AI芯片市场现状及未来发展趋势

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2023-07-08 01:38:54

AI芯片市场现状及未来发展趋势分析，大模型对计算资源的需求增加，英伟达在解决AI计算方面效果更好，但其独占市场并不利于产业发展，多个厂商需要共同解决存储、带宽、计算等问题。硅光芯片被认为是AI计算的潜在技术方向，光电混合技术将催生下一代大模型发展，但技术难点较多。

GPU厂商英伟达是目前市场上最大的受益者，但AI算力“僧多粥少”，价格昂贵且面临技术瓶颈和地缘政治风险，产业上下游需积极寻找解决方案。从当前市场形势来看，英伟达独自推进解决AI计算的存储、带宽、计算解决方案，在整体效果上远超市场其他玩家。另一方面，在非英伟达生态中，存储、带宽、计算作为IT基础设施的三大问题，通常由不同厂商各自解决，难以形成合力。多个不同厂商、不同技术能够共享一个语言，共同遵循一个通讯协议，这样才能够更好地把总体算力解放出来，是目前需解决的问题。

硅光芯片被认为是AI计算的一大潜在技术方向。光子作为电中性粒子，相互之间可交叉行进而不会相互作用，因此可在光纤中处理同步数据信号，且不产生热量，最终硅光芯片在处理数据时可减少耗电。光电混合技术将是催生下一代大模型发展的底层技术之一，因为它能够提供更高的带宽，更低的功耗，让更多的计算节点更有效的联合起来，去完成更大规模的计算。然而，该技术亦有自身难点，如将硅芯片的电子和光子整合为硅光芯片的过程中，如何实现不同芯片架构的异构封装，将是一大挑战。

产业应用会驱动底层技术的创新，在大模型出现之前，AI的发展本身就推动了很多底层技术，比如HBM高带宽的存储技术，算力从传统计算到AI计算产生。大模型相比于之前的AI计算，它对算力、存储、带宽的需求又往上提升了比较大的台阶。我们认为它会催生更多的底层技术的创新，包括硬件、软件等。

除了英伟达，中国的GPU企业也在AI芯片市场中发力。沐曦作为GPU企业，深感行业在大模型火热下的瓶颈。大模型对计算精度要求极高，学术界对如何用低精度实现令人满意的推理仍有难度，“精度降低之后，成本自然就降低了，这个问题在学术界现在也没有给出一个很好的答案。”此外，行业普遍关注到HBM（高带宽内存芯片）供应对GPU出货的限制。目前所有大模型推理用的GPU芯片都需要HBM，“HBM很贵，差不多1GB要20美元，卖到最终用户差不多1GB要60美元，能不能把HBM成本给下降？其实是更大的挑战。”他设想，全球应出现第三家HBM供应商，打破现有仅有两家公司提供HBM芯片的格局。

硬件无论是开发成本和开发周期都远远的跟不上应用跟软件的发展。过去大家以功能来定义硬件，后来以算法或者需求来定义。随着硬件变得越来越复杂，进一步推动架构和制程创新已经很不容易。而Chiplet能够通过硬件的组合来降低硬件创新门槛。能够更好的实现软硬件相互之间的协同。与CPU一样，由于对算力要求较高，GPU也需要使用最先进的工艺，处于风口当中的Chiplet技术，也是被不少业内人士视为摩尔定律放缓之后、中国半导体企业弯道超车的机会。Chiplet即“小芯片”或“芯粒”，是芯片制造领域近年备受热议的技术路线，通过把不同芯片的能力模块化，在一个封装的产品中使用来自不同技术、不同制程甚至不同工厂的芯片。

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