陈奕迅逝世风闻视频疑似为AI诽谤，该博主也曾诽谤成龙逝世
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文 | 华商韬略 熊剑辉
今年以来，从DeepSeek、宇树机器人，到“我国版阿斯麦”新凯来……一大批我国科技立异冷艳世人。
很多人并不知道，这背面都闪耀着华为的身影。
特别是华为云，一边在芯片底层深耕，一边以CloudMatrix瞄准超节点冲击，将练习、推理、具身智能全面推上云端，终成英伟达之外的“算力第二极”。
今日，即使英伟达AI算力仍然占优，却悄然损失独占的“铁王座”。
当我国再次面临科技链的硬关闭，华为的超节点打破，正引领我国AI迈向更自主、更普惠、更推翻的新年代。
【超节点包围】
2025年3月18日，美国加州圣何塞。
在声称全球“科技春晚”的英伟达GTC大会上，黄仁勋重磅发布了全新的Blackwell Ultra GPU，以及根据该芯片的NVL72服务器，震动国际。
由8个NVL72机架组成的完整版Blackwell Ultra DGX超节点，算力高达11.5 ExaFLOPS FP4。
算力爆表背面，英伟达的“超节点技能”，才是不传之秘。
什么是“超节点”？
简略来说，超节点是一种打破性的智算硬件架构。
在传统的AI服务器里，一张核算卡中仅能包容8块GPU芯片。这导致GPU之间传输速度快，但核算卡之间传输速度慢。
原本，这不是什么大问题。可现在，随同AI兴起，职业巨子动不动要衔接起不计其数、甚至10万计的GPU，使其逐渐成了一个大费事。
一个典型的事例是，当年Meta为练习4050亿个参数的Llama 3大模型，运用了包括16384块NVIDIA H100 80GB GPU的集群。
常言道：三个和尚没水喝。更何况，这是16384个“和尚”挑“三峡”，导致均匀3小时就发生一次意外报错，浪费了巨量的时刻、算力、人力本钱。
而要处理这个大问题，一要将AI服务器进一步集成，二要前进算卡间的网速。
NVL72超节点技能，因而应运而生。
简略了解，NVL72便是一个装了72张GPU的超级AI服务器，算卡之间经过NVLink网络技能衔接，令AI的算力和通讯速度几许倍数提高。
NVL72基础上，还能不断叠加，变成NVL144、NVL288、NVL576……
超节点技能加持下，成百上千颗GPU不断叠加，却仍然能像一颗超级GPU相同，协同高速运转。
可这样的超节点技能，一度为英伟达独有，且是关闭生态，不容任何人插手。
对此，连谷歌、亚马逊都要另辟蹊径；遭受高端AI芯片禁运的我国，也只能无可奈何。
但不管遭受怎样的艰难险阻，我国人信任，必定能突出重围。
2024年9月，华为全联接大会，华为云发布了AI原生云基础设施架构CloudMatrix，经过核算、存储和网络技能的协同立异，打造“超节点+集群”体系算力处理方案。
我国AI的一次“硬核”打破
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修改丨李勤
“下半年开端，抱负简直把渠道商手里的卡都买了。”一位知情人士说。
AI大模型创业催生的抢购算力潮，本年猛然搬迁到了轿车职业。以抱负、华为和小鹏轿车为首，向端到端智驾建议猛冲的公司，尤为急进。
和AI大模型技能趋同，端到端的智能驾驭技能，相同稀有十亿参数，也在向百亿级进发。算力便是这座数据熔炉的燃料。这也决议，端到端技能和算力资源拼抢，成了智能驾驭新的决胜规矩。
“李想（抱负轿车CEO）常常问我，算力资源够不行，不行再去买。”承受36氪专访时，抱负智能驾驭副总裁朗咸鹏曾表明。据36氪了解，现在抱负轿车现已囤够了万张算力卡，“一起还在物色数据中心的地址。”
7月，抱负的云端算力为2.4 EFLOPS ，到8月底，抱负算力现已陡增至5.39 EFLOPS。简直一个月时刻，抱负的云端算力添加了近3 EFLOPS。
相同，小鹏轿车宣告，到2025年，云端算力将从现在的2.51 EFLOPS添加到10 EFLOPS。
华为智驾也在两个月内迅速将云端练习算力规划从5EFLOPS扩张到7.5 EFLOPS。
这是什么概念？有智驾职业人士告知36氪，现在车企们运用的练习显卡主要是英伟达H100和A800。美国禁令后，市场上能流转的大多是A800。
据36氪轿车了解，一台A800服务器（含8张显卡）报价约为95万元。依照FP16精度核算，单张A800的算力为320TFLOPS，1 EFLOPS（等于1000000TFLOPS）大约可核算为3125张A800，即390个8卡模组。
按每8卡模组依照95万元价格核算，1 EFLOPS算力大约需求约3.7亿元。
也便是说，抱负轿车在曩昔1个多月，仅囤置算力芯片就消耗超10亿元，而小鹏想要完成下一年总算力方针，则需求消耗约37亿元。
尽管耗资巨甚，但不容车企松懈。智能驾驭技能现已在AI大浪潮下，产生新的范式革新：从传统计划的规矩驱动，变成了“端到端”计划的AI驱动、数据驱动。
想要量产端到端的智能驾驭产品，车企们需求先成为吞噬海量数据、巨大云端算力的猛兽。
特斯拉先成为“算力狂魔”。上一年9月，特斯拉AI练习芯片储藏不过万张左右，而在本年三季度财报会数字显现，现在特斯拉AI算力约等效为6.75万张英伟达H100芯片。一年时刻算力储藏翻超6倍。
车企得了AI病：月砸上亿拼智驾算力
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前几年广受本钱追捧的GPU（图形处理器）这一硬核赛道正在步入洗牌期，一些本来备受瞩目的通用GPU规划企业先后堕入运营窘境。与此一起，有头部企业持续求新求变，已步入AI（人工智能）中心战场。
关于职业现状，北京社科院研究员王鹏向证券时报记者剖析，当时国产GPU工业处于快速展开与洗牌并存的阶段。一方面，跟着AI大模型的需求激增，国产GPU商场敏捷兴起，出现出如摩尔线程、壁仞科技等一批具有立异才能的企业。这些企业在技能研制、产品立异等方面取得了显着展开，为国产GPU职业注入了新的生机。另一方面，商场竞争也日益剧烈，部分草创企业因为资金链断裂、技能瓶颈等问题堕入窘境，乃至面对裁人、诉讼等危险。
“久远来看，国产GPU职业仍具有宽广的展开前景。这源于人工智能、大数据、云核算等技能的快速展开，对高功能GPU的需求持续添加；一起，国家方针对半导体工业的支撑力度不断加大，为国产GPU职业供给了杰出的展开环境。此外，跟着国产芯片公司在生态构建、技能立异等方面的不断尽力，国产GPU有望逐步缩小与世界抢先水平的距离。”王鹏说。
几家欢欣几家愁
近来，国产GPU独角兽壁仞科技一则动态引起业界注重。该公司在上海证监局处理IPO教导存案挂号，教导券商为国泰君安。这是继本年8月26日燧原科技教导存案陈述发布后，又一家发动IPO的上海AI芯片企业。
壁仞科技创立于2019年，致力于研制原创性的通用核算系统，树立高效的软硬件途径，一起在智能核算范畴供给一体化的解决计划。到现在，公司已完结多轮融资，揭露融资总额超越50亿元，投资方包含启明创投、IDG本钱、中芯聚源、格力创投等。
现在，壁仞科技首款国产高端通用GPU（GPGPU）壁砺系列已量产。在9月举办的2024全球AI芯片峰会上，壁仞科技还初次发布了其自研的异构GPU协同练习计划，该计划打破了大模型异构算力孤岛难题，完成了在本乡异构多GPU芯片算力练习技能范畴的初次打破。
另一家国内GPU独角兽企业也有新动作。本年7月，摩尔线程宣告对其夸娥（KUAE）智算集群解决计划进行严重晋级，从当时千卡等级大幅扩展至万卡规划。摩尔线程创始人兼CEO张建中表明，在多元趋势下，万卡已是AI模型练习主战场的标配。
事实上，在国内，万卡集群建造正高歌猛进。上一年7月，华为昇腾AI集群规划从开始的4000卡集群扩展至16000卡，是国内首个万卡AI集群。
不过，当时国产GPU工业的分解亦非常显着，一些本来备受瞩目的企业连续堕入窘境。本年8月底，曾取得2024年度重庆市“独角兽企业”称谓的象帝先被曝约400位职工被裁。公司在回应中坦陈：“展开面对必定的商场调整压力……正在进行安排结构和人员装备的优化等……并寻觅外部融资时机。”另一方面，象帝先股东还在申述其创始人唐志敏，因其未能筹措到许诺的5亿元B轮融资。
在象帝先堕入窘境之前，同处在GPU赛道的砺算科技也曾预警。至本年8月19日，东芯股份公告拟以不超越2亿元收买砺算科技37.88%股份，砺算科技的资金紧张局势方得以缓解。
GPU占AI芯片
多半比例
在中关村物联网工业联盟副秘书长袁帅看来，当时国产GPU职业处于一个杂乱而要害的转型期，短期职业呈现降温文分解，首要是因为商场竞争加重、技能门槛进步、本钱落潮等要素导致企业资金压力增大。在此布景下，部分实力较弱的草创企业在面对应战时往往愈加软弱，而头部企业则凭仗其技能实力、商场布局和资金优势逐步锋芒毕露。
按界说和运用看，GPU起初是一种显现芯片，用于加快核算机上的图画处理。跟着技能进步和运用规模的扩展，GPU衍生出了GPGPU，后者是经过运用GPU并行处理才能特别强、核算能效比高的特色，处理更为杂乱的核算使命（如AI模型练习与推理等）。基于此，现在的GPU已被广泛运用于人工智能、虚拟现实、游戏、科学核算等许多范畴。
IDC数据显现，估计到2025年，GPU仍将占有全球AI芯片多半商场比例。Gartner此前猜测，2023年全球人工智能芯片（包含GPU、TPU等）的商场规划到达530亿美元，并估计在2024年添加至671亿美元。到2027年，全球人工智能芯片商场规划估计到达1194亿美元。
从职业格式来看，作为GPU的发明者，英伟达占有肯定抢先位置。Jon Peddie Research（JPR）数据显现，2024年榜首季度英伟达的全球AIB显卡（也称独立GPU）商场比例飙升至88%，而AMD的商场比例下降至12%。JPR估计，2024年第二季度，AI练习器GPU的出货量将持续添加，而游戏AIB商场或许相等或走低。在AI芯片主战场，据TechInsights数据，英伟达2023年的数据中心GPU出货量约为376万片，比2022年多出近100万片，商场占比98%，收入达362亿美元。压倒性打败了AMD和英特尔等竞争对手。
微软公司和Meta等数据中心运营商运用英伟达的芯片来开发和运转AI模型，巨大的需求使其销售额和股价飙升。英伟达市值在本年6月曾登顶全球榜首，到达3.33万亿美元。最新财报显现，在英伟达Hopper（GPU构架途径）、GPU核算和网络途径微弱需求的推进下，公司数据中心本年第二季度收入到达262.72亿美元。
英伟到达达现在效果凭的是什么？袁帅告知证券时报记者，这首要源于英伟达在GPU规划、制作工艺以及软件优化等方面具有深沉的技能堆集，其产品在功能、功耗比和安稳性等方面均处于职业抢先位置。一起，该公司树立了完善的生态系统，包含CUDA途径、软件开发工具包（SDK）以及丰厚的第三方运用支撑等，为开发者供给了快捷的开发环境和广泛的运用场景。
“英伟达的芯片产品先进且功能强壮，配套软件生态完善浸透率高，而且产品迭代进化速度快速，所以商场位置尚难以撼动。”深度科技研究院院长张孝荣以为。
时机和应战并存
国内商场方面，自2019年以来，一批国产GPU草创公司先后建立，其间出现了壁仞科技、摩尔线程、燧原科技等AI芯片规划独角兽。一起，还有一批老牌芯片规划公司也入局GPU范畴。
这些公司的时机在于美国出口控制布景下的国产代替。2022年10月，美国政府制止英伟达向我国出口高功能H100、A100芯片。英伟达随后专门面向我国商场推出了不违背美国出口控制要求的A800和H800芯片，至上一年10月，这两项芯片也被约束。2024年2月，英伟达向我国商场特供的H20芯片承受预定，但该芯片与H100装备比较，GPU中心数量削减41%，功能下降28%。对此，英伟达2023年11月曾泄漏，数据中心事务两成以上受出口控制影响。
与此一起，国内GPU厂商正迎头赶上。IDC在2023年中发布的一项我国AI加快卡（揭露商场）出货量核算显现，2022年上半年到2023年上半年，我国AI加快卡出货约109万张，英伟达商场比例为85%，华为市占率为10%，百度市占率为2%，寒武纪和燧原科技均为1%。
从国内产品效果来看，不只华为昇腾系列体现杰出。2024年5月份，摩尔线程与智谱AI展开了新一轮GPU大模型适配、功能测验。结果表明，在推理方面，摩尔线程自研全功能GPU显着优于基准比照产品RTX 3090和RTX 4090；在练习方面，摩尔线程夸娥千卡智算集群的练习精度与A100集群比较，差错在1%以内，而集群功能扩展系数超越90%，模型算力运用率（MFU）与A100集群适当。
壁仞科技则于2022年8月推出选用7nm制程的GPGPU芯片BR100，该芯片峰值算力到达世界厂商彼时在售旗舰产品3倍以上，创下国内互连带宽纪录。
不过，应战也随之而来，一些职业抢先企业先后被美国政府“盯上”。2022年12月，寒武纪等36家被美国政府列入“实体清单”。2023年10月，壁仞科技、摩尔线程等亦被添加到实体清单中。
这对相关企业影响几许？寒武纪在2024年半年报中表明，公司及部分子公司已被列入“实体清单”，将对公司供应链的安稳形成必定危险。受“实体清单”等供应链不利要素影响，公司上半年营收6476.53万元，较上年同期下降43.42%。
生态建造待完善
王鹏指出，当时世界政治经济环境的改变对GPU职业产生了必定影响。特别是美国对我国AI工业的镇压方针约束了国内相关企业的进口途径和供应链安稳性。
袁帅向证券时报记者表明，在面对外部封闭前提下，国产GPU厂商要站稳脚跟并在高端AI芯片范畴争得一席之地并非易事。在硬件层面，国内芯片代工企业在高端工艺和产能方面相对缺乏，难以彻底满足国产GPU规划厂商对高端AI芯片的出产需求；在软件层面，英伟达等世界巨子在软件生态（CUDA等）和IP授权方面具有强壮优势。国产GPU厂商在构建和完善软件生态以及获取要害IP授权范畴仍显单薄。
事实上，CUDA被业界遍及以为是英伟达最大护城河。英伟达CEO黄仁勋在本年也曾着重CUDA软件系统生态关于AI年代的重要性。“现在，CUDA已完成良性的展开循环，全球具有500万开发者，掩盖医疗保健、金融服务、核算机职业、汽车职业等范畴。”黄仁勋说。
我国工程院院士，高功能核算研究所所长郑纬民在本年7月7日的信息化百人会上指出：“这些年国产芯片无论是软件硬件都有很大的展开，可是用户不太喜爱用，原因是国产卡的生态系统不太好。”
郑纬民以为，这需求做好系统规划和相关软件优化，详细包含十个方面：编程结构、并行加快、通讯库、算子库、AI编译器、编程语音、调度器、内存分配系统、容错系统、存储系统等。在他看来，在国产算力支撑大模型练习时，国产AI芯片只能到达国外芯片60%的功能，但如果把前述十个方面的软件生态做好了，客户也会满足。
国泰君安在本年3月发布的《注重AI芯片配套的软件生态》陈述中总结：谁能做出我国版“CUDA”，就能占据AI算力高地。国内各大厂商已在GPU生态上活跃布局，包含驱动程序、开发工具、运用程序接口（API）等，以保证其产品可以更好地服务于人工智能、大数据处理、云核算和游戏等多样化的运用场景。例如，华为推出了CANN以及对应的生态系统，力求打破技能瓶颈。此外，像景嘉微、摩尔线程等公司也在自主研制GPU产品，并尽力打造与之兼容的软件环境，以削减对外部供货商的依靠，提高国产GPU的商场竞争力等。
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