算力需求浪潮下，AI给芯片行业注入了“强心剂” | 原创
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2024-01-30 19:15:31 来源：
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2024-01-30 19:15:31 来源：
摘要：生成式AI大模型的崛起，催生无数场景到来的同时，其对于海量数据处理及实时信息交互体验的提升，也让算力需求迎来了大爆发。在此热潮之下，AI给芯片行业注入了“强心剂”，AI芯片制造商也成为了当下最大的受益者之一。
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生成式AI
生成式AI大模型的崛起，催生无数场景到来的同时，其对于海量数据处理及实时信息交互体验的提升，也让算力需求迎来了大爆发。在此热潮之下，AI给芯片行业注入了“强心剂”，AI芯片制造商也成为了当下最大的受益者之一。
（图源：techcentral）
生成式AI崛起，算力需求大爆发
ChatGPT 引领的生成式AI大模型热潮下，算力作为数字经济时代的核心生产力，其战略性地位和支撑性作用已成为普遍共识。面对算力方面的多重挑战，火热发展的AI正为芯片注入活力，并推动算力规模快速增长、计算技术多元创新、产业格局加速重构。
生成式AI的崛起，引发算力需求大爆发。而在此之前，算力其实已经经历了几个阶段的发展。
追溯算力的发展历史，最早从1890年赫尔曼·霍尔瑞斯发明电子制表机开始算起，当时这项技术可用来为人口普查局追踪数据。后来，这位霍尔瑞斯先生还成立了一家至今依旧是全球知名的科技公司IBM。
在随后的19世纪，尽管也有一些类似目的的创业发明，但计算数字的概念是在20世纪30年代阿兰·图灵发表其著名作品《论可计算数》时才出现的。他发明的“图灵机”，为我们今天所知的计算机处理器算力奠定了基础。
近代，随着技术的迭代升级，计算设备及算力都迎来了“起飞”阶段。由于更先进的集成技术，计算机发展过程中，多任务处理系统随之到来。比如1939年由大卫·帕克和比尔·休利特成立惠普公司后发明的惠普200A音频振荡器，1953年第一个推导代码的人——格蕾丝·霍珀，1958年由杰克·基尔比和罗伯特·诺伊斯共同研发出的第一块计算机芯片......
当时，人们采用二进制“浮点”算法——每秒浮点运算次数（FLOPS），来衡量计算能力。这种算法在引入芯片和磁盘驱动器后，便彻底迎来了真正的算力变革。
随后的20世纪70年代，从大型计算机到微处理器，设备越来越小、算力越来越大的趋势愈发明显。这也似乎证实了英特尔联合创始人罗伯特·摩尔在几年前发现的计算史上最重要的启示之一——“摩尔定律”。
后来随着CPU算力的不断提升，超级计算机的概念应运而生。而处理能力的提高，也让更先进的图形处理器（GPU）到来，一些GPU的广泛功能潜力甚至已经超过了某些CPU。在CPU+GPU的组合下，信息时代迎来了算力的新时代。
（图源：openpr）
而今天，当我们谈论新一代生成式AI技术时，我们讨论的是新算力时代的未来。
特别是随着AI和大语言模型的研发应用和高速发展，算力和数据的重要性越发突显，与之对应的算力需求已经呈现指数级增长。与此同时，一场围绕算力需求大爆发下的芯片行业探索，也已经悄然开始。
AI给芯片行业注入了“强心剂”
由于通用芯片（如CPU）已无法支持高度并行化的AI深度学习模型，因此支持并行计算能力，且具备大算力、高互联、强扩展优势的AI算力芯片需求日益增加，且这一趋势还将继续。
目前，业界已将目光聚焦在AI超算芯片上。为了解决算力芯片的问题，众多AI芯片公司纷纷推出新形态AI加速芯片，为AI算力芯片多元化发展提供了基础“土壤”。
（图源：pod）
“AI芯片”，旨在快速有效地处理AI算法的独特复杂计算要求。包括图形处理单元 （GPU）、现场可编程门阵列 （FPGA） 和专用集成电路 （ASIC）。
AI芯片主要处理AI工作负载的密集型数据处理需求，内置大量更快、更小、更高效的晶体管，具有更快的处理速度和更低的能耗。AI 芯片的独特功能，就是能够显著加速 AI 算法所需的算力，可以同时执行多个计算。
目前，全球芯片巨头英伟达作为AI硬件和软件的顶级供应商，控制着全球约80%的GPU市场份额，但该公司并不生产自己的芯片，他们依赖于同为知名半导体制造商的台积电（TSMC），该公司生产了全球约90%的先进芯片，是英伟达H100 和 A100 处理器的唯一制造商，这些处理器为大多数 AI 数据中心提供动力。
前几天，知名半导体制造商台积电也公布了2023年第四季度财报，其财报数据显示该公司第四季度营收净利润好于市场预期。受此消息影响，当天台积电助攻科技股普涨——台积电股价上涨9.8%，AMD和英伟达股价也随之创下历史新高。
台积电管理层认为，企业正抓紧时间打造自己的AI工具，制造AI芯片或将在5年内占到其收入的百分之十几。对此，业界分析师表示，以上动向体现了台积电管理层对于制造AI芯片的前瞻性指引的积极看法。
看来，生成式AI的繁荣，让全球芯片巨头，特别是台积电等AI芯片制造商，成为了最大的受益者之一。
那么，在算力需求大爆发的背景下，生成式AI的热度持续升温，芯片行业该如何抓住此次机遇并实现突破呢？
业界普遍认为，对于AI算力芯片来说，在可编程性和性能功耗这两个矛盾因素间找到平衡，芯片才能真正应用。对此，我国近年来在AI芯片方面持续发力，且目前也已经取得了成果。尽管AI芯片行业依旧面临不少挑战，但人们在AI芯片方面的探索依旧在继续。
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