世界已經(jīng)為生成式人工智能瘋狂，而且會(huì)變得更加瘋狂。到 2027 年，每年的 GPU 硬件支出將達(dá)到4000億美元。

Gartner 的 IT 市場(chǎng)分析師預(yù)計(jì)，2024 年的 IT 總支出（包括硬件、軟件、IT 服務(wù)和電信服務(wù)）將達(dá)到 5.13 萬億美元，同比增長(zhǎng) 8.8%。其中，只有 2355 億美元預(yù)計(jì)將用于數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)，即全球銷售的所有服務(wù)器、所有存儲(chǔ)設(shè)備和所有交換設(shè)備。我們認(rèn)為，這主要得益于用于生成式人工智能的人工智能集群的快速采用，盡管在數(shù)據(jù)中心的更多通用服務(wù)中，基礎(chǔ)設(shè)施支出出現(xiàn)了相當(dāng)嚴(yán)重的下滑，但這一數(shù)字仍增長(zhǎng)了 8.1%。

現(xiàn)在，這只是 AI 加速器業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中心部分的 TAM，不包括邊緣和客戶端 AI 硬件加速器的 TAM。AMD 沒有討論更廣泛的芯片市場(chǎng)的 TAM 是多少。幾個(gè)月前，IDC 還預(yù)測(cè)，到 2027 年，整個(gè)服務(wù)器業(yè)務(wù)的規(guī)模將略低于 2000 億美元。

如果逆向計(jì)算，使用人工智能服務(wù)器的 GPU 成本約占整體價(jià)格的 53% 這一比例，即基于八路 Nvidia HGX GPU 計(jì)算復(fù)合機(jī)的 37.5 萬美元貨款中約有 20 萬美元，那么如果我們對(duì) IDC 預(yù)測(cè)的服務(wù)器市場(chǎng)以及人工智能和非人工智能服務(wù)器之間的分工的猜測(cè)是正確的，那么人工智能加速器硬件在 2027 年應(yīng)該只能推動(dòng)約 500 億美元的 GPU 發(fā)展。顯然，有人需要修改他們對(duì)這一切將如何發(fā)展的估計(jì)，以及 AMD 所稱的 "數(shù)據(jù)中心 AI 加速器 "的確切含義。它肯定是指 GPU 和 NNP，但也可能指 CPU 的部分銷售額。

無論如何，AMD 所說的是，增長(zhǎng)速度超過了計(jì)劃，加速器的收入增長(zhǎng)率將比我們幾個(gè)月前估計(jì)的高出 9 倍。

我們認(rèn)為這絕對(duì)稱得上瘋狂。假設(shè)圖形處理器和其他加速器的價(jià)格隨著 HBM 內(nèi)存的下降而下降，那么如果這一切都按照蘇世民團(tuán)隊(duì)預(yù)期的那樣發(fā)展，這意味著銷量將真正達(dá)到巨大的規(guī)模。有了這樣的增長(zhǎng)，許多供應(yīng)商就有了足夠的競(jìng)爭(zhēng)和利潤(rùn)空間。


GPU市場(chǎng)規(guī)模高速增長(zhǎng)

（一）圖形處理市場(chǎng)GPU市場(chǎng)規(guī)模穩(wěn)固增長(zhǎng)

目前來看，游戲產(chǎn)業(yè)發(fā)展已進(jìn)入存量市場(chǎng)時(shí)代。2022年中國(guó)游戲市場(chǎng)銷售收入2658.84億元，同比下降10.33%；用戶規(guī)模6.64億,同比下降0.33%。但隨著游戲玩家對(duì)游戲畫質(zhì)、圖像幀率等需求的不斷提升，需要高性能 GPU 在特殊渲染算法等方面提供支持，圖形處理器在游戲端仍將占有較大份額。

在專業(yè)圖形渲染領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)建筑設(shè)計(jì)、工業(yè)設(shè)計(jì)、影視動(dòng)畫、虛擬現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用專業(yè)圖形渲染技術(shù)的細(xì)分領(lǐng)域正在蓬勃發(fā)展。作為專業(yè)圖形渲染核心工具，2022 年國(guó)內(nèi)圖形設(shè)計(jì)/編輯/渲染軟件市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到536.99億元，預(yù)計(jì)2023-2030年復(fù)合增長(zhǎng)率為9.62%，據(jù)此測(cè)算國(guó)內(nèi) 2030年該市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1120億元左右。圖形設(shè)計(jì)/編輯/渲染軟件借助高性能 GPU 提升圖形處理能力，以支撐渲染技術(shù)的應(yīng)用，以及高清晰畫質(zhì)、多幀率圖像的呈現(xiàn)。


（二）大規(guī)模擴(kuò)展計(jì)算能力的高性能計(jì)算市場(chǎng)爆發(fā)

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，GPU 在并行計(jì)算方面的性能優(yōu)勢(shì)逐步顯現(xiàn)，GPGPU應(yīng)運(yùn)而生。GPGPU 作為運(yùn)算協(xié)處理器，針對(duì)不同應(yīng)用領(lǐng)域的需求，增加了專用向量、張量、矩陣運(yùn)算指令，提升了浮點(diǎn)運(yùn)算的精度和性能，其產(chǎn)品技術(shù)特性已經(jīng)超過傳統(tǒng)圖形處理的應(yīng)用范疇，在數(shù)據(jù)中心、人工智能、自動(dòng)駕駛等高性能計(jì)算領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

根據(jù)《中國(guó)算力發(fā)展指數(shù)白皮書（2022 年）》，2021 年國(guó)內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施算力規(guī)模達(dá)到 140 EFLOPS，位居全球第二，已經(jīng)投入運(yùn)行的人工智能計(jì)算中心近 20個(gè)，在建設(shè)的人工智能計(jì)算中心超20個(gè)。根據(jù)工信部《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2021-2023）》和《“十四五”信息通信行業(yè)發(fā)展規(guī)劃》的目標(biāo)，2023 年我國(guó)數(shù)據(jù)中心總算力將超過 200 EFLOPS，2025 年進(jìn)一步提升至300 EFLOPS。GPU 作為實(shí)現(xiàn)算力的基礎(chǔ)硬件之一，在數(shù)據(jù)中心建設(shè)和部署過程中具有廣泛的配套需求。

在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，作為算力的物理承載，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)中心持續(xù)建設(shè)與擴(kuò)容，推動(dòng)數(shù)據(jù)中心總機(jī)架數(shù)連年增長(zhǎng)。2018-2022年總機(jī)架數(shù)由 166 萬架增至650萬架，近5年年均增速超過30%。預(yù)計(jì)2025年大型及以上數(shù)據(jù)中心機(jī)架數(shù)量將達(dá)到802萬個(gè)，相應(yīng)的算力規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。

在人工智能領(lǐng)域，隨著算法發(fā)展的突飛猛進(jìn)，人工智能模型訓(xùn)練需要巨量算力支撐才能快速有效實(shí)施，不斷增加的數(shù)據(jù)量也要求算力同步進(jìn)化，使得算力成為人工智能技術(shù)突破的關(guān)鍵因素：作為生成式 AI 的典型應(yīng)用，ChatGPT 引領(lǐng)人工智能技術(shù)變革，其大模型的特點(diǎn)帶來了陡增的算力需求。作為算力的硬件基礎(chǔ)，當(dāng)前主流 AI 芯片包括 GPU、FPGA、ASIC 等。

2021年國(guó)內(nèi) AI 芯片市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到 426.8 億元，受益于算力需求的爆發(fā)式增長(zhǎng)，預(yù)計(jì) 2025年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 1,780 億元。Al服務(wù)器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合可以滿足高吞吐量互聯(lián)的需求，為自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等Al應(yīng)用場(chǎng)景提供強(qiáng)大的算力支持，支撐Al算法訓(xùn)練和推理過程。根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)，2021年國(guó)內(nèi)服務(wù)器市場(chǎng)按加速卡類型劃分市場(chǎng)份額中，GPU 占比為91.9%，系服務(wù)器市場(chǎng)按加速卡的主要產(chǎn)品類型，可以預(yù)見 GPU市場(chǎng)的巨大市場(chǎng)空間。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域， 2022年全球自動(dòng)駕駛汽車市場(chǎng)規(guī)模為241 億美元，預(yù)計(jì) 2026 年將達(dá)到 619 億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為 20.75%。高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）作為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的重要技術(shù)基礎(chǔ)，利用 GPU 的并行計(jì)算能力實(shí)時(shí)分析來自激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和紅外攝像頭的傳感器數(shù)據(jù)，其大規(guī)模推廣將帶動(dòng)高性能 GPU 的應(yīng)用需求。


英偉達(dá)迎來更多挑戰(zhàn)者

而在英偉達(dá)的身后，有許多年輕的初創(chuàng)公司正在奮力奔跑，有的不斷推出號(hào)稱超過英偉達(dá)GPU的產(chǎn)品，有的則瞄準(zhǔn)了英偉達(dá)的CUDA編程平臺(tái)。

據(jù)The Information，2017年至少有十幾家初創(chuàng)公司試圖挑戰(zhàn)英偉達(dá)在AI芯片領(lǐng)域的地位，但經(jīng)歷了市場(chǎng)的一輪洗牌之后，該倒閉的倒閉，該換血的換血。

當(dāng)時(shí)比較受關(guān)注的兩家公司，KnuEdge和Reduced Energy Microsystems雙雙倒閉。Wave Computing在2020年申請(qǐng)破產(chǎn)，次年以新名稱MIPS東山再起。據(jù)科技網(wǎng)站The Register報(bào)道，另一家AI芯片初創(chuàng)公司Mythic的前工程副總裁在領(lǐng)英上寫道，該公司已于去年耗盡現(xiàn)金。今年早些時(shí)候，Mythic宣布任命新首席執(zhí)行官，并獲得了1300萬美元融資。

在現(xiàn)存的早期AI芯片初創(chuàng)企業(yè)中，Cerebras生產(chǎn)的大規(guī)模AI芯片整合了英偉達(dá)GPU的許多處理能力，而SambaNova Systems似乎是早期最有能力挑戰(zhàn)英偉達(dá)的公司。上一輪融資熱潮中，這兩家公司和Graphcore一起以數(shù)十億美元的估值進(jìn)行了幾輪大型融資。

這輪市場(chǎng)大清洗告訴后來者，初創(chuàng)企業(yè)正面臨著高昂的成本和競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)。

更重要的是，盡管最近投資者對(duì)AI充滿熱情，但初創(chuàng)公司面臨的融資環(huán)境比上一代更為嚴(yán)峻。風(fēng)險(xiǎn)投資、私募股權(quán)和并購數(shù)據(jù)庫PitchBook的數(shù)據(jù)顯示，今年上半年，AI芯片初創(chuàng)公司獲得的風(fēng)險(xiǎn)投資僅略高于10億美元，作為比較，2021年的融資額高達(dá)95億美元。

此外，這些初創(chuàng)公司還面臨著進(jìn)入停滯階段的技術(shù)復(fù)雜性和高昂成本挑戰(zhàn)，還需要將設(shè)計(jì)完成并交付給臺(tái)積電等制造商盡快投產(chǎn)。盡管如此，創(chuàng)始人和投資者都認(rèn)為，生成式AI將使計(jì)算領(lǐng)域產(chǎn)生翻天覆地的變化，這足以使他們從英偉達(dá)身上分一杯羹。

國(guó)內(nèi)GPU企業(yè)也在發(fā)力

國(guó)際大廠競(jìng)爭(zhēng)的同時(shí)，本土GPU廠商也在積極行動(dòng)。事實(shí)上，本輪市場(chǎng)下行對(duì)本土GPU廠商來說，既有壓力也是機(jī)遇。在“東數(shù)西算”工程的支持下，近年來國(guó)內(nèi)涌現(xiàn)出一批GPU企業(yè)。2022年12月20日，天數(shù)智芯舉行發(fā)布通用GPU推理產(chǎn)品“智鎧100”。根據(jù)天數(shù)智芯產(chǎn)品線總裁鄒翾介紹，智鎧100產(chǎn)品卡，可提供最高384TOPS@int8、96TFlops@FP16、24TFlops@FP32的峰值算力，相較于市場(chǎng)上現(xiàn)有主流產(chǎn)品，智鎧100將提供2-3倍的實(shí)際使用性能。而此前，壁仞科技發(fā)布的通用GPU BR100，16位浮點(diǎn)算力達(dá)到1000T以上、8位定點(diǎn)算力達(dá)到2000T以上。芯動(dòng)科技發(fā)布的“風(fēng)華2號(hào)”GPU，像素填充率達(dá)48GPixel/秒，F(xiàn)P32浮點(diǎn)算力1.5TFLOPS，性能領(lǐng)跑國(guó)產(chǎn)桌面、筆記本電腦和工控機(jī)賽道。

對(duì)此，芯動(dòng)科技首席GPU科學(xué)家楊喜樂指出，現(xiàn)代GPU的涉及面廣泛開發(fā)應(yīng)用方面有很多技術(shù)壁壘，對(duì)開發(fā)團(tuán)隊(duì)能力要求很高；要拿出一款對(duì)標(biāo)行業(yè)先進(jìn)水平且流暢兼容各種應(yīng)用的圖形GPU，需要具有跨多領(lǐng)域平臺(tái)能力和大量流片交付經(jīng)驗(yàn)的復(fù)合型技術(shù)團(tuán)隊(duì)，要不斷進(jìn)行GPU底層技術(shù)、算法架構(gòu)和軟硬件創(chuàng)新。GPU行業(yè)已經(jīng)形成穩(wěn)定的壟斷格局，市場(chǎng)下行對(duì)本土GPU廠商來說，必將承受更多壓力，但也將為本土GPU廠商提供新的發(fā)展機(jī)遇。