Tesla, Intel y otros gigantes están "luchando" contra los chips de IA: las "defensas" de la GPU, la integración del almacenamiento y la computación "sobrepasan", los jugadores de chips nacionales también quieren compartir el pastel de Nvidia
Nvidia es "dominante" con su GPU, y cada vez más empresas intentan aprovechar el "océano azul" de los chips de IA. Musk dijo recientemente que Tesla está desarrollando su propio chip, pero no se llamará GPU o 100s, H100s, etc., y Dojo2 se centrará en modelos grandes. Anteriormente, Intel lanzó el chip Gaudi2 "Edición especial de China", que es más rentable que el H100. Su ** e Inspur Information desarrollaron conjuntamente servidores de inteligencia artificial.
La industria generalmente cree que no es fácil para Nvidia quedarse con este pastel. Great Wall Securities Hou Bin señaló en un informe de investigación del 13 de julio que, en comparación con los países extranjeros, el mercado de chips de IA de mi país crecerá a un ritmo más alto en los próximos tres años, y hay un gran espacio para el desarrollo y un amplio espacio de mercado. Según el informe de investigación de China Merchants Securities Zhang Xia del 18 de julio, el tamaño del mercado de chips de IA de mi país alcanzará los 178 000 millones de yuanes en 2025, un aumento de casi el 100 %** en comparación con 2022. De 2021 a 2025, el tamaño del mercado de chips de IA de mi país** CARG es del 42,9 %**, que es más rápido que la tasa de crecimiento del mercado mundial (32,1 %) en el mismo período.
De acuerdo con la estructura del mercado, actualmente hay tres tipos de jugadores en el campo de los chips de inteligencia artificial: uno son los antiguos gigantes de chips representados por Nvidia y AMD, que han realizado grandes adquisiciones en los últimos años para mejorar la fuerza de sus líneas de productos de inteligencia artificial, y el otro son los gigantes de la computación en la nube representados por Google, Baidu y Huawei. Según los datos de IDC, los envíos de tarjetas aceleradoras de IA de China en 2022 serán de aproximadamente 1,09 millones, de los cuales la participación de mercado de Nvidia en el mercado de tarjetas aceleradoras de IA de China es del 85 %, la participación de mercado de Huawei es del 10 %, la participación de mercado de Baidu es del 2 % y Cambrian y Suiyuan Technology tienen ambas el 1 %.
▌El mercado de chips de IA compite por el primer puesto: los precios de Nvidia A800 se dispararon, las empresas nacionales "despidieron" la GPU para encontrar una salida. Cambrian tomó el estandarte de los chips de IA nacionales, pero aún así no pudo salir de la difícil situación de años consecutivos de pérdidas
Este año, el mercado AIGC está de moda para las GPU. Debido a la fuerte demanda, las GPU siempre escasean, y la escasez de la oferta ha hecho que muchas empresas de terminales se sientan abrumadas. YouKede declaró en la plataforma de interacción con inversores el 3 de julio que las GPU ordenadas por la empresa están llegando una tras otra y que la contribución a la empresa es limitada. El tiempo de entrega y la cantidad de las GPU restantes son inciertos; Inspur Information reveló el pronóstico del informe semestral la semana pasada.
"Todo está esperando a Nvidia." Un ejecutivo de una empresa de IA le dijo a un reportero de Financial Associated Press que su empresa hizo un pedido de productos de servidor en abril, pero debido a que la GPU de la empresa de servidores aún no ha llegado, no hay una fecha exacta de entrega.
Las desgracias nunca llegan solas, el mercado de las GPU ha vuelto a vivir una tormenta. Por un lado, el precio de la Nvidia A800 ha subido más de un 30 %** en una semana, e incluso el precio no tiene mercado. Lenovo Group dijo en la exposición MWC Shanghái que el servidor de gama alta equipado con el chip A800 se entregará en un plazo de 10 meses. **
Según fuentes de la industria, además de la fuerte demanda del A800 y los factores políticos, también existe el deseo de "egoísmo" de Nvidia: "NVIDIA actualmente está reduciendo el envío del A800 y empujando al H800, que es más rentable". El precio de una GPU de tarjeta única H800 es de más de 200 000 yuanes, que es mucho más alto que el A800 después del aumento de precio. A partir de junio de este año, el H800 se promocionará oficialmente a gran escala.
En este contexto, a muchas personas les preocupa si las empresas nacionales de GPU tendrán la oportunidad de obtener una participación en el futuro. Gai Lujiang, presidente de Tianshu Zhixin, dijo que, de hecho, independientemente de si los productos de Nvidia se pueden vender a China, nuestros productos ya se pueden usar. Shang Junman, analista de Xinmou Consulting, dijo que tiene una actitud relativamente positiva hacia el desarrollo de las GPU nacionales en su conjunto, pero que existe una cierta brecha** entre las cadenas industriales nacionales y extranjeras en las plataformas de diseño, fundición y software ecológico**.
Según las estadísticas incompletas de Financial Associated Press, las empresas que cotizan en acciones A con un diseño en el campo de GPU incluyen Jingjiawei, VeriSilicon, Hangjin Technology, Zowee Technology, Haoli Technology, Allwinner Technology y Tongfu Microelectronics**, etc. Los detalles son los siguientes:
Como el "primer stock de chips de IA en el tablero de innovación de ciencia y tecnología", Cambrian respondió anteriormente en la plataforma interactiva que el chip inteligente diseñado y desarrollado por la empresa no es una GPU, sino un chip especialmente diseñado para el campo de la inteligencia artificial. Las ventajas de rendimiento y eficiencia energética de los chips inteligentes se concentran principalmente en las aplicaciones inteligentes. En el campo de la inteligencia artificial, puede reemplazar a los chips GPU, pero no es aplicable a otros campos fuera de la inteligencia artificial.
Vale la pena señalar que el 25 de mayo, Nvidia publicó su informe financiero para el primer trimestre del año fiscal 2024, con ingresos de 7190 millones de USD, una disminución interanual del 13 %, pero aún superando las expectativas del mercado de 6520 millones de USD. En marcado contraste con el desempeño de Nvidia, Cambrian tuvo una pérdida neta de 255 millones de yuanes** en el primer trimestre de 2023, en comparación con una pérdida de 287 millones de yuanes en el mismo período del año pasado.
De hecho, desde 2019, el beneficio neto Cámbrico** siempre ha estado en estado de pérdida**, o afectado por ello, la caída máxima acumulada del 84,35% desde que se cotiza la acción. La empresa declaró una vez en su informe anual de 2022 que la inversión en I+D de alta calidad es una base sólida para el desarrollo a largo plazo de la industria de los chips. En todo el año 2022, los gastos de investigación y desarrollo de Cambrian** alcanzarán los 1523 millones de yuanes, un aumento interanual del 34,11 %**.
▌Chips de IA domésticos con gran poder de cómputo ¿cambian de carril? Intel, Huawei y otros actores globales aceleran la implementación de almacenamiento y computación integrados
En lo que respecta a los chips de IA de computación grande requeridos por el modelo AIGC actual, ¿es posible desarrollar chips de IA que puedan comparar el rendimiento con GPGPU de Nvidia a través de los enfoques técnicos existentes? Algunas tecnologías "sorprendentemente verticales" incluyen: chips definidos por software, chiplets, apilamiento 3D y empaquetado avanzado, integración de almacenamiento y cálculo, etc. De acuerdo con el análisis de la industria, solo mediante la integración profunda de los recursos informáticos, de almacenamiento, de red y de software, acelerando el intercambio y la integración de datos, podemos respaldar mejor la informática y aprovechar al máximo el valor de los datos.
El 14 de julio, Huawei lanzó el nuevo producto de almacenamiento de IA "OceanStor A310 Deep Learning Data Lake Storage"** en la era de los modelos grandes. Este producto está orientado a escenarios de lagos de datos de modelo a gran escala básicos/industriales, y realiza la gestión de datos masivos de proceso completo de IA desde la recopilación de datos, el preprocesamiento, el entrenamiento de modelos y la aplicación de inferencia. Puede realizar intercomunicaciones multiprotocolo sin pérdidas y simplificar el proceso de recopilación de datos; realizar preprocesamiento de datos cercanos a través de computación de memoria cercana, reducir la migración de datos y mejorar la eficiencia del preprocesamiento en un 30 %. **
La denominada informática de memoria cercana (PNM) pertenece a la integración del almacenamiento y la informática. Esta última también se conoce como "el próximo polo de la potencia informática de la IA". Founder Securities cree que se espera que se convierta en el "tercer polo"** de la arquitectura de potencia informática después de la CPU y la GPU. Además de Huawei, muchas empresas nacionales y extranjeras han llevado a cabo investigación y desarrollo de tecnología de integración de almacenamiento e informática, incluidos Intel, IBM, SK Hynix, Micron, Samsung, TSMC, Ali** y otros fabricantes importantes, casi todos los cuales están implementando PNM; y ** Zhicun Technology, Yizhu Technology, Zhixinke** y otras empresas emergentes están apostando por PIM (procesamiento en memoria), CIM (in-memory computing) y otras tecnologías de integración de almacenamiento e informática más íntimas. rutas
En el contexto de que la débil versatilidad de los chips ASIC es difícil de hacer frente a la rápida evolución de los algoritmos posteriores, y GPGPU se ve limitada por el alto consumo de energía y la baja utilización de la potencia de cómputo, el chip integrado de cómputo de memoria se está convirtiendo en una estrella en ascenso en la industria de chips en virtud de su bajo consumo de energía pero su alta relación de eficiencia energética. Según estadísticas incompletas de Financial Associated Press, las empresas de acciones A involucradas en la integración del depósito y el cálculo incluyen Dongxin Co., Ltd., Hengshuo Co., Ltd., Raput, Capital Online, Changdian Technology, Montage Technology y Runxin Technology, etc. Los detalles son los siguientes:
En términos del mercado primario, la integración de almacenamiento y cálculo también es la pista más popular para la inversión en chips en los últimos dos años.Según la información y las estadísticas de SI Rui, siete jugadores integrados de almacenamiento y cálculo, incluidos Yizhu Technology y Zhicun Technology, se ven favorecidos por el capital. Vale la pena señalar que las cuatro empresas emergentes en el segmento de computación y almacenamiento integrados ** Yizhu Technology, Zhicun Technology, Pingxin Technology y Houmo Intelligence han obtenido financiación** durante dos años consecutivos.
Los analistas creen que GPU y almacenamiento son más competitivos que competitivos: GPU, como la solución más madura en la actualidad, no se puede renunciar, y se requiere un grupo de empresas para llevarla adelante; mientras que la computación de almacenamiento es un ataque lateral e intercalado, que rompe barreras técnicas extranjeras y desarrolla nuevas tecnologías.
Mirando hacia el futuro, la industria señaló que la potencia informática de China se ha convertido en un recurso cada vez más escaso. Para satisfacer la demanda de modelos grandes para una gran potencia informática, la agrupación de potencia informática será la tendencia futura. En la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial de 2023, Huawei anunció que el clúster de IA Ascend se ha actualizado por completo. El tamaño del clúster se ha ampliado del clúster inicial de 4000 tarjetas** a 16 000 tarjetas**, con una velocidad de entrenamiento más rápida y un ciclo de entrenamiento estable de más de 30 días. Basado en Ascend AI, más de 30 modelos a gran escala se han incubado y adaptado de forma nativa. Hasta ahora, aproximadamente la mitad de las innovaciones de modelos a gran escala en China cuentan con el respaldo de Ascend AI**.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
Tesla, Intel y otros gigantes están "luchando" contra los chips de IA: las "defensas" de la GPU, la integración del almacenamiento y la computación "sobrepasan", los jugadores de chips nacionales también quieren compartir el pastel de Nvidia
**Fuente: **Asociación Financiera
Editar Ruoyu
Nvidia es "dominante" con su GPU, y cada vez más empresas intentan aprovechar el "océano azul" de los chips de IA. Musk dijo recientemente que Tesla está desarrollando su propio chip, pero no se llamará GPU o 100s, H100s, etc., y Dojo2 se centrará en modelos grandes. Anteriormente, Intel lanzó el chip Gaudi2 "Edición especial de China", que es más rentable que el H100. Su ** e Inspur Information desarrollaron conjuntamente servidores de inteligencia artificial.
La industria generalmente cree que no es fácil para Nvidia quedarse con este pastel. Great Wall Securities Hou Bin señaló en un informe de investigación del 13 de julio que, en comparación con los países extranjeros, el mercado de chips de IA de mi país crecerá a un ritmo más alto en los próximos tres años, y hay un gran espacio para el desarrollo y un amplio espacio de mercado. Según el informe de investigación de China Merchants Securities Zhang Xia del 18 de julio, el tamaño del mercado de chips de IA de mi país alcanzará los 178 000 millones de yuanes en 2025, un aumento de casi el 100 %** en comparación con 2022. De 2021 a 2025, el tamaño del mercado de chips de IA de mi país** CARG es del 42,9 %**, que es más rápido que la tasa de crecimiento del mercado mundial (32,1 %) en el mismo período.
De acuerdo con la estructura del mercado, actualmente hay tres tipos de jugadores en el campo de los chips de inteligencia artificial: uno son los antiguos gigantes de chips representados por Nvidia y AMD, que han realizado grandes adquisiciones en los últimos años para mejorar la fuerza de sus líneas de productos de inteligencia artificial, y el otro son los gigantes de la computación en la nube representados por Google, Baidu y Huawei. Según los datos de IDC, los envíos de tarjetas aceleradoras de IA de China en 2022 serán de aproximadamente 1,09 millones, de los cuales la participación de mercado de Nvidia en el mercado de tarjetas aceleradoras de IA de China es del 85 %, la participación de mercado de Huawei es del 10 %, la participación de mercado de Baidu es del 2 % y Cambrian y Suiyuan Technology tienen ambas el 1 %.
▌El mercado de chips de IA compite por el primer puesto: los precios de Nvidia A800 se dispararon, las empresas nacionales "despidieron" la GPU para encontrar una salida. Cambrian tomó el estandarte de los chips de IA nacionales, pero aún así no pudo salir de la difícil situación de años consecutivos de pérdidas
Este año, el mercado AIGC está de moda para las GPU. Debido a la fuerte demanda, las GPU siempre escasean, y la escasez de la oferta ha hecho que muchas empresas de terminales se sientan abrumadas. YouKede declaró en la plataforma de interacción con inversores el 3 de julio que las GPU ordenadas por la empresa están llegando una tras otra y que la contribución a la empresa es limitada. El tiempo de entrega y la cantidad de las GPU restantes son inciertos; Inspur Information reveló el pronóstico del informe semestral la semana pasada.
"Todo está esperando a Nvidia." Un ejecutivo de una empresa de IA le dijo a un reportero de Financial Associated Press que su empresa hizo un pedido de productos de servidor en abril, pero debido a que la GPU de la empresa de servidores aún no ha llegado, no hay una fecha exacta de entrega.
Las desgracias nunca llegan solas, el mercado de las GPU ha vuelto a vivir una tormenta. Por un lado, el precio de la Nvidia A800 ha subido más de un 30 %** en una semana, e incluso el precio no tiene mercado. Lenovo Group dijo en la exposición MWC Shanghái que el servidor de gama alta equipado con el chip A800 se entregará en un plazo de 10 meses. **
En este contexto, a muchas personas les preocupa si las empresas nacionales de GPU tendrán la oportunidad de obtener una participación en el futuro. Gai Lujiang, presidente de Tianshu Zhixin, dijo que, de hecho, independientemente de si los productos de Nvidia se pueden vender a China, nuestros productos ya se pueden usar. Shang Junman, analista de Xinmou Consulting, dijo que tiene una actitud relativamente positiva hacia el desarrollo de las GPU nacionales en su conjunto, pero que existe una cierta brecha** entre las cadenas industriales nacionales y extranjeras en las plataformas de diseño, fundición y software ecológico**.
Según las estadísticas incompletas de Financial Associated Press, las empresas que cotizan en acciones A con un diseño en el campo de GPU incluyen Jingjiawei, VeriSilicon, Hangjin Technology, Zowee Technology, Haoli Technology, Allwinner Technology y Tongfu Microelectronics**, etc. Los detalles son los siguientes:
Vale la pena señalar que el 25 de mayo, Nvidia publicó su informe financiero para el primer trimestre del año fiscal 2024, con ingresos de 7190 millones de USD, una disminución interanual del 13 %, pero aún superando las expectativas del mercado de 6520 millones de USD. En marcado contraste con el desempeño de Nvidia, Cambrian tuvo una pérdida neta de 255 millones de yuanes** en el primer trimestre de 2023, en comparación con una pérdida de 287 millones de yuanes en el mismo período del año pasado.
De hecho, desde 2019, el beneficio neto Cámbrico** siempre ha estado en estado de pérdida**, o afectado por ello, la caída máxima acumulada del 84,35% desde que se cotiza la acción. La empresa declaró una vez en su informe anual de 2022 que la inversión en I+D de alta calidad es una base sólida para el desarrollo a largo plazo de la industria de los chips. En todo el año 2022, los gastos de investigación y desarrollo de Cambrian** alcanzarán los 1523 millones de yuanes, un aumento interanual del 34,11 %**.
▌Chips de IA domésticos con gran poder de cómputo ¿cambian de carril? Intel, Huawei y otros actores globales aceleran la implementación de almacenamiento y computación integrados
En lo que respecta a los chips de IA de computación grande requeridos por el modelo AIGC actual, ¿es posible desarrollar chips de IA que puedan comparar el rendimiento con GPGPU de Nvidia a través de los enfoques técnicos existentes? Algunas tecnologías "sorprendentemente verticales" incluyen: chips definidos por software, chiplets, apilamiento 3D y empaquetado avanzado, integración de almacenamiento y cálculo, etc. De acuerdo con el análisis de la industria, solo mediante la integración profunda de los recursos informáticos, de almacenamiento, de red y de software, acelerando el intercambio y la integración de datos, podemos respaldar mejor la informática y aprovechar al máximo el valor de los datos.
El 14 de julio, Huawei lanzó el nuevo producto de almacenamiento de IA "OceanStor A310 Deep Learning Data Lake Storage"** en la era de los modelos grandes. Este producto está orientado a escenarios de lagos de datos de modelo a gran escala básicos/industriales, y realiza la gestión de datos masivos de proceso completo de IA desde la recopilación de datos, el preprocesamiento, el entrenamiento de modelos y la aplicación de inferencia. Puede realizar intercomunicaciones multiprotocolo sin pérdidas y simplificar el proceso de recopilación de datos; realizar preprocesamiento de datos cercanos a través de computación de memoria cercana, reducir la migración de datos y mejorar la eficiencia del preprocesamiento en un 30 %. **
La denominada informática de memoria cercana (PNM) pertenece a la integración del almacenamiento y la informática. Esta última también se conoce como "el próximo polo de la potencia informática de la IA". Founder Securities cree que se espera que se convierta en el "tercer polo"** de la arquitectura de potencia informática después de la CPU y la GPU. Además de Huawei, muchas empresas nacionales y extranjeras han llevado a cabo investigación y desarrollo de tecnología de integración de almacenamiento e informática, incluidos Intel, IBM, SK Hynix, Micron, Samsung, TSMC, Ali** y otros fabricantes importantes, casi todos los cuales están implementando PNM; y ** Zhicun Technology, Yizhu Technology, Zhixinke** y otras empresas emergentes están apostando por PIM (procesamiento en memoria), CIM (in-memory computing) y otras tecnologías de integración de almacenamiento e informática más íntimas. rutas
En el contexto de que la débil versatilidad de los chips ASIC es difícil de hacer frente a la rápida evolución de los algoritmos posteriores, y GPGPU se ve limitada por el alto consumo de energía y la baja utilización de la potencia de cómputo, el chip integrado de cómputo de memoria se está convirtiendo en una estrella en ascenso en la industria de chips en virtud de su bajo consumo de energía pero su alta relación de eficiencia energética. Según estadísticas incompletas de Financial Associated Press, las empresas de acciones A involucradas en la integración del depósito y el cálculo incluyen Dongxin Co., Ltd., Hengshuo Co., Ltd., Raput, Capital Online, Changdian Technology, Montage Technology y Runxin Technology, etc. Los detalles son los siguientes:
Mirando hacia el futuro, la industria señaló que la potencia informática de China se ha convertido en un recurso cada vez más escaso. Para satisfacer la demanda de modelos grandes para una gran potencia informática, la agrupación de potencia informática será la tendencia futura. En la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial de 2023, Huawei anunció que el clúster de IA Ascend se ha actualizado por completo. El tamaño del clúster se ha ampliado del clúster inicial de 4000 tarjetas** a 16 000 tarjetas**, con una velocidad de entrenamiento más rápida y un ciclo de entrenamiento estable de más de 30 días. Basado en Ascend AI, más de 30 modelos a gran escala se han incubado y adaptado de forma nativa. Hasta ahora, aproximadamente la mitad de las innovaciones de modelos a gran escala en China cuentan con el respaldo de Ascend AI**.