文章主题：AIGC, AI服务器, GPU芯片, 英伟达
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文｜锌财经，作者｜孙鹏越，编辑｜大风
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ChatGPT繁荣的背后，是堪称天文数字的算力支持。
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一时间，ChatGPT们层出不穷，而它们背后的AI服务器赛道也开始随之水涨船高。
算力决定ChatGPT
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ChatGPT所需要的算力并不是固定的，反而是逐次递增。ChatGPT越聪明，背后的代价是所需算力越来越多。
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Microsoft’s cutting-edge AI supercomputer, fueling the growth of ChatGPT, is a massive $1 billion investment made by the tech giant in 2019. Equipped with thousands of NVIDIA A100 GPUs and bolstered by an impressive network of 60 data centers housing tens of thousands more, this top-of-the-line supercomputer ensures unparalleled computational power. 🚀💻📊
为了满足与日俱增的ChatGPT算力需求，微软宣布将推出基于英伟达最新旗舰芯片H100 GPU和英伟达Quantum-2 InfiniBand网络互连技术，推出Azure可大规模扩展的AI虚拟机系列，以显著加速AI模型的开发。
看上去，ChatGPT的背后就是满篇的英伟达、英伟达和英伟达。
实际上，英伟达作为硬件霸主，不仅在消费级市场占据大部分市场，也是AI服务器芯片领域的头号选择。
物以稀为贵，目前英伟达的旗舰芯片H100，在一周时间涨价近7万元人民币，售价普遍高达30万元左右；次旗舰A100芯片在短短三个月多时间里，从6万元一路涨至9万元，涨幅超过50%。
不仅涨价买不到，甚至美国还禁止英伟达卖芯片。在去年8月，美国政府发布出口管制政策，禁止英伟达将A100、H100两款芯片售往中国。
为了不丢掉中国市场，又符合美国出口管制，英伟达随后推出“性能阉割版”A800、H800芯片。但这两款芯片同样被供不应求的市场一抢而空，价格也随之水涨船高。
以百度阿里腾讯为首，国内大部分互联网公司都已经宣布进军大模型。市场统计，从ChatGPT之后，中国年内即将推出的大模型数量已超10个。
如果想要达到ChatGPT的水准，至少需要3000枚A100芯片，以9万/枚的价格来算就是2.7亿人民币才能完成一个大模型部署；10个大模型就需要3万枚A100芯片，27亿人民币。
加上后期训练成本，所需要的芯片更是天文数字。但按照目前英伟达的交货时间来看，想要买到足够的芯片，可不是一件容易的事情。
恍惚间，矿卡时代又再次来临。
再次坐在风口的英伟达
在前些年虚拟货币火热的时候，作为挖矿必备的显卡提供商，英伟达几年时间大赚特赚了48亿美元。如今又靠着ChatGPT活出第二世，让历史再次重演。
面对市场需求激增，借AI浪潮翻身的英伟达很鸡贼的推出“算力租赁”服务。
3月21日，2023年GTC大会上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋推出NVIDIA DGX Cloud™，可以为企业提供训练生成式AI高级模型所需的基础设施和软件。DGX Cloud每个实例配有8个H100或A100 80GB GPU，企业可以“云租赁”的形式按月租用DGX Cloud集群，价格为每实例3.7万美元/月起。
英伟达真的没有替代品吗？为什么企业宁愿选择租赁，也不选择其他GPU芯片商？
IDC数据显示，国内GPU服务器在2021年占国内服务器市场规模的比例超过88.4%，使用英伟达的产品占比超80%。
AI大模型所需要的芯片在处理信息的精细度和算力速度要求更高，在超算领域，双精度浮点计算能力FP64是进行高算力计算的硬性指标。而英伟达的H100、A100是目前唯一具备这些能力的芯片。
美国卡脖子的并不只有英伟达芯片的售卖，从技术、设备、材料都限制中国企业的研发。但在美国的重重限制下，中国企业仍然顶着压力跑出几匹黑马。
根据IDC最新发布的《中国加速计算市场（2021年下半年）跟踪报告》，2021年全年中国AI服务器市场规模达350.3亿元，同比增长68.6%。
在企业级GPU芯片领域，中国厂商壁仞科技在2022年推出“BR100”芯片、天数智芯推出了“智铠100”芯片、寒武纪推出了“思元270”芯片。
其中壁仞科技称，BR100拥有全球最高算力，峰值算力达到了市场在售旗舰产品的三倍以上，16位浮点算力达到1000T以上、8位定点算力达到2000T以上，单芯片峰值算力达到PFLOPS级别。
虽然数据良好，但缺少至关重要的处理FP64的能力，依然无法完全取代英伟达H100、A100俩兄弟。
并且，英伟达使用的CUDA平台早已成为应用最为广泛的AI开发生态系统，只支持英伟达的Tesla架构GPU，在现阶段根本无法用国产芯片取代。
虽然中国芯片厂商正在对GPU芯片领域奋起直追，但技术差距和美国卡脖子仍是关键性问题，还需要一段时间的努力。
不止AI服务器
借着大模型东风一路上扬的不止AI服务器和GPU芯片，还有储存器市场。
ChatGPT的运行条件包括训练数据、模型算法和高算力，其中高算力的底层基础设施是完成对海量数据、训练的基础。
最显而易见的特点就是ChatGPT经历数次迭代之后，参数量从1.17亿增加到1750亿，近乎两千倍的增长，也给计算存储带来极大的挑战。
AI新时代开启，预计全球数据生成、储存、处理量将呈等比级数增长，存储器将显著受益。而计算存储是ChatGPT的重要基石，随着阿里、百度等科技巨头类ChatGPT项目入局，整体计算存储市场需求将进一步快速提升。
随着AIGC持续火热，北京、上海、广州等数字经济发达地区也出台了政策推进智算中心建设。比如，北京市提出“新建一批计算型数据中心和人工智能算力中心，到2023年，培育成为人工智能算力枢纽”；上海市提出“布局建设一批具有高性能、高吞吐的人工智能算力中心，推动公共算力服务平台建设”等。
而各行各业都将面临着ChatGPT的洗礼，在迎新一轮人工智能的浪潮下，和AI相关的行业将会迎来广阔的市场空间。
而中国企业也势必会冲破美国掣肘，打破不公平的桎梏。
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