特斯拉、英特爾等巨頭“火拼”AI芯片

英偉達憑借着GPU“一家獨大”，越來越多的企業試圖緊隨其後搶佔AI芯片的“藍海”。馬斯克近日稱特斯拉正自研芯片，但不會叫做GPU或是100s、H100s等，Dojo2將向大模型方向發力。稍早前英特爾推出“中國特供版”Gaudi2芯片，性價比超H100，其與浪潮信息聯手开發AI服務器，Gaudi2國內首批還將與百度智能雲、紫光新華三、超聚變等公司合作。

業內普遍認爲，英偉達想要守住這塊蛋糕並非易事。長城證券侯賓7月13日研報指出，我國AI芯片市場與海外相比未來三年增速較高，存在較大的發展空間，市場空間廣闊。據招商證券張夏7月18日研報預測，2025年我國AI芯片市場規模將達1780億元，較2022年增長近100%，2021-2025年我國AI芯片市場規模CARG爲42.9%，快於同期全球市場規模增速（32.1%）。

按市場格局劃分，目前在AI芯片領域有三類玩家，其一是以英偉達、AMD爲代表的老牌芯片巨頭，近年來都進行了巨資收購，以增強其人工智能產品线的實力；其二是以Google、百度、華爲爲代表的雲計算巨頭，紛紛布局通用大模型，並自研AI芯片支持其發展；其三是AI芯片獨角獸，如寒武紀、壁仞科技、地平线等。據IDC數據，2022年中國AI加速卡出貨量約爲109萬張，其中英偉達在中國AI加速卡市場份額爲85%，華爲市佔率爲10%，百度市佔率爲2%，寒武紀和燧原科技均爲1%。

AI芯片市場百舸爭流：英偉達A800價格大漲下國內企業“火拼”GPU謀出路 寒武紀扛起國產AI芯片大旗卻仍走不出連年虧損困境

今年AIGC市場帶熱GPU，旺盛需求下，GPU始終供不應求，其緊俏程度讓不少終端企業感到焦頭爛額。優刻得7月3日在投資者互動平台表示，公司訂購的GPU目前陸續到貨，對公司貢獻有限，剩余GPU的交付時間和數量存在不確定性；浪潮信息上周披露半年報預告，公司預計上半年歸母淨利潤2.86億元至3.82億元，同比下滑60%至70%，營收同比預降30%，主要受全球GPU及相關專用芯片供應緊張等因素的影響。

“一切都在等英偉達”，某AI公司高管告訴財聯社記者，其公司在4月下單了服務器產品，但是因爲服務器公司的GPU尚未到貨，至今沒有准確交貨期，“現在再籤服務器合同都是沒有違約條款，不籤貨期的，只能選擇等或者直接取消訂單”。

禍不單行的是，近日GPU市場再度迎來風暴，一方面，英偉達A800一周漲價超30%，甚至有價無市，聯想集團在MWC上海展上稱，搭載A800芯片的高端服務器交期10個月；另一方面，據上月底美媒引述兩位知情人士爆料，美國商務部最早將於7月要求停止向中國客戶提供英偉達和其他芯片公司生產的芯片產品。

業內透露，A800的緊缺除了需求旺盛、政策因素，還有英偉達自己的“私心”，“英偉達目前也在減少A800的出貨，推更賺錢的H800”。一顆H800的單卡GPU價格高達20余萬元，遠高於漲價後的A800，今年6月开始，H800正式大規模推廣。

在此背景下，不少人關心國內GPU企業未來會否有機會分一杯羹。天數智芯董事長蓋魯江談到，事實上，不管英偉達的產品能不能賣給中國，我們的產品已經能夠用起來了。芯謀咨詢分析師商君曼表示，對國產GPU發展整體持比較積極的態度，但是目前國內外產業鏈在設計、代工、生態軟件平台方面都存在一定差距。

據財聯社不完全統計，在GPU領域有所布局的A股上市公司包括景嘉微、芯原股份、航錦科技、卓翼科技、好利科技、全志科技和通富微電等，具體如下：

作爲“科創板AI芯片第一股”的寒武紀此前在互動平台回復，公司設計、研發的智能芯片不屬於GPU，是面向人工智能領域專門設計的芯片。智能芯片的性能和能效優勢主要集中於智能應用，在人工智能領域可以替代GPU芯片，但不適用於人工智能之外的其他領域。

值得注意的是，5月25日，英偉達發布2024財年第一季度財報，營收71.9億美元，同比下降13%，但依舊超出市場預期的65.2億美元，Q2營收指引107.8億-112.2億美元；淨利潤同比增長26.3%至20.43億美元。與英偉達業績形成鮮明對比的是，寒武紀2023年一季度淨虧損2.55億元，去年同期虧損2.87億元。

事實上，自2019年以來，寒武紀淨利潤始終處於虧損狀態，或受此影響，股價上市至今累計最大跌幅高達84.35%。公司曾在2022年年報中表示，高質量的研發投入是芯片行業實現長遠發展的堅實基礎，2022年全年，寒武紀研發費用高達15.23億元，同比增長34.11%。

國產AI大算力芯片換道狂飆？英特爾、華爲等全球玩家加速布局存算一體

就目前炒熱的AIGC大模型所需的大算力AI芯片來說，能否通過現有的技術途徑來开發性能上可以與英偉達GPGPU對標的AI芯片呢？一些“守正出奇”的技術包括：軟件定義芯片、chiplet、3D堆疊和先進封裝、存算一體等。業內分析，只有深度整合計算、存儲、網絡和軟件資源，加快數據共享和融合，才能更好地支撐計算，進而充分挖掘數據價值。

7月14日，華爲發布大模型時代AI存儲新品“OceanStor A310深度學習數據湖存儲”。該產品面向基礎/行業大模型數據湖場景，實現從數據歸集、預處理到模型訓練、推理應用的AI全流程海量數據管理。其可以實現多協議無損互通，簡化數據歸集流程；通過近存計算實現近數據預處理，減少數據搬移，預處理效率提升30%。

所謂近存計算（PNM），便屬於存算一體，後者也被稱爲“AI算力的下一極”，方正證券認爲其有望成爲繼CPU、GPU之後的算力架構“第三極”。除了華爲之外，國內外衆多企業都已开展存算一體技術研發，包括英特爾、IBM、SK海力士、美光、三星、台積電、阿裏等大廠，幾乎都在布局PNM；而知存科技、億鑄科技、智芯科等初創公司，押注PIM（存內處理）、CIM（存內計算）等“存”與“算”更親密的存算一體技術路线。

在ASIC芯片的弱通用性難以應對下遊算法的快速演化、GPGPU受制於高功耗與低算力利用率的大背景下，存算一體芯片憑借着低功耗但高能效比的特性，正成爲芯片賽道冉冉升起的一顆新星。據財聯社不完全統計，涉及存算一體的A股公司包括東芯股份、恆爍股份、羅普特、首都在线、長電科技、瀾起科技和潤欣科技等，具體如下：

一級市場方面，存算一體也是近兩年芯片投資最熱門的賽道，據偲睿洞察統計，億鑄科技、知存科技等七家存算一體玩家，備受資本青睞。值得注意的是，存算一體賽道下的四家初創公司億鑄科技、知存科技、蘋芯科技、後摩智能，已連續兩年獲得融資。

分析人士認爲，GPU跟存算是合大於競的關系：GPU作爲目前最成熟的方案，不能放棄，需要有一批公司扛着，來正面剛；而存算屬於包抄穿插進攻，打破國外技術壁壘，實現新技術的換道超車。

展望未來，業內指出，中國的算力已經成爲一個越來越稀缺的資源，爲了滿足大模型對大算力的需求，算力集群化將是未來趨勢。在2023世界人工智能大會上，華爲宣布昇騰AI集群全面升級，集群規模從最初的4000卡集群擴展至16000卡，擁有更快的訓練速度和30天以上的穩定訓練周期。基於昇騰AI，原生孵化和適配了30多個大模型，到目前爲止，中國有一半左右的大模型創新，都是由昇騰AI來支持的。

編輯/範輝

標題：特斯拉、英特爾等巨頭“火拼”AI芯片

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