這個世界需要更多臺積電。

1849 年，美國加州發(fā)現(xiàn)金礦的消息傳開后，淘金熱開始了。無數(shù)人涌入這片新土地，他們有的來自東海岸，有的來自歐洲大陸，還有來到美國的第一代華人移民，他們剛開始把這個地方稱為「金山」，后來又稱為「舊金山」。

但不管如何，來到這片新土地的淘金者都需要衣食住行，當(dāng)然最關(guān)鍵的還是淘金的裝備——鏟子。正所謂「工欲善其事，必先利其器」，為了更高效地淘金，人們開始瘋狂地涌向賣鏟人，連帶著財富。

一百多年后，舊金山往南不遠，兩家硅谷公司掀起了新的淘金熱：OpenAI 第一個發(fā)現(xiàn)了 AI 時代的「金礦」，英偉達則成為了第一批「賣鏟人」。和過去一樣，無數(shù)人和公司開始涌入這片新的熱土，拿起新時代的「鏟子」開始淘金。

不同的是，過去的鏟子幾乎不存在什么技術(shù)門檻，但今天英偉達的 GPU 卻是所有人的選擇。今年以來，僅字節(jié)跳動一家就向英偉達訂購了超過 10 億美元的 GPU，包括 10 萬塊 A100 和 H800 加速卡。百度、谷歌、特斯拉、亞馬遜、微軟……這些大公司今年至少都向英偉達訂購了上萬塊 GPU。

H100 GPU，圖/英偉達

但這依然不夠。曠視科技 CEO 印奇 3 月底在接受財新采訪的時候表示，中國只有大約 4 萬塊 A100 可用于大模型訓(xùn)練。隨著 AI 熱潮的持續(xù)，英偉達上一代高端 GPU A100 的閹割版——A800 在國內(nèi)一度也漲到了 10 萬元一塊。

6 月的一場非公開會議上，OpenAI CEO Sam Altman 再次表示，GPU 的嚴重短缺，導(dǎo)致了很多優(yōu)化 ChatGPT 的工作被迫推遲。按照技術(shù)咨詢機構(gòu) TrendForce 的測算，OpenAI 需要大約 3 萬塊 A100 才能支持對 ChatGPT 的持續(xù)優(yōu)化和商業(yè)化。

就算從今年 1 月 ChatGPT 的新一輪爆發(fā)算起，AI 算力的短缺也持續(xù)了近半年，這些大公司為什么還缺 GPU 和算力？

ChatGPT們?nèi)憋@卡？缺的是英偉達

借用一句廣告語：不是所有 GPU 都是英偉達。GPU 的短缺，實質(zhì)是英偉達高端 GPU 的短缺。對 AI 大模型訓(xùn)練而言，要么選擇英偉達 A100、H100 GPU，要么也是去年禁令后英偉達專門推出的減配版 A800、H800。

AI 的使用包括了訓(xùn)練和推理兩個環(huán)節(jié)，前者可以理解為造出模型，后者可以理解為使用模型。而 AI 大模型的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，尤其是預(yù)訓(xùn)練環(huán)節(jié)需要消耗大量的算力，特別看重單塊 GPU 提供的性能和多卡間數(shù)據(jù)傳輸能力。但在今天能夠提供大模型預(yù)訓(xùn)練計算效率的 AI 芯片（廣義的 AI 芯片僅指面向 AI 使用的芯片）：

不能說不多，只能說非常少。

大模型很重要的一個特征是至少千億級別的參數(shù)，背后需要巨量的算力用來訓(xùn)練，多個 GPU 之間的數(shù)據(jù)傳輸、同步都會導(dǎo)致部分 GPU 算力閑置，所以單個 GPU 性能越高，數(shù)量越少，GPU 的利用效率就高，相應(yīng)的成本則越低。 

英偉達 DGX H100 AI 超級計算機，圖/英偉達

而英偉達 2020 年以來發(fā)布的 A100 、H100，一方面擁有單卡的高算力，另一方面又有高帶寬的優(yōu)勢。A100 的 FP32 算力達到 19.5 TFLOPS（每秒萬億次浮點運算），H100 更是高達 134 TFLOPS。

同時在 NVLink 和 NVSwitch 等通信協(xié)議技術(shù)上的投入也幫助英偉達建立了更深的護城河。 到 H100 上，第四代 NVLink 可以支持多大 18 個 NVLink 鏈接，總帶寬達 900GB/s，是 PCIe 5.0 帶寬的 7 倍。

面向中國市場定制的 A800 和 H800，算力幾乎不變，主要是為了避開管制標(biāo)準(zhǔn)，帶寬分別削減了四分之一和一半左右。按照彭博社的說法，同樣的 AI 任務(wù)，H800 要花比 H100 多 10% -30% 的時間。

但即便如此，A800 和 H800 的計算效率依然超過其他 GPU 和 AI 芯片。這也是為什么在 AI 推理市場會出現(xiàn)「百花齊放」的想象，包括各大云計算公司自研的 AI 芯片和其他 GPU 公司都能占據(jù)一定的份額，到了對性能要求更高的 AI 訓(xùn)練市場卻只有英偉達「一家獨大」。

H800「刀」了帶寬，圖/英偉達

當(dāng)然，在「一家獨大」的背后，軟件生態(tài)也是英偉達最核心的技術(shù)護城河。這方面有很多文章都有提及，但簡而言之，最重要的是英偉達從 2007 推出并堅持的 CUDA 統(tǒng)一計算平臺，時至今日已經(jīng)成為了 AI 世界的基礎(chǔ)設(shè)施，絕大部分 AI 開發(fā)者都是以 CUDA 為基礎(chǔ)進行開發(fā)，就如同 Android、iOS 之于移動應(yīng)用開發(fā)者。

不過照理說，英偉達也明白自己的高端 GPU 非常搶手，春節(jié)后就有不少消息指出，英偉達正在追加晶圓代工訂單，滿足全球市場的旺盛需求，這幾個月時間理應(yīng)能夠大幅提高代工產(chǎn)能，畢竟又不是臺積電最先進的 3nm 工藝。

然而問題恰恰出在了代工環(huán)節(jié)。

英偉達的高端 GPU，離不開臺積電

眾所周知，消費電子的低潮以及還在繼續(xù)的去庫存，導(dǎo)致晶圓代工大廠的產(chǎn)能利用率普遍下滑，但臺積電的先進制程屬于例外。

由于 ChatGPT 引發(fā)的 AI 熱潮，基于臺積電 7nm 工藝的 A100、4nm 的 H100 都在緊急追加訂單，其中臺積電 5/4nm 的產(chǎn)線已經(jīng)接近滿載。供應(yīng)鏈人士也預(yù)估，英偉達大量涌向臺積電的 SHR（最急件處理等級）訂單將持續(xù) 1 年。

換言之，臺積電的產(chǎn)能并不足以應(yīng)付英偉達短期內(nèi)的旺盛需求。不怪有分析師認為，由于 A100、H100 GPU 始終供不應(yīng)求，不管從風(fēng)險控制還是成本降低的角度，在臺積電之外尋找三星乃至英特爾進行代工都是題中應(yīng)有之義。

半導(dǎo)體硅片上造芯片，圖/臺積電

但事實證明，英偉達至少在短期內(nèi)沒有這個想法，也沒有辦法離開臺積電。就在 Sam Altman 抱怨英偉達 GPU 不夠用之前，英偉達創(chuàng)始人兼 CEO 黃仁勛才在 COMPUTEX 上表示，英偉達下一代芯片還是會交由臺積電代工。

技術(shù)上最核心的原因是，從 V100、A100 到 H100，英偉達的高端加速卡都采用臺積電 CoWoS 先進封裝技術(shù)，用來解決高算力 AI 背景下芯片的存算一體。而 CoWoS 先進封裝核心技術(shù)：沒有臺積電不行。

2012 年，臺積電推出了獨家的 CoWoS 先進封裝技術(shù)，實現(xiàn)了從晶圓代工到終端封裝的一條龍服務(wù)，客戶包括英偉達、蘋果等多家芯片大廠在高端產(chǎn)品上都全線采用。為了滿足英偉達的緊急需求，臺積電甚至采用部分委外轉(zhuǎn)包的方法，但其中并不包括 CoWoS 制程，臺積電仍專注在最有價值的先進封裝部分。

按照野村證券預(yù)估，2022 年底臺積電 CoWoS 年化產(chǎn)能大概在 7-8 萬片晶圓，到 2023 年底有望增至 14-15 萬片晶圓，到 2024 年底有望挑戰(zhàn) 20 萬片產(chǎn)能。

但遠水解不了近火，臺積電先進 CoWoS 封裝的產(chǎn)能嚴重供不應(yīng)求，去年起臺積電 CoWoS 的訂單就在翻番，今年來自谷歌、AMD 的需求同樣強勁。即便是英偉達，也要通過黃仁勛與臺積電創(chuàng)始人張忠謀的私人關(guān)系，進一步爭取更高的優(yōu)先級。

臺積電，圖/ Wikimedia Commons

寫在最后

過去幾年由于疫情和地緣政治的變化，所有人都意識到了一種建立在沙子之上的尖端技術(shù)——芯片是如此重要。ChatGPT 之后，AI 再度舉世矚目，而連帶對人工智能和加速算力的渴望，無數(shù)芯片訂單也紛至沓來。

高端 GPU 的設(shè)計和制造都需要很長研發(fā)投入和積累，需要面對難以逾越的硬件和軟件壁壘，這也導(dǎo)致了在這場「算力的盛宴」之中，英偉達和臺積電可以拿到大部分的蛋糕以及話語權(quán)。

不管是今天關(guān)心生成式 AI，還是上一輪以圖像識別為主的深度學(xué)習(xí)浪潮，中國公司在 AI 軟件能力上的追趕速度都有目共睹。然而中國公司花費巨資，調(diào)轉(zhuǎn)船頭開向 AI 的時候，很少著眼于更底層的硬件。

但 AI 加速背后，最重要的四款 GPU 已經(jīng)有兩款在國內(nèi)受限，另外兩款閹割的 A800、H800 不僅拖慢了中國公司的追趕速度，同時也無法排除受限的風(fēng)險。比起在大模型上的角逐，或許，我們更需要看到中國公司在更底層的競爭。