大模型熱推升算力需求，國產GPU芯片亟待突破

轉自：上觀新聞

ChatGPT爆火以來，國內掀起AI大模型熱。由於其龐大的訓練任務需要大量算力，以GPU為核心的算力供給已成為大模型產業發展的關鍵基礎設施。然而一份近日發佈的報告指出，目前我國支持生成式人工智能（AIGC）的算力基礎設施關鍵核心技術仍受制於人，國產GPU芯片亟待突破。

北京區塊鏈技術應用協會與社會科學文獻出版社6日共同發佈了《元宇宙藍皮書：中國元宇宙發展報告（2023）》。其中，一份題為《AIGC技術發展和產業應用研究》的報告指出，生成式人工智能（AIGC）的發展正在推高算力需求。GPU芯片是目前生成式人工智能的主要硬件，2021年全球GPU芯片市場規模達334.7億美元。到2025年，全球GPU芯片市場規模將突破4000億美元。

報告作者、國家工業信息安全發展研究中心的張涵、武洲銘指出，在全球GPU市場中，兩家美國公司英偉達和AMD的佔有率高達96%。數據顯示，2022年第三季度單片GPU市場中，英偉達佔據了88%的市場份額，AMD佔據了8%的市場份額。

報告認為，由於英偉達、AMD在AIGC方面擁有完整的產品系列與生態體系，它們在AI運算能力方面的領先地位將持續一段時間。硬件效率方面，訓練一次ChatGPT所需算力需要10個國內算力500P的數據中心支撐，而英偉達最新GPU可將模型訓練速度提高30倍。

國產GPU的研究公司主要有海光信息、寒武紀等。而從海光信息披露的技術參數來看，目前國產的高端GPU在顯存頻率和帶寬等方面與國外大公司相比仍存在一定差距。但在一些特定的應用環境中，海光信息的「深算一號」已經可以與世界同類產品相媲美。

在當前國際關係複雜、芯片進口受限的情況下，國產人工智能芯片市場的發展潛力十分巨大。2020-2023年，國產AI芯片的複合年均增長率達到了95.86%，預計其市場規模將突破1300億元。

報告同時指出，在人才供給方面，以算法創新為核心的AIGC技術需要大量高端研發人才，而美國AI等新一代信息技術相關人才資源是中國的數倍。我國人工智能的本科人才儲備較多，但仍有部分流失，儲備不足。

報告建議，國內人才培養亟須緊跟ChatGPT等人工智能前沿發展方向，建立與人工智能產業相匹配的人才支撐體系，鼓勵高校院所大力培養AIGC領域複合型人才。亟須優化涉外人才引進制度，提升人工智能高端人才引育精準度，強化我國AIGC等人工智能創新發展的「源頭活水」。此外，建議構建並完善人工智能產業創新生態，加快AIGC成果轉化與產業推廣。