AI芯片，寒冬將至？

進入11月以來，AI芯片波動明顯。11月1日，AI芯片概念股整體下跌6.75%，主力資金凈流出高達81.3億元；到了11月4日，盡管微幅回升1.54%，主力資金卻繼續(xù)外流11.44億元。

這些數(shù)據(jù)雖然只反映了AI市場的短期波動，但一定程度上揭示了AI芯片當(dāng)前所面臨的挑戰(zhàn)。盡管該領(lǐng)域潛力巨大，資本市場的謹(jǐn)慎卻映射出行業(yè)所承受的壓力，以及投資者信心的波動。

作為智能產(chǎn)業(yè)的基石，AI芯片是推動智能化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)。在AI技術(shù)迅猛發(fā)展的大背景下，AI芯片的需求一度激增。然而，面對地緣政治的局勢、技術(shù)競爭的加劇以及市場需求的波動，AI芯片正遭遇新一輪挑戰(zhàn)。

一重挑戰(zhàn)：美對華最終規(guī)則即將生效，格局恐生變

2024年10月28日，美國財政部發(fā)布了實施拜登于2023年8月9日簽署的第14105號行政命令、即《關(guān)于解決美國在特定國家對某些國家安全技術(shù)和產(chǎn)品的投資問題的行政命令》的最終規(guī)則。要求美國人向美國財政部申報涉及受關(guān)注國家實體的相關(guān)受轄交易，并禁止美國人從事涉及受關(guān)注國家實體的相關(guān)受轄交易。

最終規(guī)則為實施行政令提供了具體的操作性法規(guī)，禁止或限制美國對中國半導(dǎo)體與微電子技術(shù)、量子信息技術(shù)以及人工智能等領(lǐng)域的特定投資，將于2025年1月2日生效。

全球供應(yīng)鏈的緊張局勢已經(jīng)對我國AI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了影響。英偉達、英特爾、AMD等芯片巨頭的尖端AI芯片被限制向中國出口，同時，多家中國AI芯片企業(yè)被加入了“實體清單”，在產(chǎn)品研發(fā)、供應(yīng)鏈、市場布局等方面受到了不同程度的挑戰(zhàn)。

最終規(guī)則給AI芯片帶來的直接影響之一是投資限制，可能會導(dǎo)致短期內(nèi)中國AI芯片企業(yè)的資金來源受限，影響企業(yè)的研發(fā)和擴張計劃。由于美國是全球半導(dǎo)體技術(shù)的重要發(fā)源地之一，這一限制可能會對中國AI芯片企業(yè)獲取先進技術(shù)和資本造成一定的阻礙，短期的投入可能受到影響。

此外，最終規(guī)則的生效執(zhí)行，無疑會進一步加劇競爭格局的變化。一方面，隨著國內(nèi)技術(shù)的進步和市場需求的增長，國產(chǎn)AI芯片加速技術(shù)追趕、并在關(guān)鍵環(huán)節(jié)實現(xiàn)自主可控的進程勢不可擋；另一方面，國產(chǎn)AI芯片應(yīng)更加專注于技術(shù)創(chuàng)新、探索不同技術(shù)路徑在高端領(lǐng)域的突破，顛覆性技術(shù)可能是產(chǎn)業(yè)未來幾年關(guān)注的重點。

同時，中國AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈的布局需要進一步做出調(diào)整，比如在供應(yīng)鏈、生產(chǎn)和銷售等方面，以及在國際合作項目中的參與度等等，都需要徹底適應(yīng)新的國際貿(mào)易環(huán)境。

二重挑戰(zhàn)：行業(yè)或?qū)⑦M入“擠泡沫”階段

在全球芯片供應(yīng)鏈緊張和地緣政治因素影響下，國產(chǎn)AI芯片被產(chǎn)業(yè)視為減少對外依賴、提升國際競爭力的關(guān)鍵。資本市場對AI芯片的投資熱情一度高漲，尤其是在一些成功的初創(chuàng)企業(yè)和項目推動下，市場對國產(chǎn)AI芯片的前景普遍抱有較高期待。

以熱門的GPU來說，是AI芯片近幾年最受關(guān)注和追捧的賽道，壁仞、天數(shù)智芯、沐曦、摩爾線程等明星企業(yè)都融到了數(shù)十億甚至上百億的巨額資金。

不過，隨著更多的資金和資源涌入AI芯片領(lǐng)域，商業(yè)化競爭也在變得更加激烈。今年8月底，GPU初創(chuàng)企業(yè)象帝先破產(chǎn)，成為國產(chǎn)GPU創(chuàng)業(yè)企業(yè)中第一家出現(xiàn)經(jīng)營危機的企業(yè)。而按照該公司宣傳目標(biāo)，旗下天鈞一號、天鈞二號如果能規(guī)模量產(chǎn)，有望填補國內(nèi)高性能通用GPU芯片市場空白。

融資遇難、裁員、降薪、估值下降等一系列危機，不僅對企業(yè)自身的生存和發(fā)展構(gòu)成了威脅，也反映出整個行業(yè)在競爭加劇的市場環(huán)境中，在技術(shù)迭代、市場需求、融資環(huán)境等方面所面臨的共同危機。象帝先是第一家，會是最后一家嗎？

Gartner日前發(fā)布的《2024年中國數(shù)據(jù)、分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線》顯示，國產(chǎn)人工智能芯片正處于期望膨脹期。

來源：Gartner

這一曲線是將一項技術(shù)的輿論炒作關(guān)注度曲線和真實發(fā)展曲線合并后所形成的。各項技術(shù)發(fā)展細(xì)分為五大關(guān)鍵階段：技術(shù)萌芽期、期望膨脹期、泡沫破裂谷底期、穩(wěn)步爬升復(fù)蘇期和生產(chǎn)成熟期五個關(guān)鍵階段。

據(jù)Gartner方面的解析，當(dāng)某項技術(shù)的輿論關(guān)注度達到頂峰時，實際上該技術(shù)的成熟度并不高，這也是最容易產(chǎn)生“泡沫”的階段，半年前的大模型技術(shù)基本就處于該階段。而隨著輿論對這項技術(shù)的期望值開始趨于冷靜，“泡沫”也會被慢慢擠出，很多企業(yè)也會在這個階段被兼并，企業(yè)數(shù)量明顯減少。

根據(jù)這一解析，國產(chǎn)AI芯片在經(jīng)歷期望膨脹期之后，可能會很快進入泡沫破裂低谷期。這也意味著，國產(chǎn)AI芯片市場可能需要經(jīng)歷一段調(diào)整期，通過更具創(chuàng)新力的技術(shù)和市場戰(zhàn)略調(diào)整來恢復(fù)增長。

Gartner同時也指出，處在期望膨脹期也意味著技術(shù)已經(jīng)足夠成熟，并且能走向市場。未來兩到五年，包括國產(chǎn)AI芯片在內(nèi)的大量具有顛覆性或較高影響力的創(chuàng)新技術(shù)將會走向成熟，并實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用。

三重挑戰(zhàn)：需求波動，或?qū)⒂绊慉I芯片局面

市場供需關(guān)系的變化也是關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。從今年上半年開始，國內(nèi)以阿里云為代表的云廠商啟動算力降價策略，這可能會對國產(chǎn)AI芯片價格造成壓力，迫使芯片廠商在成本控制和價格策略上做出調(diào)整；另一方面，市場競爭會變得更加激烈，芯片廠商需要推動技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品升級，以滿足市場對高性能、低成本AI芯片的需求。

從國際市場來看，NVIDIA H100 GPU在2023年3月上市之后，因需求激增一度供不應(yīng)求，其租賃價格從最初的每小時4.7美元一度飆升至每小時8美元以上。不過今年以來，一些算力租賃網(wǎng)站的報價可以看到，1x H100的一小時租賃報價已經(jīng)降在2~3美元區(qū)間。

隨著Blackwell GPU的推出，迭代升級勢必會對前代產(chǎn)品帶來一定影響。同時，造成價格下降的因素是多方面的，這些因素可能在中國市場同樣存在，比如：一些預(yù)訂H100的公司完成模型訓(xùn)練之后，轉(zhuǎn)售或租賃閑置未使用的算力；還有一些公司不再從頭訓(xùn)練新模型，轉(zhuǎn)而微調(diào)開放模型，這一點在投資者中也有所反映，因為新的基礎(chǔ)模型創(chuàng)建者的資金急劇減少，大多數(shù)小型團隊已經(jīng)轉(zhuǎn)向微調(diào)。

并且在AI基礎(chǔ)模型發(fā)展方面，文本和圖像領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出許多小型和中型AI基礎(chǔ)模型。除非有明顯優(yōu)勢，如超越Llama 3的性能、架構(gòu)優(yōu)勢、顯著降低的推理延遲或多語言支持等，否則少有新公司從零開始構(gòu)建基礎(chǔ)模型。這些變化映射到算力需求層面，都將給AI芯片的帶來挑戰(zhàn)，特別是在云端市場。

國產(chǎn)AI芯片，期待更多新故事

在全球生成式AI快速發(fā)展的背景下，國內(nèi)智能算力的大幅度增長拉動了產(chǎn)業(yè)對AI芯片的需求，為AI芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了較大的發(fā)展空間。德勤數(shù)據(jù)顯示，我國AI芯片行業(yè)市場規(guī)模呈現(xiàn)持續(xù)擴大的趨勢，逐漸成為全球AI芯片市場的重要力量。2023年，中國AI芯片市場規(guī)模預(yù)計1206億元，2018-2023年復(fù)合增長率高達80%。

云邊端一體化，重視邊緣和端側(cè)機會

作為各行各業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵力量，邊緣技術(shù)已經(jīng)不再局限于工業(yè)場景，各行各業(yè)都在加以采用。除了制造業(yè)仍是領(lǐng)先行業(yè)，未來5年，金融服務(wù)、零售、運輸和政府等行業(yè)將加快采用速度。這也意味著部署場景將從本地現(xiàn)場邊緣解決方案（如用于制造工廠或礦山等），持續(xù)轉(zhuǎn)向多地點部署——這些場景往往會部署近邊緣/遠邊緣解決方案，即介于企業(yè)與最近的數(shù)據(jù)中心之間的邊緣，無論是由企業(yè)/云提供商擁有，還是由第三方數(shù)據(jù)中心運營商安置在主機代管（colocation）設(shè)施中。

Omdia報告指出，到2027年，全球企業(yè)邊緣服務(wù)市場規(guī)模將翻一番，達到2450億美元。這顯示了邊緣服務(wù)市場的巨大增長潛力，其中邊緣生成式AI技術(shù)的重要作用。

Omdia人工智能首席分析師蘇廉節(jié)的最新預(yù)測中指出，2024年是邊緣生成式AI的關(guān)鍵之年，從今年開始，邊緣生成式AI將快速增長，AI手機、汽車、AI PC、人形機器人這四大方向前景看好。

具備邊緣大模型的智能手機滲透率預(yù)計將在2026年急劇上升。2024年的總出貨量預(yù)計為1.19億部，占總量的10%。之后將逐年穩(wěn)步增長，2028年將達到6.06億部，復(fù)合年增長率為38%。

AI PC前景備受看好，預(yù)計2028年，AI PC滲透率約為79.5%。仿人機器人也是未來重要方向，預(yù)計到2027年，人形機器人的出貨量將超過一萬臺。

此外，車聯(lián)網(wǎng)也在成為下一個增長點。2022年，聯(lián)網(wǎng)汽車滲透率達到整個汽車市場的22%，這一比例高于2014年的5%，反映了過去8年聯(lián)網(wǎng)汽車銷量的顯著增長。2022年售出的車輛中有81%配備了互聯(lián)功能，有望在2030年實現(xiàn)100%的車輛具備聯(lián)網(wǎng)能力。

上述應(yīng)用都將推動對AI芯片的更多需求：隨著邊緣和端側(cè)設(shè)備開始生產(chǎn)越來越多的數(shù)據(jù)，原始設(shè)備制造商正在部署AI模型和AI推理芯片組來實時處理數(shù)據(jù)，以加快分析和決策。同時在情境感知方面，邊緣大模型等導(dǎo)入，將推動AI芯片設(shè)計向更多樣化、更高能效比等方向發(fā)展。

芯片路線更注重差異化創(chuàng)新

面向未來AI大模型的更高算力需求，國產(chǎn)AI芯片應(yīng)該注重架構(gòu)和技術(shù)路線方面的創(chuàng)新。目前，以鯤云科技為代表的數(shù)據(jù)流芯片、以千芯科技為代表的可重構(gòu)芯片、以億鑄科技/后摩智能/知存科技為代表的存算一體芯片等等，都正在進行突破傳統(tǒng)芯片路線的技術(shù)創(chuàng)新。

國際上的Cerebras Systems、Groq等AI芯片新秀，他們的創(chuàng)新技術(shù)路線也具有借鑒意義：

Cerebras因其晶圓級引擎（WSE）技術(shù)而聞名，尤其是最新的WSE-3芯片，這是一個專門為AI訓(xùn)練和推理設(shè)計的強大芯片，擁有4萬億個晶體管，提供125 petaflops的峰值A(chǔ)I性能，由900,000個AI優(yōu)化的計算核心實現(xiàn)。

Groq的芯片技術(shù)路線則以低延遲為核心，其LPU（Tensor Processing Unit）技術(shù)采用了時序指令集計算機（Temporal Instruction Set Computer）架構(gòu)，這意味著它無需像使用高帶寬存儲器（HBM）的GPU那樣頻繁地從內(nèi)存中加載數(shù)據(jù)。這一特點不僅有助于避免HBM短缺，還能有效降低成本。借助LPU技術(shù)，Groq芯片每秒可以生成高達500個token，遠超ChatGPT-3.5的每秒約40個token。Groq云服務(wù)搭載的Llama2或Mistreal模型在計算和響應(yīng)速度上遠超ChatGPT，顯示了在AI推理方面的高性能。

這些專注于在AI訓(xùn)練和推理方向進行的技術(shù)創(chuàng)新，也給國內(nèi)AI芯片初創(chuàng)企業(yè)帶來一定啟發(fā)，包括專注于特定領(lǐng)域的技術(shù)路線探索、在保持高性能的同時如何控制成本、通過軟硬件協(xié)同優(yōu)化提升整體系統(tǒng)性能等方面。

寫在最后

中國AI市場正醞釀著巨大的機會。文中提到的這些短期的、局部的挑戰(zhàn)，并不能代表中國發(fā)展AI產(chǎn)業(yè)的全盤局面，更不意味著AI芯片無法逾越的寒冬，我國AI芯片仍面臨廣闊機遇。

隨著AI技術(shù)的不斷普及和應(yīng)用場景的不斷拓展，對高性能、低功耗AI芯片的需求將持續(xù)增加，特別是在云計算、數(shù)據(jù)中心和邊緣計算等領(lǐng)域。國產(chǎn)AI芯片技術(shù)的不斷成熟和市場競爭力的提升，終將在國產(chǎn)替代和國產(chǎn)突破方面形成更強的競爭力，在廣闊的市場前景中迎來蓬勃發(fā)展。