中国工程院院士谈英伟达一卡难求：国产卡的生态系统不好【附人工智能芯片行业市场趋势】
近日，中国工程院院士、清华大学教授郑纬民在2023年科技风云榜年度盛典上发表了一次关于大模型训练算力系统演讲。在演讲中，郑纬民院士提到了英伟达公司的GPU和国产人工智能芯片，他指出了英伟达产品在过去备受青睐的原因，同时也提出了我国人工智能芯片行业当前面临的挑战和发展方向。
郑纬民院士指出，英伟达公司的硬件性能和编程能力都非常强大，因此过去许多人都喜欢使用英伟达的产品。然而，自去年12月起，英伟达停止向中国销售其产品，并且价格翻倍，使得产品变得难以购买。面对这一挑战，他强调了中国必须积极支持国产人工智能芯片的发展，并争取研发出与英伟达GPU相媲美的人工智能芯片。
（图片来源：摄图网）
对于国产AI芯片而言，在英伟达停止向中国市场供应后，我们需要更加重视这个领域。目前国产芯片已经做出来了一部分了，但是用户不喜欢用，主要原因还是国产卡的生态系统不好。郑纬民提到想要改变国产AI芯片面临的尴尬境地，需要做好10个软件，包括编程框架、程加速、通信库、算子库，AI编译器、编程语言、调度器、内存分配系统、容错系统、存储系统等。国产AI芯片只要达到国外芯片60%的性能，并且建立了强大的生态系统，生态做好了用户也会满意；生态没做好，哪怕硬件性能是人家的120%，照样没人喜欢用。
最后，郑纬民总结称我们需要大力开展基于国产系统的大模型基础设施的研究工作，并改变国内卡的生态系统不佳的现状，同时要做好软硬件协同，并确保将国产卡做好。
郑纬民院士的演讲引发了人们对于国产人工智能芯片发展的关注和思考。在全球科技竞争日益激烈的背景下，中国必须加快步伐，积极支持国产人工智能芯片的发展，努力实现自主可控，走出一条具有中国特色的人工智能发展道路。
回看我国人工智能芯片行业：
——人工智能芯片领域研究火热
在政策的积极引导下，中国人工智能芯片行业积极推动产学研结合，不断输出有效的科研成果。近年来，科研论文层出不穷，而在产学研结合的模式下，研究成果积极落地应用，助力人工智能芯片从研发到量产的飞速发展。从2014年到2023年，中国人工智能芯片相关论文的发表数量整体呈现先上涨后下降的趋势，2018年达到高峰后开始减少。这主要是因为人工智能芯片领域的研发进入了技术瓶颈，难度增加，周期变长。然而，2022年，中国人工智能芯片相关论文数量仍然保持较高水平，研究热度依旧持续。
——芯片研发资金需求极大，成本占比最高
从人工智能芯片生产的整个流程来看，一颗芯片的成本主要包括原材料成本、人力研发、掩膜、封装和测试。此外，芯片的制造设计还包括晶圆厂投资、晶圆制造、IC设计、算法设计、代码开发、测试验证、数据处理和芯片封装。特别是芯片设计的研发投入需要巨大的资金。根据微电子研究中心IMEC的数据，设计一颗28纳米工艺芯片需要约5000万美元，14nm工艺需要1亿美元，10nm工艺需要1.8亿美元，7nm工艺需要近3亿美元，5nm工艺大约需要5.5亿美元，3nm工艺需要6亿美元，而2nm工艺则需要近8亿美元。
——中国人工智能芯片市场需求广阔
人工智能芯片产业是信息产业的核心，是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量。随着第三代半导体技术的不断发展，算力水平和终端应用逐渐落地。目前，中国人工智能芯片的发展仍处于生命周期的初期阶段，技术研发和终端应用的落地仍有广阔的发展空间。未来，在政策、市场和技术等多方面的合力作用下，中国人工智能芯片行业将持续稳步增长。预计到2024年，市场规模有望突破1000亿元；而到2027年，中国人工智能芯片市场规模预计将达到2881.9亿元。
最近，科技巨头微软在年度报告中向投资者发出警告，指出人工智能芯片可能会持续短缺。人工智能(AI)行业分析师指出，高端芯片的持续短缺影响了各种规模的企业，包括领先的人工智能公司，而且这种短缺至少在一年甚至更长时间内可能不会有实质性改善。目前，用于人工智能的GPU几乎都是由英伟达制造的，今年的这波需求激增提升了英伟达的销售额，推动其市值飙升并突破1万亿美元。英伟达首席执行官黄仁勋也宣布，人工智能是一项可以与个人电脑和智能手机相媲美的革命性技术。
我国人工智能芯片行业前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，对芯片性能和能效的需求也在不断提高。我国在芯片设计和制造方面拥有丰富的经验和技术积累，加之政府对人工智能产业的大力支持，人工智能芯片行业有望迎来快速发展。
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