2023年，隨著以大語(yǔ)言模型為代表的人工智能市場(chǎng)持續(xù)火爆，我們看到了人工智能成為了半導(dǎo)體行業(yè)的最大推動(dòng)力，也見(jiàn)證了Nvidia驚人的銷售業(yè)績(jī)以及其市值創(chuàng)下新高。隨著新年的到來(lái)，我們也對(duì)2024年人工智能芯片做一個(gè)展望。

01

市場(chǎng)需求：人工智能仍將繼續(xù)火熱

從市場(chǎng)需求側(cè)來(lái)看，我們認(rèn)為人工智能在2024年仍然將繼續(xù)火熱，這也將繼續(xù)推動(dòng)相關(guān)的芯片行業(yè)保持良好的態(tài)勢(shì)。然而，與2023年不同的是，我們認(rèn)為在2024年，人工智能市場(chǎng)的需求會(huì)同時(shí)從云端慢慢擴(kuò)展到終端，這也將驅(qū)動(dòng)相應(yīng)的芯片市場(chǎng)發(fā)展。

首先，從云端需求來(lái)看，大語(yǔ)言模型仍然將是主要的增長(zhǎng)點(diǎn)。同時(shí)，圖像生成類模型也會(huì)保持快速增長(zhǎng)的勢(shì)頭。具體來(lái)說(shuō)，大語(yǔ)言模型仍然是各大科技公司競(jìng)相研發(fā)的核心技術(shù)，包括OpenAI，微軟，谷歌，華為，阿里巴巴，百度等中外科技公司都在大力研發(fā)下一代的大語(yǔ)言模型，而包括中國(guó)移動(dòng)等傳統(tǒng)行業(yè)的公司也在入局大語(yǔ)言模型領(lǐng)域，同時(shí)還有大量的初創(chuàng)公司在依靠風(fēng)險(xiǎn)投資的支持也在大力開(kāi)發(fā)大語(yǔ)言模型。大語(yǔ)言模型的百家爭(zhēng)鳴時(shí)代才剛剛開(kāi)始并且遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有落下帷幕，在這樣的群雄逐鹿的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，預(yù)計(jì)對(duì)于芯片的需求也會(huì)快速增長(zhǎng)。大語(yǔ)言模型的特點(diǎn)是需要海量的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練芯片資源，而且同時(shí)由于格局尚未塵埃落定有大量的公司在研發(fā)新的模型，因此總體來(lái)說(shuō)訓(xùn)練芯片的需求會(huì)非常大。

而隨著云端人工智能交互進(jìn)入多模態(tài)時(shí)代，聊天機(jī)器人已經(jīng)不僅僅可以用文字回答，而且還可以完成看圖說(shuō)話以及圖像甚至視頻生成等任務(wù)，因此我們認(rèn)為，圖像生成類的模型，以及圖像和語(yǔ)言結(jié)合的多模態(tài)模型也將會(huì)成為云端人工智能的一個(gè)重要增長(zhǎng)點(diǎn)。

除了云端之外，我們認(rèn)為終端（包括手機(jī)和智能車）也將會(huì)成為人工智能的新增長(zhǎng)點(diǎn)。手機(jī)上的人工智能雖然早已不再新鮮，但是隨著生成模型的成熟，我們可望看到這類模型落地手機(jī)端并賦能新的用戶體驗(yàn)。手機(jī)端生成類模型又分為兩種，一種是圖像生成類模型，即以擴(kuò)散模型（diffusion model）為代表的模型，這類模型可以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量超分辨以及高質(zhì)量修圖，從而可望給用戶的拍照和照片編輯帶來(lái)革命性的變化。另一類應(yīng)用是語(yǔ)言模型——與運(yùn)行在云端的大語(yǔ)言模型（LLM）相對(duì)地，過(guò)去幾個(gè)月我們看到了小語(yǔ)言模型（SLM）的興起。小語(yǔ)言模型和大語(yǔ)言模型一樣，都是主要用于語(yǔ)言的理解和生成（或者說(shuō)，與人對(duì)話）；小語(yǔ)言模型在參數(shù)量變少之后，可以更靈活地應(yīng)用在一些專用的場(chǎng)景中（而不是像大語(yǔ)言模型一樣試圖覆蓋所有場(chǎng)景）并且提供很高的準(zhǔn)確性，同時(shí)還有可能運(yùn)行在終端設(shè)備中。

從智能車領(lǐng)域，一方面隨著端到端多任務(wù)大模型帶來(lái)的革命性性能提升（例如BEVFormer帶來(lái)的俯瞰場(chǎng)景識(shí)別性能提升，以及商湯在2023發(fā)布的UniAD帶來(lái)的多任務(wù)性能大幅提升）會(huì)推動(dòng)這類模型進(jìn)一步落地并且推動(dòng)芯片的需求，另一方面則是來(lái)自于語(yǔ)言模型人機(jī)交互這類源自于云端的人工智能應(yīng)用遷移到智能車場(chǎng)景。

因此，我們預(yù)測(cè)，2024年將會(huì)是人工智能持續(xù)火熱的一年，與2023年不同的是除了云端人工智能保持熱門之外，我們預(yù)計(jì)終端應(yīng)用場(chǎng)景也會(huì)成為新的人工智能需求增長(zhǎng)點(diǎn)。

02

云端市場(chǎng)格局分析

云端人工智能芯片市場(chǎng)，我們預(yù)計(jì)Nvidia仍然將保持領(lǐng)跑地位，但是AMD等競(jìng)爭(zhēng)者預(yù)計(jì)也將獲得更多市場(chǎng)份額。

首先，如前所述，云端市場(chǎng)目前主要的需求在于大語(yǔ)言模型和生成式圖像的訓(xùn)練和推理。由于這些模型對(duì)于計(jì)算資源需求非常大，而且訓(xùn)練任務(wù)占的比例很大，因此給相應(yīng)的芯片設(shè)了一個(gè)很高的門檻。這里的門檻包括了：

芯片算力：為了支持巨大的計(jì)算量，芯片需要有足夠的計(jì)算單元，內(nèi)存容量和帶寬

分布式計(jì)算支持：對(duì)于大模型來(lái)說(shuō)分布式計(jì)算是必須的

軟件兼容性和生態(tài)：對(duì)于訓(xùn)練來(lái)說(shuō)，對(duì)于模型進(jìn)行反復(fù)快速迭代是一個(gè)很強(qiáng)的需求，因此必須有足夠好的生態(tài)來(lái)支持不同的模型算符快速迭代

目前而言，Nvidia在這一個(gè)領(lǐng)域仍然是領(lǐng)先，無(wú)論是其芯片和分布式計(jì)算性能，還是軟件生態(tài)兼容性來(lái)說(shuō)，都是首選。這也是為什么2023年Nvidia的H100成為了人工智能相關(guān)公司最寶貴的資源，在市場(chǎng)上供不應(yīng)求。在2024 H2，Nvidia將會(huì)開(kāi)始出貨H200，相對(duì)于H100來(lái)說(shuō)，H200擁有40%和內(nèi)存帶寬提升以及80%的內(nèi)存容量提升，因此可望會(huì)被人工智能公司爭(zhēng)相購(gòu)買。

在2024年，我們預(yù)計(jì)AMD在云端人工智能領(lǐng)域也將更加站穩(wěn)腳跟，并由此開(kāi)始慢慢走向更大的市場(chǎng)份額。2023下半年，AMD發(fā)布了最新的MI300X用于高性能計(jì)算的GPU模組，該芯片包含大芯片粒（12個(gè)處理器/IO芯片粒），并且相比于H200來(lái)說(shuō)，擁有更高（1.6倍）的FP8算力，以及更大的內(nèi)存容量和帶寬（1.2倍）。從AMD公布的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)看，MI300X的推理能力大約比H100強(qiáng)20%-40%，訓(xùn)練性能則和H100持平。我們認(rèn)為，軟件生態(tài)（包括編譯器性能）將成為決定AMD在云端人工智能市場(chǎng)能否成功的決定性因素，而這一點(diǎn)預(yù)計(jì)在2024年將會(huì)有所改善：OpenAI將在最新發(fā)布的Triton框架中加入對(duì)于AMD MI300X的支持，而各大初創(chuàng)公司的人工智能加速軟件框架也在加強(qiáng)對(duì)于AMD GPU的支持。隨著芯片性能和軟件生態(tài)的提升，以及各大科技公司對(duì)于Nvidia GPU一家獨(dú)大地位的擔(dān)憂態(tài)度，我們預(yù)計(jì)2024年對(duì)于AMD的GPU在人工智能市場(chǎng)將會(huì)是重要的一年，預(yù)計(jì)將會(huì)看到更多客戶的應(yīng)用。

從供應(yīng)鏈角度，由于云端人工智能芯片對(duì)于HBM3等高帶寬內(nèi)存有著強(qiáng)力的需求，我們認(rèn)為HBM內(nèi)存以及高級(jí)封裝（如CoWoS）的產(chǎn)能仍然將會(huì)火熱，這也將推動(dòng)相應(yīng)半導(dǎo)體企業(yè)擴(kuò)大產(chǎn)能，以及積極研發(fā)下一代內(nèi)存和高級(jí)封裝技術(shù)。從這個(gè)角度看，人工智能應(yīng)用仍然將會(huì)是推動(dòng)半導(dǎo)體新技術(shù)高速發(fā)展的核心動(dòng)力。

03

終端市場(chǎng)格局分析

除了云端市場(chǎng)外，我們預(yù)計(jì)人工智能對(duì)于終端市場(chǎng)也有更強(qiáng)的需求，這也將推動(dòng)人工智能成為終端計(jì)算芯片中越來(lái)越重要的差異化元素。

在手機(jī)端，人工智能的使用頻率將會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)，這也會(huì)推動(dòng)芯片加入更多相應(yīng)的算力，并且將人工智能支持作為SoC的核心亮點(diǎn)。例如高通發(fā)布的Snapdragon 8 Gen 3就以“低于一秒的延遲實(shí)現(xiàn)圖像生成任務(wù)”作為一個(gè)重要賣點(diǎn)，估計(jì)這樣的人工智能能力將會(huì)深度集成到手機(jī)廠商的操作系統(tǒng)中。除了高通這樣的第三方芯片公司之外，自研手機(jī)芯片的系統(tǒng)廠商預(yù)計(jì)也會(huì)繼續(xù)加碼人工智能；蘋果雖然在這方面保持低調(diào)，但是預(yù)計(jì)在未來(lái)會(huì)以各種方式（加大NPU算力，或者是加大軟件支持）的方法來(lái)開(kāi)始賦能更多人工智能在iPhone上的新拍攝用戶體驗(yàn)。vivo在自研ISP芯片領(lǐng)域已經(jīng)有了數(shù)年積累，而目前生成式人工智能對(duì)于拍攝體驗(yàn)的提升恰好和ISP有很強(qiáng)的協(xié)同作用，這也是2023年8月vivo發(fā)布的v3 ISP芯片強(qiáng)調(diào)了生成式人工智能作為一個(gè)核心亮點(diǎn)。未來(lái)，預(yù)計(jì)會(huì)看到越來(lái)越多這樣的芯片強(qiáng)調(diào)人工智能對(duì)于用戶體驗(yàn)上的賦能作用。

在智能汽車領(lǐng)域，Nvidia雖然不如在云端強(qiáng)勢(shì)，但是其Orin系列芯片仍然是各大車廠考慮的標(biāo)準(zhǔn)芯片模組。我們認(rèn)為，隨著人工智能大模型對(duì)于智能駕駛的賦能作用逐漸加強(qiáng)，無(wú)論是第三方芯片還是車廠自研的芯片都將會(huì)進(jìn)一步強(qiáng)化對(duì)于人工智能算力的投入，同時(shí)也推動(dòng)芯片性能的快速提升——最近，無(wú)論是蔚來(lái)發(fā)布新自研芯片的算力規(guī)格，還是特斯拉傳出將使用TSMC 3nm作為下一代芯片的生產(chǎn)工藝，都在提示著我們2024年人工智能將在智能車芯片領(lǐng)域扮演越來(lái)越重要的角色。

04

哪些新技術(shù)值得關(guān)注？

除了以上討論的芯片之外，有哪些新技術(shù)可望會(huì)為人工智能芯片領(lǐng)域帶來(lái)新的變化？

首先，存內(nèi)計(jì)算和近內(nèi)存計(jì)算/處理技術(shù)可望會(huì)得到越來(lái)越多的關(guān)注。對(duì)于云端人工智能來(lái)說(shuō)，內(nèi)存訪問(wèn)開(kāi)銷一直是一個(gè)性能瓶頸，而隨著大模型的參數(shù)量越來(lái)越大，內(nèi)存訪問(wèn)帶來(lái)的開(kāi)銷也越來(lái)越大。存內(nèi)計(jì)算和近內(nèi)存計(jì)算/處理技術(shù)的主要目的就是為了降低這樣的開(kāi)銷，讓一些計(jì)算和處理任務(wù)能夠在內(nèi)存中就完成。在這個(gè)領(lǐng)域，三星的PIM（process in memory）和PNM（process near memory）技術(shù)非常值得我們關(guān)注，而這些技術(shù)也可望會(huì)成為三星未來(lái)進(jìn)一步提高自身存儲(chǔ)器技術(shù)差異化競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。

對(duì)于終端人工智能來(lái)說(shuō)，智能汽車場(chǎng)景中由于對(duì)于延遲有著較強(qiáng)的需求，因此新技術(shù)有比較多的機(jī)會(huì)能產(chǎn)生影響。在云端，以GPU為代表的加速芯片都是主要基于優(yōu)化吞吐量的考慮，而不是延遲，因此在智能車領(lǐng)域必須有新的架構(gòu)設(shè)計(jì)。對(duì)于車載應(yīng)用來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)都是以數(shù)據(jù)流的形式（而不是批量的形式）進(jìn)入處理器，因此人工智能芯片必須能高速低延遲處理這些數(shù)據(jù)流。另一方面，大模型正在進(jìn)入智能車應(yīng)用，因此如何在低延遲的情況下支持大模型推理，將會(huì)是智能車芯片中新技術(shù)需要重點(diǎn)突破的方向。