 135%。

如今，以ChatGPT为代表的AIGC的热潮中，英伟达凭借旗下高性能的AI芯片，成了这场AI大模型战局中的关键参与者。尽管其产品价格不菲，但依然供不应求。可以看到，在过去的这几次全球科技热潮中，英伟达始终都是那个“受益者”。今年3月下旬，英伟达在美国加州总部举办的年度技术峰会上，黄仁勋发布了专门用于大语言模型部署的GPU推理平台——H100 NVL， 其或将在推理阶段实现比现有最先进的A100快10倍的速度。而这一产品也自然成了想要进军AI大模型领域的企业最想要得到的东西。

那么，为什么是英伟达？要回答这个问题，我们必需先弄明白，算力之于AI大模型的意义是什么？

在AI的三大核心要素——数据、算法和算力中，算力充当的是基础设施的角色，就好比是让家用电器得以运转起来的电力。当我们要同时使用多个电器或是要让电器同时运行多个功能时，就需要提高电力负荷。同理，在AI模型的训练里，要让模型更快迭代，则需要同等条件下更大的算力以支撑更大数据量更高频的运算。

而算力的提供者就是芯片，AI芯片是专门用于处理人工智能相关计算任务的芯片，其架构针对人工智能算法和应用进行专门优化，具有高效处理大量结构化和非结构化数据的特征，可高效支持视觉、语音、自然语言处理等智能处理任务。AI芯片的主要类型包括GPU、FPGA和ASIC，目前，包括ChatGPT在内的AI大模型训练用到的芯片主要就是GPU。

公开数据显示，ChatGPT背后的大模型GPT-3具有1750亿个参数，45TB的训练数据，用到了英伟达提供的上万枚A100芯片。而在3月15日发布的GPT-4，虽然目前还没有公布参数规模，但业界推测其参数量是GPT-3的10倍以上，这就意味着，相应的算力需求也呈指数级上升，所需要的芯片数量也将超过此前。

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AI芯片走向何方？

当下，我们站在一个数据大爆炸、智能大爆炸的时代门口，AI芯片是一张最有价值的入场券，于企业如此，于国家如此，于个人更是如此。布局AI芯片赛道已成了各界共识。

在未来很长一段时间里，英伟达或许都将是AI芯片领域的关键角色。但他的对手也会越来越多，AI的繁荣正在推动巨头企业们成为自己的芯片提供商。4月18日有媒体报道称，微软正在自研AI芯片，这一内部代号为Athena的AI芯片自2019年开始投入研发，将为生成式AI背后的大型语言模型提供强大动力。据知情人士称，一些微软和OpenAI的员工已经开始测试并使用这些芯片。

为打破英伟达芯片的“算力垄断”，谷歌也正在加速寻求新的自研方案。谷歌研究人员近日在在一篇论文中公布了用于训练人工智能模型的超级计算机的技术细节，并宣称该系统比英伟达的超算系统更快且功耗更低。谷歌也暗示公司正在开发下一代的TPU，将与英伟达的H100竞争。

在政策引导下，近几年国内AI芯片产业持续快速发展。自“十三五”规划以来，人工智能芯片逐渐被写入国家发展规划纲要，之后出台《新一代人工智能产业发展三年行动计划2018-2020》重点扶持神经网络芯片，推动人工智能芯片在国内实现规模化应用。在2021年，“十四五”规划提出重点发展数字技术创新，提高人工智能芯片的研发和应用；同时，“十四五”国民健康规划提出大力推广人工智能芯片在医疗、卫生等公共领域的应用，切实保障民生。

随着我国各行业数字化转型加速，更多样化的人工智能产业应用数据和更复杂的深度学习算法需求产生，带动芯片市场持续增长。目前，国内科技企业包括寒武纪、地平线、昆仑芯科技、阿里平头哥等企业都已经推出了自己的AI芯片。

在GPT带动的这场AI热潮下，芯片厂商们在迎来更多机遇的同时，也将面对更为激烈的竞争。是否能让自己的芯片产品以更低的系统成本和更少的能耗来支撑起庞大的持续性的大算力需求，将决定厂商们能否在这场竞争中取胜。

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