文/孫鵬越

編輯/大風

8月8日，全球計算機業內最重要的圓桌會議，世界計算機圖形學會議SIGGRAPH正式召開。

NVIDIA創始人兼CEO黃仁勛出席，并帶來了新一代英偉達超級AI芯片GH200。黃仁勛對自己的新旗艦產品非常有自信，將GH200稱為“世界上最快的內存”。

在如今的AI市場，英偉達是堪稱“運轉整個AI世界的中心”。不論是OpenAI還是谷歌、META、百度、騰訊、阿里巴巴，所有的生成式AI都極度依賴英偉達的AI芯片來訓練。

并且，據媒體報道，英偉達AI芯片H100在2023年8月的市場總需求可能在43.2萬張左右，而目前一張H100芯片在Ebay上的價格甚至炒到了4.5萬美元，折合人民幣超過了30萬元。

40多萬張芯片缺口，單價4.5萬美元，總價輕輕松松上數百萬美元。

英偉達，正在經歷一場比“挖礦時代”更瘋狂的市場浪潮。

AI芯片，一張難求

所謂的AI芯片，其實是圖形處理器（GPU），主要作用是幫助運行訓練和部署人工智能算法所涉及的無數計算。

也就是說，生成式AI的種種智能表現，均來自于無數GPU的堆砌。使用的芯片越多，生成式AI就越智能。

OpenAI對GPT-4訓練細節守口如瓶，但據媒體猜測，GPT-4至少需要8192張H100芯片，以每小時2美元的價格，在約55天內可以完成預訓練，成本約為2150萬美元（1.5億人民幣）。

據微軟高管透露，為ChatGPT提供算力支持的AI超級計算機，是微軟在2019年投資10億美元建造一臺大型頂尖超級計算機，配備了數萬個英偉達A100 GPU，還配備了60多個數據中心總共部署了幾十萬個英偉達GPU輔助。

ChatGPT所需要的AI芯片并不是固定的，而是逐次遞增。ChatGPT越聰明，背后的代價是所需算力越來越多。據摩根士丹利預測，到了GPT-5大概需要使用2.5萬個GPU，約是GPT-4的三倍之多。

如果想滿足OpenAI、谷歌等一系列AI產品的需求，那么就相當于英偉達一家公司為全世界的AI產品供芯，這對于英偉達的產能是個極大的考驗。

英偉達H100

雖然英偉達正在開足馬力生產AI芯片，但據媒體報道，小型和大型云提供商的大規模H100集群容量即將耗盡，H100的“嚴重缺貨問題”至少會持續到2024年底。

目前，英偉達作用于AI市場的芯片主要分為H100和A100兩種，H100是旗艦款產品，從技術細節來說，H100比A100在16位推理速度大約快3.5倍，16位訓練速度大約快2.3倍。

不論是H100還是A100，全部都是由臺積電合作生產，就使得H100的生產受到了限制。有媒體稱，每一張H100從生產到出廠大約需要半年的時間，生產效率非常的緩慢。

英偉達曾表示它們在2023年下半年，提高對AI芯片的供應能力，但沒有提供任何定量的信息。

不少公司和求購者都在呼吁，要求英偉達加大對晶圓廠的生產數量，不只和臺積電合作，而是把更多的訂單交給三星和英特爾。

更快的訓練速度

如果沒辦法提高產能，那么最好的解決辦法就是推出性能更高的芯片，以質取勝。

于是乎，英偉達開始頻頻推出新款GPU用來提升AI訓練能力。先是在今年3月，英偉達發布了H100 NVL GPU、L4 Tensor Core GPU、L40 GPU、NVIDIA Grace Hopper四款AI芯片，以滿足生成式AI們日益增長的算力需求。

在上一代還未量產上市，英偉達又在8月8日世界計算機圖形學會議SIGGRAPH上，由黃仁勛發布了H100的升級版，GH200。

據了解，全新GH200 Grace Hopper Superchip基于72核Grace CPU，配備480GB ECC LPDDR5X內存以及GH100計算GPU，搭配141GB HBM3E內存，采用6個24GB堆棧，使用6144位存儲器接口。

英偉達GH200

GH200最大的黑科技，就是作為世界上第一款配備HBM3e內存的芯片，能夠將其本地GPU內存增加50%。而這也是專門對人工智能市場做的“特定升級”，因為頂級生成式AI往往尺寸巨大卻內存容量有限。

據公開資料顯示，HBM3e內存是SK海力士的第五代高帶寬內存，是一種新型的高帶寬內存技術，可以在更小的空間內提供更高的數據傳輸速率。它的容量為141GB，帶寬為每秒5TB，能分別達到H100的1.7倍和1.55倍。

從7月份發布以來，SK海力士就成為GPU市場的寵兒，領先于直接競爭對手英特爾Optane DC和三星的Z-NAND閃存芯片。

值得一提的是，SK海力士一直以來都是英偉達的合作伙伴之一，從HBM3內存開始，英偉達絕大部分產品都是采用SK海力士的產品。但SK海力士對于AI芯片所需要的內存一直產能堪憂，英偉達不止一次的要求SK海力士提高產能。

一個難產大戶遇上另一個難產大戶，不由讓人擔心GH200的產能。

NVIDIA官方表示，GH200與當前一代產品H100相比，內存容量高出3.5倍，帶寬高出3倍；并且，HBM3e內存將使下一代GH200運行AI模型的速度比當前模型快3.5倍。

比H100運行AI模型的速度快3.5倍，是否意味著，1張GH200就能相當于3.5張H100？一切都還得實踐操作才能得知。

但目前來說，可以肯定的一點就是，作為AI市場的最大供應商，英偉達進一步鞏固了自己領先位置，并和AMD和英特爾拉大了差距。

英偉達的對手們

面對43萬張AI芯片缺口，沒有一家公司不動心。尤其是英偉達的最大競爭對手AMD和英特爾，不會放任其一個人獨吞整個市場。

今年6月14日，AMD董事會主席、CEO蘇姿豐密集地發布了多款AI軟硬件新品，包括針對大語言模型設計的AI芯片，MI300X。正式拉開在AI市場，對英偉達的正面挑戰。

在硬件參數上，AMD MI300X擁有多達13顆小芯片，總共包含1460億個晶體管，配置128GB的HBM3內存。其HBM密度為英偉達H100的2.4倍，帶寬為英偉達H100的1.6倍，意味著可加快生成式AI的處理速度。

但可惜的是，這款旗艦AI芯片并沒有現貨，只是預計將于2023年Q4季度全面量產。

而另一競爭對手英特爾，則在2019年就以約20億美元的價格收購了人工智能芯片制造商HABANA實驗室，進軍AI芯片市場。

今年8月，在英特爾最近的財報電話會議上，英特爾首席執行官Pat Gelsinger表示，英特爾正在研發下一代Falcon Shores AI超算芯片，暫定名為Falcon Shores 2，該芯片預計將于2026年發布。

除了Falcon Shores 2之外，英特爾還推出AI芯片Gaudi2，已經開始銷售，而Gaudi3則正在開發中。

只是可惜的是，Gaudi2芯片規格并不高，難以實現對英偉達H100和A100發起挑戰。

AMD MI300X

除了國外半導體巨頭們大秀肌肉，開始了“芯片競爭”之外，國內的半導體公司也開始了對AI芯片的研發。

其中，昆侖芯AI加速卡RG800、天數智芯的天垓100加速卡、燧原科技第二代訓練產品云燧T20/T21，均表示能夠具有支持大模型訓練的能力。

在這場以算力為標準，以AI大模型為戰場的芯片之爭，英偉達作為AI市場的最大贏家之一，已經在芯片設計和市場占比等方面展示出它的強大。

但國產AI芯片雖然稍稍落后，但研發和擴展市場的腳步從未停止，未來值得期待