目前，國內已經進入大模型的規模化商用階段，而大模型非常「吃」GPU。但是，由於美國限制，英偉達的GPU供應不上了。
那怎麼辦呢？
近期，業界不斷傳來讓人振奮的消息，讓我們看到了國產GPU產業崛起的希望。
各個大模型廠商開始用上華為AI晶片
近日，業界傳出消息，百度為200台伺服器訂購了1600顆華為技術公司的 910B Ascend AI 晶片，以此作為英偉達 Nvidia A100 晶片的替代品，到 10 月份華為已經交付了超過 60% 的訂單，預計將在今年年底前交付所有晶片。相關人士表示「他們訂購 910B 晶片是為了應對未來可能無法再從 NVIDIA 購買的情況。"
360集團創始人周鴻禕也在2023年世界網際網路大會烏鎮峰會上，宣布了他們與華為的合作。360集團採購了大約1000片華為的AI晶片，時間比百度還要早。周鴻禕表示這種合作不僅僅是商業交易，還對中國的人工智慧行業發展起到了重要作用。
將時間線往前撥，在2023亞布力中國企業家論壇第十九屆夏季高峰會期間，科大訊飛的創始人兼董事長劉慶峰指出，華為的GPU現在已經能夠與英偉達的A100相媲美，這表明華為在AI領域的實力逐漸增強。此外，劉慶峰還提到，華為的三個董事已經加入科大訊飛工作，專注於對標Nvidia的A100。
科大訊飛的訊飛星火認知大模型，已經與華為昇騰自主創新算力平台展開合作，這一強強聯合使得他們能夠基於自主的軟硬體大模型生態發展能力躍升。此外，不僅科大訊飛，國內其他大模型廠商也已開始使用華為晶片。
華為AI晶片發展情況梳理
冰凍三尺非一日之寒，在AI算力方面，華為布局得比較早。
這一旅程始於2018年，在上海的一場會議上，華為公布了自家首款AI處理器：昇騰310與昇騰910。這兩款晶片的推出，標誌著華為在全球AI硬體競爭中的正式入局。
昇騰310晶片，專注於邊緣計算應用，以其低功耗設計服務於智能終端；而昇騰910則瞄準了數據中心和雲計算的需求，力圖在高性能AI計算市場占有一席之地。這兩款晶片都基於華為獨立研發的達文西架構，這是一種專為AI運算優化的技術，意在高效處理各類AI算法。
2019年，華為宣布昇騰910晶片的商用化，這是其AI晶片發展史上的一個重要節點。該晶片在發布時，被介紹為具備很高的單晶片計算密度，並且其性能在特定條件下優於行業內的一些現有產品。
緊接著，華為推出了Atlas 900 AI訓練集群，這一產品由多顆昇騰910晶片組成，並聲稱在其發布時，總算力達到了行業領先水平。Atlas 900的推出，反映了華為在提升AI訓練能力方面的努力和成就。
在軟體層面，華為的MindSpore框架亦於2020年開源，這是其構建AI技術生態的一部分。MindSpore旨在提供一種高效、易用的編程環境，以便開發者能夠在華為的硬體上更好地開發和部署AI應用，同時也支持其他硬體平台。
為什麼華為GPU突然「吃香」了？
華為GPU之所以突然「吃香」，原因是多方面的，但其中有兩個主要的驅動力：華為自身在AI晶片領域的持續技術積累，以及外部環境的急劇變化，特別是美國對中國的晶片供應限制。
首先，華為的AI晶片曾經默默無聞，部分原因在於它的昇騰系列AI晶片起步較晚，且最初主要供應內部需求，外界對其性能了解有限。然而，隨著技術的成熟和性能的提升，尤其是昇騰910的推出，華為的AI晶片開始引起行業的關注。這款晶片被認為在某些性能參數上可以與英偉達的高端產品相媲美，甚至在功耗控制和計算密度上具有優勢。
其次，美國對中國的晶片供應限制，無疑給華為帶來了「神助攻」。去年，美國就開始限制英偉達和AMD向中國出售高端GPU產品，這對於依賴進口晶片的中國公司是一次重大打擊。美國的限制措施導致包括字節跳動、阿里巴巴和百度在內的多家公司無法獲得英偉達的高端AI算力晶片，這些公司原本向英偉達下了價值數十億美元的訂單，結果無法兌現。
2023年10月24日，美國宣布GPU禁令立時生效，中國無法再獲得英偉達的高端AI 算力晶片。同期，摩爾線程和壁仞科技兩家中國GPU公司被列入「實體清單」，美國對中國人工智慧的圍剿再次升級。
在中國快速發展大模型產業的背景下，這種供應短缺給華為等國產GPU廠商創造了難得的市場機遇。大模型對GPU的需求極其迫切，而英偉達供應的不確定性使得市場開始尋找替代產品。
華為恰好在這個時間點解決了晶片製造的瓶頸問題，並通過其最新手機產品使用自研晶片向市場證明了這一點。這不僅顯示了華為晶片設計和製造的能力，也增加了市場對華為GPU的信心。
華為的昇騰AI晶片系列，尤其是在百度、科大訊飛等大模型廠商的強大需求下，開始受到熱捧。這些廠商不僅需求量大，而且對晶片的性能要求極高。
這一系列事件，無疑將加速中國在AI計算晶片領域自主創新的步伐，促進國產晶片的發展。
國產GPU的春天真的來了？
需要指出的是，除了華為外，中國已經有一批AI算力晶片廠商開始崛起，包括景嘉微、芯動科技、芯瞳半導體、摩爾線程、天數智芯、登臨科技、壁仞科技等。
應該說，中國GPU製造商的崛起，得益於國內外多種因素的共同作用。首先，AI技術的飛速發展，特別是在深度學習和機器學習等領域，對計算能力有了更高的需求。GPU作為高性能並行計算的關鍵，其在這一領域的應用凸顯了其重要性。再加上國內市場對自主可控、安全可靠的供應鏈的渴望，這為國產GPU製造商提供了巨大的市場空間。
隨著美國對中國的技術出口限制，以及國內對於數據中心和雲服務的巨大需求，國產GPU廠商如壁仞科技、瀚博半導體和摩爾線程等公司迎來了發展的春天。這些公司不僅完成了數十億元的融資，而且還吸引了來自英偉達和AMD等國際廠商的技術人才。
然而，要真正走向春天，國產GPU製造商仍需克服多項挑戰。首先是技術上的差距，相較於英偉達和AMD等國際巨頭，國產GPU在技術上仍有不小的差距。其次是生態系統的建設，GPU的發展不僅需要硬體的支持，更需要軟體的優化，以及開發者和市場的認可。
此外，國產GPU廠商還需要面對如何持續創新、提升產品性能、降低成本，以及如何打開國際市場等問題。雖然當前形勢對國產GPU廠商較為有利，但這個窗口期不會持續太久。國際廠商正在積極尋求突破限制，而國內廠商也必須在這個關鍵時期內加速成長，抓住機會。
需要明確的是，國產GPU廠商的未來不僅取決於技術的進步，還依賴於市場環境的變化。在全球範圍內，技術創新和市場需求將繼續驅動著GPU行業的競爭與合作，而國產GPU廠商正站在這個歷史性的十字路口上。
文：媛媛 / 數據猿