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智能算力決定人工智能發(fā)展 AI服務器價格仍將保持上漲趨勢

數字智能時代,算力是具有活力和創(chuàng)新力的新型生產力。中國電子信息產業(yè)集團有限公司黨組成員、副總經理周進軍表示,在算力、算法、算據三要素中,算力是根、是核心。比如神經網絡算法于1958年提出,近年來,得益于算力的顯著提升,使得人工智能獲得突破性發(fā)展。

人工智能和機器人產業(yè)融合發(fā)展是主要趨勢,具備身體、小腦和大腦的具身通用人工智能將成為未來核心產業(yè)之一,同時也對智能算力提出了更高要求只有解決好服務器、操作系統(tǒng)、數據庫這些本源問題,我們才能真正持續(xù)地提供算力。

智能算力決定人工智能發(fā)展

人工智能的發(fā)展,對算力提出了更高要求。具體表現為,以內容生成式人工智能(AIGC)為代表的人工智能應用、大模型訓練等新應用、新需求對算力資源的消耗大,需要穩(wěn)定可靠的算力系統(tǒng)。預計到2025年全球算力規(guī)模超過3ZFlops(ZFlops指每秒十萬億億次浮點數運算),至2030年超過20ZFlops。

數字智能時代,算力是具有活力和創(chuàng)新力的新型生產力。中國電子信息產業(yè)集團有限公司黨組成員、副總經理周進軍表示,在算力、算法、算據三要素中,算力是根、是核心。比如神經網絡算法于1958年提出,近年來,得益于算力的顯著提升,使得人工智能獲得突破性發(fā)展。

“以ChatGPT為代表的大參數模型,背后的核心是智能算力。智能算力的水平直接決定算法模型訓練的質量,進而決定人工智能的‘智商’?!睂<冶硎?,目前,人類社會正從動力時代向算力時代加速演進,尤其智能算力已經成為各國競爭的主要戰(zhàn)場。

當前,人工智能正賦能數字政府、公共安全、工業(yè)制造、醫(yī)療衛(wèi)生等各領域。中國科學院院士姚期智表示,短期內,AI大語言模型將加速進入各類垂直行業(yè)領域;中長期看,人工智能和機器人產業(yè)融合發(fā)展是主要趨勢,具備身體、小腦和大腦的具身通用人工智能將成為未來核心產業(yè)之一。

此外,訓練超大模型,需要采用多機多卡的方式,涉及模型的切分和卡間通信,還涉及多種通信拓撲和參數同步模式。因此,大模型的分布式訓練,對算力之間的通信要求也更高。

受AI(人工智能)大模型發(fā)展熱潮影響,市場算力需求大增,AI服務器作為算力基礎設施之一,由于具備圖形渲染和海量數據的并行運算等優(yōu)勢,能夠快速準確地處理大量數據,市場價值逐漸凸顯,近來市場需求大增,外加AI服務器核心零部件GPU(圖像處理器、加速芯片)芯片持續(xù)緊缺、GPU價格不斷上漲等,近期AI服務器價格大漲。

有企業(yè)透露,其去年6月購買的AI服務器不足一年價格漲了近20倍。同期,GPU價格也不斷上漲,例如A100GPU市場單價已達15萬,兩個月前為10萬元,漲幅50%,而A800價格漲幅相對更小,目前價格在9.5萬元左右,上月價格為8.9萬元左右。

AI服務器價格這幾年一直變化較大,主要因其配置在不斷提升,同時其核心零部件GPU全球主要廠家英偉達、AMD在GPU方面的產能有限,市場GPU供應持續(xù)緊缺,預計未來AI服務器價格仍將保持上漲趨勢。

未來AI服務器價格仍將保持上漲趨勢

值得一提的是,上游高端GPU芯片持續(xù)缺貨等,一定程度上還影響了企業(yè)AI服務器出貨量,進而影響到相關服務器上市公司短期業(yè)績。不過,長遠來看,AI服務器獲業(yè)界一致看好,相關上市公司也正加碼布局。

據了解,ChatGPT火熱后,全球各大科技企業(yè)都在積極擁抱AIGC(生成式AI),紛紛發(fā)力AI大模型。據不完全統(tǒng)計,自3月16日百度率先公布“文心一言”以來,國內已有超過30項大模型產品亮相。

然而,AI大模型的實現,需要海量數據和強大算力來支撐訓練和推理過程,華為預估2030年相比2020年,AI爆發(fā)帶來的算力需求將增長500倍。

AI 服務器用于處理深度學習工作負載的海量數據,包括需要大內存容量、高帶寬和整體系統(tǒng)內緩存一致性的訓練和推斷。相較于普通服務器,AI 服務器新增多張高性能加速器(絕大部分為 GPU),擁有更高的計算能力、更快的處理速度和更大的存儲空間。

AI 模型從最早 2012 年(AlexNet)問世以來,深度和廣度一直在逐級擴升。作為目前最大的語言模型之一,2020 年發(fā)布的 GPT-3 使用了 1750 億個參數,是其前代的 100 多倍,微軟和英偉達共同開發(fā)的 Megatron-Turing-NLG 模型參數量則達 5300 億。

據中國信通院撰寫的《中國算力發(fā)展指數白皮書》,過去 10 年用于 AI 訓練模型的計算資源激增,AI 訓練的計算復雜度每年猛增 10 倍,人工智能計算已成為主流的計算形態(tài),全球智能算力規(guī)模(換算為 FP32)將由 2021 年 232EFlops 快速增長至 2030 年的 52.5ZFlops,期間 CAGR 超過 80%。

TrendForce 預計 2026 年全球 AI 服務器出貨量約 20 萬臺。

TrendForce 表示,在 AIGC、自動駕駛、AloT、邊緣計算等新興應用帶動下,諸多大型云廠商加大AI 相關基礎設施建設,預計搭載 GPGPU(General Purpose GPU)的 AI 服務器 2022 年出貨量僅占整體服務器市場的 1%,并有望在 2026 年增長至 20 萬臺,2022-2026 年 CAGR 為 10.8%。

據 TrendForce 統(tǒng)計,2022 年 AI 服務器采購占比以北美四大云廠商為主,微軟、Google、Meta、AWS 合計貢獻 66.2%,國內則以字節(jié)跳動投入最為積極,占比 6.2%。

不同類型的服務器成本結構存在差異,芯片成本占比隨服務器性能提升而升高。

服務器本質是計算機,核心硬件包括 CPU、以 GPU 為代表的加速卡、內存、硬盤、網卡、電源、主板等。其中以 CPU 和 GPU 為代表的算力芯片是服務器主要成本項,占比隨著服務器性能的提高而逐漸上升。

綜合華經情報網和 ARK數據,芯片成本在普通服務器中約占總成本的 32%,而用于機器學習的服務器因通常搭載多卡高性能 GPU 導致芯片成本占比迅速提升至 83%。

AI 服務器和普通服務器之間的區(qū)別在于其硬件配置和使用方式。

AI 服務器用于處理深度學習工作負載的海量數據,包括需要大內存容量、高帶寬和整體系統(tǒng)內緩存一致性的訓練和推斷。相較于普通服務器,AI 服務器新增多張高性能加速器(絕大部分為 GPU),擁有更高的計算能力、更快的處理速度和更大的存儲空間,以支持高負載和復雜的計算任務。

隨著 GPU 向 A100 向 H100 升級迭代,AI 服務器有望迎來量價齊升。

根據英偉達官網,相較于前代 A100,H100 綜合計算性能提高 6 倍,得益于:1)采用第四代 Tensor Core 和具有 FP8 精度的 Transformer 引擎,持續(xù)優(yōu)化大模型訓練和推理表現;2)升級第四代 NVLink,提供高達 900 GB/s 的 GPU 與 GPU之間互連;3)更高的顯存帶寬。

該行認為,隨著價格更高的 H100 在今年陸續(xù)出貨,AI 服務器市場將在今年迎來持續(xù)量價齊升。

根據中研普華研究院《2023-2028年中國智能算力行業(yè)發(fā)展分析與投資前景預測報告》顯示:

隨著ChatGPT、百度文心一言等一系列大模型密集上線,AI大模型當下已經遍地開花。谷歌本周四發(fā)布AI語言模型PaLM 2與OpenAI旗下GPT-4等系統(tǒng)展開競爭,國內云從科技、引力傳媒等多家A股上市公司亦宣布AI大模型產品最新進展。在“AI百模大戰(zhàn)”背后,隨之帶動的算力需求開始呈“爆炸式”增長,一場“算力儲備戰(zhàn)”已暗潮洶涌,全球算力市場持續(xù)火熱。

據悉,AI由數據、算法(即模型)和算力驅動,其中任意一方的發(fā)展會推動其他方面需求的增長。有分析認為,當下行業(yè)內雖然擁有更多的數據以及做了更多的AI模型研究,但算力的擴展速度卻沒有跟上。今年4月,OpenAI就因需求量過大而停止了ChatGPT Plus的銷售。對此,東方證券研報認為,主要系計算資源供不應求。

根據數據預測,AI時代算力的增長已遠遠超過了摩爾定律每18個月翻番的速率,預計到2030年全球超算算力將達到0.2ZFLOPS,平均年增速超過34%。華為更是預測,未來10年人工智能算力需求將會增長500倍以上。那么,身處“智能革命”起點的當下,什么才是AI算力的最優(yōu)解?國內“算力軍備競賽”又走到哪一步了?

眾所周知,芯片能力直接影響著高算力訓練效果和速度,相較于基于CPU芯片的通用算力,AI所需的智能算力則主要基于GPU、GPGPU及AISC等AI芯片所提供算力,用于人工智能的訓練和推理。其中,GPU是一種專門用于處理圖形、視頻、游戲等高性能計算的硬件設備,憑借相較于其他硬件在算力方面的較大優(yōu)勢脫穎而出,同時隨著英偉達A100、H100等型號產品的發(fā)布,前款產品在AI推理時吞吐量是CPU的249倍。GPU已成為當前AI算力的核心硬件。

中金公司研報表示,多GPU互聯能力加強可以提高并行計算能力,因而算力提升對GPU數量的要求日益提高。隨著單GPU的計算能力越來越難以應對深度學習對算力的需求,英偉達已經開始用多個GPU去解決問題。對此,業(yè)內分析認為,高端GPU的數量基本決定了一個廠商能夠練多大的模型,后期將成為業(yè)內判斷企業(yè)大模型能力的重要指標。

據TrendForce數據顯示,如果以英偉達 A100 顯卡的處理能力計算,GPT-3.5大模型需要2萬塊GPU來處理訓練數據。亦有業(yè)內公認看法,做好AI大模型的算力門檻是1萬枚A100芯片。

目前,全球GPU市場主要由英偉達、英特爾和AMD三家巨頭壟斷,去年Q4獨立GPU份額分別為85%、6%、9%。其中,人工智能、云端計算和獨立GPU主要為英偉達主導,A100和H100最高浮點算力分別實現19.5 TFLOPS 和67 TFLOPS。

相較于此,我國國產GPU尚處萌芽期,與國際廠商差距更大。但隨著高端GPU的出口限令,針對中國市場推出的特供版A800也已漲10萬元的高價,國內GPU市場需求緊迫。在此情形下國產化迫在眉睫,國產GPU廠商近幾年也不斷涌現,目前國內自研GPU的領軍企業(yè)主要是寒武紀、景嘉微、華為昇騰等。其中,景嘉微是國內首家成功研制國產GPU芯片并實現大規(guī)模工程應用的企業(yè)。行業(yè)內專家稱,主打產品JH920的性能與英偉達2016年發(fā)布的GTX 1050相仿,在中高端領域及硬核的算力需求仍存在較長的追趕道路。

對于整個算力市場,業(yè)內人士認為,目前燒GPU是最為現實的方案,尤其從國內GPU廠商的角度來看,國產GPU高端化薄弱,只有使更多低端的GPU去追趕和堆疊,通過優(yōu)化和協調來協同作用,再去組合模擬優(yōu)化的路徑。

《2023-2028年中國智能算力行業(yè)發(fā)展分析與投資前景預測報告》由中研普華研究院撰寫,本報告對智能算力行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現狀、行業(yè)發(fā)展變化等進行了分析,重點分析了行業(yè)的發(fā)展現狀、如何面對行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競爭力,以及行業(yè)的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了行業(yè)的整體發(fā)展動態(tài),對行業(yè)在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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