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    芯片制裁升級的背后

    2023-12-26 03:32:06孟華
    中國汽車界 2023年11期
    關(guān)鍵詞:制程算力制裁

    文 / 孟華

    北京時間10月18日,美國商務(wù)部下屬的BIS(工業(yè)和安全局)宣布對中國進一步收緊AI芯片的限制。

    這一次是按照“性能密度”的標(biāo)準(zhǔn)來設(shè)置管制門檻。根據(jù)這一規(guī)則,不但英偉達A100/100算力芯片的中國特供版A800/H800也被禁售,而且產(chǎn)品RTX4090顯卡也被禁售,后者多為游戲發(fā)燒友使用。

    作為配套措施,美國將管制對象擴大到21個國家和地區(qū),防范從第三國轉(zhuǎn)口。同時,將國產(chǎn)AI芯片供應(yīng)商摩爾線程、壁仞等列入實體名單。

    限制措施邏輯不通

    表面上,此舉是時隔一年后對AI芯片限制的升級,實際上則是美國商務(wù)部對華為發(fā)售Mate60手機,突破美國芯片制造限制的回應(yīng)措施。

    如果說美國將芯片制造設(shè)備管制,從14nm加嚴(yán)到45nm,還有行為合理性的話(當(dāng)時美國認(rèn)為中國無法獨立制造45nm芯片生產(chǎn)設(shè)備),但Mate60已經(jīng)證實了華為有能力生產(chǎn)7nm制程Soc芯片(美國無法確知用了誰的設(shè)備、使用了什么工藝),美國為什么還沿著固有路線走,令人疑惑。

    站在從限制中國擁有AI算力芯片這一角度,新的管制措施也不合理。和手機Soc對制程的要求不同,AI算力芯片對制程要求沒有那么苛刻。比如A100制程也是7nm,只不過面積超大,為826mm2,功耗達到400W。既然7nm制程沒有卡住中企,憑什么認(rèn)為同樣制程的AI算力芯片就能卡住呢?

    當(dāng)初認(rèn)為華為沒能力獨立生產(chǎn)7nm制程Soc的時候,制裁“管用”了3年。而現(xiàn)在華為有對應(yīng)產(chǎn)品,制裁只會送菜給華為海思。我們只能將其理解為美國的路徑依賴,而不管制裁工具的效果是否適得其反。

    此前美國圍繞芯片的一系列制裁,都以限制中國組建先進制程生產(chǎn)體系為目標(biāo)?,F(xiàn)在這一目標(biāo)已經(jīng)不復(fù)存在,所有的出口管制政策,就相當(dāng)于給中國的對手開拓市場。怪不得美國人也說英偉達真正的對手是BIS。

    對算力的需求方興未艾

    毋庸置疑,如今的世界,是大模型和算力的時代。而這讓擅長大模型計算的GPU,一下子將擅長浮點運算的CPU甩到身后,變得炙手可熱。作為AI芯片的頭號設(shè)計公司,英偉達的股價也來到了歷史高位。

    在2020年的時候,全球云計算和數(shù)據(jù)中心,有80%由英偉達GPU驅(qū)動。而今年上半年,英偉達H100顯卡出貨量達到800多噸,仍然缺貨。全球前500名超算中,有70%使用英偉達AI芯片。不管誰能挖到大模型的金礦,賣“鏟子”的英偉達恐怕最賺錢。

    車企也是積極部署算力的大戶。美對華AI芯片制裁升級,讓國內(nèi)所有搭建算力的企業(yè)遇到了困境。

    有意思的是,自從美國制裁中國AI算力之后,中國就不再參加這種算力比拼,而美國也不再掌握中國算力升級的情況。當(dāng)時參與全球排名的絕唱,是神威·太湖之光(算力0.125E)。

    據(jù)估計,中國目前擁有的算力為197E(1E=10^9G,而1G意味著每秒進行10^9次哈希運算)。中國計劃在2025年之前達到300E算力,這其中除了大學(xué)、研究機構(gòu)、政府機構(gòu),產(chǎn)業(yè)界中車企、IT公司、ICT公司,都是積極部署算力的大戶。

    繼語言大模型之后,現(xiàn)在車企都拼命卷圖像大模型。在車載環(huán)境中,前者可用于智艙互動,后者則解決智駕模型訓(xùn)練的問題。顯然,后者是剛需。以至于現(xiàn)在沒有“智算中心”(或者叫云端算力)規(guī)劃的車企,都很難繼續(xù)將“智駕”作為核心產(chǎn)品力。

    小鵬汽車在烏蘭察布部署“扶搖”,蔚來在合肥部署“蔚來云”,長安汽車與百度合建“長安智算中心”,比亞迪部署“云輦智算”,長城旗下毫末智行部署“雪湖·綠洲”,吉利部署“星睿智算中心”,特斯拉計劃在滬部署“上海智算中心”。

    這些智算中心,除了少數(shù)在試運行,大多數(shù)還在建設(shè)中和規(guī)劃中,尚未落地。

    不用說,在空前的智算中心節(jié)點建設(shè)熱潮中,英偉達的產(chǎn)品被搶購到何種程度,甚至一度到了二手的H100都能賣到10萬元的價格。

    在2020年,人們還沒有想到車企的未來生產(chǎn)工具需求,居然是大規(guī)模算力。和其他站在工業(yè)前沿的部門一樣,車企對算力增長(中心/云端算力和本地算力)的需求,就像當(dāng)年對金屬、塑料半成品的需求。

    算力市場有多大

    華為海思不存在嚴(yán)格意義上的GPU,910被稱之為“AI加速卡”(其實A100的主要功能也不充當(dāng)GPU)。

    其實不止是華為,在燒了大量的研發(fā)經(jīng)費后,國內(nèi)AI芯片廠商已經(jīng)多達6000多家,其中主流廠商約60余家,已經(jīng)大致形成了三個梯隊。

    第一梯隊包括海光、華為、寒武紀(jì)等廠商,有成熟產(chǎn)品,且有商業(yè)化量產(chǎn)規(guī)模的應(yīng)用;第二梯隊主要是燧原、昆侖芯、天數(shù)、壁仞、沐曦等創(chuàng)業(yè)企業(yè),已經(jīng)發(fā)布了AI產(chǎn)品,但應(yīng)用領(lǐng)域還相對有限;第三梯隊則是一眾仍在埋頭AI芯片研發(fā),尚無AI芯片量產(chǎn)的早期企業(yè)。

    在此之前,有圖形模型訓(xùn)練需求的企業(yè)(主要是車企和智駕軟硬一體公司)還可以選擇使用A800這樣的閹割版來搭建算力,而不選華為的昇騰910(盡管華為曾經(jīng)夸口說該卡可以對標(biāo)A100),現(xiàn)在就算還能以某種途徑買到英偉達產(chǎn)品,最好的選擇也是國貨了。

    現(xiàn)在美國的新管制措施,讓國內(nèi)所有搭建算力的需求沒得選。而此前,只是受到制裁的單位沒得選。如果按照“2025規(guī)劃”,中國平均每年新增算力需求50E,就算都用能效比最高的H100/A100計算卡,也得接近200萬塊。

    目前新品H100已經(jīng)炒到25萬-30萬元了,就按低的算,也是5000億元/年。假設(shè)英偉達高端計算卡在中國的市場占比達到70%,那么美國此舉就讓英偉達將3500億元的算力芯片市場讓給華為等中企。

    車企“智算”面臨替代壓力

    站在算力用戶角度,英偉達A100相對華為昇騰910的優(yōu)勢,除了效能高(算力相當(dāng)?shù)臅r候功耗更低),更重要的是圍繞英偉達有完整的開發(fā)生態(tài)。英偉達著名的CUDA(英偉達推出的一種通用并行計算平臺和編程模型),還提供各種深度學(xué)習(xí)框架、機器學(xué)習(xí)庫和計算庫等工具,簡化了開發(fā)模型工作量。

    這是英偉達產(chǎn)品的核心競爭力,它借此吸引了大量需求,從而不斷強化和迭代技術(shù),形成現(xiàn)在獨孤求敗的局面。

    現(xiàn)在國內(nèi)車企面臨的局面是,車端算力沒有被限制。高通、英偉達產(chǎn)品仍占據(jù)主流,但前者已經(jīng)受到對手(寒武紀(jì)、地平線、黑芝麻等)和市場需求的雙重影響,營收和利潤都在往下走;而后者的車端算力生意,只占其總量的15%,而且對手(地平線)沒有對其占據(jù)的高端需求構(gòu)成威脅。

    中心算力這一塊,其實是跨越了汽車行業(yè),變成全社會的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和生產(chǎn)工具。盡管英偉達占據(jù)絕對優(yōu)勢,但架不住BIS給華為助攻,迫使其讓出中國市場。

    華為海思的AI生態(tài)不完整,但在巨量需求下可以帶著用戶建立。車企如果已經(jīng)囤積了英偉達的AI板卡,需要將其軟件遷移到國產(chǎn)生態(tài)當(dāng)中,而國產(chǎn)系統(tǒng)的開發(fā)套件,要能支持新軟件的開發(fā)。

    這樣一來,已經(jīng)完成系統(tǒng)搭建的“智算中心”,需要做遷移工作。雖然不急(因為國產(chǎn)生態(tài)還沒建立起來),但早晚得做。而尚未實際部署的智算需求,就算能鉆空子買到英偉達的AI板卡,也不如去買國產(chǎn)貨。效能差一點、生態(tài)不完整,都已經(jīng)不重要了。這兩者都與成本有關(guān),現(xiàn)在則是模型訓(xùn)練系統(tǒng)有和無的問題。

    國內(nèi)本就有龐大市場,美國添油式制裁,導(dǎo)致下游用戶使用國產(chǎn)芯片,從成本和便利考量,變成了必選項。以前車企尚未面臨華為曾經(jīng)面臨的供應(yīng)鏈“替代”壓力,現(xiàn)在也充分感受到了。其實一些車企早就開始做準(zhǔn)備了,而不是等著制裁到自己頭上才行動。

    除了特斯拉,其他外國品牌跟進智算中心非常罕見,原因并非對智駕大模型缺乏需求或者興趣,而是這種數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,本身需要強大的電力支持。一兩家企業(yè)很容易解決,如果形成普遍需求,那就無法支撐。

    比如中國的2025年實現(xiàn)300E算力,光是計算卡自己的功耗就達到1.37GWh(每小時137萬度電),等于全年增加120億度電的負荷,相當(dāng)于英國年發(fā)電量的40%。這種超大規(guī)模的算力部署,光是電力支持,英國這樣的中等發(fā)達國家都玩不起。

    未來的算力爭奪,必然在中美之間展開,沒有別的玩家。而中國車企將是這場巨大規(guī)模游戲的積極參與者和見證者,它們正在經(jīng)歷AI芯片從美國供應(yīng)全球到壁壘分明的歷史進程。

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