智能算力需求热度延续 中国大陆AI晶片国产化提速
资料来源：finance.sina.com.cn
来文单位：台湾贸易中心大连代表处
更新日期：2024/02/04
2023年，用於训练AI大模型的智能算力成为供不应求的生产资源之一。展望2024年，业内预计，智能算力在总算力规模中的比重将进一步提升。随着AI大模型进入应用阶段，用於推理的算力将和训练算力一样受到关注，分散且更靠近用户的边缘算力或迎来新风口。另一方面，在全球AI晶片供应紧缺的背景下，中国大陆国产AI晶片的研发也在加快。
截至2023年6月底，中国大陆在用数据中心机架总规模超过760万标准机架，算力总规模达到197EFLOPS（EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数），位居全球第二。中国大陆算力总规模近五年年均增速近30%。
2024年，随着各行各业迎来垂类大模型，AI大模型应用逐步落地，用於推理的算力将和训练算力一样受到关注。当AI技术进入大规模应用阶段，交互非常频繁，对时延提出较高要求，推理算力需求靠近用户、趋於分散，边缘算力将发挥更大作用。
智能算力的核心是AI晶片，GPU就是目前较成熟的通用型AI晶片。GPU晶片巨头辉达在全球AI晶片市场上具有垄断优势。但业内预计，2024年AI晶片国产化替代将加速推进。
上海交通大学电脑科学与工程系教授梁晓晓介绍说，中国大陆AI晶片的研发路径有三：一是专用晶片；二是通用型GPU晶片；三是弯道或变道超车路线，如存算一体、量子计算、光子计算等。
近年来，中国大陆兴起了一批AI晶片初创公司，涵盖多种技术路径。在辉达GPU供应紧缺和受到限制背景下，国产AI晶片加快落地算力产业链。2023年12月，摩尔线程在北京举行了首个全国产千卡千亿模型训练平台——摩尔线程KUAE智算中心揭幕仪式，宣布中国大陆首个以国产全功能GPU为底座的大规模算力集群正式落地。
2022年10月，梁晓晓团队推出开源GPGPU（通用GPU）平台“青花瓷”。“大模型时代，辉达领先优势明显。我们以学校作为一个中立单位推出免费、开放、开源的软硬体生态，希望有助於为中国大陆AI晶片公司解决钱、人、时间的问题。”梁晓晓说。
2022年8月，清华大学积体电路学院副教授何虎团队推出基於RISC-V（一种开放免费的指令集架构）的开源GPGPU实现方案。何虎说：“硬体和软体之间有一个核心介面，就是指令集架构。指令集架构一边可以构建丰富的软体生态，另一边可以对接各种国产AI晶片，软体生态和晶片之间可以更加灵活地适配。”
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