科創(chuàng)板“AI芯片第一股”，又趕上了春天？

自2023年以來，寒武紀(jì)股價(jià)區(qū)間漲幅約260％，經(jīng)過數(shù)天回調(diào)，截至4月18日收盤，寒武紀(jì)報(bào)195.78元/股，總市值811.74億元。而在4月4日，寒武紀(jì)盤中股價(jià)一度達(dá)到230元/股，當(dāng)日收報(bào)215.49元/股，相比開年的54.56元/股，累計(jì)漲幅近300％，總市值也達(dá)到864億元，距離上市初的1200億巔峰市值更近一步。

寒武紀(jì)再次被市場關(guān)注，最直接的原因是ChatGPT的橫空出世，人工智能被推向資本的聚光燈下，市場對AI的期待值重新拉升，寒武紀(jì)也在這場行業(yè)春風(fēng)中身沾雨露。

讓寒武紀(jì)再度提振市場信心的，無疑是國產(chǎn)大模型爆發(fā)，市場預(yù)計(jì)將調(diào)用超大規(guī)模算力，或?qū)⒁l(fā)算力缺口。作為AI訓(xùn)練芯片研發(fā)商，當(dāng)英偉達(dá)新款大模型專用芯片A100被限制進(jìn)入中國市場后，寒武紀(jì)面臨著一個(gè)極佳的國產(chǎn)替代機(jī)遇。


“大模型”帶動(dòng)算力需求，寒武紀(jì)股價(jià)“第二春”

2023年，市場對ChatGPT進(jìn)行了密切關(guān)注，國內(nèi)券商研報(bào)曾引用OpenAI的測算信息，其中提到自2012年以來，全球頭部AI模型訓(xùn)練算力需求3-4個(gè)月翻一番，每年頭部訓(xùn)練模型所需算力增長幅度高達(dá)10倍。

隨即，大模型或?qū)⒁l(fā)算力缺口，廠商掀起算力軍備的消息迅速擴(kuò)散。

然而，大模型訓(xùn)練和推理的AI芯片卻在中國市場告急。根據(jù)中國信通院的數(shù)據(jù)，2021年第四財(cái)年英偉達(dá)占據(jù)了全球95.7％的GPU算力芯片市場份額。但早在2022年8月，英偉達(dá)就受美方限制，對中國區(qū)客戶斷供高端GPU芯片，其中用于大語言模型訓(xùn)練的A100和H100赫然在列。

盡管英偉達(dá)為中國特供的A800理論上可以購買，但其價(jià)格卻一路看漲，且“有價(jià)無市”。并且如此高的硬件成本，對于大模型研發(fā)企業(yè)亦是負(fù)擔(dān)。

值得注意的是，在3月中旬，百度大模型文心一言發(fā)布之際，有網(wǎng)絡(luò)傳言稱，文心一言將調(diào)用超大規(guī)模算力，并且嘗試使用寒武紀(jì)思元590替代英偉達(dá)A100。盡管后來寒武紀(jì)進(jìn)行了澄清，但也可以看出，市場正將目光轉(zhuǎn)向國內(nèi)AI芯片廠商。

如果說AI算力是大模型訓(xùn)練與產(chǎn)品運(yùn)營核心基礎(chǔ)設(shè)施，AI芯片則是AI算力基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵組成。國產(chǎn)大模型對上游AI芯片算力提出了更高的要求，AI芯片也迎來成長機(jī)遇。

作為科創(chuàng)板AI芯片第一股，寒武紀(jì)當(dāng)前的主要產(chǎn)品線包括云端產(chǎn)品線、邊緣產(chǎn)品線、IP 授權(quán)及軟件，其中AI算力專用芯片是屬于寒武紀(jì)云端產(chǎn)品線，目前主推的云端產(chǎn)品思元290和思元370及相應(yīng)的云端智能加速卡系列產(chǎn)品、訓(xùn)練整機(jī)。

市場信息擾動(dòng)二級市場，寒武紀(jì)于2020年7月20日登陸科創(chuàng)板，上市首日開盤價(jià)為250元/股，較發(fā)行價(jià)上漲近300％，盤中市值一度達(dá)到1200億。然而，上市之后的寒武紀(jì)股價(jià)卻一路下跌。2022年3月份，甚至出現(xiàn)盤中跌破發(fā)行價(jià)的情形。

從寒武紀(jì)股價(jià)走勢可以發(fā)現(xiàn)，其股價(jià)的低迷持續(xù)了一年之久。在這期間，寒武紀(jì)股東也在頻繁減持，因此，彼時(shí)市場對這家芯片獨(dú)角獸企業(yè)出現(xiàn)了更多的質(zhì)疑聲。

但ChatGPT的出現(xiàn)，將寒武紀(jì)再次點(diǎn)燃。2023年，寒武紀(jì)股價(jià)區(qū)間漲幅超250％，總市值從200億上升至800億。

國產(chǎn)GPU正在縮短與巨頭的差距

如果按照GPU的分類來看，目前GPU顯卡主要分為AI/FP、渲染這么兩類，其中AI是用于深度學(xué)習(xí)的加速卡，而FP是用在超算上的加速卡，這兩類可以歸為一類，都屬于高性能的加速卡。

而渲染類的就是普通的大家熟悉的顯卡，用于游戲、以及各種圖形化應(yīng)用的。

從市場來看，2022年，國內(nèi)GPU市場，基本上被NVIDIA、AMD、INTEL這三大廠商占領(lǐng)，份額超過95%，國產(chǎn)GPU份額不至5%。

其實(shí)國內(nèi)的GPU廠商并不少，隨便一數(shù)都能夠數(shù)出10多家來，比如景嘉微、摩爾線程、芯動(dòng)、兆芯、天數(shù)智芯、壁仞、芯原、登臨、瀚博、燧原、芯瞳、沐曦集成等。

但大家會(huì)發(fā)現(xiàn)，這些廠商更多發(fā)力的還是渲染這一塊，也就是用于游戲、以及一些圖形化應(yīng)用上。而在AI/FP上，發(fā)力的少，雖然也有璧仞科技、芯瞳半導(dǎo)體、天數(shù)智芯、沐曦集成電路等幾家廠商，但大家與AMD/NVIDIA的高端GPU相比，還是有差距的。可以負(fù)責(zé)任地說，現(xiàn)階段國產(chǎn)GPU大多還不具備支撐大模型訓(xùn)練所需的能力。

此外，GPU比拼的不僅僅是硬件，還有軟件生態(tài)，比如各種圖形API和計(jì)算接口、基礎(chǔ)庫、與上層應(yīng)用對接適配等等，而像AMD\NVIDIA這兩家廠商，經(jīng)過了幾十年的發(fā)展，已經(jīng)形成了較強(qiáng)的生態(tài)效應(yīng)，國產(chǎn)GPU在這一塊差距更大，需要較長時(shí)間來完善，這些也阻礙了國產(chǎn)GPU的發(fā)展和應(yīng)用。

那么我們就這樣認(rèn)輸了？當(dāng)然不是的，這幾年，在國內(nèi)政策端對關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施自主可控的重視下，社會(huì)上對于國產(chǎn)替代的意見逐漸達(dá)成一致，堅(jiān)定了“自主研發(fā)代替購買”的信念。國產(chǎn)GPU可謂“天時(shí)地利人和”，未來有著無限可能。

目前，不管是政策，還是從國產(chǎn)替代的市場需求等來看，國產(chǎn)GPU廠商迎來了真正的發(fā)展機(jī)遇，同時(shí)眾多原本在美國從事GPU產(chǎn)業(yè)的高端人才，也紛紛回國創(chuàng)業(yè)，想要研發(fā)出自己的GPU出來。

比如由英偉達(dá)中國區(qū)前負(fù)責(zé)人張建中在2020年創(chuàng)立的摩爾線程；由 AMD 中國前圖形研發(fā)高級總監(jiān)陳維良創(chuàng)立了沐曦，還有壁仞科技的CEO李新榮，他在AMD就職了15年……

雖然國產(chǎn)CPU在純硬件性能方面較AMD/NVIDIA有差距，但國產(chǎn)廠商們，也不斷的進(jìn)行迭代，推出了自己的產(chǎn)品，極力縮小與AMD/NVIDIA的差距。

此外，這些廠商也在走另外一條路，那就是推出自己的云端GPU產(chǎn)品，用云端訓(xùn)練、云計(jì)算來彌補(bǔ)差距。比如燧原科技、壁仞科技、天數(shù)智芯、寒武紀(jì)等公司都類似的產(chǎn)品。

還有像海光則推出了DCU（協(xié)處理器），其性能已經(jīng)達(dá)到了NVIDIA A100的60%左右。百度用自研的昆侖芯片來替代GPU芯片，還有華為用昇騰910來替代GPU。

還有中國電信天翼云則研發(fā)了基于紫金DPU的新一代云計(jì)算體系架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等算力資源的快速云化加速，具備高性能、低延遲、高可靠、可大規(guī)模部署的特點(diǎn)，在2022 SmartNIC&DPU Awards年度評選中榮獲匠芯技術(shù)獎(jiǎng)。

同時(shí)在信通院的標(biāo)準(zhǔn)化測試中，中國電信天翼云更是成為獲得GPU性能優(yōu)秀獎(jiǎng)的六家企業(yè)之一。

可以說，雖然國內(nèi)通用GPU產(chǎn)品與國際旗艦產(chǎn)品相比存在差距，但大家不斷努力，產(chǎn)品和路線相結(jié)合，通過另外的一些方式，一定程度上而言，國產(chǎn)GPU已經(jīng)有了不弱于國外GPU產(chǎn)品的實(shí)力。


大模型出現(xiàn)帶動(dòng)AI服務(wù)器呈現(xiàn)加速狀態(tài)

國產(chǎn)生態(tài)迎新機(jī)遇

除了對低延遲低功耗算力的性能需求，在服務(wù)器的種類上也產(chǎn)生了多樣化、細(xì)分化的場景應(yīng)用需求。各行業(yè)與人工智能技術(shù)的深度結(jié)合及應(yīng)用場景的不斷成熟與落地，使人工智能芯片朝著多元化的方向發(fā)展，為了迎合芯片的多元化，服務(wù)器的類型也將越來越豐富，并適用越來越多的行業(yè)應(yīng)用場景。根據(jù)IDC在2021年的統(tǒng)計(jì)，預(yù)計(jì)到2025年中國加速服務(wù)器市場規(guī)模將達(dá)到108.6億美元，且2023年仍處于中高速增長期，增長率約為20%。

X86架構(gòu)服務(wù)器仍占絕對優(yōu)勢，ARM架構(gòu)服務(wù)器潛力巨大：根據(jù)市場應(yīng)用占比把服務(wù)器分為X86服務(wù)器和非X86服務(wù)器，目前使用X86架構(gòu)的服務(wù)器CPU仍然占據(jù)絕對優(yōu)勢。根據(jù)芯八哥數(shù)據(jù)，按照2021年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，X86架構(gòu)市場占比高達(dá)97%，ARM占比僅為2.07%，Power BI占比為0.27% ，但以ARM為代表的RISC結(jié)構(gòu)近年來增長迅猛，尤其國內(nèi)誕生了以華為海思、阿里平頭哥為代表芯片企業(yè)。

X86和ARM各具優(yōu)勢：ARM體積小、低功耗、低成本、執(zhí)行更加高效、指令長度固定，然而在性能上不及X86，如果ARM要在性能上接近X86，就需要極高的頻率，從而帶來較高能耗；X86單條指令功能強(qiáng)大且指令數(shù)相對較小、帶寬要求低，然而缺點(diǎn)在于尋址范圍小、部分計(jì)算機(jī)利用率不高、執(zhí)行速度慢。

ARM加速迭代，國產(chǎn)生態(tài)迎新機(jī)遇: 根據(jù)TrendForce預(yù)測，隨著云數(shù)據(jù)中心增長，預(yù)計(jì)到2025年，ARM架構(gòu)在數(shù)據(jù)中心服務(wù)器市場滲透率將達(dá)到22％；ARM在服務(wù)器的市場嶄露頭角，早在2008年高通、博通、微軟、華為、飛騰等，也陸續(xù)開發(fā)了各自的ARM服務(wù)器CPU，2019年，隨著著ARM的Neoverse平臺(tái)路線圖的推出，服務(wù)器市場份額滲透率得到質(zhì)的提升；國產(chǎn)生態(tài)迎新機(jī)遇，X86生態(tài)依然被AMD和英特爾壟斷，而ARM架構(gòu)隨著國產(chǎn)生態(tài)和技術(shù)逐漸成熟，迎來國產(chǎn)替代的新機(jī)遇。