突破國產(chǎn)AI算力芯片，不能忽視中小企業(yè)助力

在大模型與ChatGPT等技術(shù)崛起后， AI算力成為產(chǎn)業(yè)圈甚至是老百姓津津樂道的話題。英偉達和臺積電等企業(yè)被大眾熟知，華夏大地也開始了如火如荼的算力基建，廣東、江蘇、上海等省市在集算力、存力、運力于一體的綜合算力方面下足了功夫。

以往的新聞報道，往往聚焦于先進算力相關(guān)的半導體制造技術(shù)，也就是大家常說的7納米或5納米技術(shù)，對AI芯片的上下游鏈條少有提及。但對AI算力芯片產(chǎn)業(yè)而言，制造和上下游生態(tài)是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的兩條腿，缺一不可。

這里的生態(tài)，主要指的是AI算力芯片產(chǎn)業(yè)上下游的算力IP核（知識產(chǎn)權(quán)核心電路模塊）和軟件編譯體系。制造首先解決“有沒有”的問題，生態(tài)則要解決“生存和發(fā)展”的問題。這兩者的自主技術(shù)發(fā)展壯大，才能讓國內(nèi)AI算力芯片“用得好、用得多”。在制造瓶頸逐漸解決之后，生態(tài)建設(shè)，特別是開源生態(tài)建設(shè)，就成了國產(chǎn)AI算力芯片發(fā)展的關(guān)鍵。

目前，國產(chǎn)AI算力芯片生態(tài)發(fā)展上遇到兩個關(guān)鍵瓶頸。

一方面，國產(chǎn)自主可控的先進算力IP核仍需進一步發(fā)展。目前國內(nèi)算力芯片廠商為降低產(chǎn)品量產(chǎn)風險，多采購國外第三方的IP核，類似于采用國外CPU和主板來組裝國產(chǎn)電腦。這可能導致大量資源投入國外IP核的“包裝”“升級”，反而抑制國產(chǎn)算力核心架構(gòu)和IP核的發(fā)展。特別是傳統(tǒng)GPGPU 95%以上的核心專利都在國外廠商手中，持續(xù)使用國外IP核，追著老外后面走，很可能為“外人”做了嫁衣。

另一方面，是需要市場認可的算力芯片開源編譯體系。目前市場上普遍接受的算力芯片編譯體系，是英偉達的CUDA商用（閉源）生態(tài)。而國產(chǎn)算力芯片采用的編譯體系，具有非常明顯的碎片化分布，各家都不一樣，存在大量的重復建設(shè)。但建編譯生態(tài)的工作量巨大且燒錢，例如英偉達歷時10年斥巨資，以先發(fā)優(yōu)勢才打造出CUDA生態(tài)。即便AMD這樣的老牌CPU/GPU廠商，面對英偉達的GPU生態(tài)都力不從心。如果國內(nèi)AI算力芯片繼續(xù)如梁山好漢一般單打獨斗，忽視中小企業(yè)的創(chuàng)新貢獻能力，不形成足夠的合力，恐難以打破國外廠商的生態(tài)壟斷。

就筆者看來，目前國產(chǎn)算力芯片需要借鑒Linux在Windows之后的開源崛起經(jīng)驗，重視中小企業(yè)貢獻，匯聚更多的聯(lián)合力量，形成生態(tài)的更大合力。

從先進技術(shù)的發(fā)展歷程看，原始創(chuàng)新很多來自廣大中小創(chuàng)新組織或企業(yè)，典型的如Linux、OpenAI、d-Matrix、Jim Keller（原AMD架構(gòu)師）創(chuàng)建的Tenstorrent等。

在算力芯片領(lǐng)域，占多數(shù)的也是中小企業(yè)或機構(gòu)。如果對廣大算力芯片企業(yè)和上下游生態(tài)通過開源普惠方式進行支持，調(diào)動中小企業(yè)和機構(gòu)的創(chuàng)新力，一個好漢三個幫，與大企業(yè)一起形成生態(tài)合力，對算力生態(tài)的發(fā)展會起到更大的促進作用。

類似的成功案例也發(fā)生在新能源車領(lǐng)域。例如特斯拉2013年開始，逐漸開放和免費授權(quán)與新能源汽車相關(guān)的專利，甚至是開放源代碼。這些舉措事實上促進了其他車企的技術(shù)跟進，降低了整個產(chǎn)業(yè)的研發(fā)成本。與之類似，可以鼓勵2家或以上的機構(gòu)/企業(yè)研發(fā)AI算力IP核或編譯器，進行良性競爭，并對外完全實時開源，以開源開放帶動行業(yè)內(nèi)的中小企業(yè)合力貢獻。同時，鼓勵國外的開源社區(qū)參與生態(tài)建設(shè)，形成國際化共建，以四兩撥千斤的方式帶動生態(tài)建設(shè)。這樣一方面可以避免碎片化的重復建設(shè)，另一方面也可以使有限的投入倍增形成更大影響力。