瑞銀（UBS）在最新發(fā)布的一份報告中表示，科技行業(yè)剛剛開始大規(guī)模增長周期，預(yù)計到2027年，隨著人工智能在各經(jīng)濟(jì)體中的廣泛應(yīng)用，AI模型及應(yīng)用程序?qū)⒊蔀橐粋€2250億美元的細(xì)分市場。2022年的22億美元，將成為這一數(shù)字的零頭。

顯然，這是一個巨大的飛躍，因為這意味著將近152%的復(fù)合年增長率。此外，研究人員還承認(rèn)，瑞銀此前關(guān)于AI行業(yè)總收入增長的預(yù)測可能過于保守，因此此次將AI行業(yè)總收入上調(diào)了40%，預(yù)計AI行業(yè)總收入將增長15倍，從2022年的180億美元增加到2027年的4200億美元，復(fù)合年增長率將達(dá)到72%。

這些增長將主要來自兩個市場。一是軟件市場。報告稱：“如果ChatGPT應(yīng)用程序的推出是人工智能行業(yè)的‘iPhone時刻’，那么在我們看來，最近推出的眾多應(yīng)用程序，如微軟的Copilots，以及OpenAI在23年第四季度推出的Turbo with vision，意味著人工智能行業(yè)的App Store時刻已經(jīng)到來”。

另一個則是在GPU云和人工智能邊緣計算等新興趨勢推動下，正在快速成長的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施市場，這個細(xì)分市場的規(guī)模預(yù)計將從2022年的258億美元增長到2027年的1950億美元，推動AI成為全球科技領(lǐng)域未來十年的科技主題，“因為我們在其他科技領(lǐng)域沒有看到類似的增長情況”。


AI大模型推動智能算力需求大爆發(fā)

如同農(nóng)業(yè)時代的水利，工業(yè)時代的電力，算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的關(guān)鍵生產(chǎn)力。隨著AI步入“大模型”時代，算力的提升也被加速推動。

這是因為AI非常依賴相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施，包括計算、儲存和網(wǎng)絡(luò)等，并且隨著人們對AI性能要求的提升，訓(xùn)練AI所需要用到的數(shù)據(jù)不斷增長，算法的復(fù)雜度也在不斷提高，因此對于算力也提出了更高的要求。

截至2023年6月底，我國在用數(shù)據(jù)中心機(jī)架總規(guī)模超過760萬標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架，算力總規(guī)模達(dá)到了197EFLOPS,位居全球第二，算力總規(guī)模近五年年均增速近30%。

隨著AI向多場景化、規(guī)?；?、融合化等高應(yīng)用階段發(fā)展，其所對應(yīng)的數(shù)據(jù)體量、算法模型參數(shù)量以及以加速計算為核心的算力中心的規(guī)模將不斷增大。

而AI芯片作為面相人工智能領(lǐng)域的芯片，是專門用于處理人工智能應(yīng)用中大量計算任務(wù)的模塊。“無芯片不AI”，AI芯片興起于AI對算力的高需求，以其為載體實現(xiàn)的算力是人工智能發(fā)展水平的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)，因此，我國AI芯片行業(yè)的發(fā)展備受關(guān)注，不斷涌現(xiàn)出新的生產(chǎn)設(shè)計商，市場規(guī)模也正不斷擴(kuò)大。

云端+終端需求推動芯片加速擁抱AI

從云端需求來看，大語言模型仍然將是主要的增長點。同時，圖像生成類模型也會保持快速增長的勢頭。具體來說，大語言模型仍然是各大科技公司競相研發(fā)的核心技術(shù)，包括OpenAI，微軟，谷歌，華為，阿里巴巴，百度等中外科技公司都在大力研發(fā)下一代的大語言模型，而包括中國移動等傳統(tǒng)行業(yè)的公司也在入局大語言模型領(lǐng)域，同時還有大量的初創(chuàng)公司在依靠風(fēng)險投資的支持也在大力開發(fā)大語言模型。大語言模型的百家爭鳴時代才剛剛開始并且遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有落下帷幕，在這樣的群雄逐鹿的時間節(jié)點，預(yù)計對于芯片的需求也會快速增長。大語言模型的特點是需要海量的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練芯片資源，而且同時由于格局尚未塵埃落定有大量的公司在研發(fā)新的模型，因此總體來說訓(xùn)練芯片的需求會非常大。

而隨著云端人工智能交互進(jìn)入多模態(tài)時代，聊天機(jī)器人已經(jīng)不僅僅可以用文字回答，而且還可以完成看圖說話以及圖像甚至視頻生成等任務(wù)，因此我們認(rèn)為，圖像生成類的模型，以及圖像和語言結(jié)合的多模態(tài)模型也將會成為云端人工智能的一個重要增長點。

除了云端市場外，我們預(yù)計人工智能對于終端市場也有更強(qiáng)的需求，這也將推動人工智能成為終端計算芯片中越來越重要的差異化元素。

在手機(jī)端，人工智能的使用頻率將會進(jìn)一步增強(qiáng)，這也會推動芯片加入更多相應(yīng)的算力，并且將人工智能支持作為SoC的核心亮點。例如高通發(fā)布的Snapdragon 8 Gen 3就以“低于一秒的延遲實現(xiàn)圖像生成任務(wù)”作為一個重要賣點，估計這樣的人工智能能力將會深度集成到手機(jī)廠商的操作系統(tǒng)中。除了高通這樣的第三方芯片公司之外，自研手機(jī)芯片的系統(tǒng)廠商預(yù)計也會繼續(xù)加碼人工智能；蘋果雖然在這方面保持低調(diào)，但是預(yù)計在未來會以各種方式（加大NPU算力，或者是加大軟件支持）的方法來開始賦能更多人工智能在iPhone上的新拍攝用戶體驗。vivo在自研ISP芯片領(lǐng)域已經(jīng)有了數(shù)年積累，而目前生成式人工智能對于拍攝體驗的提升恰好和ISP有很強(qiáng)的協(xié)同作用，這也是2023年8月vivo發(fā)布的v3 ISP芯片強(qiáng)調(diào)了生成式人工智能作為一個核心亮點。未來，預(yù)計會看到越來越多這樣的芯片強(qiáng)調(diào)人工智能對于用戶體驗上的賦能作用。

在智能汽車領(lǐng)域，Nvidia雖然不如在云端強(qiáng)勢，但是其Orin系列芯片仍然是各大車廠考慮的標(biāo)準(zhǔn)芯片模組。我們認(rèn)為，隨著人工智能大模型對于智能駕駛的賦能作用逐漸加強(qiáng)，無論是第三方芯片還是車廠自研的芯片都將會進(jìn)一步強(qiáng)化對于人工智能算力的投入，同時也推動芯片性能的快速提升——最近，無論是蔚來發(fā)布新自研芯片的算力規(guī)格，還是特斯拉傳出將使用TSMC 3nm作為下一代芯片的生產(chǎn)工藝，都在提示著我們2024年人工智能將在智能車芯片領(lǐng)域扮演越來越重要的角色。


出口限制的另一面

國產(chǎn)替代迎來新機(jī)遇

美國當(dāng)?shù)貢r間10月17日，美國商務(wù)部工業(yè)和安全局(BIS)發(fā)布了針對芯片的出口禁令新規(guī)，對于中國半導(dǎo)體的制裁進(jìn)一步升級。此次限制的核心對象是先進(jìn)計算半導(dǎo)體、半導(dǎo)體制造設(shè)備和超級計算機(jī)項目。而此次新規(guī)事實上是美國對2022年10月7日發(fā)布的規(guī)則進(jìn)行修改更新的版本，更加嚴(yán)格地限制了中國購買重要的高端芯片。

與此同時，從另一個角度來看隨著英偉達(dá)、英特爾等芯片的進(jìn)口受到阻礙，也將在某種程度上促進(jìn)國產(chǎn)GPU的發(fā)展。

以華為為例，華為昇騰芯片包括昇騰310和昇騰910，前者的整數(shù)精度算力可達(dá)16TOPS，主要應(yīng)用于邊緣計算產(chǎn)品和移動端設(shè)備等低功耗領(lǐng)域；后者整數(shù)精度算力可達(dá)640TOPS，性能水平接近英偉達(dá)A100。此外，華為近期也發(fā)布了新一代昇騰計算產(chǎn)品，推出全新架構(gòu)的昇騰AI計算集群——Atlas 900 SuperCluster，可支持超萬億參數(shù)的大模型訓(xùn)練。

此外，寒武紀(jì)的芯片，也被用于國內(nèi)某短視頻平臺，訓(xùn)練參數(shù)量約為1000億的大模型；今年6月10日，天數(shù)智芯對外宣布，在天垓100加速卡的算力集群，基于北京智源人工智能研究院70億參數(shù)的Aquila語言基礎(chǔ)模型，使用代碼數(shù)據(jù)進(jìn)行繼續(xù)訓(xùn)練，穩(wěn)定運行19天，模型收斂效果符合預(yù)期，證明天數(shù)智芯有支持百億級參數(shù)大模型訓(xùn)練的能力。

可以預(yù)見的是，新的出口管制措施有可能催生國產(chǎn)AI芯片發(fā)展的加速，由于中國的企業(yè)將面臨尋找替代供應(yīng)商或自主研發(fā)替代產(chǎn)品的壓力。這將助力推動國內(nèi)芯片產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新能力的增強(qiáng)，逐漸減輕對外國技術(shù)依賴的程度。