经济观察报记者 钱玉娟

关于英伟达A800芯片可能被禁售的消息，正在引发连锁反应。

一位英伟达芯片代理商告诉记者，大约一周前，关于英伟达A800芯片被禁售的这个信号“让市场上的A800价格一下子涨了起来。”

据这位代理商介绍，英伟达A800 80GB PCie标准版GPU的市场价，15天前在9万元人民币/颗，“现在（一颗）11万元左右。”即便价格飞涨，他告诉记者，英伟达的高端算力GPU芯片依然是“抢手货”，在他看来，英伟达的H800系列GPU芯片目前还可以正常供应，只不过价格更高了。

一面是越来越贵、越来越稀缺的高端芯片，一面是下游需求高涨的“百模大战”，寻找另一条道路，成为迫在眉睫的选择。

在被认为是“史上最火爆”的上海2023年世界人工智能大会（WAIC）上，算力需求和缺口成为了高频词汇。

7月7日上午，清华大学电子工程系教授汪玉表示，若以大语言模型作为底座，同时处理我国14亿人的推理请求，所需的计算量超过目前我国数据中心总算力的3个数量级。他由此强调我国现有算力资源的紧张程度。

“没有大算力，做大模型就是天方夜谭。”中国工程院院士、鹏城实验室主任高文也在WAIC上透露，团队正在紧锣密鼓地对一个2000亿参数的大模型进行训练，至少“需要4000块卡训练100天”。

云计算技术专家刘世民早早注意到，国内正式渠道如今愈发买不到高端AI芯片，面对算力发展遭遇限制，他也看到，一些云厂商基于相关AI产品可以提供GPU算力这一最基础的AI服务，当然，其中不乏AWS、Azure这样的海外云服务商。

“目前算力比较紧张，所以会选择租赁云算力。”云从科技的孙进透露，买不到高端算力卡，加之自建算力集群周期长，即便租赁云算力成本相较自建要高，“高出50%～100%”，但这依然成为一些对算力有需求的科技公司的选择。

如今，这条道路也在面临更多挑战：7月4日，有消息称美国计划对使用亚马逊云、微软云等海外云计算服务的中国企业施加限制。这是继去年美国限制对华半导体出口，今年拉拢日本、荷兰对华限制出口先进芯片制造设备后又一举措，“现在估计又要封堵云GPU了。” Vibranium Consulting副总裁陈沛说。

围堵加码

陈沛介绍，云GPU要比自建GPU算力集群贵，“大型云厂商的价格差不多一小时2-3美元。”据他所知，AWS、Azure这样的大型云服务商在新加坡有提供部分种类的云算力服务，在中国亦然。

2022年8月，当英伟达的GPU计算芯片A100和H100被美国政府要求限制向中国出口后，对高端算力有需求的厂商，还可以在拥有先进制程AI芯片的AWS、Azure等云厂商提供的云端算力服务中得到满足。

而今限制如果继续升级，中国厂商未来若想使用AWS、Azure等海外云服务商的云端算力服务，也要获得美国政府许可才行。

2022年，由IDC、浪潮信息、清华大学全球产业联合编制了一份《2021-2022全球计算力指数评估报告》，量化揭示了算力的重要性：全球各国算力规模与经济发展水平显著正相关，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰；美国和中国的计算力指数分别为77分和70分，同属国别计算力的领跑者。

上述半导体行业观察人士建议，正在算力侧展开自研创新的中国厂商们，当下“需要丢掉幻想”，她认为，只有不断攻克芯片的成熟制程，叠加软件创新才能共同提升算力。

在中国算力突围路径中，国产GPU芯片自研替代被认为是第一大选择，但这一选择需要时间。目前最现实的选择是，如何最大化地利用现有的高端芯片资源。

算力共享

按照外媒此前披露，作为微软全力扶持的AI创业公司，OpenAI拥有微软Azure云最高优先级的支持——约有2.5万个英伟达GPU正在支持GPT大模型的训练,这是目前世界上规模最庞大的AI服务器之一。而OpenAI光用在训练ChatGPT上，就使用了1万个英伟达的GPU。

但即便是微软，GPU也面临缺口。今年6月，在公开的OpenAI CEO Sam Altman 谈话纪要中提到，GPU的短缺拖延了Open AI客户的许多短期计划。但这份谈话纪要很快被删除。

按照此前媒体报道，目前中国企业GPU芯片持有量超过1万枚的不超过5家，拥有1万枚A100的至多1家。且由于美国去年8月开始算力封锁，这些存货的剩余使用寿命约为4-6年。

但现实正在急剧变化：伴随着今年以来的生成式AI浪潮和大模型井喷，此前存在的缺口无疑还在进一步放大。

由此，在国内推动“算力共享”被提上日程。

北京市经信局4月下旬公布的“北京市通用人工智能产业创新伙伴计划”，进展迅速。7月3日，计划公布了第二批伙伴名单中共有63家企业，其中包括百度、京东、神州数码和金山等10家算力供应伙伴。

北京市经信局公布的第一批算力供应方伙伴名单只有两家，一个是北京超级云计算中心，另一个便是阿里云计算有限公司。

2022年8月30日，阿里云推出飞天智算平台的同时，还启动了张北和乌兰察布两座超大规模智算中心，以公有云和专有云两种模式，为各类机构提供服务。

彼时阿里云表示，其智算平台以及智算中心可将计算资源利用率提高3倍以上，AI训练效率提升11倍。毫无疑问，当国内算力供应因芯片卡短缺陷入紧张时，云端算力可以补位。

当阿里云提出“算力普惠”的目标愿景时，华为也通过推出昇腾AI集群解决方案，以填补着算力需求和硬件算力供给间的沟壑。在7月6日下午的WAIC上，华为昇腾计算业务总裁张迪煊宣布，昇腾AI集群规模从最初的4000卡扩展升级至16000卡，成为业内首个万卡AI集群，其算力已经在支撑像科大讯飞等企业进行大模型训练以及智能化转型。

AI缺口

如今受益于昇腾AI集群的算力支持，讯飞星火大模型的优化训练在有序进行中。科大讯飞高级副总裁胡国平在WAIC上强调，所有的大模型训练都强烈依赖高端AI芯片集群和生态。

不过，孙进告诉记者，云端算力共享或租赁，往往适用于低频训练需求的厂商。“基于同样或同类型的算力芯片，云厂商提供的云GPU确实可以形成替代。”但他表示，“各地建设的训练算力集群，大部分是消费级推理卡集群，或者是CPU集群。”

一般来说，算力被分为三类：通用算力、智能算力、超算算力。在传统产业数字化转型的场景中，基于普通CPU芯片集成的服务器所能提供的通用算力就可满足；而人工智能发展、大模型的训练和推理，这些对应的则是智能算力，是要基于AI芯片所提供的算力。此外，天体物理、航空航天等复杂运算则需要超算算力。

据工信部消息，近年来中国算力产业规模快速增长，年增长率近30%，算力规模排名全球第二，仅次于美国。

但当下的问题在于，这其中一部分并不是本轮生成式AI所需求的智能算力，而只是通用算力。

此前发布的《中国算力指数发展白皮书（2022）》显示，中、美在全球算力规模中的份额分别为33%、34%，其中通用算力份额分别为26%、37%，智能算力分别为28%、45%，超级算力分别为18%、48%。

在刘世民看来，算力共享确实可以让更多企业能用上算力，但先进芯片所代表的高端算力，一旦被限制，势必限制国内算力的增长。而今，中国的人工智能产业又已经步入AIGC时代，参与其中的厂商需要进行的是高频训练，持续的优化迭代。

值得关注的是，算力需求暴增下，供给背后的国产GPU自研以及软件创新，都将是中国厂商亦步亦趋要解决的问题。

陈沛说，种种限制框架下，英伟达提供的高端算力，在市场上不只受欢迎，还是刚需。陈沛记得2020年OpenAI训练GPT-3时，用的是英伟达GPU芯片V100，“一万颗，耗时14.8天”，但在一周前，他看到英伟达发出的最新测试结果中显示，仅用3000多颗H100 GPU芯片，11分钟就完成了GPT-3的模型训练。

“英伟达依然是AI训练领域的老大。”陈沛说。

一位国产AI大模型厂商的创始人也告诉记者，目前其自研的大模型正在储备的英伟达算力芯片上“跑着”，尽管芯片禁售是未来式，但面对大模型浪潮所带来的高频算力需求，目前我们没有太多的备选方案。