产业丨军备竞赛,谁掌握了中国算力?

方文三
国内芯片厂商、整机系统厂商、互联网厂商纷纷加速AI芯片的研发和产业化,算力产业格局有望重构重塑。根据国家数据资源调查报告数据,2021年全球数据总产量67 ZB,近3年平均增速超过26%。

本文来自微信公众号“AI芯天下”,作者/方文三。

所有过往,皆为序章。全球算力进入新一轮快速发展期,人工智能、数字孪生、元宇宙等新兴领域的崛起,推动算力规模快速增长。

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算力产业重构重塑,我国算力发展的机遇

国内芯片厂商、整机系统厂商、互联网厂商纷纷加速AI芯片的研发和产业化,算力产业格局有望重构重塑。

根据国家数据资源调查报告数据,2021年全球数据总产量67 ZB,近3年平均增速超过26%。

然而,我国算力产业发展仍面临产业基础薄弱、技术创新不足、供需匹配失衡等挑战。

其中基础算力、智能算力、超算算力规模分别为369、232和14 EFlops。

目前,国家在8地启动建设国家算力枢纽节点,并规划了10个国家数据中心集群,协调区域平衡化发展,推进集约化、绿色节能、安全稳定的算力基础设施的建设。

在2022年中国人工智能城市排行榜中,北京、杭州、深圳继续保持前三名,其中北京连续四年蝉联首位,上海和广州分列第四、五名;

天津首次进入前十,成都、苏州、南京、济南保持前十。

从行业维度看,2022年中国人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。

IDC预计,到2025年人工智能芯片市场规模将达726亿美元。

异构计算成为主流趋势,未来18个月全球人工智能服务器GPU、ASIC和FPGA的搭载率均会上升,算力多元化发展趋势明显。

IDC今年3月发布的《2022年中国服务器市场跟踪报告》显示,2022年中国服务器市场规模约为273亿美元,同比增长9.1%。

出货量前五强分别是浪潮(28.1%)、新华三(17.2%)、超聚变(10.1%)、宁畅(6.2%)、中兴(5.3%)。

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万亿级的算力市场,中国是巨大的算力蓝海

巨头入场和[东数西算]的助推,让中国离这个万亿级算力蓝海更近了一步。

在算力网络建设层面,三大运营商成为算力网络的主导者。

2022年三大运营商云业务总营收1352亿元,增速超过100%。

2022年,中国移动、中国电信和中国联通的资本开支分别为,1852亿元、952亿元和742亿元。

一方面,人工智能的发展带动数据流量增长,从而使算力规模激增;

另一方面,算力深度融入互联网、电信、金融、制造等行业,助推各行业各领域完成数字化转型。

据中国信通院统计,截至2022年,算力需求最大的行业是互联网,占整体算力份额的近一半;

其次,政府、服务和电信业也在加大算力投入,占比分别为12%、10%、7.2%。

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[东数西算]加速,给算力网产业链带来利好

截至4月20日,国内已建成并运营人工智能计算中心的城市共有7座。

分别是深圳(1000PFLOPS算力)、武汉(200PFLOPS算力)、西安(300PFLOPS算力)、成都(300PFLOPS算力)、许昌(100PFLOPS算力)、南京(40PFLOPS算力)、杭州(40PFLOPS算力)。

在传输侧,长距离光网络建设先行;

在计算侧,服务器等基础计算设施将会保持稳健成长属性,同时国资主导下的采购会更倾向于国产自主可控的国产CPU等核心部件。

网络建设方面,[东数西算]工程的实施将带动相关产业有效转移,而网络建设是业务迁移前提。

因此适配[东数西算]需求的网络特别是中西部地区的网络建设将进一步提速,光纤通信将加速向全光网演进,我国中西部地区骨干网等环节将有很大上升空间。

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云厂商开启算力储备竞赛

微软是首个采购英伟达高端GPU以构建算力集群的云厂商。

据英伟达去年11月公告,微软Azure上部署了数万枚A100/H100高性能芯片。

在国内,为发展大模型,并以云的方式满足客户AI算力需求,阿里、百度、腾讯等纷纷开启了算力储备赛。

阿里云今年芯片采购量在1万枚左右,其中6000枚是H800;

百度年初紧急下单3000台8卡的A800服务器,共2.4万张卡,预计全年百度会有A800和H800共5万枚的需求。

阿里云目前云市场份额第一,智能算力资源相对充足,看起来最有条件。

腾讯、百度、字节跳动有云、有数据,但云在亏损,这考验资金储备、战略意志。

华为有云,但因被美国政府制裁无法获得英伟达GPU芯片。

电信运营商有云和资金,却缺少智算资源、技术积淀。

中国通用算力规模虽大,智能算力却相对不足。

国内阿里云、华为云、腾讯云、百度云、天翼云、移动云、联通云竞争加剧,不断亏损,市场变得更割裂。

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为节省算力成本,企业开始芯片自研

AI爆发让全球算力大盘中的智能算力占比提升,通用算力占比下滑。

为此,百度基于FPGA打造的昆仑芯,阿里平头哥自研的神经网络加速芯片含光800等。

此外,国内的芯片设计企业,例如寒武纪、海光、壁仞、燧原等也瞄准了AI芯片市场,希望从这波大模型训练潮中分一杯羹。

阿里云也会采购国产芯片,例如寒武纪MLU370,性能是A100的60-70%。

今年阿里云对寒武纪MLU370的采购量大约在2000张,主要用于CV等小模型的训练或推理上。

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掌握中国算力资源的主要势力

①阿里、华为、腾讯、百度等科技公司;

②中国电信、中国移动、中国联通等电信运营商;

③光环新网、万国数据、世纪互联等数据中心服务商;

④地方政府[国资云]项目、大数据产业园,政府、金融机构与其他企业自建机房。

科技公司、电信运营商身后是设备厂商,它们向云厂商销售服务器等硬件。

国际设备厂商包括戴尔、HPE等,国内设备厂商包括浪潮、新华三、超聚变、中兴、联想等。

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结尾:

算力竞争中,中国算力产业应该做的三件事:一是建设基础设施规模,二是提升算力效率,第三是在基础设施上提供足够的开发能力。

部分资料参考:CSDN:《中国算力的危与机》,产业家:《中国算力的想象力有多大?》,经济观察报:《在密集发布大模型之外,我们离算力自由还有多远?》,赛智时代:《中国算力中心布局与比较研究》,新智元:《中国最新AI计算力地图出炉》,神往《算力军备竞赛重启》,财经十一人:《中国算力,雄心与软肋》

部分资料参考:读数一帜《长三角“上进生”合肥IPO狂飙》,问芯:《晶合集成董事长:晶圆厂群聚合肥是成功关键》,科创板日报:《大陆晶圆代工三强之一今日登陆科创板》,创投智库:《1800亿何氏家族,拿下一个芯片IPO》

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