鴻海：英偉達(dá)今年AI芯片供應(yīng)仍嚴(yán)重不足 只有少數(shù)能拿足夠量 AI芯片產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀分析報(bào)告

• 李波 2024年2月5日 來(lái)源：中研普華集團(tuán)、央視財(cái)經(jīng)、中研網(wǎng) 1420 94
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2月4日，鴻海精密工業(yè)股份有限公司董事長(zhǎng)劉揚(yáng)偉表示，鴻海今年AI服務(wù)器業(yè)務(wù)相當(dāng)好，但目前整體AI服務(wù)器產(chǎn)業(yè)仍面臨AI芯片大缺貨的狀況，即便下半年AI芯片供應(yīng)舒緩一些，還是趕不上需求，必須等到上游新廠產(chǎn)能開(kāi)出，才有辦法解決產(chǎn)業(yè)鏈缺料問(wèn)題。

2月4日，鴻海精密工業(yè)股份有限公司董事長(zhǎng)劉揚(yáng)偉表示，鴻海今年AI服務(wù)器業(yè)務(wù)相當(dāng)好，但目前整體AI服務(wù)器產(chǎn)業(yè)仍面臨AI芯片大缺貨的狀況，即便下半年AI芯片供應(yīng)舒緩一些，還是趕不上需求，必須等到上游新廠產(chǎn)能開(kāi)出，才有辦法解決產(chǎn)業(yè)鏈缺料問(wèn)題。

劉揚(yáng)偉表示，鴻海在AI服務(wù)器業(yè)務(wù)上的表現(xiàn)相當(dāng)好，但英偉達(dá)AI芯片今年供應(yīng)嚴(yán)重不足，只有少數(shù)龍頭廠能拿到足夠量，二、三線廠在拿不到芯片的情況下，卻宣稱今年AI服務(wù)器業(yè)績(jī)會(huì)相當(dāng)好，“我對(duì)這樣的狀況感到有疑問(wèn)與納悶”。

AI芯片搶購(gòu)浪潮延續(xù)

近兩年，隨著大家越來(lái)越意識(shí)到AI芯片對(duì)于算力的重要性，AI芯片這一賽道中的玩家也越來(lái)越多。

隨著AI大模型爆發(fā)，過(guò)去一年多全球科技巨頭在AI領(lǐng)域展開(kāi)了一場(chǎng)激烈競(jìng)逐。特斯拉CEO埃隆·馬斯克將AI軍備競(jìng)賽比作一場(chǎng)高風(fēng)險(xiǎn)的撲克游戲，稱參與角逐的企業(yè)每年需要在AI硬件上投入數(shù)十億美元，才能保持競(jìng)爭(zhēng)力。

馬斯克表示，僅2024年，特斯拉就將在英偉達(dá)AI芯片上花費(fèi)超5億美元，但他警告稱，特斯拉需要價(jià)值“數(shù)十億美元”的硬件才能趕上其最大的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

眼下，全球最大的科技公司正在競(jìng)相購(gòu)買英偉達(dá)H100 GPU。這款芯片對(duì)于構(gòu)建和訓(xùn)練為ChatGPT等聊天機(jī)器人提供支持的大型語(yǔ)言模型至關(guān)重要。

AI芯片也被稱為AI加速器或計(jì)算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊(其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。

當(dāng)前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一種廉價(jià)的方法，但缺點(diǎn)是更高的功率。具有內(nèi)置DSP模塊和本地存儲(chǔ)器的FPGA更節(jié)能，但它們通常更昂貴。

技術(shù)手段方面，AI市場(chǎng)的第一顆芯片包括現(xiàn)成的CPU，GPU，F(xiàn)PGA和DSP的各種組合。雖然新設(shè)計(jì)正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達(dá)、高通，以及IBM等公司開(kāi)發(fā)至少需要一個(gè)CPU來(lái)控制這些系統(tǒng)，但是當(dāng)流數(shù)據(jù)并行化時(shí)，就會(huì)需要各種類型的協(xié)處理器。

AI芯片產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀分析

近兩年，隨著大家越來(lái)越意識(shí)到AI芯片對(duì)于算力的重要性，AI芯片這一賽道中的玩家也越來(lái)越多。人工智能技術(shù)的發(fā)展將開(kāi)啟一個(gè)新的時(shí)代——算法即芯片時(shí)代。

值得一提的是，盡管此前該領(lǐng)域玩家眾多，作品也在不斷更新迭代，但到目前為止，完全符合描述和基準(zhǔn)測(cè)試的AI芯片寥寥無(wú)幾。而依圖科技并非芯片創(chuàng)業(yè)公司，兩年前在進(jìn)軍投入大、門檻高的芯片行業(yè)時(shí)，便選擇了高端玩家頗多的領(lǐng)域——自研云端 AI SoC，且在產(chǎn)品上正面PK英偉達(dá)(Nvidia)，頗有要挑硬骨頭下手的意思。

這意味著在當(dāng)下全球人工智能進(jìn)入第三次爆發(fā)期，中國(guó)人工智能企業(yè)在一定程度上已經(jīng)與世界巨頭處于同一起跑線。傳統(tǒng)意義上，大多數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理都是在云端或基于服務(wù)器完成的。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2024-2029年AI芯片產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析報(bào)告》分析：

隨著終端處理器性能的不斷提升，很多人工智能的推理工作，如模式匹配、建模檢測(cè)、分類和識(shí)別等逐漸從云端轉(zhuǎn)移到終端側(cè)。這主要有三點(diǎn)原因。

首先，AI能力的端側(cè)遷移是用戶使用場(chǎng)景所需的必然結(jié)果。數(shù)據(jù)由云走向邊緣。IDC數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，未來(lái)幾年內(nèi)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)將達(dá)到總數(shù)據(jù)量的50%，這些數(shù)據(jù)由終端采集和產(chǎn)生，也需要端側(cè)AI芯片就近分析處理。

其次，AI能力的端側(cè)遷移亦是提升人工智能用戶體驗(yàn)的重要方式。在端側(cè)，人工智能關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)包括即時(shí)響應(yīng)、隱私保護(hù)增強(qiáng)、可靠性提升，此外，還能確保在沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下用戶的人工智能體驗(yàn)得到保障。

最后，AI處理能力的端側(cè)遷移是人工智能數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的需要。

據(jù)報(bào)道，AI大模型迭代速度越來(lái)越快，廠商對(duì)智能算力投入大幅增加，支持存儲(chǔ)和訓(xùn)練的高端AI服務(wù)器的需求激增。

業(yè)內(nèi)人士表示，隨著AI大模型加速迭代，智能算力已成為稀缺資源。未來(lái)較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，我國(guó)AI服務(wù)器市場(chǎng)維持供不應(yīng)求狀態(tài)，國(guó)產(chǎn)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)迎來(lái)關(guān)鍵窗口期。

AI芯片作為人工智能基礎(chǔ)層中十分重要的一部分，目前我國(guó)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)相對(duì)比較薄弱，行業(yè)可發(fā)展空間和上升空間十分廣闊。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的智能化發(fā)展，以及AI技術(shù)的不斷提升，AI芯片的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，加上5G應(yīng)用的普及和政策的推動(dòng)，我國(guó)AI芯片的市場(chǎng)需求快速增長(zhǎng)，市場(chǎng)規(guī)模增勢(shì)迅猛。

我國(guó)的AI芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展較晚，與國(guó)際先進(jìn)水平存在著一定的差距，并成為了目前制約我國(guó)人工智能行業(yè)發(fā)展的重要因素。隨著人工智能在未來(lái)社會(huì)發(fā)展中的作用愈發(fā)凸顯，國(guó)家逐漸將人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上升至國(guó)家戰(zhàn)略高度，AI芯片的研發(fā)與技術(shù)升級(jí)也備受國(guó)家關(guān)注和重視。

在我國(guó)的《“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中明確提出要加強(qiáng)關(guān)鍵數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用，聚焦高端芯片、人工智能關(guān)鍵算法等關(guān)鍵領(lǐng)域，加快推進(jìn)基礎(chǔ)理論、基礎(chǔ)算法、裝備材料等研發(fā)突破與迭代應(yīng)用，培育壯大人工智能等新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)。

想要了解更多AI芯片行業(yè)詳情分析，可以點(diǎn)擊查看中研普華研究報(bào)告《2024-2029年AI芯片產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析報(bào)告》。

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  2024-2029年AI芯片產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析報(bào)告

  AI芯片也被稱為AI加速器或計(jì)算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊(其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。當(dāng)前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘...

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