9月12日，港股百度集團(tuán)和阿里巴巴股價(jià)雙雙大漲，漲幅分別達(dá)到8.08%和5.44%。此前有消息稱，兩家公司正在使用自研芯片訓(xùn)練AI大模型，阿里巴巴已在小規(guī)模模型的訓(xùn)練中使用自研芯片，而百度則嘗試用昆侖芯P800芯片訓(xùn)練新版文心大模型。
在當(dāng)下的全球資本市場，任何有關(guān)AI算力的“風(fēng)吹草動(dòng)”都可能引發(fā)股價(jià)異動(dòng)。9月7日，特斯拉創(chuàng)始人埃隆·馬斯克表示，已與特斯拉AI5芯片設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了一場設(shè)計(jì)評(píng)審，并稱AI5將是一款“史詩級(jí)的芯片”。在馬斯克宣布進(jìn)軍AI芯片領(lǐng)域前兩天，OpenAI被曝與美國半導(dǎo)體巨頭博通啟動(dòng)自研AI芯片量產(chǎn)，這一消息也推動(dòng)博通股價(jià)大漲。
縱觀這些公司，無一例外均是當(dāng)前最為頂尖和主流的大模型研發(fā)廠商。紛紛加碼芯片研發(fā)的動(dòng)作表明，算力已從AI競爭中的可選項(xiàng)變?yōu)楸剡x項(xiàng)，成為必須牢牢掌控在手中的關(guān)鍵“命門”。多名業(yè)內(nèi)人士在接受證券時(shí)報(bào)記者采訪時(shí)表示，科技巨頭們的“芯片戰(zhàn)事”已不僅是一場單一維度的技術(shù)突圍，更是一場關(guān)乎成本控制與性能提升、供應(yīng)鏈安全與生態(tài)主導(dǎo)權(quán)的戰(zhàn)略博弈。
從自研到投資
科技公司雙軌并行加碼AI算力
最近，阿里巴巴再度成為股市的當(dāng)紅“炸子雞”，股價(jià)連連上漲。推動(dòng)股價(jià)大幅上漲的主要因素之一是有消息稱，阿里巴巴正在開發(fā)一款新的人工智能芯片，這款芯片已進(jìn)入測試階段，主要面向更廣泛的AI推理任務(wù)。
事實(shí)上，與國外科技巨頭近期才傳出的密集布局不同，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠的“芯片戰(zhàn)事”早已打響。2018年，平頭哥（杭州）半導(dǎo)體有限公司（以下簡稱“平頭哥”）作為阿里巴巴旗下專注于半導(dǎo)體技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化的科技企業(yè)正式成立。2019年，平頭哥推出首款RISC-V處理器玄鐵910，同年發(fā)布了首款A(yù)I芯片含光800，重點(diǎn)應(yīng)用于視覺場景。
與阿里巴巴一樣，騰訊和字節(jié)跳動(dòng)近年來亦持續(xù)加大自研芯片的力度。騰訊已在三款自研芯片上取得重要進(jìn)展，分別是AI推理芯片“紫霄”、視頻轉(zhuǎn)碼芯片“滄海”以及智能網(wǎng)卡芯片“玄靈”。字節(jié)跳動(dòng)雖尚未推出自研芯片產(chǎn)品，但已組建相關(guān)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，并在近幾年的校園招聘中設(shè)置了多個(gè)與芯片相關(guān)的崗位。
除了自研以外，投資芯片公司也是科技巨頭搶灘AI算力賽道的共同選擇。過去幾年，阿里投資了寒武紀(jì)(1440.000, -48.00, -3.23%)、深鑒科技、翱捷科技(103.000, -3.00, -2.83%)等芯片企業(yè)，騰訊押注長鑫存儲(chǔ)、燧原科技、集益威半導(dǎo)體等公司，字節(jié)跳動(dòng)則入股了摩爾線程、聚芯微電子、昕原半導(dǎo)體等多家芯片公司。
一手自研一手投資，科技公司以雙軌并行的形式加碼AI算力布局�！斑@既體現(xiàn)了大廠對(duì)核心技術(shù)自主可控的迫切需求，也反映出其在高風(fēng)險(xiǎn)、長周期的芯片產(chǎn)業(yè)中尋求效率與安全平衡的務(wù)實(shí)考量。”一名人工智能資深專家告訴證券時(shí)報(bào)記者，自研能夠深度匹配自身業(yè)務(wù)場景，實(shí)現(xiàn)算法、框架與硬件的協(xié)同優(yōu)化；而投資則可快速切入前沿技術(shù)賽道，同時(shí)分散研發(fā)失敗的風(fēng)險(xiǎn)。
為何“造芯”？
成本、性能與生態(tài)的三重考量
互聯(lián)網(wǎng)大廠為何熱衷“造芯”？記者多方采訪了解到，這背后有著成本、性能與生態(tài)的三重考量。
“生成式AI對(duì)算力的指數(shù)級(jí)需求驅(qū)動(dòng)大廠持續(xù)重構(gòu)底層架構(gòu)，通用GPU已難以平衡千億參數(shù)模型訓(xùn)練推理的效率與成本�！碧焓雇顿Y人、資深人工智能專家郭濤在接受證券時(shí)報(bào)記者采訪時(shí)表示，隨著各大AI公司對(duì)訓(xùn)練復(fù)雜模型的需求激增，芯片制造商難以滿足市場需求，全球算力供需失衡的現(xiàn)狀也導(dǎo)致科技公司采購芯片的成本不斷上升。
“目前，采購?fù)獠啃酒某杀靖甙呵夜⿷?yīng)不穩(wěn)定，自研AI芯片能顯著降低采購成本，并避免受制于供應(yīng)商的變化，從而補(bǔ)充和滿足內(nèi)部業(yè)務(wù)對(duì)高效算力的需求�！鄙虾＝�(jīng)邑產(chǎn)業(yè)數(shù)智研究院副院長沈佳慶告訴證券時(shí)報(bào)記者，助推成本降低和增強(qiáng)供應(yīng)鏈韌性，是當(dāng)前科技公司加碼AI芯片的核心驅(qū)動(dòng)力(11.220, 0.39, 3.60%)。
此外，據(jù)記者了解，AI芯片分為通用芯片和專用芯片。通用芯片即常說的CPU（中央處理器）、GPU（圖形處理器），可以滿足廣泛的計(jì)算需求和適應(yīng)不同應(yīng)用場景，具有高度靈活性和可編程性；專用芯片則為特定的應(yīng)用或任務(wù)設(shè)計(jì)，如ASIC（專用集成電路）、FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）等，針對(duì)特定的算法或任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)最高的性能和效率。
“相比通用芯片，專用芯片的研發(fā)門檻較低，相對(duì)容易許多。目前科技公司研發(fā)的AI芯片大多是專用芯片，更適配自身的云計(jì)算和AI業(yè)務(wù)�！鼻笆鋈斯ぶ悄苜Y深專家表示，例如，騰訊的“紫霄”“滄�！焙汀靶`”這三款自研芯片均聚焦特定領(lǐng)域，性能相比業(yè)界均有明顯提升。沈佳慶也表示，由于AI專用芯片技術(shù)門檻相對(duì)可控，有利于企業(yè)盡快形成產(chǎn)能。
在郭濤看來，相較于此前的芯片投資熱潮，本輪生成式AI浪潮下的芯片布局以“算法—芯片—場景”閉環(huán)為核心，追求軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的極致能效比。各個(gè)科技公司由于業(yè)務(wù)基礎(chǔ)不同，優(yōu)化芯片的核心驅(qū)動(dòng)力也有所差異�！鞍⒗锇桶途劢箯椥运懔Τ�，通過自研芯片提升云平臺(tái)性能；字節(jié)跳動(dòng)優(yōu)化芯片實(shí)時(shí)推理密度，服務(wù)短視頻及電商場景；騰訊則強(qiáng)化低延時(shí)響應(yīng)，支撐游戲與社交交互�！惫鶟f。
而相較于成本與性能，更深層次的動(dòng)因在于搶奪生態(tài)主導(dǎo)權(quán)。業(yè)內(nèi)的共識(shí)是，英偉達(dá)最深的護(hù)城河并非強(qiáng)大的GPU硬件，而是其構(gòu)建的軟件生態(tài)系統(tǒng)CUDA，通過將二者深度綁定，形成了軟硬一體化的優(yōu)勢�！啊瓽PU+CUDA’的組合長期占據(jù)主導(dǎo)地位，‘自研芯片+開源生態(tài)’是打破現(xiàn)有壟斷格局、構(gòu)建自主可控技術(shù)棧的現(xiàn)實(shí)選擇�！鼻笆鋈斯ぶ悄苜Y深專家表示，通過自研芯片并配套開源軟件棧和開發(fā)者工具，可逐步形成軟硬一體的完整生態(tài)，從而掌握更大的產(chǎn)業(yè)話語權(quán)。
挑戰(zhàn)重重 需突破技術(shù)迭代
風(fēng)險(xiǎn)與生態(tài)壁壘限制
與專門的芯片公司相比，互聯(lián)網(wǎng)巨頭“造芯”有不少獨(dú)特的優(yōu)勢�！八鼈儤I(yè)務(wù)規(guī)模龐大，擁有海量實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景，自研芯片時(shí)具有供應(yīng)鏈與成本控制力。此外，規(guī)模化業(yè)務(wù)也能攤薄研發(fā)成本，并形成生態(tài)協(xié)同效應(yīng)�！鄙蚣褢c表示，互聯(lián)網(wǎng)大廠還具有資金與人才優(yōu)勢，具備長期持續(xù)投入的資本實(shí)力，能吸引頂尖芯片研發(fā)人才加盟。
盡管優(yōu)勢突出，但作為一個(gè)重資產(chǎn)投入、長研發(fā)周期的行業(yè)，大廠們的“造芯”之路仍然充滿荊棘，注定是一場“硬仗”與“漫漫長跑”。
一方面，技術(shù)迭代的風(fēng)險(xiǎn)首當(dāng)其沖�！癆I芯片研發(fā)需3—5年周期，但AI技術(shù)迭代迅猛，可能導(dǎo)致芯片量產(chǎn)前就面臨技術(shù)落后的風(fēng)險(xiǎn)�！鄙蚣褢c表示。此外，受地緣政治影響，先進(jìn)制程受制且代工廠產(chǎn)能波動(dòng)可能中斷生產(chǎn)，加劇了供應(yīng)鏈的不確定性。另一方面，生態(tài)壁壘的突破有待時(shí)日�！白匝行酒谲浖䲢�、開發(fā)者工具鏈等生態(tài)環(huán)節(jié)弱于國際成熟企業(yè)，用戶遷移成本高，制約了商業(yè)化�！鄙蚣褢c說。
對(duì)于技術(shù)迭代風(fēng)險(xiǎn)，郭濤建議應(yīng)多管齊下提升研發(fā)速度�！熬唧w而言，可以采用Chiplet（芯粒，即將大型芯片分解為多個(gè)具特定功能的小芯片，并使用先進(jìn)封裝技術(shù)將它們互聯(lián)，最終集成封裝為一個(gè)系統(tǒng)芯片）模塊化設(shè)計(jì)縮短研發(fā)周期。還可以實(shí)施‘漸進(jìn)式替代’戰(zhàn)略，初期聚焦邊緣端輕量化場景積累數(shù)據(jù)，再逐步向訓(xùn)練端滲透。”郭濤表示，這其中的成敗關(guān)鍵在于將互聯(lián)網(wǎng)速度文化注入半導(dǎo)體長周期產(chǎn)業(yè)，通過持續(xù)場景反哺實(shí)現(xiàn)技術(shù)躍遷，最終形成“敏捷迭代+生態(tài)共建+場景反哺”的閉環(huán)體系。
在打破生態(tài)壁壘方面，沈佳慶強(qiáng)調(diào)生態(tài)共建的重要性，企業(yè)除了聚焦自身業(yè)務(wù)場景，在細(xì)分賽道推出多種專業(yè)芯片來提升市場競爭力以外，更要聯(lián)合其他國產(chǎn)廠商，搭建平臺(tái)共建軟硬件生態(tài)�！霸谠絹碓角把氐目萍紤�(zhàn)場上，依靠單打獨(dú)斗已不是主流�！鄙蚣褢c說，打造AI芯片領(lǐng)域軟硬件開源技術(shù)協(xié)作平臺(tái)，依靠開源模式吸引眾多開發(fā)者快速迭代技術(shù)并形成生態(tài)，可能是今后推動(dòng)科技創(chuàng)新的有效途徑。（記者 周春媚）
