文｜《中國企業家》記者 閆俊文

中國科技公司和創業者競相追逐大模型，引發GPU芯片需求量的暴增，以及價格的瘋狂上漲。

(資料圖片僅供參考)

GPU是ChatGPT訓練和部署的關鍵部件，這是強大算力的基礎設施。根據公開消息，微軟的Azure云服務為ChatGPT構建了超過1萬枚英偉達A100 GPU芯片的AI計算集群。

千芯科技董事長陳巍告訴《中國企業家》，以A100芯片為例，從去年年底到現在，其單價漲了超過50%，從之前約5萬元漲到了近10萬元。由于A100已經被美國禁止售往中國內地，國內同行預估僅有3萬枚存量。英偉達推出的A100替代版A800，國內廠商也是排隊拿貨，并且常常無貨。

國內某大型服務器廠商的員工王石也感受到了這股浪潮。他告訴《中國企業家》，近期供應的壓力比較大，包括英偉達等供應商的壓力也比較大，但這并不代表錯過了這一波就沒有機會了，“相信今年年內供需回歸到相對理性的水平”。

“我要給大家降溫。這是一個突發的需求，大家不要著急，不是說我錯過了這兩個月或者三個月，我就失敗了，遠遠沒有到那個時候。”王石強調。

據《中國企業家》統計，除了阿里巴巴、百度等互聯網巨頭之外，商湯科技、昆侖萬維、毫末智行、360等公司也官宣了自己的大模型，如果再加上王小川、王慧文、李開復等創業者，中國年內推出的大模型數量已經超過了10個。

一些行業人士預測，國內需要有8至20個大模型，比如生物醫藥計算、材料計算、化學計算、自動駕駛、氣象等大模型，甚至未來四五十個也說不定。

算力、算法和數據構成了AI時代的三要素，而算力又是電力般的基礎設施，有多少枚GPU，有多少算力，成為外界評估大模型研發和創業成敗的關鍵。

在這一輪由ChatGPT掀起的大模型創業潮里，黃仁勛和英偉達成為了大贏家。

據統計，2020年，全世界跑AI的云計算與數據中心，80.6%都在用英偉達的GPU驅動。截至發稿，英偉達股價為270美元，比2022年9月時的低點119美元翻了一番，總市值為6669億美元，成為美國第五大上市公司，比德州儀器、超威半導體（AMD）、高通、英特爾等芯片企業市值相加還要多。

五分之二的預算買算力

英偉達已經供不上貨了。

近期，馬斯克為推進推特內部的新AIGC項目，購買了大約1萬枚GPU。從2022年末，微軟就實行了GPU資源配額供給，但今年1月以來審批時間越來越長，如今部分申請需要等待幾天甚至幾周才能獲批。同時，微軟向英偉達預訂的數萬枚GPU芯片，交貨無期。

2月份，出門問問CEO李志飛和美團聯合創始人王慧文，討論了大模型創業要花多少錢、入門門檻什么樣。李志飛認為，門檻至少需要5000萬美元，其中的2000萬美元就是用來購買算力的。王慧文和李志飛不久前相繼宣布在大模型領域創業。

根據陳巍測算，國內如果想要直接訓練出一個ChatGPT3級別的大模型，常規最少需要1000枚A100級別的GPU芯片，而如果想要實際部署，不考慮冗余和響應速度，對于搜索引擎級別的服務，至少需要6000枚A100級別的GPU芯片。僅僅芯片一項，最小投入就到了近10億元人民幣。

一份流傳的《阿里AI專家交流紀要》顯示，百度年初緊急下單3000臺8張芯片的A800服務器，這意味著需要2.4萬枚A800，而預計全年百度會有A800和H800共5萬枚的需求。阿里云預計在今年需要1萬枚左右，其中6000枚是H800。此外，阿里云也會用到平頭哥這種自研的芯片，每年采購大概3000枚。

2022年9月，英偉達發布H100型號GPU，但被美國禁止出口至中國，但英偉達怎會忍心錯過中國的大模型熱，為了出口，英偉達犧牲了部分性能，在今年推出了H800版本。

對照百度發布的文心一言，陳巍測算，按照國內成本估算單次應答成本5分錢，如果日訪問量10億人次，以月租價格評估，每天云計算成本約5000萬元人民幣，一個月將增加成本15億元，一年增加成本180億元，遠遠高于訓練成本。此前媒體估算，ChatGPT光3月份的電費就得交近200萬美元，這差不多跟27.5萬中國居民一個月用電量相當。

《中國企業家》了解到，對于不缺錢的巨頭來說，A100存儲量也不多，未來采購以A800和H800為主，但仍需要V100等老式芯片補充。V100性價比高一些，在云上跑的成本是A100的三分之二左右，但運行速度較慢，如果是ChatGPT4級別大模型就不夠用了。

也就是說，要想大模型算得更快、更準，必須適配最先進的GPU芯片。雖然拿不到最先進的GPU，但大模型玩家依然在積極囤貨。按照上述數字估算，國內對A800以及H800的需求已經到了數十萬級別。

王石說，目前來看，對于算力的需求可以說是上不封頂，有多少算力，都希望能夠投身進來，“只能這么說，越多越好”。

僅僅靠資本似乎已經玩不轉了，大模型之戰，最后結局可能還是巨頭之間的游戲。

一位頭部投資機構的負責人告訴《中國企業家》：“創投界這點資本是不值一提的，資本它對整個行業的格局不造成影響，本來就這點錢也投不起，中國這幾個VC加上PE，今年不在ChatGPT上投下10億、20億美元，水漂都打不起來，做不了幾個訓練級，但是百度和華為如果愿意在上面努力去做的話，我覺得投得起。”

瘸腿奔跑的中國大模型

不管是阿里巴巴、騰訊、百度等巨頭，還是王慧文、王小川等創業者，他們不得不戴著枷鎖跳舞：一方面，迫于美國的芯片禁令，他們得不到最先進的芯片源源不斷的支持；另一方面，他們還要追趕國外已經到了ChatGPT4水準的技術。

陳巍感慨中國AI企業的不易。如果得不到國外先進的芯片，中國企業只能使用比較老舊或者工藝成熟但不那么先進的芯片，綜合性能可能只有A100的60%，數量需要更多，跑得卻更慢，綜合成本要高出20%至30%，對于企業來說，這很有可能是賺錢和不賺錢的分水嶺，活下去和活不下去的分水嶺。

處處受限，起步又晚，但大模型也得干下去。

王小川在接受媒體采訪時說，晚了也得干。美國人之前把核彈造出來，中國就不造了嗎？這跟創業公司本身沒關系，是中國要不要做的問題。

王石認為，中國企業沒必要“芯片焦慮”。他提到了前幾年“挖幣”造成的硬盤泡沫，結果造成了SSD（硬盤）的一地雞毛，整個硬盤廠商在2022年整年可能都在消耗庫存。

GPU只是大模型創業鏈條中的一環，機房環境、算法、人才等等也必須配套跟上。

IT設備特別是計算設備的迭代和更新太快，如果在沒有準備好的時候，放在庫房里沒有用，放一年，價值就浪費了。“現在都在用A800，今年下半年就有H800，性能提升很快，這個時候搶到了A800，但如果還沒有用起來，是沒有價值的，永遠會有新產品出來。”王石表示。

王石還補充說，現階段，算力的供應無論如何是不夠的。這有兩個策略，一個是把后臺的產能跟上，另一個則是優化效率，通過算法等技術手段提升可用算力的效率。

英偉達成最大贏家

阿里和騰訊近期在算力市場都有重大動作。

阿里云在4月11日峰會上說，阿里云進行有史以來最大幅度的一次降價，通用計算將大幅降低，對比上一代主售產品最高可下降40%，還發布了“飛天免費試用計劃”，開放計算存儲、數據庫、機器學習等核心產品免費試用。

騰訊則發布了新一代高性能計算集群HCC，采用了國內首發的英偉達H800 GPU。有數據稱，騰訊云新一代集群的算力性能較前代提升高達3倍，是國內性能最強的大模型計算集群。

但不管哪家，他們都擺脫不了一個名叫英偉達的廠商，其創始人黃仁勛，江湖人稱“黃教主”，他多次為此次ChatGPT浪潮鼓風。

“我們正處于AI的iPhone時刻。”黃仁勛在3月2023年GTC大會上說，“初創公司正在競相打造顛覆性產品和商業模式，科技巨頭也在尋求突破。”

在此次大會上，黃仁勛發布了ChatGPT專門使用的芯片H100，而且他宣布，將會把由八塊旗艦版A100或H100芯片集成的超級AI計算系統通過租賃的方式開放給企業。每月租金為37000美元，以加速推動這輪大語言模型引領的AI繁榮。

外媒一份數據顯示，英偉達占據了95%圖形處理器的市場份額。IDC數據顯示，國內GPU服務器在2021年占國內服務器市場規模的比例超過88.4%，英偉達的產品占比超80%。

聯想集團CTO芮勇說，目前來看，還是英偉達的天下，但未來不確定，因為大家對算力的需求只會越來越大。

行業人士說，未來GPU和算力的需求一定是多元的，或者說異構的。到了現在算力需求大爆發的時候，帶來的第一個變化就是在這個領域多元化的蓬勃發展。

水大魚大，但蝦米和浮游生物等也會有存活機會。多元帶來了更多的機會，但是最后誰能勝出，就看誰的戰略定力，能持續地投入。

（應采訪對象要求，文內王石為化名）