芯耀
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作者 |??徐豫，編輯?|??漠影
這個(gè)AI領(lǐng)域千億級(jí)市場(chǎng)，將輻射千家萬(wàn)戶。
DeepSeek-R1橫空出世，打響了大模型比拼性價(jià)比的第一槍。Meta、OpenAI等國(guó)外頭部大模型廠商紛紛復(fù)刻或變相降價(jià)。比DeepSeek-R1晚兩周發(fā)布的OpenAI o3-mini模型，定價(jià)比前代模型o1-mini降低了超6成，比前代完整版的o1模型便宜超9成。國(guó)內(nèi)的大模型廠商也迅速做出反應(yīng)。
2月13日，百度宣布文心一言將于4月1日全面免費(fèi)開放。文心一言此前采取基礎(chǔ)版免費(fèi)、專業(yè)版收費(fèi)的模式，專業(yè)版定價(jià)59.9元/月，連續(xù)包月優(yōu)惠價(jià)49.9元/月。這場(chǎng)看似僅僅是價(jià)格層面的競(jìng)爭(zhēng)，實(shí)則背后蘊(yùn)含著更為深層次的較量，其不僅是技術(shù)實(shí)力的比拼，也是對(duì)用戶市場(chǎng)的爭(zhēng)奪。
在這場(chǎng)沒有硝煙的商戰(zhàn)中，中國(guó)算力市場(chǎng)正經(jīng)歷著深刻的變革。最近發(fā)布的《2025年中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱《報(bào)告》），把中國(guó)算力發(fā)展的四大變化，從“幕后”搬到了“臺(tái)前”。
01.算力效率之變：大模型從“大力出奇跡”，轉(zhuǎn)向“四兩撥千斤”
第一大變化體現(xiàn)在算力效率方面，DeepSeek通過算法優(yōu)化，大幅降低大模型訓(xùn)練、推理對(duì)高端GPU的依賴，突破了“算力軍備競(jìng)賽”的傳統(tǒng)路徑?。模算效率的顯著提升，正是DeepSeek能夠?qū)崿F(xiàn)高性價(jià)比的核心因素之一。
DeepSeek的論文顯示，DeepSeek-R1訓(xùn)練成本僅557萬(wàn)美元，不足OpenAI同類產(chǎn)品的5%，卻能在數(shù)學(xué)競(jìng)賽、代碼生成等任務(wù)中超越GPT-4模型。這意味著DeepSeek-R1以較低的算力成本投入，也能實(shí)現(xiàn)高性能產(chǎn)出，即模算效率較高。這其中的模算效率（Model Computation Efficiency）就是，AI模型的訓(xùn)練和推理過程中用來衡量模型精度與計(jì)算資源利用效率的綜合指標(biāo)，它反映了模型在特定硬件平臺(tái)上，以最小的算力消耗實(shí)現(xiàn)最高精度的能力。DeepSeek“四兩撥千斤”的研發(fā)模式，更加注重算法創(chuàng)新、架構(gòu)優(yōu)化和資源的高效利用，這或許將帶動(dòng)業(yè)界對(duì)于模算效率的追求。
IDC中國(guó)副總裁周震剛接受采訪時(shí)稱，未來，大模型廠商們的關(guān)注點(diǎn)將從追求參數(shù)量規(guī)模，轉(zhuǎn)變?yōu)樽非竽Ｐ陀?xùn)練、推理、部署等環(huán)節(jié)的性價(jià)比。此外，DeepSeek使用MoE（混合專家模型）架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了更高的成本效益，而Dense架構(gòu)在相同參數(shù)量下擴(kuò)展的計(jì)算成本較高。
浪潮信息高級(jí)副總裁劉軍在接受采訪時(shí)回顧：“去年開始，大家發(fā)現(xiàn)基于Dense架構(gòu)的模型，再往前去演化到要訓(xùn)練一個(gè)超過五千億、一萬(wàn)億參數(shù)量的模型時(shí)，所需的算力、時(shí)間、數(shù)據(jù)量，都是當(dāng)前技術(shù)條件下實(shí)現(xiàn)不了的。有企業(yè)做過一個(gè)評(píng)估，在這種情況下，需要20萬(wàn)張卡訓(xùn)練一年，才能把一個(gè)萬(wàn)億的Dense模型高質(zhì)量訓(xùn)練出來?！币虼耍琈oE展現(xiàn)出來的在計(jì)算成本、模型性能等方面的優(yōu)勢(shì)，或?qū)⒁l(fā)業(yè)界對(duì)于該架構(gòu)的一波模仿借鑒。
當(dāng)下，企業(yè)接入DeepSeek模型主要有兩種策略。一方面，國(guó)內(nèi)大模型廠商、芯片廠商、AI硬件廠商、運(yùn)營(yíng)商、AI應(yīng)用開發(fā)商等相繼接入DeepSeek模型671B滿血版；另一方面，有的企業(yè)會(huì)根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求選擇接入DeepSeek參數(shù)量較小的模型，或者選擇蒸餾DeepSeek模型將其與自家模型相結(jié)合，從而提高模型性能、降低應(yīng)用成本。這種多形態(tài)、多參數(shù)的模型協(xié)同發(fā)展，才是大模型生態(tài)應(yīng)有的狀態(tài)。在浪潮信息高級(jí)副總裁劉軍看來，把DeepSeek-R1模型的能力蒸餾到一些小模型上，實(shí)際會(huì)促進(jìn)AI技術(shù)的擴(kuò)散。
02.算力結(jié)構(gòu)之變：智能算力市場(chǎng)井噴，推理算力成“香餑餑”
將目光放到整個(gè)算力市場(chǎng)，我們可以發(fā)現(xiàn)第二大變化，國(guó)內(nèi)智能算力規(guī)模正極速擴(kuò)張，需求結(jié)構(gòu)也正被重塑?！秷?bào)告》顯示，2024年中國(guó)智能算力規(guī)模達(dá)725.3EFLOPS，同比增長(zhǎng)74.1%，是近5年來的總量最高峰。這也是近年來中國(guó)智能算力規(guī)模擴(kuò)張速度最快的一次。相比于國(guó)內(nèi)通用算力，智能算力的增幅已經(jīng)達(dá)到同期通用算力增幅的3倍以上。2024年中國(guó)通用算力規(guī)模為71.5EFLOPS，同比增長(zhǎng)20.6%。
這意味著，過去一年內(nèi)，AI芯片、AI服務(wù)器、AI訓(xùn)練、AI推理和AI應(yīng)用的市場(chǎng)規(guī)模也在快速膨脹。例如，2024年中國(guó)AI加速計(jì)算服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模為190億美元，同比大幅增長(zhǎng)86.9%。盡管此前業(yè)界對(duì)大模型的Scaling law（規(guī)模法則）是否失效有所爭(zhēng)議，但在當(dāng)下的AI發(fā)展進(jìn)程中，其仍占主導(dǎo)地位。這也是推動(dòng)AI算力需求持續(xù)增長(zhǎng)的主要原因之一?！秷?bào)告》中提到，基于杰文斯悖論的現(xiàn)象反映出，DeepSeek實(shí)現(xiàn)的算法效率提升，并未抑制算力需求，反而帶動(dòng)了更多的用戶和場(chǎng)景，進(jìn)一步推動(dòng)了大模型的普及與應(yīng)用落地。這也有助于AI行業(yè)重構(gòu)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新范式，并加強(qiáng)數(shù)據(jù)中心、邊緣及端側(cè)算力建設(shè)。
不過，單單堆疊訓(xùn)練算力的策略并不能一勞永逸。越來越多大模型廠商轉(zhuǎn)向加速開發(fā)大模型的多模態(tài)能力，并尋找落地場(chǎng)景。多模態(tài)模型的應(yīng)用、AI Agent熱潮隨之出現(xiàn)，并且知識(shí)管理、對(duì)話式應(yīng)用、內(nèi)容生成、營(yíng)銷、視頻生成等都成為了生成式AI技術(shù)的熱門落地場(chǎng)景。
在應(yīng)用落地側(cè)，這會(huì)大幅激發(fā)AI推理需求。如聊天機(jī)器人、音視頻圖像等的生成、辦公場(chǎng)景的AI助手等，在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中都較為依賴AI推理能力。因此，《報(bào)告》中預(yù)測(cè)，后續(xù)用于推理的算力規(guī)模，將會(huì)超過用于訓(xùn)練的算力規(guī)模。在全球AI服務(wù)器市場(chǎng)中，未來生成式AI服務(wù)器的占比，將從2025年的29.6%，提升至2028年的37.7%。
在真實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)“降本增效”是AI技術(shù)發(fā)展的重要一環(huán)。未來，隨著大模型相關(guān)技術(shù)逐漸成熟，以及生成式AI應(yīng)用不斷拓展，推理場(chǎng)景的需求日益增加，推理服務(wù)器的占比將大幅提高。IDC的數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)到2028年，推理工作負(fù)載占比將會(huì)達(dá)到73%。
這一發(fā)展趨勢(shì)也在浪潮信息的業(yè)務(wù)中得到了印證。據(jù)浪潮信息高級(jí)副總裁劉軍透露，近期公司接到的大部分都是推理算力的訂單，現(xiàn)階段推理算力的投資回報(bào)率高，帶來的用戶體驗(yàn)也更好，所以推理算力的規(guī)模會(huì)大幅提升。
03.算力供應(yīng)方式之變：算力供應(yīng)方式多元化，企業(yè)AI選擇更多了
第三大變化來自算力供應(yīng)的方式。蛋糕做大了，下場(chǎng)分蛋糕的人也多了。去年有一大很明顯的市場(chǎng)趨勢(shì)是，一方面，AI算力基礎(chǔ)設(shè)施的供給結(jié)構(gòu)趨于多元化，另一方面，用戶對(duì)智能算力基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)能力的需求，也在發(fā)生深刻變化。
在供給端，其形成了數(shù)據(jù)中心服務(wù)商、云服務(wù)商、硬件廠商和相關(guān)AI創(chuàng)企多點(diǎn)提供AI算力資源的格局。在需求端的變化則集中于兩點(diǎn)：首先，生成式AI將進(jìn)一步推動(dòng)企業(yè)，使用AI就緒的數(shù)據(jù)中心托管設(shè)施、生成式AI服務(wù)器集群等智算服務(wù)，這可以幫助企業(yè)縮短部署時(shí)間，降低資本成本。IDC數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)智算服務(wù)市場(chǎng)整體規(guī)模達(dá)到50億美元；其預(yù)計(jì)2025年中國(guó)智算服務(wù)市場(chǎng)整體規(guī)模將達(dá)到79.5億美元，2028年達(dá)到266.9億美元，2023年至2028年的年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到57.3%。
其次，用于推理的一體機(jī)也開始受到市場(chǎng)追捧。IDC中國(guó)副總裁周震剛解釋說，早前企業(yè)基于云服務(wù)部署AI的案例比較多，而用一體機(jī)的比較少。但是DeepSeek模型爆火后，企業(yè)對(duì)于一體機(jī)的需求隨之大幅上升，開始注重私有化部署。因此，后續(xù)一段時(shí)間內(nèi)，“開源+一體機(jī)”可能會(huì)成為企業(yè)AI服務(wù)的爆款模式。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，目前市面上至少已有60家DeepSeek一體機(jī)企業(yè)，其中既有京東云、移動(dòng)云、聯(lián)通云等云服務(wù)提供商，也有聯(lián)想、華為等大廠。
基于一體機(jī)，企業(yè)便可以通過“開箱即用”的方式，快速接入更強(qiáng)大的AI能力。浪潮信息上周推出的元腦R1推理服務(wù)器，就是其中一員。浪潮信息方面稱，該產(chǎn)品通過系統(tǒng)創(chuàng)新和軟硬協(xié)同優(yōu)化，單機(jī)即可部署運(yùn)行DeepSeek-R1滿血版671B的模型。據(jù)浪潮信息高級(jí)副總裁劉軍透露，“最近兩個(gè)禮拜，來找我們咨詢購(gòu)買能帶動(dòng)滿血版DeepSeek-R1模型的AI服務(wù)器的客戶數(shù)，正直線上升?！?/p>
04.城市AI排名之變：京杭滬拿下AI算力全國(guó)前三
第四大變化是城市AI算力排名?！秷?bào)告》的數(shù)據(jù)顯示，目前國(guó)內(nèi)各城市正通過加大AI投資、吸納人才以及提供政策支持等舉措，持續(xù)為AI發(fā)展提升競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。可以看到，在中國(guó)各城市的AI算力排行榜中，北京和杭州依然穩(wěn)居排行榜前兩位，上海的排名則從2023年的第四位上升至第三位。這3座城市的AI策略各有所側(cè)重。其中，北京聚集了一大批大模型企業(yè)，憑借大量人才、成熟的企業(yè)和有力的政策扶持，持續(xù)位居首位。杭州早在2021年就提出要成為具有全球影響力的AI頭雁城市，并頒布了諸多政策支持AI發(fā)展；上海的優(yōu)勢(shì)在于，其正加速推動(dòng)AI世界級(jí)產(chǎn)業(yè)集群建設(shè)等工作，并表現(xiàn)出色。此外，廣州、成都、天津、廈門等城市的AI算力全國(guó)排名均有所提升。
AI影響下，不同行業(yè)的AI應(yīng)用滲透度排名也發(fā)生了變化。排名第一的是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，其AI相關(guān)應(yīng)用的滲透率更高。在該行業(yè)中，AI原生應(yīng)用已覆蓋問答、寫作、客服、路線規(guī)劃、生活指導(dǎo)、學(xué)習(xí)助手、角色扮演、視頻生產(chǎn)、圖片企業(yè)智能客服、智能銷售分析等多個(gè)場(chǎng)景。金融行業(yè)從2023年的第四名，上升至2024年的第二名。制造行業(yè)2024年的排名相較于2023年前進(jìn)了一位。這是由于金融行業(yè)積累了海量的數(shù)據(jù)，可以用于AI訓(xùn)練，為其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等提供決策依據(jù)；在制造業(yè)方面，由AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人和自動(dòng)化設(shè)備可以完成重復(fù)性高、勞動(dòng)強(qiáng)度大的工作任務(wù)。
05.結(jié)語(yǔ)：未來算力發(fā)展既要“擴(kuò)容”，也要“提效”
從這四大變化可以看出，國(guó)內(nèi)算力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展正呈現(xiàn)出蓬勃向上的態(tài)勢(shì)。與此同時(shí)，更為迫切的算力發(fā)展挑戰(zhàn)也被擺到了算力提供商面前。未來，如何持續(xù)優(yōu)化計(jì)算架構(gòu)，如何進(jìn)一步提升智算中心的算力資源利用率，如何完善數(shù)據(jù)中心的監(jiān)控系統(tǒng)和故障恢復(fù)機(jī)制，都亟需新的解決方案。
針對(duì)此，《報(bào)告》也提出了解決辦法，那就是算力提供商可以根據(jù)自身情況，采用算力“擴(kuò)容”和“提效”并行策略來部署AI算力。其中，擴(kuò)容包括增加智算中心的數(shù)量和種類，注重智算中心建設(shè)的區(qū)域分布和技術(shù)先進(jìn)性，以加強(qiáng)算力供給能力。提效包括以用定建，以應(yīng)用為導(dǎo)向規(guī)劃AI基礎(chǔ)設(shè)施；提高模型架構(gòu)效率；優(yōu)化算力基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)，包括計(jì)算架構(gòu)、內(nèi)存層次架構(gòu)、智能調(diào)度算法等；使用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，并搭建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問接口，以提高算力利用率。
未來，大模型產(chǎn)業(yè)的底層技術(shù)創(chuàng)新加速、場(chǎng)景應(yīng)用逐漸鋪開，都將為國(guó)內(nèi)算力市場(chǎng)注入新活力。
