当前,AI芯片巨头英伟达虽凭借在该领域的垄断性优势,市值和盈利不断攀升,但在严厉的AI管控政策的影响下,其在中国的市场表现不容乐观。但英伟达仍然看重中国市场,仍期待通过这些定制芯片保持在中国市场的竞争力
此前,英伟达不断适配AI管控政策,阉割芯片性能,推出了定制版芯片H20,但因算力大缩水使得中国厂商购买意愿并不高,给这款芯片在中国市场的销售前景带来了很大的不确定性。
然而,近日芯片咨询公司SemiAnalysis却发布报告预估,今年英伟达有望在中国销售价值约120亿美元的人工智能芯片H20。预计,这款芯片将在中国市场销售100万颗!这似乎与此前“客户正在观望”“产品价格打折”等传言大相径庭。
H20芯片被国外机构看好
据悉,H20芯片采用英伟达Hopper GPU架构,最高理论性能可达296 TFLOP(每秒浮点运算次数),显存容量增大至96 GB,配备第四代Tensor Core和Transformer引擎(FP8精度),具有高度可扩展的NVLink互连技术。
尽管这款芯片在LLM推理有一定优势,比H100快20%,但算力规格较H100、H200芯片大幅缩水,仅为H100的不到15%,甚至光比算力已经被多款国产AI芯片“碾压”。这也是此前中国很多企业对该芯片犹豫不决的重要原因。
不过,SemiAnalysis仍然认为,H20依然能够给英伟达提供非常重要的业绩支撑。该机构预测,英伟达有望在未来几个月内在中国交付超过100万颗定制版H20芯片。这些芯片的设计不受美国对向中国客户销售人工智能处理器的限制,每颗H20芯片的价格在12000至13000美元之间。
数据显示,在截至今年1月底的财报年度中,英伟达的整个中国区营收为103亿美元。这意味着如果SemiAnalysis的预期能够实现,光是H20这一款芯片的销售额就将超过上一财年在中国的所有营收。
过去两年时间,美国不断调整AI限制政策,整体管控措施不断趋严,也英伟达在中国市场的营收带来很大影响。在英伟达Q1财报中,中国市场营收虽然录得50%的增速(从15.9亿美元升至24.9亿美元),但占英伟达总收入的比例从上一财年同期的22%降至近9%。
此外,由于中国国内AI芯片性能不断提升,英伟达正在中国市场面临更加激烈的竞争,特别是定制缩水版的AI芯片。
不过,除了SemiAnalysis之外,知名投行摩根士丹利也对H20芯片的出货情况给予了积极评价,并强调“中国市场的需求强劲”。
H20芯片有何过人之处?
从芯片性能来看,除了LLM推理、互联速度之外,H20芯片已经对中国AI芯片不再有“降维式”的优势,甚至在某些关键领域的性能不如中国竞争对手。
不过,对于H20芯片的“算力不足”问题,SemiAnalysis首席分析师Dylan Patel却认为,虽然H20芯片在纸面性能上弱于中国厂商的国产芯片,但凭借HBM内存上的优势,这款芯片在实际使用过程中仍有一定优势。
同时,H20芯片还有英伟达长期以来的生态优势。很多中国企业一开始就使用英伟达的生态系统和软件来训练自己的人工智能模型,切换基础设施也意味着额外的开支和时间。
据悉,英伟达在中国地区的精英级合作伙伴共有11家,包括先进数通、AMAX、慧点数码、容天汇海、安擎计算机、广东深博信息和丽台科技等。
这些合作伙伴在H20芯片的交付过程中扮演了重要角色。例如,超擎数智科技作为英伟达在中国唯一的GPU和Networking双精英合作伙伴,已经发布了搭载英伟达最新GPU的AI服务器。
此外,由于中国AI芯片供给不足,中国科技企业不得不接受定制缩水版的H20芯片。据摩根士丹利的最新报告,英伟达特供中国市场的人工智能芯片H20系列,已经开始吸引包括百度、阿里巴巴、腾讯和字节跳动在内的中国科技巨头的采购兴趣。
中国AI企业如何应对?
整体来看,中国AI芯片产业在技术、地缘政治、生态系统、成本控制、市场竞争和市场需求等多个方面都面临着严峻的挑战。
在技术上,中国在高端制程工艺方面仍然存在较大差距,这限制了AI芯片的性能和应用范围。AI芯片的设计和底层技术路线也面临诸多问题,需要不断突破。此外,中国AI芯片企业在市场竞争中面临专利和技术壁垒的问题,同时还面临AI芯片或AI方案落地困难或成本控制的挑战。
在生态上,除了上文提到企业应用生态优势之外, 国产AI芯片还面临着应用不足,缺乏足够的软件支持和适配等挑战。此外,不同硬件生态系统封闭且互不兼容,形成了“生态竖井”,给用户带来技术挑战。比如,国产AI芯片普遍存在软件栈不完善、适配周期长、性能差距大、可靠性需要验证等问题,导致国内企业对其采用的意愿不强。
在市场供需上,随着AI大模型参数的暴增,对算力的需求极速增长,更进一步加剧了供需矛盾。
当然,国外AI芯片出口管制也是中国AI芯片产业最大阻碍因素之一。
因此,尽管目前中国AI芯片产业在技术、生态不断努力,也取得了一定的进展,但仍需就以上挑战和阻碍因素,迎难而上需求对应的解决方案,比如加大国产软硬件适配等。