中国算力的想象力有多大？｜产业特稿( 二 ) _芯片

具体来看，据GPT-4的公开数据，在32K的上下文长度下，每1000个token的提问成本为0.06美金，回答完成成本为0.12美金。与GPT-3的成本对比，GPT-4的输入成本增加了50％-200％，输出升本增加200％-500％。
由带来的算力恐慌也蔓延到了国内。
近日，多只国产芯片股大涨。截至3月29日13:39，芯片 ETF 龙头涨幅 4.37%，立昂微、北方华创涨停，中微公司涨超 9%，思瑞浦、澜起科技涨超 8%，沪硅产业-U、兆易创新、景嘉微涨超 5% 。
可以说，中国是一片巨大的算力蓝海。一方面，人工智能的发展带动数据流量增长，从而使算力规模激增；另一方面，算力深度融入互联网、电信、金融、制造等行业，助推各行业各领域完成数字化转型。据中国信通院统计，截至2022年，算力需求最大的行业是互联网，占整体算力份额的近一半，其次，政府、服务和电信业也在加大算力投入，占比分别为12%、10%、7.2% 。
中国各行业算力应用分布情况
从电商到社交，从游戏到金融，从医疗到教育，互联网各行各业都需要算力。以电商巨头阿里为例，每天数十亿的交易数据，单是搜索引擎就需要处理数百亿个商品数据，这还只是在搜索和推荐商品的场景。另外，阿里还有两大块风控系统，一块是金融领域，主要业务是支付宝，另一块非金融领域，如新零售、高德、大文娱等。这些都需要巨大的算力在背后支撑，进行存储和分析数据，或识别和预防欺诈。
2022年8月30日，阿里云启动了张北超级智算中心，AI算力总规模为12 （每秒1200亿亿次浮点运算），据说超过了谷歌的9 和特斯拉的1.8 ，成为全球最大的智算中心。2023年3月，百度也完成了阳泉智算中心的升级，算力规模达4 ，成为目前亚洲最大单体智算中心。
智算中心的建设是为AI大模型训练、自动驾驶、空间地理等人工智能探索应用，提供智能算力服务。近年来，智能算力增长最为迅速。据IDC发布的数据，2022年，我国智能算力规模达268 ，预计未来5年，我国智能算力规模的年复合增长率将达52.3% 。
而国家大力布局智能算力产业的背后，是智能算力存在的巨大供给“鸿沟” 。据IDC预测，未来三年新产生的数据量将超过过去三十年的总和。这个鸿沟就表现在，数据总量在增长，真正被有效利用的数据占比却不足1% 。中国工程院院士王恩东在《瞭望》新闻周刊中说道，“目前无法具体统计AI算力缺口数据，但中国在加速数字化转型”，在这过程中，需要AI算法利用深度学习，训练出深度神经网络模型，这需要足够强的算力支撑。
未来，74.5%的企业都会用到AI，在智能算力方面，主要应用包括AI语音技术、大数据分析与机器学习、图像识别与处理及自然语言处理。像电商、智能家居、在线教育和人工智能等互联网行业对智能算力需求非常大。比如，阿里旗下的天猫需要智能算力开发“推荐算法”和“超级搜索”，或用于个性化定制和营销策略；再比如小米生态链公司的智能家居系统，也需要算力实现智能化联动和语音控制。
如今，各国间的算力博弈进入白热化阶段。据中国信通院统计，2022年，我国服务器规模约2000万台，算力规模超150 ，位居世界第二，仅次于美国；预测2023年，在引爆算力需求的背景下，中国算力规模将超200。
巨头入场和“东数西算”的助推，让中国离这个万亿级算力蓝海更近了一步。
二、巨头造芯，算力能否跨越“卡脖子”困境？
2021年，字节下场造芯了，先是从百度截胡了三位芯片相关人才，而后又去华为海思、Arm、高通等公司“三倍（薪资）挖人” 。这一波波操作引发了互联网大厂的“芯片人才热” 。