Ngày 17/10, Cục Công nghiệp và An ninh (BIS) thuộc Bộ Thương mại Mỹ đã ban hành lệnh cấm xuất khẩu mới đối với chip, thắt chặt các hạn chế đối với việc Trung Quốc mua chip cao cấp quan trọng.
Hạn chế nhập khẩu chip cao cấp của Trung Quốc chắc chắn sẽ kìm hãm sự phát triển của ngành công nghệ Trung Quốc. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng cứ tăng 1 điểm trong chỉ số sức mạnh tính toán, nền kinh tế kỹ thuật số và GDP sẽ tăng lần lượt là 3,5‰ và 1,8‰.
Tuy nhiên, việc thắt chặt các hạn chế bên ngoài đã không gây ra sự trì trệ của ngành công nghiệp điện toán của Trung Quốc, vốn đã vượt qua mốc nghìn tỷ đô la. **Theo Học viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trung Quốc, đến cuối năm 2021, quy mô của ngành công nghiệp điện toán cốt lõi của Trung Quốc đã vượt quá 1,5 nghìn tỷ nhân dân tệ và quy mô của các ngành liên quan đã vượt quá 8 nghìn tỷ nhân dân tệ.
Đằng sau thị trường nghìn tỷ đô la, các doanh nghiệp và chính phủ làm việc cùng nhau để nắm bắt kỷ nguyên AI.
Một mặt, kể từ khi ChatGPT ra mắt, các doanh nghiệp, viện nghiên cứu trong nước đã cho ra mắt hơn 130 mô hình lớn chỉ trong hơn nửa năm, trong đó các doanh nghiệp hàng đầu đã bắt đầu áp dụng các mô hình lớn vào các kịch bản cụ thể và tạo ra các ứng dụng bùng nổ.
Mặt khác, để xây dựng cơ sở sức mạnh tính toán, chính quyền địa phương đã bắt đầu xây dựng các trung tâm điện toán thông minh, đưa thông tin tốc độ cao trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, thúc đẩy đổi mới và nâng cấp công nghiệp, giảm chi phí cho các doanh nghiệp gọi thành tựu khoa học và công nghệ được đại diện bởi các mô hình lớn.
Thương mại chip bên ngoài đã dần hạ nhiệt, thị trường sức mạnh tính toán bên trong lấp lánh, và giữa hai thiên đường băng lửa, mọi người không khỏi tò mò:
Thành phố nào đã chiếm được trận chiến đột phá của ngành công nghiệp điện toán của Trung Quốc? Làm thế nào để phá vỡ chuỗi ngành công nghiệp điện toán? Trong quá trình này, những công ty nào đã đảm nhận trách nhiệm của những người tiên phong?
**01 NVIDIA cắt nguồn cung, ảnh hưởng đến hình học? **
Nếu mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng làm cơ sở để xử lý các yêu cầu suy luận của 1,4 tỷ người ở Trung Quốc cùng một lúc, số lượng máy tính cần thiết vượt quá tổng sức mạnh tính toán của các trung tâm dữ liệu của Trung Quốc theo 3 bậc độ lớn. "**
Tại Hội nghị Trí tuệ nhân tạo thế giới (WAIC) năm 2023 ở Thượng Hải vào tháng 7 năm nay, Wang Yu, giáo sư kỹ thuật điện tử tại Đại học Thanh Hoa, đã tiết lộ quy mô của khoảng cách sức mạnh tính toán trong nước.
Trên thực tế, không chỉ các mô hình lớn, mà sự phổ biến của các ứng dụng đa dạng trong 5G, thành phố thông minh và Internet of Things cũng đã kéo theo sự tăng tốc liên tục của việc tạo dữ liệu.
IDC dự đoán rằng quy mô sức mạnh tính toán thông minh của Trung Quốc sẽ đạt 1271 điểm vào năm 2026, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 69,45%. Tính đến cuối năm 2022, "Sách trắng phát triển sức mạnh điện toán thông minh năm 2023" do Tập đoàn New H3C và Học viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trung Quốc biên soạn cho thấy tổng sức mạnh tính toán trong nước chỉ là 180 EFLOPS. (Lưu ý: FLOPS đề cập đến các phép toán dấu phẩy động mỗi giây và 1271EFLOPS có nghĩa là 1271 phép toán exascale mỗi giây.) ）
** Để giải quyết tình trạng thiếu điện tính toán hiện nay, nhà nước đã liên tiếp ban hành một số văn bản hỗ trợ, hướng dẫn tất cả các địa phương đẩy nhanh tiến độ xây dựng hạ tầng điện tính toán. **
Trong số đó, Kế hoạch hành động phát triển chất lượng cao cơ sở hạ tầng điện toán được công bố vào tháng 10 nêu rõ quy mô sức mạnh tính toán sẽ vượt quá 300 vào năm 2025, trong đó tỷ lệ sức mạnh tính toán thông minh có thể được sử dụng cho đào tạo mô hình lớn cần đạt 35%.
Hiện tại, có khoảng 31 trung tâm điện toán thông minh do chính phủ tài trợ, tương ứng với tổng sức mạnh tính toán của 10,13EFLOPS trong kế hoạch, với tổng vốn đầu tư gần 47 tỷ nhân dân tệ, vẫn còn xa so với tổng quy mô sức mạnh tính toán thông minh theo kế hoạch là 105E, 50 trung tâm điện toán thông minh và quy mô sức mạnh tính toán một trung tâm là 2,1EFLOPS.
**Trên thực tế, không chỉ ở Trung Quốc, mà cả trên thế giới, có sự thiếu hụt sức mạnh tính toán. Theo dữ liệu OpenAI, có khoảng cách 10.000 lần giữa tốc độ tăng trưởng khối lượng tính toán mô hình và tốc độ tăng trưởng của sức mạnh tính toán phần cứng trí tuệ nhân tạo. **
Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán lần đầu tiên góp phần khiến giá GPU tăng vọt. Kể từ tháng 12 năm ngoái, giá NVIDIA A100 đã tăng gần 40% trong 5 tháng. H100 mới năm nay thậm chí còn vô giá hơn.
Do lượng đơn đặt hàng ồ ạt, chu kỳ giao hàng của NVIDIA, nhà sản xuất GPU có thị phần cao nhất, đã được kéo dài từ một tháng lên hơn ba tháng và thậm chí một số đơn đặt hàng có thể không được giao cho đến năm 2024. Nguyên nhân chính là do chuỗi cung ứng chip dài và manh mún, không thể nhanh chóng mở rộng năng lực sản xuất.
**Do các hạn chế từ lệnh cấm của Mỹ, kế hoạch mở rộng sức mạnh tính toán của các nhà sản xuất trong nước khó thực hiện hơn Google, Meta và OpenAI. **
Trước khi công bố vòng cấm mới, Nvidia đã điều chỉnh các quy tắc hạn chế bằng cách cung cấp cho thị trường Trung Quốc "phiên bản thiến" của chip điện toán hàng đầu A800 và H800, đã làm giảm tốc độ kết nối.
Vào tháng 8, các phương tiện truyền thông đưa tin rằng các công ty như Baidu, Tencent, Alibaba và ByteDance đã đặt mua chip trị giá 5 tỷ USD từ Nvidia. Trong số đó, 1 tỷ đô la đã được đặt hàng cho A800, dự kiến sẽ được giao trong năm nay. Đơn hàng trị giá 4 tỷ USD còn lại sẽ được giao vào năm 2024.
Sau khi công bố lệnh cấm này, do mật độ hiệu suất là yêu cầu liên quan để hạn chế tiêu chuẩn mới, chip A800 và H800, vì vượt quá tiêu chuẩn, cũng sẽ bị cấm hoàn toàn.
Trong hồ sơ 8-K cập nhật của NVIDIA gửi Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC), có đề cập rằng chính phủ Hoa Kỳ đã nâng thời gian có hiệu lực của lệnh cấm đối với năm chip GPU của NVIDIA, bao gồm A100, A800, H100, H800 và L40S, từ cuối tháng 11 ban đầu để có hiệu lực ngay lập tức.
**Những thay đổi trên có nghĩa là khoảng 100.000 chip A800 mà BAT đã đặt hàng có khả năng không được giao. **
Tuy nhiên, hạ tầng sức mạnh tính toán trong nước dường như không bị ảnh hưởng nhiều. Hiện tại, có gần 30 trung tâm điện toán thông minh đang được xây dựng hoặc hoàn thiện, trong đó hơn 50% nhà cung cấp chip là Huawei Ascend.
Trước đây, Liu Qingfeng, chủ tịch của iFLYTEK, cho biết tại cuộc họp báo rằng hiệu suất của Huawei Ascend 910B đã có thể được so sánh với A100.
Nhìn chung, mặc dù việc Mỹ thắt chặt hơn nữa các hạn chế đối với Trung Quốc đã kéo giảm tiến độ lặp lại các mô hình lớn của một số gã khổng lồ Internet, cơ sở hạ tầng sức mạnh tính toán trong nước vẫn đang tiến bộ đều đặn. **
Và bởi vì khó khăn trong việc nhập khẩu chip sẽ tiếp tục tăng trong tương lai gần, đối với những cân nhắc về an ninh chuỗi cung ứng, các nhà sản xuất chip trong nước dự kiến sẽ mở ra một làn sóng cơ hội phát triển mới.
**02 Đột phá sức mạnh tính toán: Tự nghiên cứu thuận tay trái, Sinh thái học tay phải **
Mặc dù các nhà sản xuất GPU duy nhất thường được công nhận trên thị trường quốc tế là NVIDIA và AMD, nhưng điều này không có nghĩa là không có lựa chọn nào khác ngoài họ.
**So với chip ASIC, GPU có lợi thế về tính linh hoạt mạnh mẽ và phù hợp với các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau. Tuy nhiên, được chia thành nhiều doanh nghiệp khác nhau, trên thực tế, có một sức mạnh tính toán dư thừa chung, ** chẳng hạn như khả năng suy luận mô hình lớn chỉ cần sử dụng GPU và không cần sức mạnh tính toán đồ họa của nó.
Do đó, nhiều nhà sản xuất đã dấn thân vào con đường nghiên cứu và phát triển độc lập theo nhu cầu riêng của họ. **
Ví dụ, Alibaba đã phát hành chip tự phát triển Hanguang 800 vào tháng 5 năm nay, được cho là hiệu suất mạnh nhất trong chip AI tại thời điểm đó, với sức mạnh tính toán tương đương 10 CPU; Chip AI đầy đủ chức năng đám mây do Baidu tự phát triển Kunlun cũng đã được lặp lại thành 3.0 và sẽ đạt được sản xuất hàng loạt vào năm 2024.
Trong số các công ty chip tự phát triển, ồn ào nhất chắc chắn là Huawei đã nói ở trên.
Gần đây, cỗ máy tất cả trong một Spark do Huawei và iFLYTEK cùng tạo ra đã được đưa lên đỉnh một lần nữa.
Theo thông tin công khai, máy tất cả trong một Xinghuo dựa trên CPU Kunpeng + GPU Ascend, sử dụng bộ lưu trữ và mạng Huawei để cung cấp giải pháp tủ hoàn chỉnh, với sức mạnh tính toán FP16 là 2.5 PFLOPS. Ngược lại, NVIDIA DGX A100 8-GPU, phổ biến nhất trong đào tạo mô hình lớn, có thể tạo ra sức mạnh tính toán 5PFLOPS FP16.
"Wisdom" đã báo cáo rằng trong các kịch bản mô hình lớn cụ thể như Pangu và Xunfei Xinghuo, Ascend 910 đã vượt quá một chút so với phiên bản PCIe A100 80GB, đạt được sự thay thế trong nước. Tuy nhiên, tính linh hoạt vẫn chưa đủ và các mẫu khác, chẳng hạn như GPT-3, cần được tối ưu hóa sâu trước khi chúng có thể chạy trơn tru trên nền tảng Huawei.
Ngoài ra, Moore Thread và Walltech mới được đưa vào danh sách thực thể trong đợt trừng phạt này cũng có các sản phẩm thẻ đơn GPU tương ứng, và một số chỉ số gần với NVIDIA.
Ngoài tác động của các lệnh trừng phạt của Mỹ, chip tự phát triển cũng có thể làm suy yếu sự phụ thuộc quá mức vào NVIDIA, tăng cường quyền tự chủ chiến lược của các doanh nghiệp và đi đầu trong việc mở rộng quy mô sức mạnh tính toán trước các đối thủ cạnh tranh. **
Một bằng chứng là ngay cả các công ty như Google, OpenAI và Apple không bị trừng phạt cũng đã đưa ra kế hoạch phát triển chip của riêng họ.
Để không còn phải chịu sự chi phối của một nhà cung cấp duy nhất, một số nhà sản xuất máy chủ cũng đã bắt đầu áp dụng kiến trúc mở tương thích với các chip đổi mới độc lập trong nước. **
Ví dụ, Inspur Information, hiện đang chiếm thị phần cao nhất của các máy chủ trong nước, đã đưa ra một kiến trúc điện toán mở, được cho là có đặc điểm là sức mạnh tính toán lớn, tính liên thông cao và mở rộng mạnh mẽ.
Dựa trên điều này, Inspur đã phát hành ba thế hệ sản phẩm máy chủ AI, hiện thực hóa sự đổ bộ của nhiều sản phẩm điện toán AI với hơn 10 đối tác chip và ra mắt nền tảng AIStation, có thể lên lịch hiệu quả cho hơn 30 chip AI.
**Nói một cách khách quan, các nhà sản xuất máy chủ là một mắt xích tương đối yếu trong chuỗi ngành công nghiệp điện toán, thượng nguồn cần những gã khổng lồ quốc tế có vị trí độc quyền như NVIDIA để mua chip, và hạ nguồn là các nhà sản xuất G-end và đám mây, thiếu khả năng thương lượng từ trên xuống dưới. **
Vì vậy, chúng ta có thể thấy rằng mặc dù doanh thu của NVIDIA trong một quý đạt mức cao kỷ lục, đạt 13,51 tỷ đô la, tăng 101% so với cùng kỳ năm ngoái và lợi nhuận ròng tăng 843% so với cùng kỳ năm ngoái lên 6,188 tỷ đô la, lợi nhuận ròng của Inspur trong nửa đầu năm nay vẫn chìm trong sắc đỏ.
** Để đảm bảo rằng họ có thể tồn tại đến hàng nghìn tỷ tiền mặt thị trường, các nhà cung cấp máy chủ không tiếc nỗ lực để chứng minh giá trị của họ. Cụ thể, nó cung cấp các giải pháp quản lý và triển khai cụm máy chủ AI để đảm bảo tính sẵn sàng cao, hiệu suất cao và hiệu quả cao của máy chủ.
Đồng thời, các nhà sản xuất cũng đang cạnh tranh để đưa ra các báo cáo, tiêu chuẩn và hướng dẫn trong ngành với hy vọng có được tiếng nói.
Với những con chip tự phát triển ở tay trái và hệ sinh thái mở bằng tay phải, chuỗi ngành công nghiệp điện toán trong nước đang ở trong một tình huống phức tạp chưa từng có, với cả sự cạnh tranh và hợp tác giữa chúng.
Về lâu dài, yếu tố quyết định thực sự trong sự đột phá của sức mạnh tính toán vẫn là công nghệ, bao gồm sinh thái, phần mềm và phần cứng, v.v., đòi hỏi người chơi thượng nguồn và hạ nguồn phải tạo ra một lỗ hổng để cùng nhau vượt qua khó khăn.
Nhưng trước khi thực sự đi qua con đường độc lập của chip, điều quan trọng hơn là làm thế nào để sử dụng từng xu sức mạnh tính toán trên lưỡi dao, ở một mức độ nào đó, câu trả lời cho câu hỏi này cũng gợi ý về phác thảo của những người chơi sẽ giành chiến thắng trên thị trường 100 tỷ trong tương lai. **
**03 Sử dụng sức mạnh tính toán tốt là ưu tiên hàng đầu **
Trước khi trả lời làm thế nào để sử dụng tốt sức mạnh tính toán, bạn cần suy nghĩ về một câu hỏi khác: làm thế nào để sử dụng sức mạnh tính toán để sử dụng nó tốt?
**Vấn đề nan giải mà ngành công nghiệp điện toán trong nước phải đối mặt chủ yếu là gấp ba lần: **
**Đầu tiên, thiếu sức mạnh tính toán. ** Tài nguyên sức mạnh tính toán chất lượng cao không đủ và phân tán, gia tăng GPU bị hạn chế và cổ phiếu không đủ nghiêm trọng, điều này rất khó để hỗ trợ thêm cho việc đào tạo mô hình lớn và dần trở thành một vấn đề "bị kẹt cổ" mới.
Thứ hai, sức mạnh tính toán rất tốn kém. ** Cơ sở hạ tầng sức mạnh tính toán là một ngành công nghiệp nặng về tài sản và thâm dụng vốn, với đặc điểm đầu tư ban đầu lớn, lặp lại công nghệ nhanh và ngưỡng xây dựng cao, và việc xây dựng và vận hành đòi hỏi thời gian và chi phí vốn rất lớn, vượt xa phạm vi của các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
**Thứ ba, nhu cầu về sức mạnh tính toán rất đa dạng và phân mảnh, và sự không phù hợp giữa cung và cầu của tài nguyên sức mạnh tính toán xảy ra theo thời gian. **
Vấn đề nan giải đầu tiên đang được giải quyết, nhưng nó không phải là nỗ lực một ngày, vì vậy ở giai đoạn này, ý nghĩa thực tế của việc sử dụng sức mạnh tính toán là làm cho sức mạnh tính toán ít tốn kém hơn và có thể xử lý các nhu cầu đa dạng.
Vậy, công ty nào có những bước đi giàu trí tưởng tượng nhất?
** Về mặt giảm tiêu thụ và tăng hiệu quả cho trung tâm điện toán thông minh, khái niệm "xanh hóa toàn bộ chuỗi công nghiệp sức mạnh tính toán" của Alibaba rất đáng mong đợi. **
Như chúng ta đã biết, chi phí năng lượng của đào tạo mô hình lớn là rất cao. Nhưng trên thực tế, chỉ có 20% sức mạnh này được sử dụng cho chính tính toán và phần còn lại được sử dụng để giữ cho máy chủ hoạt động. Báo cáo môi trường năm 2023 của Google xác nhận điều này từ phía bên. Theo báo cáo, Google đã tiêu thụ gần 5,2 tỷ gallon nước vào năm 2022 để làm mát các trung tâm dữ liệu, tương đương 1/4 lượng nước uống hàng ngày của thế giới và có thể lấp đầy một hồ rưỡi Hồ Tây.
Để đạt được mức độ tiết kiệm năng lượng tổng thể và hiệu quả giảm phát thải cao hơn, Ant Group và Học viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trung Quốc (CAICT) đã phát hành Sách trắng về Điện toán xanh cho các ứng dụng năng lượng điện toán, đưa ra khái niệm "điện toán xanh đầu cuối".
Cụ thể, điện toán xanh end-to-end là xem xét chi phí tiêu thụ năng lượng trong quá trình vận hành trong giai đoạn đầu xây dựng, từ sản xuất điện, sản xuất điện toán (bao gồm các nhà xây dựng trung tâm điện toán thông minh, nhà sản xuất phần cứng, nhà cung cấp đám mây), đến các ứng dụng năng lượng điện toán.
Ở một mức độ nào đó, dựa trên tỷ trọng sử dụng năng lượng trong quá khứ, việc giảm chi phí do chuỗi công nghiệp xanh mang lại có thể tiết kiệm chi phí hơn so với sự đột phá của công nghệ chip trong ngắn hạn, có lợi cho việc nâng cấp trí tuệ kỹ thuật số của các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
** Về mặt cải thiện mức độ lập kế hoạch sức mạnh tính toán, Huawei, Alibaba, Tencent, Baidu và các doanh nghiệp khác đều đã đóng góp sức mạnh của riêng họ, nhưng trong số đó, gen doanh nghiệp tương thích nhất vẫn là Huawei. **
Hiện tại, dự án lập kế hoạch điện toán cốt lõi nhất ở Trung Quốc là dự án "Dữ liệu phương Đông và Điện toán phương Tây" lần đầu tiên được đề xuất rõ ràng trong "Kế hoạch triển khai hệ thống đổi mới hợp tác trung tâm điện toán trung tâm dữ liệu lớn tích hợp quốc gia" vào năm 2021, nhằm xây dựng nhiệm vụ của hệ thống mạng điện toán quốc gia.
Lưu trữ và xử lý dữ liệu ở phía đông ở phía tây đặt ra những thách thức lớn ở cả phía cung và phía phân phối.
Lấy vấn đề mất gói phổ biến làm ví dụ.
Khi nhiều máy chủ gửi một số lượng lớn gói tin đến một máy chủ cùng một lúc, số lượng gói vượt quá dung lượng bộ nhớ cache của công tắc và mất gói xảy ra, từ đó ảnh hưởng đến hiệu quả tính toán và lưu trữ.
Để giải quyết vấn đề này, Huawei đã giới thiệu các thuật toán thông minh vào các thiết bị chuyển mạch mạng trung tâm dữ liệu, thu thập thông tin trạng thái mạng theo thời gian thực, chẳng hạn như độ sâu hàng đợi, thông lượng băng thông, mô hình lưu lượng và các thứ nguyên khác và tự động thiết lập đường ống hàng đợi lý tưởng thông qua các thuật toán không mất dữ liệu thông minh, cuối cùng đạt được sự cân bằng không mất gói, hiệu suất cao và độ trễ thấp sau khi đào tạo mô phỏng.
Ngoài ra, Huawei đã đổi mới các công nghệ như định tuyến thích ứng phân tán và thuật toán bản đồ đám mây thông minh để tham gia thiết kế và xây dựng các nút trung tâm quốc gia.
Khi các mô hình lớn trong nước ngày càng trở nên thực tế hơn trên con đường trao quyền cho hàng ngàn ngành công nghiệp, câu hỏi "làm thế nào để giải quyết vấn đề nan giải về sức mạnh tính toán của Trung Quốc" sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn. Chúng ta có thể thấy rằng chuỗi ngành công nghiệp điện toán của Trung Quốc đã tạo ra nhiều thay đổi, chẳng hạn như những gã khổng lồ Internet bổ sung các chip tự phát triển mã, cơ sở sức mạnh tính toán được xây dựng bằng chip trong nước và sự nảy mầm của hệ sinh thái phần mềm không được coi trọng trong quá khứ... Đằng sau những thay đổi này là sự kiên trì và quyết tâm của các doanh nghiệp Trung Quốc để vượt qua các rào cản kỹ thuật.
** Nói một cách khách quan, về sức mạnh kỹ thuật, các công ty trong nước vẫn có một khoảng cách nhất định với các nhà sản xuất đẳng cấp thế giới, nhưng không thể bỏ qua rằng ngay cả NVIDIA, vốn đang phát triển mạnh mẽ, đã lơ lửng trên bờ vực của sự sống và cái chết trong nhiều năm trước khi kỷ nguyên AI ra đời. **
Đêm trước bình minh là tối nhất, nhưng tia nắng mặt trời đã ở trên đường chân trời.
Tài nguyên:
*Điều tra sự thật thiếu máy chủ AI: giá tăng 300.000 trong hai ngày, và ngay cả "Vua bột ngọt" cũng gia nhập thị trường | Wisdom Stuff *
Sức mạnh điện toán thông minh, cơ sở hạ tầng mới chồng chất ở nước ngoài, nâng cấp đa phương thức, ứng dụng sức mạnh tính toán để đáp ứng chất xúc tác | Chứng khoán Zheshang*
Bậc thầy chuỗi công nghệ, Hệ sinh thái Huawei | Chứng khoán TF*
Bùng nổ nhu cầu đào tạo "khát sức mạnh tính toán" làm thế nào để giải quyết | Netinfo Cát Lâm*
Lệnh cấm chip của Mỹ đã tăng cường! NVIDIA, Intel hoặc Limited | Tin tức kinh tế thế kỷ 21*
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
NVIDIA đã cắt đứt nguồn cung chip cao cấp trước và sức mạnh tính toán của các công ty Trung Quốc đã đột phá
Nguồn gốc: Phòng thí nghiệm dựa trên silicon
Ngày 17/10, Cục Công nghiệp và An ninh (BIS) thuộc Bộ Thương mại Mỹ đã ban hành lệnh cấm xuất khẩu mới đối với chip, thắt chặt các hạn chế đối với việc Trung Quốc mua chip cao cấp quan trọng.
Hạn chế nhập khẩu chip cao cấp của Trung Quốc chắc chắn sẽ kìm hãm sự phát triển của ngành công nghệ Trung Quốc. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng cứ tăng 1 điểm trong chỉ số sức mạnh tính toán, nền kinh tế kỹ thuật số và GDP sẽ tăng lần lượt là 3,5‰ và 1,8‰.
Tuy nhiên, việc thắt chặt các hạn chế bên ngoài đã không gây ra sự trì trệ của ngành công nghiệp điện toán của Trung Quốc, vốn đã vượt qua mốc nghìn tỷ đô la. **Theo Học viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trung Quốc, đến cuối năm 2021, quy mô của ngành công nghiệp điện toán cốt lõi của Trung Quốc đã vượt quá 1,5 nghìn tỷ nhân dân tệ và quy mô của các ngành liên quan đã vượt quá 8 nghìn tỷ nhân dân tệ.
Đằng sau thị trường nghìn tỷ đô la, các doanh nghiệp và chính phủ làm việc cùng nhau để nắm bắt kỷ nguyên AI.
Một mặt, kể từ khi ChatGPT ra mắt, các doanh nghiệp, viện nghiên cứu trong nước đã cho ra mắt hơn 130 mô hình lớn chỉ trong hơn nửa năm, trong đó các doanh nghiệp hàng đầu đã bắt đầu áp dụng các mô hình lớn vào các kịch bản cụ thể và tạo ra các ứng dụng bùng nổ.
Mặt khác, để xây dựng cơ sở sức mạnh tính toán, chính quyền địa phương đã bắt đầu xây dựng các trung tâm điện toán thông minh, đưa thông tin tốc độ cao trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, thúc đẩy đổi mới và nâng cấp công nghiệp, giảm chi phí cho các doanh nghiệp gọi thành tựu khoa học và công nghệ được đại diện bởi các mô hình lớn.
Thương mại chip bên ngoài đã dần hạ nhiệt, thị trường sức mạnh tính toán bên trong lấp lánh, và giữa hai thiên đường băng lửa, mọi người không khỏi tò mò:
Thành phố nào đã chiếm được trận chiến đột phá của ngành công nghiệp điện toán của Trung Quốc? Làm thế nào để phá vỡ chuỗi ngành công nghiệp điện toán? Trong quá trình này, những công ty nào đã đảm nhận trách nhiệm của những người tiên phong?
**01 NVIDIA cắt nguồn cung, ảnh hưởng đến hình học? **
Nếu mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng làm cơ sở để xử lý các yêu cầu suy luận của 1,4 tỷ người ở Trung Quốc cùng một lúc, số lượng máy tính cần thiết vượt quá tổng sức mạnh tính toán của các trung tâm dữ liệu của Trung Quốc theo 3 bậc độ lớn. "**
Tại Hội nghị Trí tuệ nhân tạo thế giới (WAIC) năm 2023 ở Thượng Hải vào tháng 7 năm nay, Wang Yu, giáo sư kỹ thuật điện tử tại Đại học Thanh Hoa, đã tiết lộ quy mô của khoảng cách sức mạnh tính toán trong nước.
Trên thực tế, không chỉ các mô hình lớn, mà sự phổ biến của các ứng dụng đa dạng trong 5G, thành phố thông minh và Internet of Things cũng đã kéo theo sự tăng tốc liên tục của việc tạo dữ liệu.
IDC dự đoán rằng quy mô sức mạnh tính toán thông minh của Trung Quốc sẽ đạt 1271 điểm vào năm 2026, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 69,45%. Tính đến cuối năm 2022, "Sách trắng phát triển sức mạnh điện toán thông minh năm 2023" do Tập đoàn New H3C và Học viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trung Quốc biên soạn cho thấy tổng sức mạnh tính toán trong nước chỉ là 180 EFLOPS. (Lưu ý: FLOPS đề cập đến các phép toán dấu phẩy động mỗi giây và 1271EFLOPS có nghĩa là 1271 phép toán exascale mỗi giây.) ）
Trong số đó, Kế hoạch hành động phát triển chất lượng cao cơ sở hạ tầng điện toán được công bố vào tháng 10 nêu rõ quy mô sức mạnh tính toán sẽ vượt quá 300 vào năm 2025, trong đó tỷ lệ sức mạnh tính toán thông minh có thể được sử dụng cho đào tạo mô hình lớn cần đạt 35%.
Hiện tại, có khoảng 31 trung tâm điện toán thông minh do chính phủ tài trợ, tương ứng với tổng sức mạnh tính toán của 10,13EFLOPS trong kế hoạch, với tổng vốn đầu tư gần 47 tỷ nhân dân tệ, vẫn còn xa so với tổng quy mô sức mạnh tính toán thông minh theo kế hoạch là 105E, 50 trung tâm điện toán thông minh và quy mô sức mạnh tính toán một trung tâm là 2,1EFLOPS.
**Trên thực tế, không chỉ ở Trung Quốc, mà cả trên thế giới, có sự thiếu hụt sức mạnh tính toán. Theo dữ liệu OpenAI, có khoảng cách 10.000 lần giữa tốc độ tăng trưởng khối lượng tính toán mô hình và tốc độ tăng trưởng của sức mạnh tính toán phần cứng trí tuệ nhân tạo. **
Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán lần đầu tiên góp phần khiến giá GPU tăng vọt. Kể từ tháng 12 năm ngoái, giá NVIDIA A100 đã tăng gần 40% trong 5 tháng. H100 mới năm nay thậm chí còn vô giá hơn.
Do lượng đơn đặt hàng ồ ạt, chu kỳ giao hàng của NVIDIA, nhà sản xuất GPU có thị phần cao nhất, đã được kéo dài từ một tháng lên hơn ba tháng và thậm chí một số đơn đặt hàng có thể không được giao cho đến năm 2024. Nguyên nhân chính là do chuỗi cung ứng chip dài và manh mún, không thể nhanh chóng mở rộng năng lực sản xuất.
**Do các hạn chế từ lệnh cấm của Mỹ, kế hoạch mở rộng sức mạnh tính toán của các nhà sản xuất trong nước khó thực hiện hơn Google, Meta và OpenAI. **
Trước khi công bố vòng cấm mới, Nvidia đã điều chỉnh các quy tắc hạn chế bằng cách cung cấp cho thị trường Trung Quốc "phiên bản thiến" của chip điện toán hàng đầu A800 và H800, đã làm giảm tốc độ kết nối.
Vào tháng 8, các phương tiện truyền thông đưa tin rằng các công ty như Baidu, Tencent, Alibaba và ByteDance đã đặt mua chip trị giá 5 tỷ USD từ Nvidia. Trong số đó, 1 tỷ đô la đã được đặt hàng cho A800, dự kiến sẽ được giao trong năm nay. Đơn hàng trị giá 4 tỷ USD còn lại sẽ được giao vào năm 2024.
Trong hồ sơ 8-K cập nhật của NVIDIA gửi Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC), có đề cập rằng chính phủ Hoa Kỳ đã nâng thời gian có hiệu lực của lệnh cấm đối với năm chip GPU của NVIDIA, bao gồm A100, A800, H100, H800 và L40S, từ cuối tháng 11 ban đầu để có hiệu lực ngay lập tức.
**Những thay đổi trên có nghĩa là khoảng 100.000 chip A800 mà BAT đã đặt hàng có khả năng không được giao. **
Tuy nhiên, hạ tầng sức mạnh tính toán trong nước dường như không bị ảnh hưởng nhiều. Hiện tại, có gần 30 trung tâm điện toán thông minh đang được xây dựng hoặc hoàn thiện, trong đó hơn 50% nhà cung cấp chip là Huawei Ascend.
Trước đây, Liu Qingfeng, chủ tịch của iFLYTEK, cho biết tại cuộc họp báo rằng hiệu suất của Huawei Ascend 910B đã có thể được so sánh với A100.
Nhìn chung, mặc dù việc Mỹ thắt chặt hơn nữa các hạn chế đối với Trung Quốc đã kéo giảm tiến độ lặp lại các mô hình lớn của một số gã khổng lồ Internet, cơ sở hạ tầng sức mạnh tính toán trong nước vẫn đang tiến bộ đều đặn. **
Và bởi vì khó khăn trong việc nhập khẩu chip sẽ tiếp tục tăng trong tương lai gần, đối với những cân nhắc về an ninh chuỗi cung ứng, các nhà sản xuất chip trong nước dự kiến sẽ mở ra một làn sóng cơ hội phát triển mới.
**02 Đột phá sức mạnh tính toán: Tự nghiên cứu thuận tay trái, Sinh thái học tay phải **
Mặc dù các nhà sản xuất GPU duy nhất thường được công nhận trên thị trường quốc tế là NVIDIA và AMD, nhưng điều này không có nghĩa là không có lựa chọn nào khác ngoài họ.
**So với chip ASIC, GPU có lợi thế về tính linh hoạt mạnh mẽ và phù hợp với các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau. Tuy nhiên, được chia thành nhiều doanh nghiệp khác nhau, trên thực tế, có một sức mạnh tính toán dư thừa chung, ** chẳng hạn như khả năng suy luận mô hình lớn chỉ cần sử dụng GPU và không cần sức mạnh tính toán đồ họa của nó.
Do đó, nhiều nhà sản xuất đã dấn thân vào con đường nghiên cứu và phát triển độc lập theo nhu cầu riêng của họ. **
Ví dụ, Alibaba đã phát hành chip tự phát triển Hanguang 800 vào tháng 5 năm nay, được cho là hiệu suất mạnh nhất trong chip AI tại thời điểm đó, với sức mạnh tính toán tương đương 10 CPU; Chip AI đầy đủ chức năng đám mây do Baidu tự phát triển Kunlun cũng đã được lặp lại thành 3.0 và sẽ đạt được sản xuất hàng loạt vào năm 2024.
Trong số các công ty chip tự phát triển, ồn ào nhất chắc chắn là Huawei đã nói ở trên.
Gần đây, cỗ máy tất cả trong một Spark do Huawei và iFLYTEK cùng tạo ra đã được đưa lên đỉnh một lần nữa.
Theo thông tin công khai, máy tất cả trong một Xinghuo dựa trên CPU Kunpeng + GPU Ascend, sử dụng bộ lưu trữ và mạng Huawei để cung cấp giải pháp tủ hoàn chỉnh, với sức mạnh tính toán FP16 là 2.5 PFLOPS. Ngược lại, NVIDIA DGX A100 8-GPU, phổ biến nhất trong đào tạo mô hình lớn, có thể tạo ra sức mạnh tính toán 5PFLOPS FP16.
Ngoài ra, Moore Thread và Walltech mới được đưa vào danh sách thực thể trong đợt trừng phạt này cũng có các sản phẩm thẻ đơn GPU tương ứng, và một số chỉ số gần với NVIDIA.
Ngoài tác động của các lệnh trừng phạt của Mỹ, chip tự phát triển cũng có thể làm suy yếu sự phụ thuộc quá mức vào NVIDIA, tăng cường quyền tự chủ chiến lược của các doanh nghiệp và đi đầu trong việc mở rộng quy mô sức mạnh tính toán trước các đối thủ cạnh tranh. **
Một bằng chứng là ngay cả các công ty như Google, OpenAI và Apple không bị trừng phạt cũng đã đưa ra kế hoạch phát triển chip của riêng họ.
Để không còn phải chịu sự chi phối của một nhà cung cấp duy nhất, một số nhà sản xuất máy chủ cũng đã bắt đầu áp dụng kiến trúc mở tương thích với các chip đổi mới độc lập trong nước. **
Ví dụ, Inspur Information, hiện đang chiếm thị phần cao nhất của các máy chủ trong nước, đã đưa ra một kiến trúc điện toán mở, được cho là có đặc điểm là sức mạnh tính toán lớn, tính liên thông cao và mở rộng mạnh mẽ.
**Nói một cách khách quan, các nhà sản xuất máy chủ là một mắt xích tương đối yếu trong chuỗi ngành công nghiệp điện toán, thượng nguồn cần những gã khổng lồ quốc tế có vị trí độc quyền như NVIDIA để mua chip, và hạ nguồn là các nhà sản xuất G-end và đám mây, thiếu khả năng thương lượng từ trên xuống dưới. **
Vì vậy, chúng ta có thể thấy rằng mặc dù doanh thu của NVIDIA trong một quý đạt mức cao kỷ lục, đạt 13,51 tỷ đô la, tăng 101% so với cùng kỳ năm ngoái và lợi nhuận ròng tăng 843% so với cùng kỳ năm ngoái lên 6,188 tỷ đô la, lợi nhuận ròng của Inspur trong nửa đầu năm nay vẫn chìm trong sắc đỏ.
** Để đảm bảo rằng họ có thể tồn tại đến hàng nghìn tỷ tiền mặt thị trường, các nhà cung cấp máy chủ không tiếc nỗ lực để chứng minh giá trị của họ. Cụ thể, nó cung cấp các giải pháp quản lý và triển khai cụm máy chủ AI để đảm bảo tính sẵn sàng cao, hiệu suất cao và hiệu quả cao của máy chủ.
Đồng thời, các nhà sản xuất cũng đang cạnh tranh để đưa ra các báo cáo, tiêu chuẩn và hướng dẫn trong ngành với hy vọng có được tiếng nói.
Với những con chip tự phát triển ở tay trái và hệ sinh thái mở bằng tay phải, chuỗi ngành công nghiệp điện toán trong nước đang ở trong một tình huống phức tạp chưa từng có, với cả sự cạnh tranh và hợp tác giữa chúng.
Nhưng trước khi thực sự đi qua con đường độc lập của chip, điều quan trọng hơn là làm thế nào để sử dụng từng xu sức mạnh tính toán trên lưỡi dao, ở một mức độ nào đó, câu trả lời cho câu hỏi này cũng gợi ý về phác thảo của những người chơi sẽ giành chiến thắng trên thị trường 100 tỷ trong tương lai. **
**03 Sử dụng sức mạnh tính toán tốt là ưu tiên hàng đầu **
Trước khi trả lời làm thế nào để sử dụng tốt sức mạnh tính toán, bạn cần suy nghĩ về một câu hỏi khác: làm thế nào để sử dụng sức mạnh tính toán để sử dụng nó tốt?
**Vấn đề nan giải mà ngành công nghiệp điện toán trong nước phải đối mặt chủ yếu là gấp ba lần: **
**Đầu tiên, thiếu sức mạnh tính toán. ** Tài nguyên sức mạnh tính toán chất lượng cao không đủ và phân tán, gia tăng GPU bị hạn chế và cổ phiếu không đủ nghiêm trọng, điều này rất khó để hỗ trợ thêm cho việc đào tạo mô hình lớn và dần trở thành một vấn đề "bị kẹt cổ" mới.
Thứ hai, sức mạnh tính toán rất tốn kém. ** Cơ sở hạ tầng sức mạnh tính toán là một ngành công nghiệp nặng về tài sản và thâm dụng vốn, với đặc điểm đầu tư ban đầu lớn, lặp lại công nghệ nhanh và ngưỡng xây dựng cao, và việc xây dựng và vận hành đòi hỏi thời gian và chi phí vốn rất lớn, vượt xa phạm vi của các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
**Thứ ba, nhu cầu về sức mạnh tính toán rất đa dạng và phân mảnh, và sự không phù hợp giữa cung và cầu của tài nguyên sức mạnh tính toán xảy ra theo thời gian. **
Vấn đề nan giải đầu tiên đang được giải quyết, nhưng nó không phải là nỗ lực một ngày, vì vậy ở giai đoạn này, ý nghĩa thực tế của việc sử dụng sức mạnh tính toán là làm cho sức mạnh tính toán ít tốn kém hơn và có thể xử lý các nhu cầu đa dạng.
Vậy, công ty nào có những bước đi giàu trí tưởng tượng nhất?
** Về mặt giảm tiêu thụ và tăng hiệu quả cho trung tâm điện toán thông minh, khái niệm "xanh hóa toàn bộ chuỗi công nghiệp sức mạnh tính toán" của Alibaba rất đáng mong đợi. **
Như chúng ta đã biết, chi phí năng lượng của đào tạo mô hình lớn là rất cao. Nhưng trên thực tế, chỉ có 20% sức mạnh này được sử dụng cho chính tính toán và phần còn lại được sử dụng để giữ cho máy chủ hoạt động. Báo cáo môi trường năm 2023 của Google xác nhận điều này từ phía bên. Theo báo cáo, Google đã tiêu thụ gần 5,2 tỷ gallon nước vào năm 2022 để làm mát các trung tâm dữ liệu, tương đương 1/4 lượng nước uống hàng ngày của thế giới và có thể lấp đầy một hồ rưỡi Hồ Tây.
Để đạt được mức độ tiết kiệm năng lượng tổng thể và hiệu quả giảm phát thải cao hơn, Ant Group và Học viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trung Quốc (CAICT) đã phát hành Sách trắng về Điện toán xanh cho các ứng dụng năng lượng điện toán, đưa ra khái niệm "điện toán xanh đầu cuối".
Ở một mức độ nào đó, dựa trên tỷ trọng sử dụng năng lượng trong quá khứ, việc giảm chi phí do chuỗi công nghiệp xanh mang lại có thể tiết kiệm chi phí hơn so với sự đột phá của công nghệ chip trong ngắn hạn, có lợi cho việc nâng cấp trí tuệ kỹ thuật số của các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
** Về mặt cải thiện mức độ lập kế hoạch sức mạnh tính toán, Huawei, Alibaba, Tencent, Baidu và các doanh nghiệp khác đều đã đóng góp sức mạnh của riêng họ, nhưng trong số đó, gen doanh nghiệp tương thích nhất vẫn là Huawei. **
Hiện tại, dự án lập kế hoạch điện toán cốt lõi nhất ở Trung Quốc là dự án "Dữ liệu phương Đông và Điện toán phương Tây" lần đầu tiên được đề xuất rõ ràng trong "Kế hoạch triển khai hệ thống đổi mới hợp tác trung tâm điện toán trung tâm dữ liệu lớn tích hợp quốc gia" vào năm 2021, nhằm xây dựng nhiệm vụ của hệ thống mạng điện toán quốc gia.
Lưu trữ và xử lý dữ liệu ở phía đông ở phía tây đặt ra những thách thức lớn ở cả phía cung và phía phân phối.
Lấy vấn đề mất gói phổ biến làm ví dụ.
Khi nhiều máy chủ gửi một số lượng lớn gói tin đến một máy chủ cùng một lúc, số lượng gói vượt quá dung lượng bộ nhớ cache của công tắc và mất gói xảy ra, từ đó ảnh hưởng đến hiệu quả tính toán và lưu trữ.
Để giải quyết vấn đề này, Huawei đã giới thiệu các thuật toán thông minh vào các thiết bị chuyển mạch mạng trung tâm dữ liệu, thu thập thông tin trạng thái mạng theo thời gian thực, chẳng hạn như độ sâu hàng đợi, thông lượng băng thông, mô hình lưu lượng và các thứ nguyên khác và tự động thiết lập đường ống hàng đợi lý tưởng thông qua các thuật toán không mất dữ liệu thông minh, cuối cùng đạt được sự cân bằng không mất gói, hiệu suất cao và độ trễ thấp sau khi đào tạo mô phỏng.
Khi các mô hình lớn trong nước ngày càng trở nên thực tế hơn trên con đường trao quyền cho hàng ngàn ngành công nghiệp, câu hỏi "làm thế nào để giải quyết vấn đề nan giải về sức mạnh tính toán của Trung Quốc" sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn. Chúng ta có thể thấy rằng chuỗi ngành công nghiệp điện toán của Trung Quốc đã tạo ra nhiều thay đổi, chẳng hạn như những gã khổng lồ Internet bổ sung các chip tự phát triển mã, cơ sở sức mạnh tính toán được xây dựng bằng chip trong nước và sự nảy mầm của hệ sinh thái phần mềm không được coi trọng trong quá khứ... Đằng sau những thay đổi này là sự kiên trì và quyết tâm của các doanh nghiệp Trung Quốc để vượt qua các rào cản kỹ thuật.
** Nói một cách khách quan, về sức mạnh kỹ thuật, các công ty trong nước vẫn có một khoảng cách nhất định với các nhà sản xuất đẳng cấp thế giới, nhưng không thể bỏ qua rằng ngay cả NVIDIA, vốn đang phát triển mạnh mẽ, đã lơ lửng trên bờ vực của sự sống và cái chết trong nhiều năm trước khi kỷ nguyên AI ra đời. **
Đêm trước bình minh là tối nhất, nhưng tia nắng mặt trời đã ở trên đường chân trời.
Tài nguyên:
*Điều tra sự thật thiếu máy chủ AI: giá tăng 300.000 trong hai ngày, và ngay cả "Vua bột ngọt" cũng gia nhập thị trường | Wisdom Stuff *
Sức mạnh điện toán thông minh, cơ sở hạ tầng mới chồng chất ở nước ngoài, nâng cấp đa phương thức, ứng dụng sức mạnh tính toán để đáp ứng chất xúc tác | Chứng khoán Zheshang*
Bậc thầy chuỗi công nghệ, Hệ sinh thái Huawei | Chứng khoán TF*
Bùng nổ nhu cầu đào tạo "khát sức mạnh tính toán" làm thế nào để giải quyết | Netinfo Cát Lâm*
Lệnh cấm chip của Mỹ đã tăng cường! NVIDIA, Intel hoặc Limited | Tin tức kinh tế thế kỷ 21*