联合科大讯飞，华为GPU可对标英伟达A100！

在最近举行的2023亚布力中国企业家论坛第十九届夏季高峰会上，科大讯飞创始人、董事长刘庆峰透露了一些关于自家大模型进展的内容，并提到了华为的GPU能力已经与英伟达A100相媲美。

01．华为的GPU能力≈英伟达A100？

刘庆峰表示，虽然中国在AI领域的算法已经非常优秀，但在算力方面似乎一直被英伟达所限制。在过去的＂百模大战＂中，几乎所有的大模型都是由英伟达进行训练，而其他企业只能在其基础上进行微调和训练，这使得训练模型变得相对困难。

然而刘庆峰透露，目前华为已经取得了长足的进步，他表示，华为的高层和任正非高度重视这一问题，甚至有三位董事专程前往科大讯飞进行合作。8月15日，科大讯飞联合重磅发布星火一体机，实现了与A100的对标。

基于此，科大讯飞今年设定了一个目标，即在今年10月24日之前发布通用大模型，全面对标ChatGPT，并在中文方面超越，英文方面与其相当。他表示，目前与ChatGPT相比，他们还存在差距，但十分确信可以在十月赶上，并在明年上半年与GPT－4对标。

此前在2023中国上市公司峰会上，科大讯飞创始人刘庆峰分享了讯飞星火认知大模型的迭代计划。根据计划，他们将在6月9日实现开放式问答、多轮对话和数学能力的突破，8月15日实现代码能力和多模态交互的突破，最终在10月24日之前发布与ChatGPT对标的通用模型。

科大讯飞于5月6日正式发布了讯飞星火认知大模型，该模型拥有文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力和多模态能力等七大核心能力。

02．AI浪潮下，高算力GPU“一卡难求”

在此次讨论中，还提到了英伟达的Tesla A100计算卡，该计算卡采用了7nm工艺的GA100 GPU，拥有6912个CUDA核心和432个张量核心，封装尺寸为826mm2，内置了540亿个晶体管。同时支持第三代NVLINK，与服务器之间的双向带宽为4．8TB／s，GPU之间的互连带宽为600GB／s。这款计算卡搭载了40GB的HBM2内存，显存位宽达到了5120－bit，TDP为400W。

近年来，AI技术的火爆推动了GPU价格的飙升。在 ChatGPT爆红之后，GPU价格开始出现上涨的趋势。据报道，A100 GPU的市场单价已经达到15万元，相比两个月前的10万元增长了50％。

A100的替代型号是A800，即在已有A100的基础上将NVLink高速互连总线的带宽从600GB／s降低到400GB／s，其他完全不变。

而A800的价格相对较稳定，约为9．5万元左右，而4月份为8．9万元左右。同时，GPU的供货周期也被拉长，通常需要三个月甚至更久才能交付。由于市场需求超出了英伟达未来数个季度的预期，因此NVIDIA紧急向台积电增加了先进封装产能。然而，供需矛盾仍然存在。

特别是限制措施实施后，中国的一些公司很难获得这些芯片。市场供应十分紧张，价格飙升。有的公司只能依靠商业关系才能获得芯片。刘庆峰也提到，无论是与中国英伟达还是与英伟达总部进行谈判，最终成功获得芯片的机会也非常渺茫。

独占鳌头的英伟达市值也一度暴涨，8月21日，英伟达股价一夜暴涨8．47％，报469．67美元，创5月以来最大单日涨幅，市值激增超900亿美元（约人民币6600亿）！8月24日，英伟达（NVIDIA）公布了截至2023年7月30日的第二季度财报，受益于人工智能（AI）的带动，整体业绩暴涨，大超市场预期。

具体来看，英伟达第二财季营收为135．07亿美元，与上年同期的67．04亿美元相比增长101％，与上一财季的71．92亿美元相比增长88％，创下历史纪录；净利润为61．88亿美元，与上年同期的6．56亿美元相比增长843％，与上一财季的20．43亿美元相比增长203％；不按照美国通用会计准则的调整后净利润为67．40亿美元，与上年同期的12．92亿美元相比增长422％，与上一财季的27．13亿美元相比增长148％。

对于第三财季的预期，英伟达预计第三财季该公司的营收将达160亿美元，上下浮动2％，这一业绩展望超出分析师此前预期。

03．中国AI芯片正奋起直追

美国最近的许可要求限制了中国获取高端GPU来获得先进计算能力的能力，这影响到了近两年来商用领域最先进的GPU产品。然而，与此相反的是，这一举措在中国企业和美国企业之间引发了截然不同的市场反应。尽管美国政府希望通过限制中国获取这些芯片的渠道来制约中国人工智能的发展，但事实并非如此。

虽然仍处于半导体下行周期，但是类似生产芯片的中国企业的股票却上升势头良好。这可能意味着作为美国企业的竞争对手，中国企业或许能够获得更大的发展机会。

实际上，从2019年开始，中国就面临着严格管制，限制了其获取用于超级计算领域的高端GPU，当时主要限制的是AMD产品。这次的限制范围扩大，英伟达GPU架构芯片也进入了限制名单，除了超级计算中心，还包括了云计算服务器、数据中心、AI训练等领域，影响了许多中国的互联网巨头。

然而，这也导致了中国互联网和科技企业对AI芯片的研发和投入增加。中国公司正在推出各种自主研发的AI芯片，以满足云计算、数据处理和人工智能领域不断增长的需求。阿里巴巴、百度、腾讯等公司都在AI芯片领域进行布局和创新。

阿里巴巴于2019年推出了人工智能芯片＂含光800＂，该芯片针对数据中心的AI应用进行了深度定制，提高了AI场景计算的效率。百度也于2020年量产了第一代AI芯片＂昆仑＂，应用于搜索引擎和智能云生态伙伴等领域。腾讯也在2021年发布了视频处理芯片＂沧海＂和AI芯片＂紫霄＂。此外，龙芯等公司也在积极布局自主研发的AI芯片。

与此同时，中国互联网大厂之外，一些初创企业也在推出优秀的AI芯片产品。海光信息、壁仞科技、沐曦等公司都在AI芯片领域取得了进展，为中国AI芯片行业的发展增添了“芯”活力。

04．OFweek维科网·电子工程 总结

尽管新的限制措施对中国企业获取高端GPU产生了一定的影响，但这也激发了中国企业加大研发努力的动力，并有望在芯片领域取得突破。目前在软件生态和技术上仍面临一些挑战，但中国企业正朝着自主研发和创新的方向努力前进。

如今中国的AI芯片产业面临着巨大的机遇和挑战。不过相信跟华为一样的科创企业，通过加大投入和创新，中国将逐渐提升自己在AI芯片领域的竞争力，并为人工智能产业的进一步发展贡献力量。