最近ChatGPT掀起一波AI浪潮，这波浪潮席卷了各行各业。媒体、金融、法律、医疗、制造、物流等等，就连教育和农业也不能幸免。

边缘是连接云端和终端的网络，并非在系统的最边上。实际上，从云端到终端的这些庞大区域都可以称为边缘。边缘主要负责数据传输、交换。

随着算力需求的增大，云端无法承受全部算力，这就需要边缘节点分担一部分，降低云端压力，提升整个网络的稳定性与快捷性。擅长处理信号的FPGA就适合布局在边缘。

终端就好理解了，我们的PC、手机、家电、汽车都是终端设备。这些设备也需要AI芯片，用来计算分析，这些芯片更多的是做一些推理。因此需要更加专业的ASIC（专用芯片）。

这些AI芯片尽管分工不同，使用场景也不同，但它们也有共同之处，就是对算力的需求越来越大。

AI第一次事件大概是我们熟知的阿尔法狗大战李世石。

2月23日，GPU领导者英伟达发布了业绩报告：第四季度收入环比微增2%，但净利润环比暴增108%。毛利率高达63.3%。

业绩公布后，英伟达市值暴涨5000亿人民币，这家GPU巨头再次王者归来。就连CEO黄仁勋也没有想到沾上ChatGPT后，效果如此之好。

过去的英伟达把元宇宙当做风口，总是说自己的芯片如何为元宇宙助力，很少宣传在人工智能领域的应用，结果投资者根本不买账。

好不容易站上了风口，英伟达自然是希望多飞一会，于是黄仁勋开始漂了。

黄仁勋表示：过去十年，摩尔定律的性能提升了100倍，而英伟达的GPU性能提升了100万倍，未来十年摩尔定律会失效，但自己的“黄氏定律”不会失效。

按照“黄氏定律”，未来十年，英伟达可以让人工智能的性能提升100万倍，让人工智能真正的觉醒。

同时黄仁勋指出，ChatGPT的意义绝不亚于iPhone的出现，这一具有里程碑意义的产品，将满足不同人的不同需求，而英伟达将为其提供“源源不断的算力”。

那么英伟达提供的算力成色如何呢？我们一起来看一看它的巅峰产品——H100。

H100采用了Hopper架构，台积电4nm工艺，拥有18432个CUDA核心、576个Tensor核心、60MB二级缓存。

这款GPU集成了800亿个晶体管，算力达到了2000 TFLOPS，比上一代A100算力提升了3.2倍，整体性能提升了6倍。

H100可以进行动态加速，优化路径，这种状态下，算力将提升7倍。

在数据吞吐方面，H100同样非常强大，可实现3TB/s 的显存带宽，5TB/s的互联网速度。

H100还有一个特点，就是拆分GPU，一个单元拆分为7个，同时进行不同的运算任务，并且可以将单个单元性能提升7倍。

它的售价达到了24万人民币，抵得上一款不错的轿车了。但对于专业用户来说，这个价格不亏，毕竟数量有限，先到先得啊！

根据IDC预测，2023年，GPU在AI算力领域的渗透率将达到54%，而英伟达占据了GPU97%的市场，其强大之处可想而知。

可以想象，未来随着AI的快速发展，英伟达必然成为芯片市场上一颗耀眼的明星，如果说前几十年芯片的代表是英特尔，那么未来的代表将成为英伟达。

当然，除了英伟达外，我国芯片企业在AI领域也快速的布局，但效果却明显不如英伟达。

国产AI芯片有寒武纪、壁仞科技、燧原科技、瀚博半导体等公司，但这些公司与英伟达差距很大，可以说只能望其项背。

在2022年世界人工智能大会上，上海天数智芯的“智铠100”和壁仞科技的BR100系列，成为国内AI芯片的代表作。

其中BR100采用了台积电7nm工艺，单芯片峰值算力达到了千万亿次浮点运算，打破了全球通用GPU算力纪录，完全可以与英伟达的A100相媲美。

壁仞科技是一家初创公司，公司内有很多前英伟达的员工，其中就有一个架构工程师，所以有些事情你懂得。

网上有博主将BR100与A100进行了比较，结果：BR100更快。

两款芯片采用了相同的晶体管类型，英伟达A100在800平方毫米的面积上，集成了540亿个晶体管。BR100在1000平方毫米面积上，集成了770亿个晶体管。BR100在晶体管数量占据了很大优势。

BR100芯片16位浮点算力达到1000T以上、8位定点算力达到2000T以上，单芯片峰值算力达到PFLOPS级别。是A100的3倍，即便是对比H100也毫不逊色。

但是光有算力是不够的，要想占领市场，制造和生态是不可缺少的。

芯片制造是我们的弱点，内地工艺水平为14nm，而国际先进制造水平达到了3nm。

BR100制造工艺为7nm，代工厂商为台积电。这种情况下，随时会被美国长臂管辖，失去代工资格。

生态建设方面，英伟达更是一座高山，国内AI芯片公司目前只能望其项背，甚至对英伟达的生态水平感到无奈。

根据相关数据，英伟达全球开发者超过了300多万，在其架构平台上就超过了50万个开发者，其中不乏阿里、腾讯、百度等国内大厂。

国内的AI芯片厂商想要占领市场，就必须解决制造难题，同时兼容英伟达的架构。也就是说，即便我们在算力上超越了英伟达，价格也比英伟达低，但仍要被台积电和英伟达牵着鼻子走。

在这种情况下，国内AI芯片厂商能占领市场吗？能发展起来了吗？恐怕在这场AI盛宴中，只能喝一口汤吧！

AI盛宴已经到来，ChatGPT需要强大的AI芯片算力支持，而这个大蛋糕被英伟达拿走了大半，国内厂商只能喝点汤。

如何解决这个尴尬的局面呢？唯有搞自主研发，解决芯片制造难题，解决生态问题。

很多人会说太难，但是每天为别人做嫁衣裳，还要被打压限制不更难吗？只要我们每天进步一点，追赶超越是迟早的事，到时候真正的好日子就会到来。

我是科技铭程，欢迎共同讨论！