实探2022世界人工智能大会:国产AI芯片厂商云集 蓄力涌向高算力市场

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导读:本报记者 郑馨悦 见习记者 孙文青 2022世界人工智能大会议程已进行过半,现场热度依然不减。9月2日,《证券日报》记者走访大会现场注意到,今年大会以智联世界 元生无界为主题,首次将远景由现代城市拓展到元宇宙。作为构建元宇宙重要的基建零件,AI芯片在此…

本报记者 郑馨悦 见习记者 孙文青

2022世界人工智能大会议程已进行过半,现场热度依然不减。9月2日,《证券日报》记者走访大会现场注意到,今年大会以“智联世界 元生无界”为主题,首次将远景由现代城市拓展到元宇宙。作为构建元宇宙重要的基建“零件”,AI芯片在此次展会中更是得到广泛关注,相关厂商展台前人头攒动。

同样的火爆场面也在二级市场上演。因“英伟达将对中国断供高性能GPU芯片”一消息,半导体芯片板块持续冲高,9月2日,多只概念股实现上涨。

国产AI芯片悉数亮相

2022世界人工智能大会云集了燧原科技、登临科技、壁仞科技、天数智芯、爱芯元智等一批AI芯片厂商。与去年相比,在众多“老面孔”基础上,仅多了个别新面孔。记者在走访过程中得知,对于这些AI芯片厂商来说,今年最为明显的感受是咨询公司业务的观展嘉宾人数变多。

一个更为具象的细节体现在此次大会展出的“八大镇馆之宝”里。其中,有两款来自AI芯片领域,分别是天数智芯GPU推理芯片“天垓100”系列和壁仞科技BR100系列GPGPU芯片。特别是后者,这款在8月才刚刚宣布上市的芯片BR100系列最终获得了本届大会最高奖项SAIL奖。

壁仞科技董事长张文在现场主题演讲中提到,BR100系列算力达到每秒千万亿次计算,创全球通用GPU芯片算力纪录,为智能计算带来全新速度,能运算更大的网络、解决更难的问题。在现场展台上,壁仞科技还展出了另一款刚刚发布的芯片BR104系列。“相关产品已经在为后期量产做准备。”壁仞科技市场部相关人士向《证券日报》记者表示。

另一款AI芯片“镇馆之宝”来自天数智芯。该推理芯片是我国目前唯一已经商业化的通用GPU芯片。截至2022年3月底,“天垓100”系列实现销售订单近2亿元。此次展会上,天数智芯还展出了其最新的推理芯片“智铠100”系列和百大应用开放平台DeepSpark。

据天数智芯相关人士向《证券日报》记者介绍,由于上半年上海新冠疫情原因,“智铠100”系列将于四季度正式上市,目前也已经在做量产准备。与此同时,DeepSpark已经有200多家公司接入。

另外,燧原科技首次展出其云燧智算机以及第二代训练和推理全线产品。爱芯元智也是首次对外公布其AI-ISP技术,聚焦人工智能视觉感知芯片研发及基础算力,未来将落地智慧城市、智能消费、智慧交通三大领域。

AI芯片市场的发展不止于此。过去一年时间里,受市场需求、国际关系以及国内芯片技术发展,根据中商产业研究院和IDC的数据,中国AI芯片市场规模快速发展,2021年实现同比增速132%,达到426.8亿元(占全球市场规模的约四分之一)。

高算力市场有待填补

供需市场的火爆程度一度延续到二级市场上。在过去的一个月内,A股市场上,受多个市场消息影响,与芯片研发、制造相关的chiplet、EDA概念股相继引发上涨“热潮”。在本月初,“英伟达被限制向中国出售高性能人工智能芯片”消息传出后,AI芯片领域里更为细分的GPU(通用芯片)概念股也应声上涨。

一位芯片领域资深分析人士向《证券日报》记者指出,目前此事仍未有最终结果。“从英伟达的最新回复来看,公司其实不会愿意去放弃中国市常”

数据显示,英伟达2021年总营收达248.85亿美元,其中来自中国的营收占比接近三分之一,达71.11亿美元。英伟达未曾对外公布过此次涉及的高性能人工智能芯片在华销售所占营收比重,国内芯片市场也更为关注上述消息发出的信号。

事实上,已有不少国内供应商和下游厂商开始未雨绸缪。“短期之内对我们的确是有帮助,消息被爆出当晚就有很多公司打电话过来询问我们的产品。”天数智芯CTO(首席技术官)吕坚平向《证券日报》记者表示。在9月1日消息爆出的第一时间,天数智芯相关人士即向《证券日报》记者表示,“如果正式断供的话,会释放出部分市场份额。我们已经在通用GPU领域为众多客户服务,之后更会加强与合作伙伴沟通合作,争取拿下部分市常”

在此次大会上,张文也提及随着人类迈入数字化、智能化社会,计算无处不在,算力将扮演相似角色,成为信息科技的新能源。算力水平的提高和成本下降,是数字时代的基础,也是科技进步的未来。CIC灼识咨询合伙人赵晓马也表示,chiplet在内的新型集成技术也正是因为在高算力领域潜力巨大,在近年来逐步被运用到多种芯片研发过程中。

财通证券认为,AI芯片市场三大核心驱动力是算量、应用和数据。目前,AI算量需求急剧增加,AI训练算量自2012年开始以平均每3.43个月翻倍的速度实现指数增长。数据中心、云计算、汽车电子、智能家居与安防、可穿戴设备等下游应用的发展和智能化需求,为AI芯片的发展提供了土壤。数据处理需求迅速增长,多样任务促使AI芯片革新。

(编辑 孙倩)

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