▌大きな計算能力を備えた国産 AI チップがレーンチェンジ？ Intel、Huawei、その他の世界的企業が統合ストレージとコンピューティングの導入を加速
現在人気の AIGC モデルに必要な大規模コンピューティング AI チップに関する限り、既存の技術的アプローチを通じて Nvidia の GPGPU でパフォーマンスをベンチマークできる AI チップを開発することは可能でしょうか? 「驚くほど正しい」テクノロジーには、ソフトウェア デファインド チップ、チップレット、3D スタッキングと高度なパッケージング、ストレージと計算の統合 などが含まれます。業界分析によると、コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、ソフトウェア リソースを深く統合することによってのみ、データの共有と統合を加速することで、コンピューティングをより適切にサポートし、データの価値を最大限に活用することができます。
7 月 14 日、ファーウェイは、大型モデル時代の新しい AI ストレージ製品「OceanStor A310 Deep Learning Data Lake Storage」**をリリースしました。本製品は、基礎/業界の大規模モデルデータレイクシナリオを指向しており、データ収集から前処理、モデルトレーニング、推論アプリケーションまでAIによるフルプロセスの大量データ管理を実現します。マルチプロトコルのロスレス相互通信を実現し、データ収集プロセスを簡素化し、ニアメモリ コンピューティングによるニアデータ前処理を実現し、データ移行を削減し、前処理効率を 30% 向上させます。 **
Tesla、Intel、その他の大手企業が AI チップと「戦っている」: GPU が「防御」、ストレージとコンピューティング統合が「側面」で対抗、国内のチッププレーヤーも Nvidia のケーキを分かち合いたいと考えている
**出典: **金融協会
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NvidiaはGPUで「支配的」であり、AIチップの「ブルー・オーシャン」を掴もうとする企業が増えている。マスク氏は最近、テスラは独自のチップを開発しているが、それはGPUや100、H100などとは呼ばれず、Dojo2は大型モデルに焦点を当てると述べた。以前 Intel は、H100 よりコスト効率の高い「中国特別版」Gaudi2 チップを発売し、 と Inspur Information が共同で AI サーバーを開発しました**。
業界は一般に、NVIDIA がこの状況を維持するのは簡単ではないと考えています。長城証券の侯斌氏は7月13日の調査報告で、海外と比べて我が国のAIチップ市場は今後3年間でより高い成長率を示し、開発の余地が大きく、市場空間も広いと指摘した。中国招商証券の張霞氏の7月18日の調査報告書によると、我が国のAIチップ市場規模は2025年に1,780億元に達し、2022年比でほぼ100%増加すると予想されています。2021年から2025年までの我が国のAIチップ市場規模 CARGは42.9%**で、同時期の世界市場の成長率(32.1%)よりも速いです。
市場構造によれば、AIチップ分野には現在、人工知能製品ラインの強化を目的として近年大規模な買収を行っているNvidiaやAMDに代表される老舗チップ大手と、Google、Baidu、Huaweiに代表されるクラウドコンピューティング大手の3種類のプレーヤーが存在する。 IDCのデータによると、2022年の中国のAIアクセラレータカード出荷量は約109万枚で、そのうち中国のAIアクセラレータカード市場におけるNVIDIAの市場シェアは85%、Huaweiの市場シェアは10%、Baiduの市場シェアは2%、CambrianとSuyuan Technologyはともに1%です。
▌AI チップ市場がトップの座を争う: Nvidia A800 価格が急騰、国内企業は活路を見出すために GPU を「投入」 カンブリアンは国産 AI チップの旗を掲げたが、依然として連続赤字の窮状から抜け出すことができなかった
今年の AIGC 市場では GPU が注目されており、旺盛な需要の下、GPU は常に供給不足であり、供給の逼迫により多くの端末会社が困惑しています。 YouKedeは7月3日、投資家交流プラットフォーム上で「同社が発注したGPUは現在続々と到着しており、会社への貢献は限られている。残りのGPUの納期や数量は不明である。Inspur Informationは先週、半期報告書の予測を明らかにした」と述べた。
「すべてが Nvidia を待っています。」 AI 企業の幹部はフィナンシャル AP 通信の記者に対し、同社は 4 月にサーバー製品を注文したが、サーバー会社の GPU がまだ到着していないため、正確な納期は不明であると語った。
不幸は一度だけやってくるものではなく、GPU市場は再び嵐に見舞われている一方で、Nvidia A800の価格は1週間で30%**以上上昇しており、その価格さえも市場がない状況となっているが、Lenovo Groupは上海のMWC展示会で、A800チップを搭載したハイエンドサーバーは10か月以内に出荷される予定であると述べた。 **
これに関連して、国内のGPU企業が将来的にシェアを獲得できるかどうかを懸念する人も多い。 Tianshu Zhixin の会長、Gai Lujiang 氏は、実際、NVIDIA の製品が中国に販売できるかどうかに関係なく、当社の製品はすでに使用可能であると述べました。 Xinmou Consulting のアナリスト、Shang Junman 氏は、国内 GPU の開発全体に対しては比較的前向きな姿勢をとっているが、設計、ファウンドリ、環境に配慮したソフトウェア プラットフォーム ** において、国内外の産業チェーンの間には一定のギャップがある**と述べました。
Financial AP通信の不完全な統計によると、GPU分野にレイアウトを持つA株上場企業には、Jingjiawei、VeriSilicon、Hangjin Technology、Zowee Technology、Haoli Technology、Allwinner Technology、Tongfu Microelectronics**などが含まれます。詳細は次のとおりです。
注目に値するのは、5 月 25 日に Nvidia が 2024 会計年度第 1 四半期の財務報告書を発表し、売上高が 71 億 9000 万米ドルで、前年比 13% 減少しましたが、それでも市場予想の 65 億 2000 万米ドルを上回りました。 Nvidia の業績とはまったく対照的に、カンブリアンの 2023 年第 1 四半期の純損失は 2 億 5,500 万元**で、前年同期の純損失は 2 億 8,700 万元でした。
実際、2019 年以降、カンブリア紀の純利益は常に赤字、またはその影響を受けており、株価上場以来の累積最大下落率は 84.35% となっています。同社はかつて2022年の年次報告書で、質の高い研究開発投資がチップ産業の長期発展の強固な基盤であると述べており、2022年通年ではカンブリアン**の研究開発費は15億2,300万元に達し、前年比34.11%**増加すると予想しています。
▌大きな計算能力を備えた国産 AI チップがレーンチェンジ？ Intel、Huawei、その他の世界的企業が統合ストレージとコンピューティングの導入を加速
現在人気の AIGC モデルに必要な大規模コンピューティング AI チップに関する限り、既存の技術的アプローチを通じて Nvidia の GPGPU でパフォーマンスをベンチマークできる AI チップを開発することは可能でしょうか? 「驚くほど正しい」テクノロジーには、ソフトウェア デファインド チップ、チップレット、3D スタッキングと高度なパッケージング、ストレージと計算の統合 などが含まれます。業界分析によると、コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、ソフトウェア リソースを深く統合することによってのみ、データの共有と統合を加速することで、コンピューティングをより適切にサポートし、データの価値を最大限に活用することができます。
7 月 14 日、ファーウェイは、大型モデル時代の新しい AI ストレージ製品「OceanStor A310 Deep Learning Data Lake Storage」**をリリースしました。本製品は、基礎/業界の大規模モデルデータレイクシナリオを指向しており、データ収集から前処理、モデルトレーニング、推論アプリケーションまでAIによるフルプロセスの大量データ管理を実現します。マルチプロトコルのロスレス相互通信を実現し、データ収集プロセスを簡素化し、ニアメモリ コンピューティングによるニアデータ前処理を実現し、データ移行を削減し、前処理効率を 30% 向上させます。 **
いわゆるニアメモリ コンピューティング (PNM) は、ストレージとコンピューティングの統合に属します。後者は 「AI コンピューティング能力の次の極」 としても知られています。Founder Securities は、これが CPU と GPU に続くコンピューティング能力アーキテクチャの「第 3 の極」** になると期待されていると考えています。ファーウェイに加えて、インテル、IBM、SK Hynix、Micron、Samsung、TSMC、Ali** およびその他の大手メーカーを含む多くの国内外の企業がストレージ コンピューティング統合テクノロジの研究開発を行っており、そのほぼすべてが PNM を導入しており、** Zhicun Technology、Yizhu Technology、Zhixinke** およびその他の新興企業は、PIM (インメモリ プロセッシング)、CIM (インメモリ コンピューティング) およびその他のより親密な技術に賭けています。ストレージとコンピューティングの統合テクノロジーのルート。
ASIC チップの汎用性の低さはダウンストリーム アルゴリズムの急速な進化に対応するのが難しく、GPGPU は高消費電力と低い計算能力使用率の制約を受けているという背景の下で、メモリコンピューティング統合チップは、低消費電力でありながら高いエネルギー効率比を備えているため、チップ業界の新星になりつつあります。 Financial AP通信の不完全な統計によると、預金と計算の統合に関与したA株企業には、Dongxin Co., Ltd.、Hengshuo Co., Ltd.、Raput、Capital Online、Changdian Technology、Montage Technology、Runxin Technologyなどが含まれます。詳細は次のとおりです。
業界は、将来を見据えて、中国の計算能力がますます不足しているリソースになっていると指摘しており、大規模な計算能力に対する大型モデルの需要を満たすために、計算能力のクラスタリングが将来のトレンドになると述べています。 2023年の世界人工知能会議で、ファーウェイはAscend AIクラスターが完全にアップグレードされたことを発表し、クラスターサイズは当初の4,000カードクラスターから16,000カードに拡張され、トレーニング速度が向上し、30日以上の安定したトレーニングサイクルを実現しました。 Ascend AI に基づいて、30 を超える大規模モデルがネイティブにインキュベートされ、適応されており、これまでのところ、中国の大規模モデルのイノベーションの約半分が Ascend AI** によってサポートされています。