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中国算力产业出现五个真问题

2024-2-28 09:41

来源: 财经十一人 作者: 不止十一人

算力已经不再是简单的商业、技术问题,它越来越被产业政策、国际竞争等因素影响

全球算力资源正在换挡,中国算力产业也走到了十字路口。

宏观意义上的算力产业包括云计算厂商、设备服务商、芯片供应商等一系列企业。目前,全球智能算力(GPU等芯片算力)增速远超通用算力(CPU芯片算力)。整个产业链为之而动。
这个关键时刻,中国算力资源正变得更分散。数据中心投资越来越热,但公有云市场增速有限。国际市场调研机构IDC和Gartner数据显示,中国公有云市场增速跌到5年来最低点。相反,数据中心投资增速达到了5年来最高点。

AI算力采购成本更高、研发投入更大。理论上,算力集中在云厂商手中最经济。因为公有云容易利用规模效应摊薄成本。但理论和现实有落差。公有云被认为短期增长空间有限。本地部署的云(混合云、私有云、专属云)是未来1年-3年的主引擎。

智能算力催生了大模型。大模型变革中,美国云厂商吃到了第一波增长红利,中国云厂商却暂时没吃到明显的增长红利。

大模型需要先进AI芯片。但美国商务部工业安全局2023年10月向中国断供了高性能AI芯片。国产替代越来越迫切。芯片被认为是产业突围的重中之重。华为有昇腾AI芯片,是解决卡脖子问题的备选方案。但昇腾目前的技术水平,只能解决“能用”的问题,尚未解决好用、低成本的问题。

算力被当作国家竞争的关键因素。中国政策部门越来越希望在算力市场贯彻产业政策,提升中国算力产业的竞争力。英伟达创始人黄仁勋称,“算力即权力”,他主张每个国家都要建立自己的主权AI基础设施。但美国商务部长雷蒙多今年1月公开演讲称,美国正在全力阻止中国获得用来训练大模型的算力。

中国算力产业一系列关键问题正在浮现,它们包括但不仅限于:

其一,算力资源为何更分散了?

其二,公有云渗透慢给中国新算力周期布局带来哪些掣肘?

其三,AI算力所服务的大模型产业红利何时到来?

其四,算力领域的国产替代会到哪一步,对算力新周期布局有何影响?

其五,中国算力产业政策会往何处走?

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