世界已經(jīng)為生成式人工智能瘋狂，而且會變得更加瘋狂。到 2027 年，每年的 GPU 硬件支出將達到4000億美元。

Gartner 的 IT 市場分析師預(yù)計，2024 年的 IT 總支出（包括硬件、軟件、IT 服務(wù)和電信服務(wù)）將達到 5.13 萬億美元，同比增長 8.8%。其中，只有 2355 億美元預(yù)計將用于數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)，即全球銷售的所有服務(wù)器、所有存儲設(shè)備和所有交換設(shè)備。我們認為，這主要得益于用于生成式人工智能的人工智能集群的快速采用，盡管在數(shù)據(jù)中心的更多通用服務(wù)中，基礎(chǔ)設(shè)施支出出現(xiàn)了相當嚴重的下滑，但這一數(shù)字仍增長了 8.1%。

現(xiàn)在，這只是 AI 加速器業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中心部分的 TAM，不包括邊緣和客戶端 AI 硬件加速器的 TAM。AMD 沒有討論更廣泛的芯片市場的 TAM 是多少。幾個月前，IDC 還預(yù)測，到 2027 年，整個服務(wù)器業(yè)務(wù)的規(guī)模將略低于 2000 億美元。

如果逆向計算，使用人工智能服務(wù)器的 GPU 成本約占整體價格的 53% 這一比例，即基于八路 Nvidia HGX GPU 計算復(fù)合機的 37.5 萬美元貨款中約有 20 萬美元，那么如果我們對 IDC 預(yù)測的服務(wù)器市場以及人工智能和非人工智能服務(wù)器之間的分工的猜測是正確的，那么人工智能加速器硬件在 2027 年應(yīng)該只能推動約 500 億美元的 GPU 發(fā)展。顯然，有人需要修改他們對這一切將如何發(fā)展的估計，以及 AMD 所稱的 "數(shù)據(jù)中心 AI 加速器 "的確切含義。它肯定是指 GPU 和 NNP，但也可能指 CPU 的部分銷售額。

無論如何，AMD 所說的是，增長速度超過了計劃，加速器的收入增長率將比我們幾個月前估計的高出 9 倍。

我們認為這絕對稱得上瘋狂。假設(shè)圖形處理器和其他加速器的價格隨著 HBM 內(nèi)存的下降而下降，那么如果這一切都按照蘇世民團隊預(yù)期的那樣發(fā)展，這意味著銷量將真正達到巨大的規(guī)模。有了這樣的增長，許多供應(yīng)商就有了足夠的競爭和利潤空間。


GPU市場規(guī)模高速增長

（一）圖形處理市場GPU市場規(guī)模穩(wěn)固增長

目前來看，游戲產(chǎn)業(yè)發(fā)展已進入存量市場時代。2022年中國游戲市場銷售收入2658.84億元，同比下降10.33%；用戶規(guī)模6.64億,同比下降0.33%。但隨著游戲玩家對游戲畫質(zhì)、圖像幀率等需求的不斷提升，需要高性能 GPU 在特殊渲染算法等方面提供支持，圖形處理器在游戲端仍將占有較大份額。

在專業(yè)圖形渲染領(lǐng)域，國內(nèi)建筑設(shè)計、工業(yè)設(shè)計、影視動畫、虛擬現(xiàn)實等應(yīng)用專業(yè)圖形渲染技術(shù)的細分領(lǐng)域正在蓬勃發(fā)展。作為專業(yè)圖形渲染核心工具，2022 年國內(nèi)圖形設(shè)計/編輯/渲染軟件市場規(guī)模達到536.99億元，預(yù)計2023-2030年復(fù)合增長率為9.62%，據(jù)此測算國內(nèi) 2030年該市場規(guī)模將達到1120億元左右。圖形設(shè)計/編輯/渲染軟件借助高性能 GPU 提升圖形處理能力，以支撐渲染技術(shù)的應(yīng)用，以及高清晰畫質(zhì)、多幀率圖像的呈現(xiàn)。


（二）大規(guī)模擴展計算能力的高性能計算市場爆發(fā)

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，GPU 在并行計算方面的性能優(yōu)勢逐步顯現(xiàn)，GPGPU應(yīng)運而生。GPGPU 作為運算協(xié)處理器，針對不同應(yīng)用領(lǐng)域的需求，增加了專用向量、張量、矩陣運算指令，提升了浮點運算的精度和性能，其產(chǎn)品技術(shù)特性已經(jīng)超過傳統(tǒng)圖形處理的應(yīng)用范疇，在數(shù)據(jù)中心、人工智能、自動駕駛等高性能計算領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

根據(jù)《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書（2022 年）》，2021 年國內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施算力規(guī)模達到 140 EFLOPS，位居全球第二，已經(jīng)投入運行的人工智能計算中心近 20個，在建設(shè)的人工智能計算中心超20個。根據(jù)工信部《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃（2021-2023）》和《“十四五”信息通信行業(yè)發(fā)展規(guī)劃》的目標，2023 年我國數(shù)據(jù)中心總算力將超過 200 EFLOPS，2025 年進一步提升至300 EFLOPS。GPU 作為實現(xiàn)算力的基礎(chǔ)硬件之一，在數(shù)據(jù)中心建設(shè)和部署過程中具有廣泛的配套需求。

在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，作為算力的物理承載，國內(nèi)數(shù)據(jù)中心持續(xù)建設(shè)與擴容，推動數(shù)據(jù)中心總機架數(shù)連年增長。2018-2022年總機架數(shù)由 166 萬架增至650萬架，近5年年均增速超過30%。預(yù)計2025年大型及以上數(shù)據(jù)中心機架數(shù)量將達到802萬個，相應(yīng)的算力規(guī)模持續(xù)擴大。

在人工智能領(lǐng)域，隨著算法發(fā)展的突飛猛進，人工智能模型訓(xùn)練需要巨量算力支撐才能快速有效實施，不斷增加的數(shù)據(jù)量也要求算力同步進化，使得算力成為人工智能技術(shù)突破的關(guān)鍵因素：作為生成式 AI 的典型應(yīng)用，ChatGPT 引領(lǐng)人工智能技術(shù)變革，其大模型的特點帶來了陡增的算力需求。作為算力的硬件基礎(chǔ)，當前主流 AI 芯片包括 GPU、FPGA、ASIC 等。

2021年國內(nèi) AI 芯片市場規(guī)模達到 426.8 億元，受益于算力需求的爆發(fā)式增長，預(yù)計 2025年市場規(guī)模將達到 1,780 億元。Al服務(wù)器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合可以滿足高吞吐量互聯(lián)的需求，為自然語言處理、計算機視覺、機器學(xué)習(xí)等Al應(yīng)用場景提供強大的算力支持，支撐Al算法訓(xùn)練和推理過程。根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)，2021年國內(nèi)服務(wù)器市場按加速卡類型劃分市場份額中，GPU 占比為91.9%，系服務(wù)器市場按加速卡的主要產(chǎn)品類型，可以預(yù)見 GPU市場的巨大市場空間。

在自動駕駛領(lǐng)域， 2022年全球自動駕駛汽車市場規(guī)模為241 億美元，預(yù)計 2026 年將達到 619 億美元，年復(fù)合增長率為 20.75%。高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）作為實現(xiàn)自動駕駛的重要技術(shù)基礎(chǔ)，利用 GPU 的并行計算能力實時分析來自激光雷達、毫米波雷達和紅外攝像頭的傳感器數(shù)據(jù)，其大規(guī)模推廣將帶動高性能 GPU 的應(yīng)用需求。


英偉達迎來更多挑戰(zhàn)者

而在英偉達的身后，有許多年輕的初創(chuàng)公司正在奮力奔跑，有的不斷推出號稱超過英偉達GPU的產(chǎn)品，有的則瞄準了英偉達的CUDA編程平臺。

據(jù)The Information，2017年至少有十幾家初創(chuàng)公司試圖挑戰(zhàn)英偉達在AI芯片領(lǐng)域的地位，但經(jīng)歷了市場的一輪洗牌之后，該倒閉的倒閉，該換血的換血。

當時比較受關(guān)注的兩家公司，KnuEdge和Reduced Energy Microsystems雙雙倒閉。Wave Computing在2020年申請破產(chǎn)，次年以新名稱MIPS東山再起。據(jù)科技網(wǎng)站The Register報道，另一家AI芯片初創(chuàng)公司Mythic的前工程副總裁在領(lǐng)英上寫道，該公司已于去年耗盡現(xiàn)金。今年早些時候，Mythic宣布任命新首席執(zhí)行官，并獲得了1300萬美元融資。

在現(xiàn)存的早期AI芯片初創(chuàng)企業(yè)中，Cerebras生產(chǎn)的大規(guī)模AI芯片整合了英偉達GPU的許多處理能力，而SambaNova Systems似乎是早期最有能力挑戰(zhàn)英偉達的公司。上一輪融資熱潮中，這兩家公司和Graphcore一起以數(shù)十億美元的估值進行了幾輪大型融資。

這輪市場大清洗告訴后來者，初創(chuàng)企業(yè)正面臨著高昂的成本和競爭風(fēng)險。

更重要的是，盡管最近投資者對AI充滿熱情，但初創(chuàng)公司面臨的融資環(huán)境比上一代更為嚴峻。風(fēng)險投資、私募股權(quán)和并購數(shù)據(jù)庫PitchBook的數(shù)據(jù)顯示，今年上半年，AI芯片初創(chuàng)公司獲得的風(fēng)險投資僅略高于10億美元，作為比較，2021年的融資額高達95億美元。

此外，這些初創(chuàng)公司還面臨著進入停滯階段的技術(shù)復(fù)雜性和高昂成本挑戰(zhàn)，還需要將設(shè)計完成并交付給臺積電等制造商盡快投產(chǎn)。盡管如此，創(chuàng)始人和投資者都認為，生成式AI將使計算領(lǐng)域產(chǎn)生翻天覆地的變化，這足以使他們從英偉達身上分一杯羹。

國內(nèi)GPU企業(yè)也在發(fā)力

國際大廠競爭的同時，本土GPU廠商也在積極行動。事實上，本輪市場下行對本土GPU廠商來說，既有壓力也是機遇。在“東數(shù)西算”工程的支持下，近年來國內(nèi)涌現(xiàn)出一批GPU企業(yè)。2022年12月20日，天數(shù)智芯舉行發(fā)布通用GPU推理產(chǎn)品“智鎧100”。根據(jù)天數(shù)智芯產(chǎn)品線總裁鄒翾介紹，智鎧100產(chǎn)品卡，可提供最高384TOPS@int8、96TFlops@FP16、24TFlops@FP32的峰值算力，相較于市場上現(xiàn)有主流產(chǎn)品，智鎧100將提供2-3倍的實際使用性能。而此前，壁仞科技發(fā)布的通用GPU BR100，16位浮點算力達到1000T以上、8位定點算力達到2000T以上。芯動科技發(fā)布的“風(fēng)華2號”GPU，像素填充率達48GPixel/秒，F(xiàn)P32浮點算力1.5TFLOPS，性能領(lǐng)跑國產(chǎn)桌面、筆記本電腦和工控機賽道。

對此，芯動科技首席GPU科學(xué)家楊喜樂指出，現(xiàn)代GPU的涉及面廣泛開發(fā)應(yīng)用方面有很多技術(shù)壁壘，對開發(fā)團隊能力要求很高；要拿出一款對標行業(yè)先進水平且流暢兼容各種應(yīng)用的圖形GPU，需要具有跨多領(lǐng)域平臺能力和大量流片交付經(jīng)驗的復(fù)合型技術(shù)團隊，要不斷進行GPU底層技術(shù)、算法架構(gòu)和軟硬件創(chuàng)新。GPU行業(yè)已經(jīng)形成穩(wěn)定的壟斷格局，市場下行對本土GPU廠商來說，必將承受更多壓力，但也將為本土GPU廠商提供新的發(fā)展機遇。