近期,阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信在接受挪威主权财富基金投资总监Nicolai Tangen采访时谈及了AI芯片短缺与限制的问题。
蔡崇信介绍,目前,国内企业的芯片存货可以支持AI大模型未来18个月的训练需求,在下一阶段即推理阶段的应用中,市场上有很多选择,不一定要用英伟达高端芯片。
受复杂国际形势以及先进封装与HBM产能短缺影响,全球AI芯片发展受到一定限制。不过,蔡崇信认为,从短期与中期来看,这是一个问题,但长远来看,中国将发展自己制造这些高端GPU的能力。
资料显示 ,AI芯片是指对AI算法做了特殊加速设计的芯片,能处理AI应用中大量计算任务的模块。按照技术分类,AI芯片包括GPU、FPGA、ASIC等,其中GPU在AI芯片市场用量最大,通用型算力GPU已经广泛应用于人工智能模型训练与推理领域。而在这一领域目前由英伟达与AMD大厂主导。
我国人工智能产业起步较晚,近年得益于政策以及AI应用推动,AI产业以及AI芯片逐渐发展起来,并在终端应用以及大模型推理方面表现出色,然而在高端GPU以及训练环节仍有待追赶。
2023年以来,随着ChatGPT、Sora等大模型风靡全球,相关厂商持续受益,国内AI大模型以及与之相关的AI芯片也开始受到前所未有的关注。
今年“两会”期间,全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉指出,国内能用于大模型训练的国产智能算力芯片创新和供应显著落后。解决算力瓶颈可以从加大国产高端AI芯片研发、集中AI芯片研制力量、设置智能算力发展专项组着手。
全国政协委员、京东集团技术委员会主席曹鹏则表示,只有拥有自主可控的算力底座,国产大模型才能够在这场AI竞赛中取得先机。他建议抓住大模型发展的契机,通过政策鼓励国产化GPU适配国产的算力调度软件,建设自主可控的智算基础,支撑行业智能化发展。