股票论坛app排行榜前十名:炒股杠杆计算-AI算力需求涌向模型推理 国产芯片站上竞技台

　　刚刚结束的COMPUTEX电脑展上 ，英伟达CEO黄仁勋笑着对听众说
，“你（芯片）买得越多，赚得越多 。”引来一阵笑声
。

　　这句话的背景是 ，全球科技厂商在AI热潮下继续重金投入建设数据中心或算力中心。黄仁勋在演示文档上写着
，英伟达正在驱动全球万亿美元级别的企业AI IT投资 。

　　数据中心建设热潮下，现在看来 ，AI算力需求的变化与年初一些业内人士预计的不太一样
。DeepSeek对训练算力资源的节约，并未让整体算力需求减少。

　　不过
，还有一个变化发生了，随着DeepSeek推动AI走向应用 ，用于推理的AI芯片占比正在升高 。

　　市场研究机构IDC中国副总裁周震刚告诉第一财经记者
，2024年中国数据中心加速卡中已有半数以上是推理卡，DeepSeek出现后 ，今年推理芯片占比预计还会增加。

　　这种芯片结构变化
，可能会对AI芯片市场造成深远影响，特别是在中国市场
。推理环节对AI芯片性能等的要求较低 ，国产AI芯片也可以使用
，在英伟达出口受到限制的情况下，可能促成国内AI芯片的组成发生变化。

　　周震刚透露 ，去年国内数据中心加速卡市场中
，国产算力占比大约三成，预计今年上半年占比应该会超四成 。

　　第一财经记者了解到 ，这波数据中心或算力中心建设潮中，需求方来自高校、企业等
，AI应用十分多元
。而面向算力需求的变化，已有算力中心在计划调整芯片 ，使芯片组成更加多元 、向模型推理倾斜。

　　算力需求来自哪里

　　数据中心或算力中心建设还在进行 。IDC数据显示
，中国加速计算服务器市场出货量2024年同比增长97.3%，预计2025年增长52.9%
。

　　在中国招标投标公共服务平台 ，第一财经记者以智算中心为关键词搜索中标信息发现
，截至今年5月26日，今年国内智算中心中标信息123条 ，是去年前5个月的2.2倍。这些信息围绕智算服务器设备采购
、运维服务、电力模块采购 、勘探
、基建供配电工程施工等 。

　　从中标信息数量看
，国内智算中心建设提速是持续的过程
。2023年国内智算中心中标信息53条，2024年猛增至213条。2024年上半年中标信息71条 ，下半年增加至142条
，显示当年建设项目也在增多 。

　　记者了解到，一些企业和高校有了更多算力需求 ，部分高校自购算力卡，部分购买云算力或超算中心算力
。

　　香港科技大学冯诺依曼研究院院长贾佳亚告诉第一财经记者
，学校此前购买了一批英伟达H800计算卡，香港只有香港科技大学有相对较多的H800 ，这是能将该研究院做成较大规模的背景。即便如此
，有算力提供方告诉记者，该校在训练大模型 ，需求比较大
，自己的算力不够，也需要其他算力来源 。

　　近日华东理工大学则与腾讯云合作 ，推动AI与学科融合及科学研究降本增效等。该校副校长王慧锋告诉记者
，高校科研对AI算力的需求增长是必然，该校也在探索AI+科学研究 ，例如有化学老师将AI算法用于锂电池催化设计
，并将设计理念提炼出来做成智能体知识库，用于实践教学
。目前学校采用混合云架构 ，部分算力本地化部署，另有大量计算放到云上
，上云而不是完全自建机房的做法成本更优。王慧锋告诉记者，考虑到需求和数据安全等 ，目前高校采用私有和混合架构的模式是主流 。

　　去年12月
，香港规模最大的数码港人工智能超算中心投入服务，香港为申请使用者提供资助
。记者了解到 ，申请使用该超算中心首阶段算力的主体就包括大学和科研机构。

　　数码港行政总裁郑松岩告诉记者
，该超算中心目前有1300PFLOPS算力，第二阶段规划算力是1700PFLOPS ，今年10月该超算中心算力将提升到3000PFLOPS 。目前已审批通过10个申请
，这些申请来自大学、科研机构 、企业，用途包括学术研究、生物医疗
、材料分析、大模型应用等 ，到本月底
，第一阶段的算力使用率将超95%，预计接下来的申请会越来越多
。

　　“一些大学在做教学相关项目 ，一些在研究可商业化的项目。有的大学在研究生物科学相关领域，也需要比较大的算力 。目前不少大学是以开发项目为主来申请
，个别大学会捆绑几个小项目一起申请，让学生做一些研究
。现在有算力基本是先到先得。 ” 郑松岩表示 。

　　企业也需要算力
。郑松岩告诉记者 ，企业应用处于刚开始尝试的阶段
，可以感受到很多企业还没有下很大决心要完成整个机构的转型，或为此拟定非常严格的时间节点。“前段时间处于一种想用AI ，但很多企业还没启动的阶段 。很多企业都想用AI来提高效率 、降低成本
，但AI要直接嵌入企业日常流程中，企业实际上缺乏相应人才配套。
”郑松岩表示 ，香港的人工智能应用爆发期还没到来
，随着业界对AI越来越熟悉，接下来预计应用会越来越多
。

　　算力向推理倾斜

　　DeepSeek带来的算力需求增长 ，是大模型推理对大模型训练的一场“胜利”。过去两年
，大模型业界最受关注的一直是训练环节 。但开源且性能出众的DeepSeek-R1面世后，更多人开始真正将大模型用起来 ，促使推理需求增长
。

　　这让一些适合推理的芯片用了起来。周震刚向记者表示，去年国内互联网公司
、电信运营商采购了大量国产算力卡
，但去年采购方发现，国产算力资源不是很好出售 。而随着今年上半年DeepSeek应用推开 ，尤其是国产算力适配DeepSeek后
，此前它们采购的国产算力在今年第一季度已经被DeepSeek占有了
。目前电信运营商已在建设新的大规模算力中心，包括基于国产算力的万卡集群。

　　腾讯是国内最早接入DeepSeek的互联网厂商之一 。该公司在5月的业绩交流会上释放过推理需求增长的信号
。

　　腾讯管理层表示 ，腾讯有足够的高端芯片来继续训练模型
，公司看到对GPU更大的需求是在推理侧。用户推理需求逐渐增长，推理token（词元）的需求比之前预计的更多 ，AI需求已经超过了GPU资源（所能提供的算力） 。

　　周震刚也发现
，DeepSeek出现确实让算力需求改变了，主要是改变了算力需求的结构
。他告诉记者 ，2024年
，中国数据中心加速卡有57.6%是推理卡，33%是训练卡。而在DeepSeek出现后 ，一些小型公司的算力从训练转到推理 。腾讯、百度这类平台接入DeepSeek也大大推动了推理芯片的增长，因此预计2025年推理芯片占比还会进一步大幅增加。

　　郑松岩告诉记者
，数码港的人工智能超算中心也在考虑改变算力组成
。

　　“一开始我们主要面向模型训练需求，包括很多大学那时候要做模型训练 ，但实际上
，近一年来模型变化很大。 ” 郑松岩告诉记者，此前很多机构在做基础大语言模型 ，但在DeepSeek出来后放弃了这一路线
，转向使用DeepSeek等基础大模型，“我们认为未来做基础大模型的团队会逐渐减少 ，转向以推理为主
，人工智能超算中心的第二阶段正在建构中，接下来做安装 、配置
、设计时会更多考虑这部分需求 。
”

　　郑松岩告诉记者 ，推理环节对芯片算力的要求相对没那么大
，因此，算力不及英伟达H100、H800的芯片都有可能引进
。

　　芯片组成变了

　　推理需求增长让国产算力站上竞技的舞台了。

　　周震刚告诉记者 ，2022年和2023年，英伟达占中国数据中心加速卡市场的85%~90%
，国产算力没有太大空间，但在美国政策 、国内市场变化等因素影响下 ，国产算力占比已有大幅提升 。

　　具体而言
，2024年中国数据中心加速卡市场中，有65.2%是英伟达 ，34.6%是国产算力
。“我们现在看到
，今年上半年国产算力占比应该会超四成，很可能在很短的时间内 ，国产算力会成为主流
，占比超50%。这个比例在两年前是无法想象的 。”周震刚表示
。

　　在大模型算力需求以训练为主的时候，之所以国产芯片还难以挑战英伟达的地位 ，既有英伟达芯片算力高
、生态好、集群大等原因
，也有训练难以兼容异构芯片的原因。周震刚向记者解释，训练时难以同时用英伟达+国产芯片组成的资源池 ，只能将训练分成两部分，一部分用英伟达卡
，一部分用国产卡，但这种训练的效率较低 ，因此大部分训练现在仍跑在英伟达卡上
，只有少数AI厂商基于国产卡算力平台，更多厂商还是在用国产芯片做测试性工作 ，作为备用方案 。但推理可以跑在国产芯片上
，“可以根据需求，把面向某个应用的推理或面向某个区域用户的推理放到国产芯片上 ，可以这么分解
。 ”

　　“过去别人会问（国产芯片厂商）
，你跟英伟达H100相比优势在哪里 、性价比如何
、生态能否兼容？现在这些问题已经没有太大影响了。”有业界分析人士向记者形容，云厂商或AI厂商现在需要英伟达之外的更多国产芯片方案 。除了华为与运营商合作 ，其他国内芯片厂商也基本都有芯片出来了
，云厂商也在推进自研。周震刚表示，今年一季度需求火热的DeepSeek一体机中 ，英伟达芯片占比还是较大，但已有不少基于寒武纪、沐曦等国产芯片
。

　　需求也反映在国产AI芯片厂商业绩上。此前陷于亏损的寒武纪
，2024年第四季度开始盈利 。今年第一季度，寒武纪营收11.11亿元 ，接近去年全年营收
，净利润3.55亿元，实现同比扭亏
。

　　还有算力中心正在考虑国产芯片方案 ，郑松岩告诉记者
，推理不需要用到太“高级
”的芯片。数码港有一个人工智能实验室，正在测试不同的芯片 ，除了英伟达
，还测试国产的华为 、沐曦、壁仞
、昆仑芯等 。同时，实验室也在测试异构算力调度平台 ，希望能通过一个平台统一调度不同芯片算力
。

　　腾讯高管则在5月的业绩交流会上表示
，公司会同时看进口芯片和国内市面上可用的芯片，在某些情况下 ，其中一些芯片能做较小模型的推理。

　　作为AI芯片巨头，英伟达近期感到紧张不是没有道理的 。今年4月
，英伟达公告称，美国政府已告知 ，对于H20芯片及达到H20内存带宽等的其他芯片
，若出口至中国等国家和地区需获得许可证
。H20是英伟达针对中国市场推出的“特供”版本。

　　黄仁勋近日表态称，这种人工智能芯片出口管制是失败的 ，“事实证明
，最初制定人工智能扩散规则的那些基本假设存在根本性缺陷 ” 。他表示，英伟达在中国市场的份额已从美国前总统拜登执政初期的95%降至目前的50%
。中国人工智能市场规模可能在未来两到三年内达到约500亿美元 ，对一家美国公司来说
，无法进入这一市场将是巨大的损失。

　　英伟达还在尝试应对中国市场上的竞争 。近日有消息称，英伟达拟新推出一款面向中国市场的AI芯片 ，采用最新的Blackwell架构
，定价低于H20，最早于今年6月量产 ，英伟达官方尚未证实该消息。

（文章来源：第一财经）