“根本不可能超越英偉達。”資深芯片投資人思杰斬釘截鐵地說，“就算AMD有比英偉達參數更強的芯片，也無法撼動英偉達在AI市場的地位。”

這幾乎是AI芯片從業者的共識，無論是芯片巨頭，還是有技術大牛的美英初創公司，想要坐上英偉達統治的加速計算的牌桌，和英偉達正面對抗的機會不大。

但如果商業競爭受到非商業力量的影響，就可能出現例外。

10月17號，美國商務部工業和安全局（BIS）更新的針對中國的AI芯片出口管制規定，給了國產高性能AI芯片公司一個趕超英偉達的機會。

“美國最新的出口管制規定發布后，許多客戶來主動聯系我，其中就有之前態度冷淡的客戶。”AI芯片公司的銷售安瑞明顯感覺到，“買不到英偉達GPU的時候，客戶考慮的不是誰更好用，而是誰能用。”

進一步收緊的禁令，給國內高性能AI芯片公司當頭一棒，也限制了英偉達在中國市場的發展。

“我們必須放棄一切幻想，做國產替代。”這是美國最新的禁令之后在AI芯片圈常聽到的一句話。

在芯片領域做國產替代，是一條無比艱難的路，但必須走上這條路的時候，國內AI芯片的從業者們都在琢磨一條趕超英偉達的路徑。你心中的路徑是什么？歡迎添加作者微信BENSONEIT探討。

有人認為走一條完全不同的路才有超越的機會。

有人認為用英偉達的魔法也能打敗英偉達。

還有人想到了商業模式創新的超越機會。

雖各持己見，但他們都非常清楚，要想要活下來，必須卷成本、卷軟件，解決生產問題。

放棄一切幻想，國產芯片是唯一解

10月17日美國新的出口管制規定一發布，讓本就搶手的英偉達H800 GPU坐上了過山車。

一卡難求的8卡H800 GPU服務器在禁令更新前價格已經高達210萬元左右，美國禁令發布當天，價格馬上躍升到了230-250萬元。

一周之后，美國突然宣布本來在11月才生效的管制規定立即生效，瞬間將H800GPU服務器的價格推向頂峰，跳漲到350萬元，相比禁令升級前的210萬元，漲幅高達67%。

如今價格雖然稍微有所下降，但依舊在310-330萬元的高位。

“10月底和11月，客戶基本都在忙著搶貨。搶不到貨之后，大家都來認真談國產芯片。”熟悉芯片市場的語晨同時看到，“美國的禁令就是一套組合拳，誰也無法忍受美國的朝令夕改，AI芯片公司不得不認真考慮下一代產品的方向，也要考慮國內代工的可能性。”

雷峰網了解到，10月17日的禁令升級之后，多家AI芯片公司都不得不改芯片設計，以符合美國新規的要求。

這次禁令進一步收緊，影響的范圍比以往更大。

“2019年美國芯片禁令引發軒然大波的時候我已經在AI芯片行業，那時候還沒有感受到AI芯片對我們來說生死攸關。”芯片軟件工程師浩鑫這一次感受到，“如果我們沒有強大的AI芯片，就可以被別人掐死，這事關民族的命運。”

在芯片行業十多年的子蕾同樣感觸頗深，“從美國的限制也可以看出，美國政府已經預判AI代表了真正的生產力，這是兵家必爭之地。”

“我不知道最后誰能贏，但我知道如果我們輸了會很慘，不僅會失去在科技上的領導力，還可能會被AI替代。”子蕾非常堅定，“不管是為了自己還是為了下一代，我們都必須站起來卷。”

美國和英國的公司，也和國內AI芯片公司一同被打了當頭一棒。

英國初創公司Graphcore是少有的在國內有成建制團隊的AI芯片公司，禁令發布之后，由于其芯片的特點，修改設計將使其產品不具備在中國市場的競爭力，Graphcore的員工的工作幾乎就處于停滯狀態，最后不得不解散中國團隊。

英偉達同樣被禁令限制，中國市場每年為英偉達的數據中心業務貢獻上百億美元的營收，不能向中國市場銷售利潤可觀的高性能芯片，短期看是英偉達營收的損失，長期看是對中國市場的失控。

這也是英偉達一直在積極推出符合美國法規限制芯片的原因。

“H20性能是H800的1/5左右，但價格不會太便宜，因為占用的是H800的產能，可能價格是H800的1/2或者2/3，這樣的產品對于客戶來說不夠有吸引力，國內公司購買這樣的產品也難以和美國公司競爭。”語晨還說，“預計能在今年底送測的H20，現在也要推遲到明年上半年了，這是國產芯片的機會。”

最強大的對手也被限制，AI又是不容落后的產業，國內的AI公司已經沒有其它選擇，必須放棄一切幻想，把國產芯片做起來。

禁令利空所有人，除了華為

就像中國的AI芯片公司是追趕英偉達的唯一機會是個例外，華為也是這次禁令限制下的例外。

2019年開始，華為就被美國限制，從那時開始，華為就開始了國產化，比這一次受影響的國內AI芯片公司早4年開始做國產替代，讓其昇騰AI芯片也成為了這一次被爭相購買的對象。

科大訊飛在2023第三季度業績說明會上公開表示，華為昇騰910B已經基本做到可對標英偉達A100。

“這說明華為在某些地方做的確實不錯。”芯片算法工程師奕森直言，“對于使用DSA（領域專用）架構的華為來說，芯片的范化性是一個問題。”

DSA可以視作為某一類模型專門設計的芯片，“其范化性體現在局部上，如果專為某一類模型設計的DSA芯片在這類模型的范化性還不夠好，那就說明軟件工作還沒做到位。”奕森認為。

這就涉及到軟件成熟度以及生態的問題，也就是英偉達的護城河所在。對于華為能否基于其自研架構，構建起像英偉達一樣強大的軟件生態，浩鑫和語晨有不同的看法。

“在2017年Caffe是主流AI框架的時候，英特爾花了大量的精力去做OpenCL版本的Caffe，目的就是希望讓更多開發者使用，以搶占AI市場。”浩鑫說，“但因為只有英特爾去維護這套東西，最終還是沒有撼動英偉達的地位。所以即便華為花大量的人力和資源去做算法和應用的適配，也很難構建起強大的生態。”

語晨認為昇騰至少能在國內的政企市場成功。

“考慮到國內的特殊情況，政企市場在必須考慮國產替代的背景下，華為至少可以在這個市場大量投入，讓其昇騰芯片用起來。”語晨也說，“至于在商業化市場能否成功，現在還不好做出判斷。”

從芯片的設計、公司所擁有的資源等因素綜合考慮，華為是目前AI訓練市場最有機會的中國公司。

非常熟悉AI芯片領域的云碩做出了樂觀預測，“未來國內AI訓練市場屬于華為，非中國市場屬于英偉達。”

但這有個前提，華為要順利解決芯片制造的問題。

按照思杰的樂觀估計，國內要擴產14nm芯片產線最快也要到2025年之后。國內14nm還不成熟，并且涉及到半導體材料和設備的出口管制，需要時間。

“良率也非常關鍵，直接影響著最終的成本，這是在商業市場競爭的基礎。”思杰態度明確，“不過每年國內半導體材料和設備的公司都能給我一些驚喜，所以雖然短期悲觀，但我長期依舊看好。”

華為取得的成果，讓那些想要通過創新趕超英偉達的人和公司有了信心。

英偉達沒有魔法，用架構創新追趕

“ChatGPT對GPU的利用率只有個位數，對計算是巨大的浪費。”云碩指出，“不合理的存算比不利于生成式AI的普及。”

幾十年沒變的計算機系統結構迫切需要改變，這也是追趕英偉達的機會。

“大模型對于算力的需求呈現指數型增長，但GPU又貴功耗又高，GPU集群的線性度也隨規模增大而下降，探索非馮諾依曼架構已經非常火熱。”奕森早已體會到。

存算一體就是一種解決AI計算存算比不合理的思路，有一家國內頭部互聯網公司就在積極引入存算一體解決算力成本的問題。

“存算的架構就適合大模型計算，因為存算一體的架構計算密度低，存儲密度高。”奕森看到了存算一體架構在大模型時代的優勢。

但這只是理論，“存算的大規模落地還要解決很多生產制造方面的問題。”奕森也看到了存算面臨的挑戰。

如果將存算一體視作一種特殊的DSA，和華為的昇騰一樣，同樣面臨著范化性和生態的挑戰。

AI訓練一定需要一個范化能力很強的系統，但到底要達到什么程度的范化性，有所爭論。浩鑫堅持認為必須是英偉達GPGPU的生態，奕森則認為只要有足夠范化性就可以。

許多人和奕森的觀點相似，于是就產生了CPU+DSA這種兼顧通用性和高性能，超越英偉達的思路。

“Pytorch原生就支持x86 CPU，英特爾本來有最好的機會通過CPU+DSA的路徑趕超英偉達，不知道為什么英特爾沒做成。”云碩有些不解。

子蕾也認為x86 CPU有很好的機會，“一般來說，一個模型調試階段都是用CPU，用CPU上的精度作為在GPU上運行的精度要求，x86 CPU的生態非常好，結合加速器做加速很有機會，英特爾確實也有推出產品，只是可能之前沒有押注大模型。”

CPU除了x86，還有Arm和RISC-V，RISC-V CPU是國內公司探索CPU+DSA路徑的最佳選擇。

由于RISC-V開源的特性，能夠更積極響應市場需求。“看起來是RISC-V的CPU核心，實際上是AI核心，已經有公司使用RISC-V開始了探索。”子蕾觀察到。

即便CPU+DSA的路徑可以兼顧通用性和高性能，但英偉達最難以超越的還是CUDA生態，這是擺在想要走這條路線公司面前最難解決的問題。

子蕾對此并不悲觀，“英偉達也沒有什么魔法，CUDA生態也是英偉達一個個項目的實際經驗，和模型適配積累出來的，硬件每兩年就迭代一代，能復用的經驗有限，軟件的經驗可以不斷積累。如果我們認定國內一定要做出非GPU的生態，長期看，我相信我們能做出來。”

相較之下，浩鑫就有些悲觀，“英偉達的CUDA生態做了十幾年，而且是在全球客戶的需求之下一點點建立起的生態，就算有中國的客戶需求，有決心和耐心，也很難建立起和英偉達CUDA生態相當的生態。”

浩鑫也不是完全悲觀，“國內公司也可以聯合起來做一套相對開放的類CUDA生態。”雷峰網了解到，有人在嘗試拉攏國內的DSA路線的公司共建生態。

殘酷的現實是，有的走DSA路線的公司，在一次次實際落地項目中遷移難度大的困難之下，已經開始想辦法兼容英偉達CUDA生態。更多細節可以添加作者微信BENSONEIT互通有無。

用英偉達的「魔法」，趕超英偉達？

對于走英偉達CUDA兼容的路線，有一種觀點，沿著英偉達的路永遠不可能超越英偉達，當然這種觀點大都來自走DSA路線的人。

“如果連追趕都做不到，何談超越？”浩鑫堅持，“我不認為做CUDA兼容就不能超越英偉達。”

追趕和超越的機會來自英偉達面臨的難題。

沒有人會否認英偉達已經在AI領域有顯著的優勢，并且沒有絲毫松懈的狀態，是一個非常難以挑戰的對手。

但自英偉達2017年發布Volta架構GPU，增加了專用加速核心Tensor Core之后，英偉達此后每一代GPU的性能提升主要來自專用計算單元的部分。

“英偉達算力的增長也在放緩，其解決的辦法不是在通用計算單元上發力，而是在專用計算單元上。”浩鑫發現，“即便是英偉達，開發者也很難用起其專用加速單元，英偉達也推出專門的加速庫。”

順著這個思路，把英偉達的CUDA生態看作兩大部分，一個是基于通用計算單元CUDA Core的生態，另一個是以Tensor Core為代表的專用加速生態。

“我們做CUDA兼容可以只兼容CUDA Core的部分，Tensor Core的生態可以不做兼容。”浩鑫解釋，“做英偉達CUDA Core生態兼容，可以降低客戶的遷移難度。專用加速計算單元就是追趕和超越的機會。”對于這個觀點的討論，可以加作者微信BENSONEIT。

這個思路和用DSA超越的思路有相似之處，都是從專用加速方面切入，設計出比英偉達專用加速單元更好的架構。

“GPU也是特定時期設計出的產品，一定有它的局限性。”奕森也說。

語晨也認為做CUDA兼容有超越英偉達的機會，不過他是從推理性價比的角度。

“AI推理需求可能是訓練需求的3-5倍，通過CUDA兼容，完全可以針對常用的大模型進行推理優化，實現相比英偉達幾倍的推理性價比。”語晨說，“在商業競爭中，同等條件下比的就是性價比，CUDA兼容是很重要的條件。”

“一旦國內公司用上了國產GPU，就很難再切換回去。”浩鑫的想法是，“兼容CUDA是為了讓用戶更方便遷移，后續的特性演進完全可以和英偉達不一樣，并且用戶會跟隨硬件供應商。”

這也解釋了一個疑問，國產AI芯片公司兼容CUDA生態是不是在幫英偉達建生態？

這就像是WPS兼容Word，不兼容Word沒人會用，但WPS兼容Word的初衷并沒有幫Word建生態的想法，即便會有這樣的效果，但這種貢獻對Word的生態微不足道。

“CUDA兼容如果有1%沒做好，就會有沒法補上的漏洞。并且，兼容CUDA永遠會比英偉達慢很多拍，處于被動地位。”奕森說不能忽視CUDA兼容的問題，“國家搞自主可控，CUDA兼容屬于自主可控嗎？”

看起來，通用+專用的AI計算架構已經成為行業共識，彼此都在相互滲透和影響，很難判斷哪條路徑更優。

無論哪條路徑，都要共同面對一個問題——英偉達沒有制造問題，也有比所有國內AI芯片公司多的資源，有全球頂尖的人才，在什么樣的情況下有追趕和超越的機會？

不學英偉達賣整機，尋找商業模式創新的機會

理論上優秀的技術并不意味著最終會成功，歷史已經無數次驗證，商業和競爭影響成敗。

“我們不應該學英偉達。”云碩解釋，“國內的AI芯片公司幾乎都在學英偉達做整機，這確實有高校和政企客戶的需求，芯片公司也能做高營收。英偉達可以做整機賺更高利潤，但我們不應該這么做。”

英特爾能夠在IBM統治的大型機時代成功，是因為英特爾只做了最難做的CPU，橫向整合，和微軟、戴爾、Oracle等公司一起搶占了IBM的市場。Arm更極致，只做了核心的芯片的IP，和谷歌安卓、不同芯片公司和OEM一起，成為了手機時代的王者。

“英偉達的GPU不單賣，必須是一個主板加8張GPU卡一起賣。或者直接賣一個DGX整機，DGX的高毛利意味著整機中的機箱、風扇等也毛利豐厚，幫英偉達提升整體毛利。”云碩認為，“這就是國產AI芯片公司的機會，國產芯片公司如果能夠專注在打磨芯片性能和SDK上，聯合上下游產業鏈一起去做產品，從商業的角度找機會超越英偉達。”

“單賣芯片可能連自己都養不活。而且要做一顆能適配各種系統的芯片，對芯片團隊的要求特別高。”子蕾對于Arm的成功這樣看，“Arm成功并不是因為他們做了IP，關鍵在于智能手機時代在一眾操作系統的激烈競爭之后，最終成功的安卓和iOS，都選擇了Arm芯片，一旦系統和芯片深度適配之后，就很難改變，這幫助了Arm走向成功。”

“英偉達就是AI領域的Arm+安卓，我不認為這種思路能成功。”語晨這樣認為。

奕森倒是有更開放的態度，雖然不見得是英特爾或者Arm帶來顛覆的思路，但商業模式創新一定是一種超越的思路。

就像對商業模式創新是否是超越英偉達路徑的討論一樣，禁令之后，國內的AI芯片從業者更加意識到自己所從事的行業和工作的重要價值，對于國內高性能AI芯片公司更加樂觀，這種樂觀也有對生成式AI發展對算力需求的樂觀。

這種背景之下，所有人都被限制，琢磨出一條超越英偉達的策略很重要，更現實的問題是要卷軟件、卷成本、解決制造問題。

當然，對于所有AI芯片公司都需要先活下去，再談追趕和超越。國產高性能AI芯片一直都是討論的焦點，關于這個話題更多的交流請添加作者微信BENSONEIT。

文中思杰、安瑞、語晨、浩鑫、子蕾、奕森、云碩均為化名