9.69亿主力资金净流入，可控核聚变概念涨1.88%

刚刚结束的COMPUTEX电脑展上，英伟达CEO黄仁勋笑着对(duì)听众说，“你（芯片）买得越多，赚得越多。”引来一阵(yīzhèn)笑声。 这句话的背景是，全球科技厂商在(zài)AI热潮下继续重金投入(tóurù)建设数据中心或算力中心。黄仁勋(huángrénxūn)在演示文档上写着，英伟达正在驱动全球万亿美元级别的企业AI IT投资。 数据中心建设热潮(rècháo)下，现在看来，AI算力需求的变化与年初一些业内人士预计的不太一样。DeepSeek对(duì)训练算力资源的节约，并未让(ràng)整体算力需求减少。 不过，还有一个变化发生了(le)，随着DeepSeek推动AI走向应用，用于推理的AI芯片(xīnpiàn)占比正在升高。 市场研究机构IDC中国(zhōngguó)副总裁周震刚告诉(gàosù)第一财经记者，2024年中国数据中心加速卡中已有半数以上(bànshùyǐshàng)是推理卡，DeepSeek出现后，今年推理芯片占比预计还会增加。 这种芯片结构变化，可能会对(duì)AI芯片市场造成深远影响，特别是在中国市场。推理环节对AI芯片性能等的要求较(jiào)低(dī)，国产AI芯片也可以使用，在英伟达(wěidá)出口受到限制的情况下，可能促成国内AI芯片的组成发生变化。 周震刚透露，去年国内(guónèi)数据中心加速卡市场中，国产算力占比(bǐ)大约三成，预计今年上半年占比应该会超四成。 第一财经(cáijīng)记者了解到，这波数据中心或算力中心建设潮中，需求(xūqiú)方来自高校、企业等，AI应用十分多元。而面向算力需求的变化，已有算力中心在计划(jìhuà)调整芯片，使芯片组成更加多元、向模型推理倾斜。 数据中心或算力中心建设还在进行。IDC数据显示，中国加速计算服务器(fúwùqì)市场出货量2024年同比增长(zēngzhǎng)97.3%，预计(yùjì)2025年增长52.9%。 在中国招标投标(tóubiāo)公共服务平台，第一财经记者(jìzhě)以智算中心为关键词搜索中标信息(xìnxī)发现，截至今年5月26日，今年国内智算中心中标信息123条，是去年前5个月的(de)2.2倍。这些信息围绕智算服务器设备采购、运维服务、电力模块采购、勘探、基建供配电工程施工等。 从中标信息数量看，国内智算中心建设提速是持续的(de)过程(guòchéng)。2023年国内智算中心中标信息53条，2024年猛增至(zhì)213条。2024年上半年(shàngbànnián)中标信息71条，下半年增加至142条，显示当年建设项目也在增多。 记者了解到，一些企业和高校有了更多算力(duōsuànlì)需求，部分高校自购算力卡，部分购买(gòumǎi)云算力或超算中心算力。 香港科技大学冯诺依曼研究院院长贾佳亚告诉(gàosù)第一财经记者，学校此前购买了一批英伟达H800计算卡，香港只有香港科技大学有相对较多的(de)H800，这是能将该研究院做成较大规模的背景。即便如此，有算力提供方告诉记者，该校(gāixiào)在(zài)训练(xùnliàn)大模型，需求比较大，自己的算力不够，也需要其他算力来源。 近日华东理工大学(huádōnglǐgōngdàxué)则与腾讯云合作，推动AI与学科融合及科学研究降本增效等(děng)。该校副校长王慧锋告诉记者(jìzhě)，高校科研对AI算力的(de)需求增长是必然，该校也在探索AI+科学研究，例如有(yǒu)化学老师将AI算法用于锂电池催化设计，并将设计理念提炼(tíliàn)出来做成智能体知识库(zhīshíkù)，用于实践教学。目前学校采用混合云架构，部分算力本地化部署，另有大量计算放到云上，上云而不是完全自建机房的做法成本更优。王慧锋告诉记者，考虑到需求和数据安全等，目前高校采用私有和混合架构的模式是主流(zhǔliú)。 去年12月，香港规模最大的数码港人工智能超算中心(zhōngxīn)投入服务，香港为(wèi)申请使用者提供资助。记者了解(liǎojiě)到，申请使用该超算中心首阶段算力的主体就包括大学和科研机构。 数码港行政总裁(zǒngcái)郑松岩告诉记者，该超算中心目前有1300PFLOPS算力，第二阶段(dìèrjiēduàn)规划算力是1700PFLOPS，今年10月该超算中心算力将提升到3000PFLOPS。目前已(yǐ)审批通过10个申请，这些申请来自大学、科研机构、企业，用途包括学术研究、生物医疗、材料分析、大模型应用(yìngyòng)等，到本月底，第一阶段的(de)(de)算力使用率将超95%，预计接下来的申请会越来越多。 “一些(yīxiē)大学在做教学相关项目，一些在研究可商业化的项目。有的大学在研究生物科学相关领域(lǐngyù)，也需要(xūyào)比较大的算力。目前(mùqián)不少大学是以开发项目为主来申请，个别大学会捆绑几个小项目一起申请，让学生做一些研究。现在有算力基本是先到先得。” 郑松岩表示。 企业也需要算力(suànlì)。郑松岩告诉记者，企业应用(yòng)处于刚开始尝试的阶段(jiēduàn)，可以感受到很多(hěnduō)企业还没有下很大决心要完成整个机构(jīgòu)的转型，或为此拟定非常严格的时间节点。“前段时间处于一种想用AI，但很多企业还没启动的阶段。很多企业都想用AI来提高效率、降低成本，但AI要直接嵌入企业日常流程中，企业实际上缺乏相应人才配套。”郑松岩表示，香港的人工智能应用爆发期(qī)还没到来，随着(suízhe)业界对AI越来越熟悉，接下来预计应用会越来越多。 DeepSeek带来的算力需求(xūqiú)增长(zēngzhǎng)，是大模型推理对大模型训练的一场“胜利”。过去两年，大模型业界最受关注的一直是训练环节。但开源且性能出众的DeepSeek-R1面世(miànshì)后，更多人开始真正(zhēnzhèng)将大模型用起来，促使推理需求增长。 这(zhè)让一些适合推理的芯片(xīnpiàn)用了起来。周震刚向记者表示，去年(qùnián)国内互联网公司、电信(diànxìn)运营商(yùnyíngshāng)采购了大量国产算力卡，但去年采购方发现，国产算力资源不是很好出售。而随着今年上半年DeepSeek应用推开，尤其是国产算力适配DeepSeek后，此前(cǐqián)它们采购的国产算力在今年第一季度已经被DeepSeek占有了。目前电信运营商已在建设新(xīn)的大规模算力中心，包括基于国产算力的万卡集群。 腾讯是国内最早接入DeepSeek的互联网(hùliánwǎng)厂商之一。该公司在5月(yuè)的业绩交流会上释放过推理需求增长的信号。 腾讯管理层表示，腾讯有足够的(de)高端芯片来(lái)继续训练模型，公司看到(kàndào)对GPU更大的需求是在推理侧。用户推理需求逐渐增长，推理token（词元）的需求比之前预计的更多，AI需求已经超过了(le)GPU资源（所能提供的算力）。 周震刚也发现，DeepSeek出现确实让算力需求改变了(le)(le)，主要(zhǔyào)是改变了算力需求的结构(jiégòu)。他(tā)告诉记者，2024年，中国数据中心加速卡有57.6%是推理卡，33%是训练卡。而在DeepSeek出现后，一些小型公司的算力从训练转到推理。腾讯、百度这类平台接入DeepSeek也大大推动了推理芯片的增长，因此预计2025年推理芯片占比还会进一步(jìnyíbù)大幅增加。 郑松岩(zhèngsōngyán)告诉记者，数码港的(de)人工智能超算中心也在考虑改变算力组成。 “一开始我们主要(yào)面向模型训练需求，包括很多(duō)大(dà)学那时候要做模型训练，但实际上，近一年来模型变化很大。” 郑松岩告诉记者，此前很多机构(jīgòu)在做基础大语言模型，但在DeepSeek出来后放弃了这一路线，转向使用DeepSeek等基础大模型，“我们认为未来(wèilái)做基础大模型的团队会(huì)逐渐减少，转向以推理为主，人工智能超算中心的第二阶段正在建构中，接下来做安装、配置、设计时会更多考虑这部分需求。” 郑松岩告诉记者，推理环节对芯片算力的要求相对(xiāngduì)没那么大(dà)，因此，算力不及英伟达H100、H800的芯片都有可能引进。 推理需求增长(zēngzhǎng)让国产算力站上竞技的舞台了。 周震刚告诉记者，2022年和2023年，英伟达占中国数据中心加速卡市场的85%~90%，国产(guóchǎn)算力没有太大空间，但在(zài)美国(měiguó)政策、国内市场变化等因素影响下，国产算力占比已有大幅提升。 具体而言，2024年中(zhōng)国数据中心加速卡(jiāsùkǎ)市场中，有65.2%是英伟达，34.6%是国产算力。“我们现在看到，今年(jīnnián)上半年国产算力占比应该会超四成，很可能在很短的时间内，国产算力会成为主流，占比超50%。这个比例在两年前是无法(wúfǎ)想象的。”周震刚表示(biǎoshì)。 在大模型算力需求以训练为主(wéizhǔ)的时候，之所以国产(guóchǎn)芯片还难以挑战英(yīng)伟达(wěidá)的地位，既有英伟达芯片算力高、生态好、集群大等原因，也有训练难以兼容异构芯片的原因。周震刚向记者解释，训练时难以同时(tóngshí)用英伟达+国产芯片组成的资源池，只能将训练分成两部分，一部分用英伟达卡(dákǎ)，一部分用国产卡，但这种训练的效率较低，因此大部分训练现在仍跑在英伟达卡上，只有少数AI厂商基于(jīyú)国产卡算力平台，更多厂商还是在用国产芯片做测试性工作，作为备用方案。但推理可以跑在国产芯片上，“可以根据需求，把面向某个(mǒugè)应用的推理或面向某个区域用户的推理放到国产芯片上，可以这么(zhème)分解。” “过去别人会问（国产(guóchǎn)芯片(xīnpiàn)厂商），你跟(gēn)英伟达H100相比优势在哪里、性价比如何、生态(shēngtài)能否兼容？现在这些问题已经没有太大影响了。”有业界分析人士向记者形容，云(yún)厂商或AI厂商现在需要英伟达之外的更多国产芯片方案。除了华为(huáwèi)与运营商合作，其他国内芯片厂商也(yě)基本都有芯片出来了，云厂商也在推进自研。周震刚表示，今年一季度需求火热的DeepSeek一体机中，英伟达芯片占比还是较大，但已有不少基于寒武纪、沐曦等国产芯片。 需求也反映在国产AI芯片厂商业绩上。此前陷于亏损(kuīsǔn)的寒武纪(hánwǔjì)，2024年第四季度开始盈利。今年第一季度，寒武纪营收11.11亿元，接近去年(qùnián)全年营收，净利润3.55亿元，实现同比扭亏。 还(hái)有算力(suànlì)(suànlì)中心正在考虑国产芯片方案，郑松岩告诉(gàosù)记者，推理不需要用到太“高级”的芯片。数码港有一个人工智能实验室，正在测试不同的芯片，除了英(yīng)伟达，还测试国产的华为、沐曦、壁仞、昆仑芯等。同时，实验室也在测试异构算力调度平台，希望能通过一个平台统一调度不同芯片算力。 腾讯高管则在5月的业绩交流会(huì)上表示，公司会同时看(kàn)进口芯片和国内市面上可用的芯片，在某些情况下，其中一些芯片能做较小模型的推理(tuīlǐ)。 作为AI芯片巨头，英伟达近期感到紧张(jǐnzhāng)不是没有道理的。今年4月，英伟达公告称，美国政府已告知，对于H20芯片及达到H20内存带宽等的其他芯片，若出口(chūkǒu)至(zhì)中国等国家和地区需获得许可证。H20是英伟达针对中国市场推出的“特供(tègōng)”版本。 黄仁勋近日表态称，这种人工智能芯片出口管制(guǎnzhì)是失败的，“事实证明，最初制定人工智能扩散规则的那些基本假设(jiǎshè)存在(zài)根本性缺陷”。他表示，英伟达在中国市场的份额已从美国前总统拜登执政初期的95%降至目前的50%。中国人工智能市场规模可能在未来两到三年(sānnián)内(nèi)达到约500亿美元，对一家美国公司来说，无法进入这一市场将(jiāng)是巨大的损失。 英伟达(wěidá)还在尝试应对中国市场上的(de)竞争。近日有消息称，英伟达拟新推出一款面向中国市场的AI芯片，采用最新的Blackwell架构(jiàgòu)，定价低于H20，最早(zuìzǎo)于今年6月量产，英伟达官方尚未证实该消息。 (本文来自(láizì)第一财经)