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芯片算力在AI大模型訓(xùn)練上非常重要，但它只是一個(gè)起點(diǎn)，圍繞著芯片的算力是一個(gè)巨大而復(fù)雜的系統(tǒng)。在ChatGPT的熱鬧表象下，算力正在成為生成式AI大模型發(fā)展最大的桎梏。中國算力的難題，該如何攻克？

“百度幾乎將整個(gè)集團(tuán)所有的A100都調(diào)給了文心一言?！?/p>

2月份百度“沖刺”文心一言時(shí)，一位接近百度的人士對「自象限」描述了當(dāng)時(shí)的激烈戰(zhàn)況。

當(dāng)然，在大模型訓(xùn)練上，不止百度“勒緊了腰帶”。即使是微軟，在AI大模型初始期算力上也并不寬裕。2023年3月中旬，微軟發(fā)文透露：曾斥資數(shù)億美元，使用了數(shù)萬個(gè)英偉達(dá)A100芯片幫助OpenAI組裝了一臺AI超級計(jì)算機(jī)。

兩個(gè)現(xiàn)象表現(xiàn)了算力在AI大模型訓(xùn)練上的重要性，作為AI大模型的三要素的之一，在芯片發(fā)展受限的背景下，許多人將中國AI大模型的薄弱和短板粗暴歸結(jié)于中國芯片的不足。

但實(shí)際上，芯片算力只是整個(gè)AI大模型的訓(xùn)練的一個(gè)起點(diǎn)，圍繞著芯片的算力是一個(gè)巨大而復(fù)雜的系統(tǒng)。

除了不同芯片的架構(gòu)和設(shè)計(jì)，還有建立在芯片之上的軟件開發(fā)系統(tǒng)，和云的計(jì)算存儲(chǔ)資源，以及圍繞這兩者工具和平臺。

如果說ChatGPT這把火已經(jīng)燎原，那算力，就是點(diǎn)燃它的火種。

但在熱鬧表象下面，算力正在成為生成式AI大模型發(fā)展最大的桎梏，這種桎梏表現(xiàn)在許多方面，從我們所熟知的芯片性能的不足，再到芯片開發(fā)操作系統(tǒng)的視野盲區(qū)，甚至是對云計(jì)算底層的重構(gòu)，都成為了即將要攻克的關(guān)鍵問題。

01 “泛而不強(qiáng)”的中國芯片

面對中國算力短缺的問題，更多人是“知其然不知所以然”，本質(zhì)是因?yàn)檎麄€(gè)算力體系相當(dāng)復(fù)雜，而芯片只是中間最重要的一部分。

通常來講，我們說的算力包含三部分，即基礎(chǔ)算力、智能算力和超算算力，而AI大模型主要依靠的是智能算力。

所謂智能算力，就是由GPGPU、FPGA、ASIC這樣可以加速AI計(jì)算的芯片組成的服務(wù)器平臺提供的算力，它們負(fù)責(zé)大模型的訓(xùn)練和推理。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021年中國人工智能服務(wù)器工作負(fù)載中，57.6%的負(fù)載用于推理，42.4%用于模型訓(xùn)練。

▲圖源：信達(dá)證券研報(bào)

雖然可以提供的智能算力的芯片有三類，但GPGPU其實(shí)占了目前主流市場90%的份額，剩下的10%才是FPGA、ASIC之類的產(chǎn)品。

GPU市場份額更大在于其通用化。

梳理中國算力的發(fā)展脈絡(luò)，大致趨勢可以以深度學(xué)習(xí)和大模型為節(jié)點(diǎn)劃分為三個(gè)階段，包括前深度學(xué)習(xí)時(shí)代，深度學(xué)習(xí)時(shí)代和大模型時(shí)代。2015年，以AlphaGo為節(jié)點(diǎn)，算力進(jìn)入大模型時(shí)代。

在大模型時(shí)代之前，人臉識別、語音識別還是AI的主要應(yīng)用場景。這個(gè)階段大多數(shù)訓(xùn)練就已經(jīng)是基于GPGPU來實(shí)現(xiàn)的了，也因此GPGPU形成了目前最為成熟、完備的軟件生態(tài)。由于其芯片特點(diǎn)，GPGPU的通用性也更強(qiáng)，架構(gòu)也更適合AI大模型的訓(xùn)練和部署。

而相應(yīng)的，作為定制化和半定制化的FPGA 和 ASIC ，就只能應(yīng)用在一些針對性的垂類領(lǐng)域。因此它們對模型的成熟度、對企業(yè)的模型研究深度都有更高的要求。

簡單來講，通用型的GPGPU適合剛?cè)腴T的小白和資深大牛在內(nèi)的所有人，而FPGA 和 ASIC作為定制款就只適合真正有經(jīng)驗(yàn)的“玩家”。當(dāng)然，通過這樣的定制化之后，F(xiàn)PGA 和 ASIC芯片的產(chǎn)品和解決方案也有更高的性價(jià)比。

在應(yīng)用場景的基礎(chǔ)上，芯片的應(yīng)用在AI大模型的訓(xùn)練上又分為訓(xùn)練和推理兩個(gè)具體的環(huán)節(jié)。目前能夠運(yùn)行大模型訓(xùn)練的只有GPGPU，具有代表性的芯片就是英偉達(dá)的A100、A800、H100、H800。

但這類芯片目前國內(nèi)的儲(chǔ)備并不多。據(jù)「財(cái)經(jīng)十一人」報(bào)道，國內(nèi)目前擁有超1萬枚GPU的企業(yè)不超過5家，其中擁有1萬枚英偉達(dá)A100芯片的最多只有一家。另有消息提到，目前騰訊、字節(jié)、百度英偉達(dá)A100的存量都不超過2000枚，阿里的存量大約能過萬，而更多公司都只能采用英偉達(dá)的中低端性能產(chǎn)品。

事實(shí)上也是如此，自A100和H100被禁止之后，中國企業(yè)就已經(jīng)將目光放到了它的替代品A800和H800上了。目前，國內(nèi)幾家頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都向英偉達(dá)下了1.5萬~1.6萬左右的A800和H800訂單，涉及金額大概在十億美金左右。

當(dāng)然，國內(nèi)其實(shí)也有自己的AI芯片，甚至在上一個(gè)國產(chǎn)芯片風(fēng)口中起來的大多數(shù)有名有姓的企業(yè)做的都是應(yīng)用在云端的AI芯片。

比如壁仞科技、燧原科技、天數(shù)智芯、寒武紀(jì)等等，都有自己的GPU產(chǎn)品，甚至部分產(chǎn)品的理論指標(biāo)都不錯(cuò)。

比如寒武紀(jì)最好的產(chǎn)品思元270，在硬件指標(biāo)上大概就能接近英偉達(dá)的A100，而且價(jià)格比A100還低，百度在訓(xùn)練文心一言時(shí)就小規(guī)模的部署了一些。

而之所以沒有實(shí)現(xiàn)大規(guī)模部署，原因其實(shí)有兩方面，一個(gè)是寒武紀(jì)的這款芯片智能運(yùn)行大模型的推理部分，即它并不是一個(gè)通用的GPU。而另一方面在于，寒武紀(jì)目前還不具備大規(guī)模部署的能力。

這種大規(guī)模部署的能力具體又分為兩點(diǎn)，一個(gè)是其供應(yīng)鏈?zhǔn)欠衲軌蛑纹鹦酒拇笠?guī)模出貨，畢竟一旦大規(guī)模部署，一個(gè)公司的需求就是上萬枚。而另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)在于，當(dāng)大規(guī)模出貨之后，寒武紀(jì)還需要為客戶配備大量的人力配合開發(fā)，而寒武紀(jì)在這方面目前也有沒大力推動(dòng)的意愿。

而除了國內(nèi)領(lǐng)先的半導(dǎo)體公司之外，國內(nèi)芯片的整體水平還是比較低的，有業(yè)內(nèi)資深專家表示：“目前國產(chǎn)芯片的性能整體在英偉達(dá)的30%左右?！?/p>

AI大模型的訓(xùn)練要求芯片能夠處理高顆粒度的信息。但目前國產(chǎn)GPU大多對信息處理的顆粒度不高，還不具備支撐大模型訓(xùn)練所需的能力。

另一方面，目前的國產(chǎn)GPU大多只能處理單精度的的浮點(diǎn)運(yùn)算，比如壁仞科技BR100、天數(shù)智芯的智鎧100，以及面提到的寒武紀(jì)思元270等等，它們在FP32的理論指標(biāo)上做得不錯(cuò)，但沒有處理FP64的能力。

目前從公開信息來看，國內(nèi)唯一能支持FP64雙精度浮點(diǎn)運(yùn)算的只有海光推出的DCU深算一號，但它性能只有A100的60%左右。

除了這些專業(yè)做芯片的半導(dǎo)體公司之外，國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)大廠也幾乎都有自己的AI芯片。

比如阿里在2019年發(fā)布的含光800，百度在2020年發(fā)布的昆侖芯，騰訊在2021年發(fā)布的紫霄，以及華為的昇騰系列等等。

但這些大廠的AI芯片大多也都屬于的定制版本，在應(yīng)用上也面臨諸多限制。

除了前面提到寒武紀(jì)的芯片只能用在推理之外，華為的昇騰通用性也很差，它只能應(yīng)用在MindSpore這類華為自己的開發(fā)框架下，以及他們優(yōu)化好的大模型上。任何公開的模型都必須經(jīng)過華為的深度優(yōu)化才能在華為的平臺上運(yùn)行。

當(dāng)然華為也有自己的優(yōu)勢，即昇騰芯片涉及的所有IP都是買斷的，不會(huì)存在技術(shù)被卡脖子的問題。同時(shí)華為圍繞自己的AI大模型和芯片建立了一系列的算法和軟件，實(shí)現(xiàn)了自己的閉環(huán)。

整體上，從芯片的角度國產(chǎn)算力的長征才剛剛開始，我們在部分細(xì)分領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了一定的程度的國產(chǎn)替代，但仍然無法實(shí)現(xiàn)更多環(huán)節(jié)存在性能不足和算力漏洞。

而隨著大模型的發(fā)展越來越熱，市場對算力的需求仍將呈指數(shù)級上升，國產(chǎn)芯片廠商既要解決算力問題，還要解決軟件生態(tài)和工具的問題，難度可想而知，但市場留給我們時(shí)間卻不多了。

02 云 for AI有戲，AI for 云差千里

縱然“云智一體”已經(jīng)成為了討論的前提，在眾多關(guān)于云與智能關(guān)系的論調(diào)中，無非是云計(jì)算巨大的存儲(chǔ)和計(jì)算空間，能夠幫助大模型訓(xùn)練大幅度降低成本。

但這卻并不足以道出其中乾坤。

用一個(gè)形象的比喻，云與AI就像是新能源與自動(dòng)駕駛的關(guān)系。傳統(tǒng)燃油車的架構(gòu)復(fù)雜，在智能化改造方面，并沒有足夠的空間去安裝攝像頭、激光雷達(dá)和芯片，只有在新能源車簡化了發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)和整車架構(gòu)的前提下，才使得自動(dòng)駕駛硬件和軟件有接入的空間，并以智能化為目標(biāo)重塑整車結(jié)構(gòu)。當(dāng)下新能源與智能化如同一對雙生子，同步向前邁進(jìn)。

同理，在傳統(tǒng)的存儲(chǔ)和計(jì)算架構(gòu)中，并沒有那么強(qiáng)的彈性和空間，能夠適應(yīng)AI訓(xùn)練過程中的變化和應(yīng)用，用傳統(tǒng)服務(wù)器和存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練大模型，簡直是用諾基亞手機(jī)玩原神。而云計(jì)算的存在，既保證了快速響應(yīng)、快速變化的空間，連接了底層硬件和上層應(yīng)用，同時(shí)也給了大模型訓(xùn)練更強(qiáng)的算力支撐，可以說，沒有云，就不會(huì)有大模型。

▲圖源浙江證券股份有限公司

從2012年開始，中國以阿里云為“帶頭大哥”開始了一段云計(jì)算的征程。10年過去了，在全球排名上，阿里云已經(jīng)僅次于亞馬遜AWS和微軟Azure，排在世界第三的位置，在基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和算力準(zhǔn)備上，可以說中美并沒有拉開太大差距，這也是為什么，在《ChatGPT啟示錄系列｜萬字長文解碼全球AI大模型現(xiàn)狀》一文中，我們強(qiáng)調(diào)中國在大模型上有一定的底氣，而日本錯(cuò)過了云時(shí)代，也就錯(cuò)過了AI。

但在多模態(tài)大模型和AIGC的進(jìn)一步推動(dòng)下，對云計(jì)算能力提出了新的要求。AIGC需要多模態(tài)數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的模型，包括不限于時(shí)序、文檔、寬表、結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、圖片數(shù)據(jù)等，還要將各類數(shù)據(jù)融合在一起，提供存儲(chǔ)、使用能力和推理能力，這是中國云廠商將要面臨的新挑戰(zhàn)。

不過，云 for AI 解決的仍然是發(fā)電問題，AI for 云解決的才是發(fā)電效率的問題。前者的重點(diǎn)在于“車能不能跑起來”，而后者的重點(diǎn)在于“車能跑的多快”。

這來自于AI對云計(jì)算底層架構(gòu)的改造。

以基礎(chǔ)軟件中，國內(nèi)跑的最快的數(shù)據(jù)庫為例。在阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫峰會(huì)上，李飛飛不斷強(qiáng)調(diào)“智能化是未來云原生數(shù)據(jù)庫發(fā)展的動(dòng)力”。用智能化的技術(shù)接入數(shù)據(jù)庫的運(yùn)維，比如異常檢測、HA切換、參數(shù)調(diào)參等等。

異常檢測場景的智能化可能要更為容易理解，假設(shè)該數(shù)據(jù)庫存在10張表格，按列分布，非智能化數(shù)據(jù)庫（包括傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和云原生數(shù)據(jù)庫）的檢測模式，需要將這10張表逐列檢測，最終定位故障點(diǎn)。而分布式則可以將10張表拆開同時(shí)檢測，用一張表的時(shí)間跑完十張表，提高檢測效率。但智能化數(shù)據(jù)庫則可以通過引入AI能力，制定檢測標(biāo)準(zhǔn)，精準(zhǔn)定位、精準(zhǔn)打擊，將檢測時(shí)間從10分鐘縮短到幾秒。

這不僅需要強(qiáng)大的AI能力，也是不斷測試不斷優(yōu)化模型的結(jié)果，最終讓云成為智能云。

帶這個(gè)思考重新看“2019年，微軟Azure花10億美元買斷OpenAI成為其獨(dú)家供應(yīng)商”，就更加感嘆納德拉的老奸巨猾。一方面，Azure成為OpenAI的獨(dú)家供應(yīng)商后，所有基于ChatGPT和GPT4的MaaS（模型即服務(wù)）服務(wù)都長在Azure上，這將為Azure快速獲得市場份額，甚至有反超AWS的可能。另一方面，OpenAI通過Azure訓(xùn)練自己的AI大模型，也快速、高強(qiáng)度打磨了Azure的智能化能力，目前Azure是全球排名第一的智能云。

微軟負(fù)責(zé)云計(jì)算和AI業(yè)務(wù)的執(zhí)行副總裁斯科特·格思里（Scott Guthrie）在接受采訪時(shí)說：“我們并沒有為OpenAI定制任何東西，盡管其最初是定制的，但我們總是以一種泛化的方式構(gòu)建它，這樣任何想要訓(xùn)練大型語言模型的人都可以利用同樣的改進(jìn)技術(shù)。這真的幫助我們在更廣泛的范圍內(nèi)成為更好的AI智能云?！?/p>

目前，微軟已經(jīng)在努力使Azure的AI功能變得更加強(qiáng)大，推出了新的虛擬機(jī)，使用英偉達(dá)的H100和A100 Tensor Core GPU，以及Quantum-2 InfiniBand網(wǎng)絡(luò)。微軟表示，這將允許OpenAI和其他依賴Azure的公司訓(xùn)練更大、更復(fù)雜的AI模型。

反觀國內(nèi)智能云隊(duì)伍，僅有百度智能云獨(dú)自站在冷風(fēng)里吆喝了幾年，但在「自象限」看來，百度智能云離真正的智能云還相差甚遠(yuǎn)。百度云的“智能”在于通過云服務(wù)提供AI能力，比如推薦算法、人臉識別，但這只是服務(wù)內(nèi)容的不同，換湯沒換藥。

不過從李彥宏近期的發(fā)言來看，似乎也想明白了“進(jìn)化”的方向，但可以肯定的是，中國智能云的故事不會(huì)只有百度一家，阿里騰訊華為的動(dòng)作也都在鎂光燈下。

「自象限」根據(jù)公開信息了解到，4月11日，阿里云峰會(huì)中阿里巴巴董事局兼主席張勇出席，或?qū)⒃跁?huì)上正式推出阿里大模型，接下來還有各類行業(yè)應(yīng)用模型面世；4月18日，在火山引擎原動(dòng)力大會(huì)中，字節(jié)跳動(dòng)副總裁、火山引擎業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人楊震原的出現(xiàn)，也讓業(yè)內(nèi)不少人士期待和推測，是否會(huì)發(fā)布字節(jié)跳動(dòng)的大模型。

然而無論是技術(shù)驅(qū)動(dòng)還是市場驅(qū)動(dòng)，一方面在硬件算力上持續(xù)突破，另一方面在軟件算力方向試圖彎道超車，在算力長征路上，中國要補(bǔ)的課、要打的仗都還很多。