编者按

　　在数字经济潮涌与大模子井喷的期间，算力正如水、电一般，每日成为当代社会赖以生活的稀缺资源。不错说，谁领有了算力的主导权，谁就不断了面向东说念主工智能的头等船票。

　　这么的期间巨浪下，我国的算力也已步入高速发展新阶段。在此流程中，构建寰球一体化算力网，更是应付新一轮科技改进和产业变革的遑急举措。而在进行寰球“算力网”的布局中，存在不同的阛阓主体脚色，包括阿里、华为、电信运营商乃至其他算力做事商，皆有我方的想法。

　　就此，21世纪经济报说念推出“算力网风浪”系列报说念，围绕中国算力一体化体系建树近况、难点与堵点、产业链契机等进行全场地解读。在对国内算力网近况进行5篇稿件解读后，接下来的系列稿件将重心关心算力上中下流产业链企业何如参与一体化算力网建树，以及跟着寰球一体化算力网建树铺开，有关产业链改日的发展空间、投资契机。

　　算力产业链系列稿的第二篇、亦即专题第七篇稿件重心关心半导体元器件产业链。面前跟着AI欺诈进一步落地，高算力的AI芯片一直处于结构性紧缺气象。面对日益增长的需求，各大芯片厂商也在算力赛场上张开角逐。同期，在寰球算力一体化体系建树的配景下，改日半导体元器件产业也将呈现更加复杂的样式。

　　21世纪经济报说念记者倪雨晴深圳报说念

　　在算力的中枢要素中，芯片无疑处于要道地位。

　　尤其是生成式AI“来临”后，算力需求暴增，国内新式的智算中心持续浮现。跟着AI欺诈进一步落地，高算力的AI芯片一直处于结构性紧缺气象。

　　面对日益增长的需求，各大芯片厂商也在算力赛场上张开角逐，2024年在计谋变化下呈现更加复杂的样式。

　　一方面，面前在各人AI芯片规模，英伟达依然一马最初，英特尔和AMD接续猛攻。可是由于好意思国屡次升级出口按捺，收尾中国企业赢得AI芯片，面前这些芯片巨头开端进的AI芯片无法出售给中国。在昔日几年中，中下流企业们也尽可能地抢购英伟达高算力芯片，不外，记者从产业链了解到，本年特供版的H20反倒是需求不高。

　　另一方面，国内的算力阵营们也在发力，华为昇腾等国内的AI芯片家具在加速前行。同期，国度集成电路产业投资基金三期股份有限公司（以下简称“大基金三期”）已于5月24日注册成立，注册老本高达3440亿元东说念主民币，足见国度关于半导体产业援助的力度和决心。

　　IDC中国分析师杜昀龙告诉21世纪经济报说念记者：“面前看来，中国脉土芯片算力有显明擢升，主要体当今两个方面。第一，阛阓上出现的品牌变多，况兼有本色的家具被最终用户使用。第二，阛阓规模变大，占全体加速筹谋阛阓接近15%的份额。”

　　可出动的算力

　　算力是数字经济期间的新式分娩力，算力网是援助数字经济高质地发展的要道基础步伐。连年来，我国加速构建寰球一体化算力算力网，其中，“东数西算”工程是重心有预备。

　　“东数西算”工程的施行布局需要抽象辩论多方面的要素，将数据中心往西部移动有诸多考量。其中，值得老成的少量是，数据中心这一身手更容易搬迁和建树。

　　算力、数据、算法以外，动力亦是算力阛阓要道要素。具体来看，动力很难出动，不同区域动力天禀各别，好多动力只可在腹地使用；数据是可被传输的，可是数据产生是龙套的；而算力底层是芯片，芯片、搭载着芯片的做事器皆不错搬运，约略被批量出动。换言之，将数据中心这一要素进行移动，是结构性布局优化的合理聘用，算力的出动成本相对更小。

　　在算力可出动的大配景下，十多年间国内的算力阛阓阅历了不小的变化。一方面，需求驱动下，算力阛阓规模延续攀升；另一方面，数据中心的类型也从通用筹谋，拓展至更小心AI本领的智能筹谋（加速筹谋）。

　　IDC中国酌量司理索引接受21世纪经济报说念采访时谈说念，中国的算力阛阓正在由高速增前程入到高质地增长的阶段。昔日十几年，中国全面进入数字化经济这个新的阶段，对算力产生了大批的需求。2002年，中国做事器阛阓出货量约为26万台，到2011年，年出货量挫折100万台，2018年挫折300万台，这十几年达到两位数的年平均增长率，也进入到云筹谋爆发的一年，筹谋后果初始大幅提高，但依然以通用算力为主。

　　他进一步分析说念：“直到2019年，由于东说念主工智能欺诈的快速发展，搭载GPU等协处理器的加速筹谋做事器阛阓初始快速增长，中国算力阛阓进入到高质地发展阶段。从2019年到2022年，中国全体做事器阛阓规模的增量有接近一半来自于加速筹谋做事器的干涉。2023年，在生成式AI的鼓舞下，智能算力进一步快速发展，加速筹谋做事器阛阓占全体做事器阛阓30%以上，成为做事器阛阓终点遑急的构成部分。”

　　关于本年国内数据中心的需求走势，英特尔阛阓营销集团副总裁、中国区数据中心销售总司理兼中国区运营商销售总司理庄秉翰向21世纪经济报说念记者暗示，近两年生成式AI为业界带来了诸多新需求，在新的数据中心建树流程中会优先侧重在智算数据中心。可是从前年下半年到本年，通用数据中心收复到之前的节拍进行持续建树，同期智算数据中心建树也在加速。

　　“在智算中心里，由于客户对算力需求的加多，p2p理财GPU或AI加速器的数目比例会比本来有所提高，而由于大部分基于GPU的做事器仍然需要CPU。举例一个RAG（检索增强生成时间）除了运算引擎以外，数据库、查找等其他的功能也皆需要CPU来完成，是以对CPU的需求也会相应有所加多。需求会凭证阛阓的动态产生相应的变动。”

　　国产算力崛起

　　中国信通院算力指数发展白皮书（2023年）自大，2022年中国算力规模达到180 Exa Flops(Exa是10的18次方)，占各人总量的33%，其中基础算力为26%，智能算力分离为28%，超等算力为18%。好意思国占各人总量的34%，其中基础算力为27%，智能算力分离为45%，超等算力为48%。在存量算力上，中国和好意思国事唯二的世界强国。

　　谈及国内的情况，杜昀龙暗示，面前智算中心的数目在延续增长，以（AI）推理为主。从全体布局来看，算力中心照旧处于紧缺气象。可是，局部也如实存在饱和或者暂时闲置的气象。

　　具体到国内企业上，巨头中华为、阿里、百度、腾讯皆仍是有自研AI芯片，有的对外售售、有的私用。

　　比如华为的昇腾系列，仍是援助了国内过半的AI大模子教育；百度旗下的昆仑芯片，对准的是云霄AI通用芯片；阿里仍是推出高性能推理AI芯片含光系列；腾讯自研的AI推理芯片紫霄，仍是量产并在腾讯会议等业务上落地。

　　AI有关的芯片企业中，既有上市的寒武纪、景嘉微、海光信息，也有芯动科技、燧原、瀚博、沐曦、壁仞、摩尔线程、天数智芯等老牌和新创企业。

　　其中，壁仞有关东说念主士向记者先容说念，通用GPU家具壁砺系列仍是在多地的智算中心与末端欺诈客户处落地，近期壁仞与无问芯穹等算力优化企业建立互助，助力国内大模子厂商更加方便地使用国产AI算力软硬件平台。

　　此外，软件生态的建树还包括关于开发者的培养，包括壁仞在内的国产AI芯片玩家皆在通过与高校的互助，培养国产软件生态的“种子”开发者——比如浙江大学主导的AI教训平台Mo平台，就使用了壁仞的硬件和软件平台算作实操教训的基础。

　　杜昀龙还告诉记者：“除了华为以外，面前看到寒武纪和燧原科技的增长相对相比快。”不错看到，在制裁升级和算力紧缺的配景下，国内的AI企业、GPU企业正尽力前行。

　　面前国内在计谋和资金上加大扶持力度，大基金三期的注册老本就高于一期（987.2亿元）、二期（2041.5亿元）的总数，经营范围更加详备。在投资方进取，业界渊博觉得算力芯片和存储芯片成为要道规模。

　　凭证刘翔科技酌量的分析预测，起初半导体先进工艺制造和先进封装会是统共大头，瞻望大基金三期在半导体制造和先进封装的投资权重比一期和二期皆要高不少，“但投的细目不是老到制程，一定是先进制程。面前各人硬科技竞争最顶尖的AI规模，是各人开端进的芯片制程工艺+先进封装工艺（比如Cowos）协力。”他指出。

　　第二个标的是存储及AI有关高速存储HBM。“存储本来就站半导体1/3的阛阓规模，面前AI的竞争除了算力以外，跟着AI集群收罗化趋势，存力和运力反而是更为竞争的焦点。”

　　其三是一些要道半导体斥地和材料，比如光刻机、光刻胶等。在刘翔看来，在一些相对壁垒较低的半导体斥地，面前国内好多半导体斥地厂商仍是初始内卷，这盘曲诠释国度大基金前两期的顺利体现了。在这一规模缺的不是资金，照旧时间集合，还需要期间。

　　AI芯片全面竞赛

　　诚然，国内的芯片厂商依然濒临着英伟达等海外巨头的径直竞争，这不单是触及芯片层面的代际区别，更是全体生态体系的差距。比如从英伟达生态移动到昇腾生态，就要花上数年期间。

　　非论各人照旧国内，芯片厂商的竞争更加引发。全体而言，收场生成式AI的基础步伐并非只须GPU，还包括CPU、ASIC、FPGA、TPU等多种类型的筹谋芯片，而各家芯片厂皆在串联各样性算力的责罚决策。

　　毫无疑问，英伟达的GPU家具依然各人抢手，财报事迹的暴增也受益于数据中心阛阓的驱动。在2025财年的第一季度，英伟达的数据中心业务营收达到创记录的226亿好意思元，环比增长23%，同比增长427%。上一代Hopper平台上生成式AI教育和推理的需求依然矫捷，最新的Blackwell新架构的芯片家具正在分娩出货流程中，芯片订价也进一步高涨。

　　但并不料味着英伟达不错安枕而卧，英特尔、AMD皆在虎视眈眈霸占份额，一众互联网厂商也在狂妄自研芯片来互为补充。

　　比如，英特尔最新发布了最新一代5纳米AI芯片Gaudi3 ，瞻望将于2024年第二季度面向OEM厂商出货，主要对标英伟达H100 GPU，Gaudi3尤其强调其更高的能效和更低的成本；AMD前年就推出了MI300系列家具，MI300X芯片领有迥殊1500亿个晶体管，对标的相通是英伟达H100，其在推理职责负载上有一定上风，微软也在日前的大会上暗示接受了MI300X芯片。

　　面前，英伟达的大客户——谷歌、微软、亚马逊、Meta等巨头企业皆仍是推出了自研的芯片。举例谷歌不仅推出了TPU，本年还发布了新的做事器CPU芯片Axion，接受了arm架构；亚马逊的教育芯片Trainium和推理芯片Inferentia，微软有AI芯片Azure Maia 100和做事器CPU Cobalt 100。

　　本年头，英伟达就被曝正在组建全新业务部门，研发ASIC芯片，用于欣慰云巨头厂约定制化芯片的需求。不难发现，GPU、CPU、ASIC规模的竞赛尤为浓烈。

　　AI芯片阛阓的竞争更加尖锐化，芯片厂商在时间研发和生态系统构建上干涉大批资源，以争夺阛阓份额。改日几年内，跟着更多计谋、创新时间和家具的推出，阛阓样式可能会进一步变化。不管是海外巨头照旧原土企业，皆需要在时间、成本和阛阓需求之间找到均衡，才能在这场竞赛中脱颖而出。

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