2016年，英偉達創(chuàng)始人黃仁勛將全球首款 DGX 交給了 OpenAI，加速了生成式AI革命的到來。如今，在ChatGPT這一現(xiàn)象級產(chǎn)品的帶動下，全球科技公司紛紛入場開發(fā)各自的大模型，預(yù)訓(xùn)練和推理所需的算力需求也呈現(xiàn)指數(shù)級增長。

來自O(shè)penAI的分析報告顯示，2012 年至2018年的6年間，人工智能訓(xùn)練任務(wù)中使用的算力需求便增長了約30萬倍。這一趨勢下，GPU被廣泛應(yīng)用于加速芯片，也讓全球GPU市場82%份額的英偉達成為其中的受益者。

“一臺包含8張A800的DGX超算，現(xiàn)在市面上的價格可能要到230萬元到250萬元之間，價格還在持續(xù)上漲。”位于上海張江的一家數(shù)據(jù)公司內(nèi)，公司負責人陳運文正在向技術(shù)負責人紀達麒詢問算力設(shè)備的采購情況。

(相關(guān)資料圖)

上海張江一家初創(chuàng)公司 內(nèi)部正在商討英偉達DGX的采購計劃

自從今年3月份發(fā)布了面向垂直領(lǐng)域的“曹植”大語言模型，龐大的算力規(guī)模需求，讓英偉達DGX的采購計劃，出現(xiàn)在了公司每周的日程表內(nèi)。

算力成本高企

國內(nèi)大模型開發(fā)者期待國產(chǎn)解決方案

“我們的算力平臺是自建的，像國內(nèi)的云服務(wù)廠商，還沒有這么大的算力服務(wù)。我們現(xiàn)在采購的是DGX的高性能的一些解決方案，單套8張GPU價格接近200萬元，現(xiàn)在已經(jīng)采購了很多套。”在陳運文看來，現(xiàn)在市面上英偉達A800的供應(yīng)還是有保障的，就是得排隊，真正難買的是存量的A100產(chǎn)品。

不過，無論哪種解決方案，算力成本短期內(nèi)將給這些從事大模型開發(fā)的初創(chuàng)公司，帶來極大的困擾。陳運文表示，現(xiàn)在公司算力設(shè)施主要依賴于進口產(chǎn)品，他們也很期待，國內(nèi)的GPU廠商能夠推出與之媲美的產(chǎn)品，來有效降低算力成本的投入。

而國內(nèi)的GPU廠商，其實也已經(jīng)看到了AIGC帶來的算力機遇。國內(nèi)GPU廠商燧原科技，早在兩年前就落地了國內(nèi)第二個千卡集群的訓(xùn)練項目，那時候AIGC還未引發(fā)關(guān)注。

燧原科技工作人員正在對產(chǎn)品進行測試

而現(xiàn)在AIGC火了，燧原科技看到了大模型預(yù)訓(xùn)練之上的市場機會。燧原科技創(chuàng)始人、董事、CEO趙立東告訴記者，在大模型預(yù)訓(xùn)練之上，還有一層Fine-tune精調(diào)層，再上面是推理應(yīng)用層。

當有了基礎(chǔ)模型以后，還可以針對場景做一些精調(diào)的訓(xùn)練，而這些訓(xùn)練需要的算力需求就小了很多，準入門檻也低了很多，會有大量的開發(fā)者涌入這個賽道。針對這樣的需求變化，國內(nèi)GPU廠商也在調(diào)整自身的產(chǎn)品路線圖，使得它更加符合AIGC時代的人工智能算力需求。

上海人工智能研究院院長助力、行業(yè)賦能中心主任楊浩也表示，國內(nèi)通用芯片廠商目前有數(shù)十家，可能未來有一兩家脫穎而出，而更多的廠家會在FPGA、ASIC等專用芯片領(lǐng)域，找到新的市場機會。

新型算力研發(fā)提速

國內(nèi)首條光子芯片中試線有望明年建成

傳統(tǒng)電子芯片技術(shù)已經(jīng)逼近物理極限，在AIGC時代，誰來承接人工智能計算需求的指數(shù)級增長？

以光子計算、量子計算為核心的新型算力技術(shù)，可能成為新的接棒者。

“傳統(tǒng)的電子芯片，包括英偉達的GPU，再早的CPU，一直沿著摩爾定律向前發(fā)展，而我們現(xiàn)在新型架構(gòu)的芯片，是沿著滿足人工智能計算需求的方向發(fā)展，它的增長曲線一定是更陡峭的。” 圖靈量子創(chuàng)始人、上海交大教授金賢敏對記者表示。

上海交大金賢敏團隊將建成國內(nèi)首條光子芯片中試線

自從2014年帶團隊從事光子芯片研發(fā)以來，從在校學術(shù)成果積累，到創(chuàng)辦公司進行產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，金賢敏團隊即將迎來階段性成果——國內(nèi)首條光子芯片中試線有望在明年年中建成，預(yù)計產(chǎn)能可達上萬片。

金賢敏非常自豪地告訴記者，如果在無錫的產(chǎn)線建成，他們將是全球范圍內(nèi)唯一一個擁有光芯片流片中試線的團隊。

在AIGC時代，算力已經(jīng)成為大模型開發(fā)的短期瓶頸，而要解決算力短缺的問題，將是一個系統(tǒng)性的工程。上海社科院信息所研究員、互聯(lián)網(wǎng)研究中心主任惠志斌表示，現(xiàn)在不光要看到國外GPU廠商的一些先進的產(chǎn)品，更要立足長遠，在光子計算、量子計算等一些顛覆性技術(shù)的領(lǐng)域，也要加強科技攻關(guān)。

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