25万一张的显卡，禁止向中国供应

ChatGPT风靡全球后，科技巨头们纷纷入局。

而AI的硬件心脏，则由英伟达强势把持着，占据用于机器学习的图形处理器市场的95%。
然而，现在英伟达的高性能GPU：A100和H100，都不允许卖给中国公司了！
A100非常适合支持ChatGPT、Stable Diffusion等工具的机器学习模型，它能够同时执行许多简单的计算，这对于训练和使用神经网络模型非常重要。
高性能GPU缺货，正成为限制中国AI研发的最直接因素之一。
不知道百度华为阿里腾讯，这次囤够了显卡没？

A100出口管制立即生效

早在2022年8月26日，美国政府就向英伟达下达了通知，要求对A100、H100进行新的出口管制许可，并立即生效。
美国政府表示，新的许可要求将解决所涵盖产品，可能用于或转移到中国和俄罗斯的军事最终用途。

当时，就有业内人士担心，A100、H100这两款GPU的断供，将对国内AI计算，带来严重影响。
被美国明令禁售的A100，是英伟达于2020年推出，采用当时领先全球的Ampere架构，以及台积电为其专门定制的7 nm工艺，拥有540亿个晶体管。

对于ChatGPT这种自然语言处理模型来说，A100芯片可以提供更快的计算速度和更高的并行计算能力，从而加快模型训练和推理的速度，提高模型的性能和效率。
而另一款被禁售的H100，售价超25万元，可被视为A100下一代GPU芯片，于2022年3月份发布。

幸好事情出现了反转，在英伟达的游说下，重新获得了美国政府的出口许可。在2023年3月1日之前，英伟达可以继续给中国大陆提供A100产品。
现在，缓冲期限到了。中国企业已经很难获取英伟达A100芯片。现在国内的A100芯片储备，多是存货，剩余使用寿命约为4年-6年。
中国不少公司将面临冲击。
目前，国内的蔚来、小鹏、毫末智行等都在基于英伟达A100打造自动驾驶训练中心。
另根据公开信息，英伟达在介绍关于A100时，展示出的客户商标中，还包含了中国的互联网巨头阿里巴巴、百度、腾讯、京东、小米。

25万一张的显卡
决定AI智商

你制作出的AI到底是人工智能，还是人工智障，主要要看你跑通AI的算力和AI大模型。
3月1日，据研究机构TrendForce的测算，当红炸子鸡OpenAI推出的聊天机器人ChatGPT，本质是1800亿个参数的GPT-3.5大模型。
跑好这个模型，需要的GPU芯片数量高达2万枚。
为此：微软Azure上部署了数万枚A100/H100高性能芯片。这是第一个采用英伟达高端GPU构建的大规模AI算力集群。

在业内，这一公认的说法是：1万枚英伟达A100芯片，是做好AI大模型的算力门槛。
一些AI领域企业家，甚至将他们获得的A100数量视为是否抢得先机的标志。
美国人工智能初创公司、参与开发Stable Diffusion的Stability AI首席执行官Emad Mostaque曾公开表示：

一年前，我们有32个A100。但我们梦想远大，继续买GPU吧！

目前，Stability AI的估值已经超过10亿美元。根据第三方统计，Stability AI现在可以使用的A100已经超过5400个。
现在广泛使用Stable Diffusion，AI生成的图片，已经开始威胁到职业画师。

大力才能出奇迹。
以ChatGPT在1月的独立访客平均数 1300 万计算，其对应芯片需求为 3 万张英伟达 A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每日电费在 5 万美元左右。
而国内，拥有1万张GPU的企业，少之又少。国内云厂商，主要用的是英伟达中低性能产品，例如A10。
拥有1万张英伟达A100的公司，国内大概只有一家，叫幻方量化，搞人工智能做投资的对冲基金。

最佳替代品

按照美国政府的要求，未来峰值性能等于或超过A100的GPU产品也被限制出售。
中国的AI研发公司，能够获得的最佳替代品，应该就是英伟达的A800芯片。
A800被视为是A100的“阉割版”，英伟达针对中国市场推出了特供芯片。
高端芯片从立项到上市，一般需要2-3年的时间，但英伟达仅用了2个月，就把A800搞出来了。而这也从侧面说明美国所谓的禁令并不是铁板一块，水泼不进，还是有一定的运作空间。
A800计算性能与A100基本相同，但将NVLink高速互连总线的带宽从600GB/s降低到400GB/s。英伟达还表示，这是无法通过修改软件编程来超过的。
诚然，A800性能比不上A100，更比不上卖到25万元一张的H100。
这直接影响AI集群的训练速度和效果，直接导致AI推理和模型训练的准确度不足，中国企业即使做出类似的对话机器人，机器人的“智商”可能会远低于ChatGPT。
但A800在国内市场，依然是难逢对手。
英伟达官方定价约82000一张，但市场价格常常高于10万元一张，而且常常处于缺货状态。
英伟达从2012年的K20X到2020年的A100，GPU的推理性能提高到原来的317倍，英伟达称之为“黄氏定律”，远超摩尔定律的发展速度。

高性能GPU芯片缺货，正制约着中国AI的发展。

国产GPU成色几何？

时至今日，发展自主芯片已经不再是一个有争议的选择题，而是必须要去做的事情。
目前国内AI芯片的研发，处于一个怎样的水平呢？
国内一些上市公司，明确表示拥有类GPU芯片业务。
近几年，天数智芯、壁仞科技、摩尔线程等公司，都获得了连续大额融资，也都推出了自研的通用GPU产品。

例如，2022年8月，壁仞科技发布首款7nm制程的通用GPU芯片BR100，16位浮点算力达到1000T以上，称其可与英伟达的旗舰H100一较高下，但尚未量产上市。
在英伟达的“霸权”之下，中国企业想在市场上打开局面，真的充满了挑战。
《电子工程专辑》，出了一份《45家国产AI芯片厂商调研分析报告》。
调研分析了瀚博半导体、燧原科技、平头哥、华为海思、紫光展锐、寒武纪、地平线等国内AI芯片厂商后，得出一个结论：

「尽管国产AI芯片公司在高性能和先进工艺AI芯片的设计方面还面临诸多挑战，而且在AI芯片价值链的EDA和IP环节上还有不小的差距。
但中国AI市场的体量和快速迭代发展仍然为众多国产AI芯片厂商提供了丰富的试验基地和应用设计机会，接下来的3-5年将是国产AI芯片厂商加速AI应用落地和大规模部署的快速发展时期。」

现在，国产GPU厂商，在自研路仍任重道远。

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