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9.69亿主力资金净流入,可控核聚变概念涨1.88%

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9.69亿主力资金净流入,可控核聚变概念涨1.88%

9.69亿主力资金净流入,可控核聚变概念涨1.88%

刚刚结束的COMPUTEX电脑展上,英伟达CEO黄仁勋笑着对听众(tīngzhòng)说,“你(芯片)买得越多,赚(zhuàn)得越多。”引来一阵笑声。 这句话(huà)的背景是,全球科技厂商在AI热潮下(xià)继续重金投入建设数据中心或算力中心。黄仁勋(huángrénxūn)在演示文档上写着,英伟达正在驱动全球万亿美元级别的企业AI IT投资。 数据中心建设热潮下,现在看来,AI算力需求的变化(biànhuà)与年初一些(yīxiē)业内人士预计的不太一样。DeepSeek对训练算力资源的节约(jiéyuē),并未让整体算力需求减少。 不过,还有一个变化发生了,随着DeepSeek推动AI走向应用,用于推理(tuīlǐ)的AI芯片占比(bǐ)正在升高。 市场(shìchǎng)研究机构IDC中国(zhōngguó)副总裁周震刚告诉第一财经记者,2024年中国数据中心加速卡中已有半数以上是推理卡,DeepSeek出现后,今年推理芯片占(zhàn)比预计还会增加。 这种芯片结构变化,可能会对AI芯片市场造成深远影响,特别是在中国市场。推理(tuīlǐ)环节对AI芯片性能等的要求(yāoqiú)较低,国产AI芯片也可以使用,在英伟达(wěidá)出口受到限制的情况(qíngkuàng)下,可能促成国内AI芯片的组成发生变化。 周震刚透露,去年国内数据中心加速卡市场中,国产算力占比大约(dàyuē)三成,预计今年上半年(shàngbànnián)占比应该会超四成。 第一财经记者(jìzhě)了解到(dào),这波数据中心或算力中心建设潮中,需求方来自高校、企业等,AI应用十分多元。而面向算力需求的变化,已有算力中心在计划调整(tiáozhěng)芯片,使芯片组成更加多元、向模型推理倾斜。 数据中心或算力(huòsuànlì)中心建设还(hái)在(zài)进行。IDC数据显示,中国加速计算服务器市场出货量2024年同比增长97.3%,预计2025年增长52.9%。 在中国招标投标公共服务平台,第一财经记者以智算中心为关键词搜索中标(zhòngbiāo)信息(xìnxī)发现,截至今年5月(yuè)26日,今年国内智算中心中标信息123条,是去年前5个月的2.2倍。这些(zhèxiē)信息围绕智算服务器设备采购、运维服务、电力模块采购、勘探、基建供配电工程施工等。 从中标信息数量看,国内智算中心建设提速(tísù)是持续的过程。2023年国内智算中心中标信息53条,2024年猛增至(zhì)213条。2024年上半年中标信息71条,下半年增加(zēngjiā)至142条,显示(xiǎnshì)当年建设项目也在增多。 记者了解到,一些企业(qǐyè)和高校(gāoxiào)有了更多算力需求,部分高校自购算力卡,部分购买云算力或超算中心算力。 香港科技大学(xiānggǎngkējìdàxué)(xiānggǎngkējìdàxué)冯诺(féngnuò)依曼研究院院长贾佳亚告诉第一财经记者,学校此前购买了一批英伟达H800计算卡,香港只有香港科技大学有相对较多的H800,这是能将该研究院做成较大规模的背景。即便如此,有算力提供方告诉记者,该校在训练大模型,需求比较(bǐjiào)大,自己(zìjǐ)的算力不够,也需要其他算力来源。 近日华东理工大学则与(yǔ)腾讯云合作,推动AI与学科融合及科学研究降本增效等。该校(gāixiào)(gāixiào)副校长王慧锋告诉记者,高校科研对AI算力(suànlì)的需求(xūqiú)增长是必然,该校也(yě)在探索AI+科学研究,例如有化学老师将AI算法用于锂电池催化设计,并将设计理念提炼出来做成智能体知识库,用于实践教学。目前学校采用混合云架构,部分算力本地化部署,另有大量计算放到云上,上云而不是完全自建机房的做法成本更优。王慧锋告诉记者,考虑到需求和(hé)(hé)数据安全等,目前高校采用私有和混合架构的模式是主流。 去年12月,香港规模最大的(de)数码港人工智能(réngōngzhìnéng)超算中心投入服务,香港为申请使用者提供资助。记者了解到,申请使用该超算中心首阶段算力的主体就包括大学(dàxué)和科研机构。 数码港(shùmǎgǎng)行政(xíngzhèng)总裁郑松岩告诉记者,该超算中心目前有1300PFLOPS算力,第二阶段规划算力是(shì)1700PFLOPS,今年10月该超算中心算力将(jiāng)提升到3000PFLOPS。目前已审批通过10个申请(shēnqǐng),这些申请来自大学、科研机构、企业,用途包括学术研究、生物(shēngwù)医疗、材料分析、大模型应用等,到本月底,第一阶段的算力使用率将超95%,预计接下来的申请会越来越多。 “一些大学在做(zuò)教学相关项目,一些在研究(yánjiū)可商业化的项目。有的大学在研究生物科学相关领域,也需要比较大的算力。目前不少大学是以开发项目为主来申请,个别(gèbié)大学会捆绑几个小项目一起申请,让学生做一些研究。现在有算力基本是先到先得。” 郑松岩(zhèngsōngyán)表示。 企业(qǐyè)也需要(xūyào)算力。郑松岩告诉记者,企业应用处于刚开始尝试的阶段,可以感受到很多企业还没有下很大决心要完成整个机构的转型,或为此拟定非常严格的时间节点。“前段时间处于一种想用AI,但(dàn)很多企业还没启动的阶段。很多企业都想用AI来提高效率、降低成本,但AI要直接嵌入企业日常(rìcháng)流程中(zhōng),企业实际上缺乏相应人才配套。”郑松岩表示,香港的人工智能应用爆发期还没到来,随着业界对AI越来越(yuèláiyuè)熟悉,接下来(jiēxiàlái)预计应用会越来越多。 DeepSeek带来(dàilái)的算力需求增长,是(shì)大模型推理对大模型训练(xùnliàn)的一场(yīchǎng)“胜利”。过去两年,大模型业界最受关注的一直是训练环节。但开源且性能出众的DeepSeek-R1面世后,更多人开始真正将大模型用起来,促使推理需求增长。 这让一些适合推理的(de)芯片用(yòng)了起来。周震刚向记者表示,去年(qùnián)国内互联网公司、电信运营商采购了大量国产算力卡,但去年采购方发现,国产算力资源不是很(hěn)好出售(chūshòu)。而随着今年上半年DeepSeek应用推开,尤其是国产算力适配(shìpèi)DeepSeek后,此前它们采购的国产算力在今年第一季度已经被DeepSeek占有了。目前(mùqián)电信运营商已在建设新的大规模算力中心,包括基于国产算力的万卡集群。 腾讯是国内最早接入DeepSeek的互联网厂商之一。该公司在5月的业绩交流会上释放过推理(tuīlǐ)需求增长的信号(xìnhào)。 腾讯管理层表示,腾讯有足够(zúgòu)的高端芯片来继续训练模型,公司看到对GPU更大的需求(xūqiú)是在推理(tuīlǐ)侧。用户推理需求逐渐增长,推理token(词元)的需求比之前预计的更多,AI需求已经超过(chāoguò)了GPU资源(所能提供的算力)。 周震刚也(yě)发现,DeepSeek出现确实让算力(suànlì)需求改变了,主要是(shì)(shì)改变了算力需求的结构。他告诉记者,2024年,中国数据中心加速卡有57.6%是推理卡,33%是训练(xùnliàn)卡。而在DeepSeek出现后,一些小型公司的算力从训练转到推理。腾讯、百度这类平台接入DeepSeek也大大推动了推理芯片的增长,因此预计2025年推理芯片占比还会进一步大幅(dàfú)增加。 郑松岩告诉记者,数码港的人工智能超算(chāosuàn)中心也(yě)在考虑改变算力组成。 “一开始我们主要面向模型训练需求,包括很多大学那时候要做模型训练,但(dàn)实际上(shíjìshàng),近一年来(jìnyīniánlái)模型变化很大(biànhuàhěndà)。” 郑松岩告诉记者,此前(cǐqián)很多机构在做基础大语言模型,但在DeepSeek出来后放弃了这一路线,转向使用DeepSeek等基础大模型,“我们认为未来做基础大模型的团队会逐渐减少(jiǎnshǎo),转向以推理为主,人工智能(réngōngzhìnéng)超算中心的第二阶段正在建构中,接下来做安装、配置、设计时会更多考虑这部分需求。” 郑松岩告诉记者(jìzhě),推理环节对芯片算力的要求相对没那么大(dà),因此,算力不及英伟达H100、H800的芯片都有可能引进。 推理需求增长让国产算力站上(zhànshàng)竞技的舞台了。 周震刚告诉记者,2022年和2023年,英伟达占中国数据中心加速卡市场(shìchǎng)的85%~90%,国产算力(suànlì)没有太大空间,但在美国政策、国内市场变化等因素影响下(xià),国产算力占比已有大幅提升。 具体而言,2024年中国数据中心(shùjùzhōngxīn)加速卡市场中,有65.2%是英伟达,34.6%是国产(guóchǎn)算力(suànlì)。“我们现在看到,今年上半年国产算力占比应该会超(huìchāo)四成,很可能在很短的时间内,国产算力会成为主流,占比超50%。这个比例在两年前是无法想象的。”周震刚表示(biǎoshì)。 在大模型算力需求以训练为主的时候,之所以国产(guóchǎn)芯片(xīnpiàn)还难以挑战英伟达(wěidá)的地位,既有英伟达芯片算力高、生态好(hǎo)、集群大等原因,也有训练难以兼容异构芯片的原因。周震刚向记者解释,训练时难以同时(tóngshí)用(yòng)英伟达+国产芯片组成的资源池,只能将训练分成两部分,一部分(yībùfèn)用英伟达卡,一部分用国产卡,但这种训练的效率较低,因此(yīncǐ)大部分训练现在仍跑在英伟达卡上,只有少数AI厂商基于国产卡算力平台,更多厂商还是在用国产芯片做测试性工作,作为备用方案。但推理可以跑在国产芯片上,“可以根据(gēnjù)需求,把面向某个应用的推理或面向某个区域用户的推理放到国产芯片上,可以这么分解。” “过去别人会问(国产芯片(xīnpiàn)厂商(chǎngshāng)),你跟英伟达(wěidá)H100相比优势在哪里、性价比如何、生态能否兼容?现在这些问题已经没有太大(dà)影响了。”有业界分析人士向记者形容,云厂商或AI厂商现在需要英伟达之外的更多国产芯片方案。除了华为与运营商合作,其他国内芯片厂商也基本都有芯片出来了,云厂商也在推进自研(zìyán)。周震刚表示,今年一季度需求火热的DeepSeek一体机(yītǐjī)中,英伟达芯片占比还是较大,但已有不少基于寒武纪、沐曦(mùxī)等国产芯片。 需求也反映在国产AI芯片厂商业绩上。此前陷于亏损的寒武纪(hánwǔjì),2024年第四季度(dìsìjìdù)开始盈利。今年第一季度,寒武纪营收11.11亿元,接近去年全年营收,净利润3.55亿元,实现同比(tóngbǐ)扭亏。 还有算力(suànlì)中心正在考虑国产(guóchǎn)芯片方案,郑松岩告诉(gàosù)记者,推理不需要用到太“高级”的芯片。数码港(shùmǎgǎng)有一个人工智能实验室,正在测试不同的芯片,除了英伟达,还测试国产的华为、沐曦、壁仞、昆仑芯等。同时,实验室也在测试异构算力调度平台,希望(xīwàng)能通过一个平台统一调度不同芯片算力。 腾讯高管则在5月的(de)(de)业绩交流会上表示,公司会同时看进口(jìnkǒu)芯片和国内市面上可用的芯片,在某些情况下,其中一些芯片能做较小模型的推理。 作为AI芯片巨头,英伟达(wěidá)近期感到紧张不是(búshì)没有道理的。今年4月,英伟达公告称,美国政府已告知,对于H20芯片及达到H20内存带宽等的其他芯片,若出口至中国等国家和(hé)地区需获得(huòdé)许可证。H20是英伟达针对中国市场推出的“特供”版本。 黄仁勋近日表态称,这种人工智能芯片出口管制是(shì)失败的,“事实证明,最初制定人工智能扩散规则的那些基本假设存在根本性(gēnběnxìng)缺陷”。他(tā)表示,英伟达在中国市场的份额已从(cóng)美国前总统拜登执政初期的95%降至目前的50%。中国人工智能市场规模可能在未来两到三年内达到约500亿美元,对一家美国公司(měiguógōngsī)来说,无法进入这一市场将是巨大(jùdà)的损失。 英伟达还在(zài)尝试应对中国市场上的竞争。近日(jìnrì)有消息称,英伟达拟新推出一款面向中国市场的AI芯片(xīnpiàn),采用最新的Blackwell架构,定价低于H20,最早(zuìzǎo)于今年6月量产,英伟达官方尚未证实该消息。 (本文来自第一(dìyī)财经)
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