文|侃科技

今年3月，面對洶涌而來的AI潮，“硅谷刀王”一改往日本色，主動站到臺前，宣布推出DGX云，把AI專用的GPU放到云上「出租」。

以往，出售算力這種事都是云計算公司在干。它們購買多種型號顯卡與人工智能加速器，根據(jù)硬件性能或使用時長等方式定價，然后租給下游客戶。

這個過程中，英偉達(dá)將GPU要么賣給云計算平臺，要么直接出售給AI公司，比如第一臺NVIDIA DGX超級計算機(jī)就是2016年老黃親自交付給OpenAI的，并沒有直接出售算力，頂多算「賣鏟人」。

而DGX上云這個事，雖然英偉達(dá)仍需要將其托管到云平臺，但本質(zhì)上已經(jīng)是跨越邊界了。

一向屈居幕后的英偉達(dá)，這次為何要走向臺前？

本輪AI潮英偉達(dá)毫無疑問是最大的受益者，甚至可以沒有之一。

用于訓(xùn)練AI的GPU芯片價格瘋長，海外A100和H100的每片價格分別漲到了1.5萬美元和4萬美元，國內(nèi)一臺配置8顆A100和80G存儲空間的AI服務(wù)器，價格也從去年中旬的8萬/臺飆升至當(dāng)前的165萬/臺。

但這些錢并沒有都流入英偉達(dá)的口袋，溢價都被渠道拿走了，關(guān)鍵是這種倒買倒賣英偉達(dá)還一點(diǎn)辦法沒有。

DGX云就在這種情況下應(yīng)運(yùn)而生，關(guān)鍵價格看似還很便宜。配備8個H100 GPU模組的DGX云，每月套餐費(fèi)只要3.7萬美元，相當(dāng)于單片H100的價格。

對于急需算力資金又捉襟見肘的AI公司來說，DGX云無疑是渴睡時天降的一個枕頭；對英偉達(dá)而言，出售云算力既能賺錢又綁定了客戶。

而看似雙贏的背后，卻隱藏著一場始于AI的秘密戰(zhàn)爭。

算力平權(quán)

從產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)看，今天基于云算力的AIGC和曾經(jīng)的加密資產(chǎn)挖礦極其相似，但需要的資源遠(yuǎn)高于后者。

國盛證券曾在《Web3 視角下的AIGC算力進(jìn)化論》中，比較了加密資產(chǎn)挖礦和AIGC產(chǎn)業(yè)的異同點(diǎn):

1、AIGC產(chǎn)業(yè)耗電量大約會在1.6-7.5年間超過當(dāng)前比特幣挖礦產(chǎn)業(yè)耗電量，主要驅(qū)動因素是GPT類大語言模型在模型參數(shù)、日活和模型數(shù)量上的高速增長；

2、和比特幣挖礦類似，AIGC產(chǎn)業(yè)由算力驅(qū)動的內(nèi)容處于高強(qiáng)度競爭中，參與者只有持續(xù)、快速生產(chǎn)出高質(zhì)量內(nèi)容，才能保證自己獲取到的用戶注意力不會下降。

這就導(dǎo)致AIGC產(chǎn)業(yè)的兩大特點(diǎn)：高成本和持續(xù)性。

其中，成本側(cè)不止是耗電量，當(dāng)然耗電量可以作為一個非常直觀的證據(jù)。比如百度用于訓(xùn)練推理文心一言的陽泉超算中心，每小時耗電64000kW·h（度），按照0.45元/kW·h的商業(yè)用電標(biāo)準(zhǔn)，一年電費(fèi)就達(dá)到2.5億。

而更大的成本則是來自算力投入。

以ChatGPT為例，不考慮與日活高度相關(guān)推理過程所需的算力，僅考慮訓(xùn)練過程，根據(jù)測算，1750億參數(shù)的GPT-3訓(xùn)練一次大約需要6000張英偉達(dá)A100顯卡，如果考慮互聯(lián)損失，大約需要上萬張A100。

按單張A100芯片10萬計算，大規(guī)模訓(xùn)練就需要投入約10億，一般廠商根本承擔(dān)不起。而GPT-4的模型參數(shù)更大，訓(xùn)練的標(biāo)識符更多，所需算力更為可觀。

并且，隨著更多AIGC大模型的發(fā)布，其所需算力直線狂飆。

根據(jù)OpenAI測算，自2012年至2018年，用于訓(xùn)練AI所需要的算力大約每隔3-4個月翻倍，總共增長了30萬倍（而摩爾定律在相同時間只有7倍的增長）， 每年頭部訓(xùn)練模型所需算力增長幅度高達(dá)10倍，整體呈現(xiàn)指數(shù)級上漲。

這個時候就體現(xiàn)出云算力的優(yōu)勢了，總結(jié)下來可以歸結(jié)為8個字：化整為零，按需付費(fèi)。

云算力能讓AIGC大模型廠商無需購買英偉達(dá)A100顯卡等硬件，而直接按需租用云算力平臺提供的算力，這使得初創(chuàng)企業(yè)或非頭部模型廠商也能嘗試進(jìn)入AIGC領(lǐng)域。

甚至這種“化整為零”的方式，對產(chǎn)業(yè)鏈各方都有益處：

1）對上游算力生產(chǎn)商而言，在算力硬件進(jìn)入淡季、庫存趨增時，能通過售賣云算力的方式，平滑收入的波動，并為旺季儲備“有生”力量，及時滿足回彈的市場需求；

2）對中游云服務(wù)廠商而言，則有助于增加客流；

3） 對下游算力需求方而言，能最大化降低使用算力的門檻，驅(qū)動全民AIGC 時代降臨。

如果AIGC大模型廠商愿意讓渡更多資源，還可以更深入地與云平臺合作。這方面的典型案例是微軟云與OpenAI的合作，兩者的合作沒有停留在算力租用上，而深入到了股權(quán)與產(chǎn)品的融合。

另外，在大模型競賽中，除了顯性的硬件投入成本，還有一個隱形的時間成本。

一般而言，大模型對于算力的需求分為兩個階段，一是訓(xùn)練出類ChatGPT大模型的過程；二是將這個模型商業(yè)化的推理過程。

而且這個過程越持續(xù)大模型就越好。所以現(xiàn)在再來看英偉達(dá)DGX云，就不難搞懂老黃干了一件什么事。

用云的方式把用于AI訓(xùn)練的GPU價格打下來，算力平權(quán)籠絡(luò)中小公司，再基于大模型訓(xùn)練的持續(xù)性因素綁定客戶，“硅谷刀王”一舉兩得。

受益的未必是英偉達(dá)

從去年12月開始，英偉達(dá)A100的價格5個月累計漲幅達(dá)到37.5%，同期A800價格累計漲幅也達(dá)到了20.0%。

GPU價格暴漲無疑增加了AIGC訓(xùn)練大模型的門檻，但對于頭部廠商而言，漲多少價GPU都是要買的。但對于腰部公司來說，不漲價可能咬咬牙還能下單，一漲價就只能望GPU興嘆了，王慧文創(chuàng)業(yè)拿到的5000萬美金融資，可能連訓(xùn)練所需的顯卡都買不全。

所以，老黃在這個時候拿出DGX云，就像開了一家豪車租賃公司，讓買不起的人也能租用。

當(dāng)然，這背后英偉達(dá)的另一層考量，即搶在競爭對手前面，綁定更多的中小客戶。

本輪AI熱潮中除OpenAI外，最出圈的AI公司非Midjourney和Authropic莫屬了。前者是一款A(yù)I繪圖應(yīng)用，最近同QQ頻道合作開啟了國內(nèi)業(yè)務(wù)，后者的創(chuàng)始人則是出自O(shè)penAI，其對話機(jī)器人Claude直接對標(biāo)ChatGPT。

這兩家公司有一個相同點(diǎn)，就是都沒有購買英偉達(dá)GPU搭建超算，而是使用Google的算力服務(wù)。

該服務(wù)由一個集成4096塊TPU v4的超算系統(tǒng)提供，重點(diǎn)是Google自研。

另外一家搞自研芯片的巨頭是本輪AI浪潮的引領(lǐng)者微軟，傳聞這款名叫Athena的芯片采用5nm先進(jìn)制程，由臺積電代工，研發(fā)團(tuán)隊(duì)人數(shù)已經(jīng)接近300人。

很明顯，這款芯片目標(biāo)就是替代昂貴的A100/H100，給OpenAI提供算力引擎，并最終一定會通過微軟的Azure云服務(wù)來搶奪英偉達(dá)的蛋糕。

除了云計算公司的背刺，英偉達(dá)的大客戶特斯拉也要自己單干。

2021年8月，馬斯克就向外界展示了用3000塊自家D1芯片搭建的超算Dojo ExaPOD。其中D1芯片由臺積電代工，采用7nm工藝，3000塊D1芯片直接讓Dojo成為全球第五大算力規(guī)模的計算機(jī)。

相較之下，國產(chǎn)芯片可以做對信息顆粒度要求沒有那么高的云端推理工作，但大多目前無法處理超高算力需求的云端訓(xùn)練。

燧原科技、壁仞科技、天數(shù)智芯、寒武紀(jì)等公司都推出了自己的云端產(chǎn)品，且理論性能指標(biāo)不弱。

據(jù)此前曝光的信息，百度用于訓(xùn)練推理文心一言的陽泉超算中心，除了A100還用了一些國產(chǎn)化的產(chǎn)品，比如百度自研的昆侖芯和寒武紀(jì)的思元590，其中有消息顯示2023年采購計劃思元大概占10%-20%。

其中，文心一言的芯片層核心能力來自昆侖芯2代AI芯片，其采用自研XPU-R架構(gòu)、7nm工藝和GDDR6高速顯存，通用性和性能顯著提升；具有256 TOPS@INT8和128 TFLOPS@FP16的算力水平，較一代提升2-3倍。

今年3月，李彥宏也在亞布力中國企業(yè)家論壇上分享，昆侖芯片現(xiàn)在很適合做大模型的推理，將來會適合做訓(xùn)練。

尾聲

從RIVA128開始，英偉達(dá)就展示了自己驚人的市場觀察能力。過去的十幾年里，從加密貨幣挖礦到元宇宙，再到AI潮，英偉達(dá)順勢將顯卡的客戶從游戲玩家拓展到了科技巨頭。

伴隨著戰(zhàn)火蔓延，英偉達(dá)市值也一路高歌，從一個二線芯片公司變成了全行業(yè)的No.1。只是，黃仁勛說AI的iPhone時刻已到來，那么諾基亞都被蘋果打敗，英偉達(dá)又怎能是無敵的呢。

參考資料

[1] AIGC的看多期權(quán)：AI云算力，國盛證券

[2] Web3 視角下的AIGC 算力進(jìn)化論，國盛證券

[3] 英偉達(dá)帝國的一道裂縫，遠(yuǎn)川研究所

[4] 云算力挖礦可能是現(xiàn)在入場比特幣最穩(wěn)的路，Odaily星球日報

[5] 百度“文心一言”專家解讀，獨(dú)角獸智庫

[6] 大模型時代，國產(chǎn)GPU加速「狂飆」，數(shù)字時氪

[7] 英偉達(dá)黃仁勛：將通過中國云服務(wù)商提供AI超算能力，AI的iPhone時刻到來！ 第一財經(jīng)

[8] AI算力產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)崂恚杭夹g(shù)迭代推動瓶頸突破，AIgc場景增多驅(qū)動算力需求提升，安信證券