2024 AI芯片战事

上周，英国风投机构AirStreet资本连续第7年发布了年度AI报告（State of AI 2024）。它火过一阵，但在ChatGPT发布近两年后，AI成为了全球最热的投资领域，科技巨头及其挑战者的进展，早已事无巨细地被迅速展现在投资者面前，它又少了一点新鲜感。

但它对AI论文发表及涉及相关芯片的数据，还有几分价值，能够印证今年以来大模型及AI行业的发展现状，并为判断未来趋势提供一点佐证。

第一，开放权重模型正在进步，但开放精神已经倒退。

随着对前沿大模型的竞争日趋激烈，Meta，微软、阿里巴巴、腾讯与谷歌拥有越来越多的最先进的算力芯片，但越来越对公开AI论文有所保留。甚至是拿出了最强大开源模型Llama3的Meta，其论文发表水平较上一年也降低了13%。与之相对的是，学术界开始发力。

AI论文发表水平年度变化

已发表论文的披露细节，及向学界开放的态度，也让很多研究者不满。蛋白结构预测模型AlphaFold3在今年5月刚发布时就宣称没有开源计划，引发了学术界众怒，数百位学者联署公开信称，这种做法不符合科学进步的原则，科学进步依赖于社区评估、使用和建立现有工作的能力。几天后，DeepMind改口，称将开放代码和模型权重供学术使用。

第二，英伟达地位牢不可破，至少在短期内没有挑战者。

英伟达芯片在AI论文中的使用频率，从去年的比所有同行高出18倍，降低到今年的高出10倍。谷歌、华为与苹果是有潜力的挑战者，在论文中出现的频率增长迅速，但仍与英伟达存在几个数量级的差距。

不同芯片在AI论文中的引用情况

使用谷歌TPU的论文比去年同期增长了5倍，使用华为昇腾910的论文增长了4倍。今年，谷歌刚发布了第六代TPU芯片Trillium；连OpenAI都专门从TPU团队挖人。9月底，媒体报道华为寄出了升级版的910C以供测试；此前，SemiAnalysis认为，它的算力性能可能会超过英伟达缩水版的B20。

但在短期内，英伟达的身后不会出现挑战者。在很大程度上，前沿模型在训练市场的继续突破，AI应用在推理市场的落地规模，以及ASML—台积电—英伟达这条不那么有弹性的供应链的安全，才是决定它上限的关键因素。

巨头仍在加紧抢购英伟达最先进的Blackwell GPU。摩根士丹利称，英伟达B系列芯片明年的订单已经售罄。这让英伟达锁定了未来12个月的财务业绩。

黄仁勋最近一直在谈论o1模型，称其将推理推到了新的高度。新的大模型技术路线，也为英伟达带来了新的增长空间，至少是新的AI叙事。“慢思考”有其固有推理模式的因素，也有当前算力制约因素的影响。10月，英伟达更新了自己的演示PPT（investor presentation），把o1象征的推理的“扩展定律”也加了进去。

为了满足这些算力增量的电力需求，继亚马逊、微软与甲骨文后，谷歌也正式采购了核电，与Kairos签订长期合作协议，目标是在2030年交付，2035年全面部署约500兆瓦（MW）“新的24×7无碳电力”。

订单压力已经传递到台积电，后者加快了扩产步调，刚收购了群创光电的工厂，确保在2025年上半年就能释放足够的CoWoS先进封装产能。英伟达是目前台积电最大的客户，预计明年上半年将规模量产GB200，下半年规模量产GB300，以及2026年的VR200（即Vera CPU+Rubin GPU)。

第三，A100仍是科研主力芯片，H100正迅速用于学术界。

随着H200成为商业订单主流，B200进入量产阶段，H100正在迅速成为过季产品，在算力租赁市场的价格大幅下降，引发“GPU泡沫“的质疑。但这主要是结构性的失衡。

一方面是训练与推理的失衡。对前沿模型的训练竞争，很大程度上依赖于最先进芯片的超大规模数据中心的建设。上一代模型训练完成后，大量算力被释放到推理市场，对于推理市场整体真实需求而言，它存在过剩。尤其是面向中小客户的零散的H100算力的租赁，会随着前沿模型竞赛向大玩家收敛而式微；如果它们的客户发展顺利，部分也会选择自建算力。在早期市场，芯片迭代越快，上一代芯片租赁价格打折得就越快。

另一方面是玩家间的失衡。OpenAI预计2024年的年收入将达到37亿美元，其中27亿美元来自ChatGPT，10亿美元来自API开发者与企业服务。OpenAI仍然面临算力紧缺的局面，常常抱怨微软算力上线不及时，最近开始与甲骨文谈判合作。

不同英伟达芯片在AI论文引用情况

英伟达的芯片，遵循着价值从训练向推理再向科研逐步释放的路径。从发布到出现在AI论文中的频次的峰值，大概需要五到六年的时间跨度。

上一代明星产品V100，在发布7年后，今年在AI论文中的出现频率，下降了20%。A100已经成为了新的科研用主力芯片，按照目前的趋势，它的峰值将比V100高得多。这也将是下一代H100的路径。

更便宜的H100算力，也将在AIfor Science或Science for AI等领域释放更高的价值。诺贝尔奖认可这一逻辑。今年，尽管基数较低，H100出现在AI论文中的增幅明显提升，增长了近5倍，未来几年，随着更多H100进入学术界，能让AI创新探索更多元的进化方向。

第四，芯片初创企业中，Cerebras与Groq正在拼杀出来。

Cerebras的晶圆级巨型芯片，在AI论文中出现的频次增长翻番，是挑战英伟达AI霸权的重要新兴力量。该公司已申请上市，近90%收入来自中东地区的G42。

Groq在今年初露峥嵘，自研LPU，为计算密集型应用提供更快的推理能力。今年8月，该公司又融资了6.4亿美元，并拉拢了Meta首席人工智能科学家LeCun担任自己的技术顾问。该公司与阿美石油等中东客户关系密切。

初创企业芯片在AI论文引用情况

但是，如果美国政府真的限制英伟达与AMD的芯片进入中东，那么Cerebras与Groq该好好思考下，这于己意味着更大的地缘机遇，还是同样意味着地缘风险。

本文来自微信公众号：未尽研究，作者：未尽研究