電子發燒友網報道（文/李彎彎）上個月，美國發布更新針對AI芯片的出口管制規定，新措施意在填補去年10月發布法規中的漏洞。這樣意味著，除了英偉達A100/H100之外，其針對中國市場推出的替代版本A800/H800等GPU對華出售也將受到限制。

近日，阿里云A100服務器業務暫停出租的消息傳出。這反映出，美國對AI芯片的出口管制規定，已經對中國的算力供應造成影響。當前的情況是，需求側大模型正在快速發展，對算力的需求不斷提升；供給側英偉達GPU芯片對華銷售受阻，市面上A100/A800等現貨價格水漲船高，算力租賃服務售價同樣如此。而阿里云在滿足自身大模型研發需求之外，也已經沒有足夠多算力用于對外出租。

捉襟見肘的AI算力

目前，國內各大互聯網廠商都已經推出自己的大模型產品，并在不斷探索技術和應用創新，同時各行各業的企業，無論大小，都在嘗試將大模型技術引入自己的產品和解決方案中。而無論是大模型的研究和應用，其訓練和推理過程都需要依靠強大的算力作支撐。

百度、騰訊、字節、阿里作為國內主要的云服務廠商。相較之下，購買和積累了更多的GPU產品。其中，字節跳動A100 和V100顯卡總數接近10萬塊，阿里巴巴集團也大概擁有10萬塊頂級顯卡。騰訊因為在2022年底砍掉一批英偉達訂單，其擁有的GPU數量較少。相對來說，百度所擁有的頂級GPU數量也偏少。

近年來，大模型熱潮如龍卷風般襲來，這對GPU的需求不斷增加，上述各大廠商也加大了向英偉達GPU所下的訂單，以擴大自己的基礎硬件設施儲備。今年8月，百度、字節、騰訊和阿里向英偉達下單訂購50億美元的芯片，其中價值10億美元約10萬顆英偉達A800芯片，將在年內交付。另外價值40億美元的芯片將于2024年交付。

然而，在上個月美國發布AI芯片出口管制新規之后，這些訂單都將不能如期交付。這意味著各大互聯網廠商面臨著不同程度的GPU芯片緊缺的局面。

阿里云此次暫停A100服務器對外出租可想而知就是如此。阿里云是全球領先的云計算服務提供商之一，它提供各種各樣的云計算產品和服務，包括云服務器租賃。

阿里云云服務器租賃是一種將計算資源分配給用戶的服務，用戶可以通過互聯網租用虛擬化的服務器資源。這些服務器資源是在阿里云數據中心中運行的，用戶只需要根據自己的需求選擇適合自己的云服務器，并根據需要支付租金。

在10月31日開幕的2023年云棲大會上，阿里巴巴集團董事會主席蔡崇信談到，在當下的智能化時代，阿里巴巴要致力于打造AI時代最開放的云。他表示，目前，中國有80%的科技企業和一半的大模型公司都跑在阿里云上。

除了對外出租，阿里云正在研發和迭代自己的通義千問大模型，這對GPU算力的需求很高。舉例來看，OpenAI的GPT-3訓練使用了128臺英偉達A100服務器（訓練34天），對應640P算力，GPT-4模型訓練使用了3125臺英偉達A100 服務器（訓練90-100天），對應15625P算力。從GPT-3至GPT-4模型參數規模增加約10倍，用于訓練的GPU數量增加了近24倍。

根據行業人士的推測，國內頭部大模型廠商如果對標GPT-3模型的訓練需求，需要1920臺A100/A800服務器，對應15360張GPU。如果對標GPT-4模型的訓練需求，則額外需要13705臺A100/A800服務器，對應近11萬張GPU。

根據此前傳出的一份交流紀要里，阿里云AI專家提到，阿里云在云上有上萬片的A100，整體能夠達到10萬片，集團體量應該是阿里云的5倍。該AI專家提到，大模型大規模的應用，成本也很高，比如ChatGPT完成一個推理任務，需要5張A100在2秒鐘之內做一次推理。

大致來看，1萬張頂級顯卡才剛剛算是能夠跨進大模型的門。而如果要訓練更高級別的大模型，對GPU的需求將會呈大幅度增長。就如上文所述，阿里云擁有大約1萬張A100，已經足夠其訓練大模型產品，然而如果它想訓練出對標GPT-4的模型，可能就要用上阿里集團目前所有的GPU卡。

逐漸能用的國產AI芯片

隨著大模型的研發和應用，以及美國對AI芯片的出口管制，目前市場面現有的英偉達GPU芯片已經漲到天價，而且所剩不多，各個算力租賃服務企業價格也在不斷上漲。阿里云或許是為了率先滿足自己對算力的需求，只得暫停A100服務器對外出租。

然而這些舉措都沒有辦法真正解決，目前國內對可用于大模型訓練和推理的AI芯片的需求問題。近日，面對美國加強對華人工智能芯片管制，英特爾率先提出應變策略。據英特爾供應鏈透露，英特爾已針對最新發布的Gaudi2推出降規版出貨，預計將不受新禁令影響。

不過，即使Gaudi2降規版短期內能夠出貨，然而其性能必然是會大打折扣的。要知道，之前英偉達在符合去年10月法規的基礎上，推出的A800/H800，相對于A100/H100在關鍵性能上就已經大幅限制，如今要符合更新后的出口管制規定，Gaudi2降規版計算性能還得更進一步下調。

期待國產AI算力芯片的突圍，才是長久之計。事實上，目前已經有一些國產企業的人工智能芯片，受到客戶的青睞。比如弘信電子近日發布公告稱，已與上海燧原科技有限公司簽署采購協議，擬長期向燧原科技采購一定數量的人工智能加速卡及配套產品作為原材料。本次公司已正式向燧原科技下發9152片芯片采購訂單，計劃于年底前完成全部芯片的交付，快速形成國產算力落地。

近日也有消息傳出，百度為200臺服務器訂購了1600片昇騰910B AI芯片。到10月份，華為已向百度交付了超過60%的訂單。而且此前科大訊飛此前就已經采用華為昇騰910B芯片，該公司還表示，當前華為昇騰910B能力已經基本做到可對標英偉達A100。

總結

可以看到，在當前大模型的不斷發展，及美國對AI芯片的出口管制下，算力已經出現了極度緊缺的情況。雖然英特爾表示，已發布針對最新發布的Gaudi2推出降規版。然而可想而知其性能將會大打折扣，而且不能確保美國后續不會針對降規版也實施限制。長久來看，發展中國自己的AI算力芯片極其重要，而如今已經有國產的AI芯片可以用于大模型的訓練和推理，這無疑給國產AI芯片在未來的發展中增添了更多信心。