在替代英偉達的道路上，國產算力一直面臨一個“雞生蛋、蛋生雞”的難題。

當國產芯片問世之后，要想真正用起來，需要種子客戶用實際業務將其打磨、優化、迭代，然后服務更多的客戶，并持續形成飛輪。

然而實際情況卻是，沒有哪一家企業愿意被當成小白鼠來試驗。這就進入了一個死胡同，越是沒有企業愿意嘗試，國產算力就越難用。

不過，在近幾年產業鏈上下游的通力合作下，國產算力迎來了兩個突破口。

一是國產算力迎來技術突破。

國內AI芯片正百花齊放，從產品性能、量產規模、擁有集群能力且已有場景落地等要素來考量，以華為和摩爾線程等為代表的國內AI芯片第一梯隊玩家已經涌現，并且具備了基于全國產芯片的千卡計算集群。

事實上，去年12月摩爾線程就面向客戶發布了首個國產全功能GPU千卡千億大模型訓練平臺：夸娥（KUAE）智算中心全棧解決方案，并且已率先實現三個千卡智算集群的落地。

二是國產算力迎來政策東風。

過去一年，全國各地陸續出臺了算力相關的扶持政策。近期，北京市發布《北京市算力基礎設施建設實施方案（2024-2027年）》，明確表示對采購自主可控GPU芯片開展智能算力服務的企業，按照投資額的一定比例給予支持，加速實現智算資源供給自主可控。

技術突破與政策扶持就像是螺旋上升的兩條紐帶，互相驅動打造更加可靠的國產算力。

這一次，國產算力有望迎來“中國英偉達”的時刻。


中國版英偉達嶄露頭角

提到GPU，大家基本第一個想到的就是英偉達，的確，在GPU這個領域上，英偉達幾乎是獨占鰲頭的存在。

只不過，隨著科技的發展，我國的很多企業也都開始紛紛研究起來了這些GPU，尤其是隨著人工智能的發展，GPU有了越來越重要的作用，因此越來越多的中國企業開始涉足這一領域，全力研究起GPU起來。

而在這眾多的前赴后繼的中國企業之中，有一個企業可以說是一馬當先，早早的就開始了研究，并且很迅速的便斬獲了研究成果。

如今，這家企業更是被人們夸贊“中國版英偉達”，表示這家企業產生的芯片可以代替英偉達。

這家企業的名字叫做景嘉微，是一家2006年就已經創立了的純國產企業。最初，景嘉微所研發的基本也只是一些圖像處理器和小型雷達等產品。由于這些產品所要求的技術準則其實并不算高，因此成立公司才剛剛第二年的時候，景嘉微也順勢就開始研究起來了GPU芯片研發的領域。

在2014年的時候，景嘉微就已經推出了一款GPU的芯片，這款芯片的性能更是甚至超過了一些進口的芯片，也是因為這些，景嘉微的這款芯片也就成為了我國軍工企業的指定芯片。

而后來景嘉微推出的一系列JM7顯卡，也成為了民用市場上的一個佼佼者，還有人戲稱它為“中國版英偉達”。

盡管大家都知道，英偉達的種種技術和芯片，景嘉微一時半會兒是絕對不可能做到“復刻”實力的，但我們也要明白，英偉達在GPU芯片這一領域已經研究了三十年左右了。

因此在這樣的時間和技術的差距之下，景嘉微能夠用短短八年時間追上這宛如天塹的差距，簡直可以說是奇跡了。


國產芯片的機會：軟硬兼施，生態為王

目前，受制于CUDA龐大的軟件生態，國產單卡的性能與H100、A100相比，差距并不明顯。但在千卡以上的集群領域，國產芯片有了一展拳腳的機會。

正如中國工程院院士鄭緯民所說，構建國產萬卡系統雖難但必要，只要生態做好了，多數任務不會因為芯片性能的微小差異而有明顯感知。

在國內，目前只有華為和摩爾線程兩家公司具備部署全國產AI千卡集群的能力。華為推出了Atlas900 SuperCluster，支持超萬億參數的大模型訓練，并在軟件生態層面發力。

而作為GPU芯片頭部創企的摩爾線程，則推出了首個全國產千卡千億模型訓練平臺——夸娥智算集群，有望在功能上對標英偉達，成為大模型國產算力的最佳選擇之一。

摩爾線程的夸娥智算集群，通過軟硬一體化的服務，為大模型企業提供了一整套解決方案。它覆蓋了主流的大模型，兼容CUDA等主流生態，支持斷點續訓、分布式訓練、推理加速等功能，并在高性能通信、存儲、集群可靠性等方面進行了優化，實現了全棧式的工程、端到端的交鑰匙方案。

鄭緯民院士指出，構建基于國產AI卡的萬卡大模型訓練平臺，需要在網絡、內存、IO等方面進行平衡設計。而摩爾線程的夸娥千卡集群，正是在軟硬件一體化方面實現了全局突破，成為了國產AI算力第一梯隊的一員。隨著摩爾線程3家千卡集群智算中心的落地，未來萬卡集群將指日可待。

核心政策助力“算力”建設

事件：近日，國務院國資委召開“AI賦能 產業煥新”中央企業人工智能專題推進會，強調中央企業要把發展人工智能放在全局工作中統籌謀劃，深入推進產業煥新，加快布局和發展智能產業。加快建設一批智能算力中心，開展AI+專項行動。會上，10家中央企業簽訂倡議書，表示將主動向社會開放人工智能應用場景。

在節后Sora連續刷屏的大背景下，國資委打響了“國家隊”搶占AI制高點的第一槍，彰顯了對AI的重視，相信后面，工信部等其它部委可能也有跟進動作。這個對算力板塊和AI都是直接利好，對央企也是利好。

長期來看，算力國產化是國內AI產業發展的趨勢。國內AI芯片市場需求旺盛，根據艾瑞咨詢測算，2022年中國的AI芯片市場規模約為385億元，到2027年將有望達到2164億元。

目前中國AI算力產業中，部分企業會部署更具全球競爭力的產品，例如微軟、谷歌、英特爾、英偉達、AMD和亞馬遜的AI算力產品，但部分也會進行國產算力產品的采購。我國具有競爭力的是阿里、百度、騰訊和華為，在產品和解決方案具備競爭力的是寶信軟件、中科曙光、電科數字、網宿科技等。

從整體的算力行業來看，我國無論是在通用算力還是智能算力上均與國外差距明顯。英特爾、AMD、英偉達是算力的主要廠商，在全球具有極高的話語權，同時對中國市場進行供應。但近年來隨著美國芯片法案等對中國的制裁，我國AI算力自主研發任重而道遠。


創新，仍是國產算力關鍵詞

算力市場仍是風起云涌、變幻莫測，而創新始終是不變的話題。

“市場混亂很大的原因是芯片型號太多，從早前的A100到現在的A800、H800，再到910B、H20等，大多廠商在選擇適配芯片的時候較難做到集群的統一。”彭璐介紹，由于型號眾多，異構算力集群的建設與突破是目前主流趨勢。不少廠商曾建設了單一品牌的GPU集群，但面對禁令，需要更換GPU，這對于現有集群來說是不小的損耗。“在沒有銀聯的時代，店鋪里有10臺不同銀行的POS機，用戶用什么卡刷哪臺POS機都有限制。而異構算力集群就相當于銀聯，把所有算力資源都統一起來，可以很好解決當下算力市場單卡單賣成本高、不便捷的缺陷。”彭璐表示。

自主創新是永恒不變的話題。異構算力集群，將會是明年國內運營商發力的重點方向之一。

運營商被寄予厚望，芯片廠商的壓力自然不小。目前包括華為、寒武紀、海光等國內芯片廠商被業界看好，尤以華為昇騰為代表，被業界視為將在未來5年引領國產芯片邁入國際市場的領軍先鋒。

“屆時，就是國力之爭。國際市場如何選擇就要看政策和價格導向。但中國算力仍有獨特的優勢，相信勢必會引起未來國際市場的震蕩”。呂天文表示。