在算力的核心要素中，芯片無疑處于關鍵地位。

　　尤其是生成式AI“降臨”后，算力需求暴增，國內新型的智算中心持續(xù)涌現。隨著AI應用進一步落地，高算力的AI芯片一直處于結構性緊缺狀態(tài)。

　　面對日益增長的需求，各大芯片廠商也在算力賽場上展開角逐，2024年在政策變化下呈現更加復雜的格局。

　　一方面，當前在全球AI芯片領域，英偉達依然一馬當先，英特爾和AMD繼續(xù)猛攻。但是由于美國多次升級出口管制，限制中國企業(yè)獲取AI芯片，目前這些芯片巨頭最先進的AI芯片無法出售給中國。在過去幾年中，中下游企業(yè)們也盡可能地搶購英偉達高算力芯片，不過，記者從產業(yè)鏈了解到，今年特供版的H20反倒是需求不高。

　　另一方面，國內的算力陣營們也在發(fā)力，華為昇騰等國內的AI芯片產品在加速前行。同時，國家集成電路產業(yè)投資基金三期股份有限公司（以下簡稱“大基金三期”）已于5月24日注冊成立，注冊資本高達3440億元人民幣，足見國家對于半導體產業(yè)支持的力度和決心。

　　IDC中國分析師杜昀龍告訴21世紀經濟報道記者：“目前看來，中國本土芯片算力有明顯提升，主要體現在兩個方面。第一，市場上出現的品牌變多，并且有實際的產品被最終用戶使用。第二，市場規(guī)模變大，占整體加速計算市場接近15%的份額?！?/p>

　　可移動的算力

　　算力是數字經濟時代的新型生產力，算力網是支撐數字經濟高質量發(fā)展的關鍵基礎設施。近年來，我國加快構建全國一體化算力網，其中，“東數西算”工程是重點規(guī)劃。

　　“東數西算”工程的實施布局需要綜合考慮多方面的因素，將數據中心往西部遷移有諸多考量。其中，值得注意的一點是，數據中心這一環(huán)節(jié)更容易搬遷和建設。將數據中心這一要素進行遷移，是結構性布局優(yōu)化的合理選擇，算力的移動成本相對更小。

　　在算力可移動的大背景下，十多年間國內的算力市場經歷了不小的變化。一方面，需求驅動下，算力市場規(guī)模不斷攀升；另一方面，數據中心的類型也從通用計算，拓展至更注重AI能力的智能計算（加速計算）。

　　IDC中國研究經理索引接受21世紀經濟報道采訪時談道，中國的算力市場正在由高速增長進入到高質量增長的階段。過去十幾年，中國全面進入數字化經濟這個新的階段，對算力產生了大量的需求。2002年，中國服務器市場出貨量約為26萬臺，到2011年，年出貨量突破100萬臺，2018年突破300萬臺，這十幾年達到兩位數的年平均增長率，也進入到云計算爆發(fā)的一年，計算效率開始大幅提高，但依然以通用算力為主。

　　他進一步分析道：“直到2019年，由于人工智能應用的快速發(fā)展，搭載GPU等協(xié)處理器的加速計算服務器市場開始快速增長，中國算力市場進入到高質量發(fā)展階段。從2019年到2022年，中國整體服務器市場規(guī)模的增量有接近一半來自于加速計算服務器的投入。2023年，在生成式AI的推動下，智能算力進一步快速發(fā)展，加速計算服務器市場占整體服務器市場30%以上，成為服務器市場非常重要的組成部分?！?/p>

　　對于今年國內數據中心的需求****，英特爾市場營銷集團副總裁、中國區(qū)數據中心銷售總經理兼中國區(qū)運營商銷售總經理莊秉翰向21世紀經濟報道記者表示，近兩年生成式AI為業(yè)界帶來了諸多新需求，在新的數據中心建設過程中會優(yōu)先側重在智算數據中心。但是從去年下半年到今年，通用數據中心恢復到之前的節(jié)奏進行持續(xù)建設，同時智算數據中心建設也在加速。

　　“在智算中心里，由于客戶對算力需求的增加，GPU或AI加速器的數量比例會比原來有所提高，而由于大部分基于GPU的服務器仍然需要CPU。例如一個RAG（檢索增強生成技術）除了運算引擎之外，數據庫、查找等其他的功能也都需要CPU來完成，所以對CPU的需求也會相應有所增加。需求會根據市場的動態(tài)產生相應的變動。”

　　國產算力崛起

　　中國信通院算力指數發(fā)展白皮書（2023年）顯示，2022年中國算力規(guī)模達到180 Exa Flops(Exa是10的18次方)，占全球總量的33%，其中基礎算力為26%，智能算力分別為28%，超級算力為18%。美國占全球總量的34%，其中基礎算力為27%，智能算力分別為45%，超級算力為48%。在存量算力上，中國和美國是唯二的世界強國。

　　談及國內的情況，杜昀龍表示，目前智算中心的數量在不斷增長，以（AI）推理為主。從整體布局來看，算力中心還是處于緊缺狀態(tài)。但是，局部也確實存在過剩或者暫時閑置的狀態(tài)。

　　具體到國內企業(yè)上，巨頭中華為、阿里、百度、騰訊都已經有自研AI芯片，有的對外銷售、有的自用。AI相關的芯片企業(yè)中，既有上市的寒武紀、景嘉微、海光信息，也有芯動科技、燧原、瀚博、沐曦、壁仞、摩爾線程、天數智芯等老牌和新創(chuàng)企業(yè)。

　　其中，壁仞相關人士向記者介紹道，通用GPU產品壁礪系列已經在多地的智算中心與終端應用客戶處落地，近期壁仞與無問芯穹等算力優(yōu)化企業(yè)建立合作，助力國內大模型廠商更加便捷地使用國產AI算力軟硬件平臺。

　　此外，軟件生態(tài)的建設還包括對于開發(fā)者的培養(yǎng)，包括壁仞在內的國產AI芯片玩家都在通過與高校的合作，培養(yǎng)國產軟件生態(tài)的“種子”開發(fā)者——比如浙江大學主導的AI教學平臺Mo平臺，就使用了壁仞的硬件和軟件平臺作為實操教學的基礎。

　　杜昀龍還告訴記者：“除了華為之外，目前看到寒武紀和燧原科技的增長相對比較快?！笨梢钥吹?，在制裁升級和算力緊缺的背景下，國內的AI企業(yè)、GPU企業(yè)正努力前行。

　　根據劉翔科技研究的分析預測，首先半導體先進工藝制造和先進封裝會是絕對大頭，預計大基金三期在半導體制造和先進封裝的投資權重比一期和二期都要高不少，“但投的肯定不是成熟制程，一定是先進制程。當前全球硬科技競爭最頂尖的AI領域，是全球最先進的芯片制程工藝+先進封裝工藝（比如Cowos）合力?！彼赋?。

　　第二個方向是存儲及AI相關高速存儲HBM?！按鎯Ρ緛砭驼及雽w1/3的市場規(guī)模，當前AI的競爭除了算力之外，隨著AI集群網絡化趨勢，存力和運力反而是更為競爭的焦點?！?/p>

　　其三是一些關鍵半導體設備和材料，比如光刻機、光刻膠等。在劉翔看來，一些相對壁壘較低的半導體設備，當前國內很多半導體設備廠商已經開始內卷，這間接說明國家大基金前兩期的成效體現了。在這一領域缺的不是資金，還是技術積累，還需要時間。