英伟达新技术催化AI芯片、算力等方面热度 国内上市公司加快布局关键环节

    本报记者 贾丽

    北京时间3月19日，2024年英伟达GTC大会正式拉开大幕。会上英伟达发布了加速计算、生成式AI以及人形机器人领域的最新突破性成果。

    作为AI技术及应用的底座，超级芯片、人形机器人大模型、超级计算平台等“黑科技”面世，将加快生成式AI发展、为算力提供更多支持，并对AI大模型、高性能计算中心、人形机器人等行业形成密集催化。据记者了解，当下，中国AI产业链公司也在芯片、算力、具身智能上持续跟进，积极布局。

    多项“黑科技”催化应用落地

    在此次亮相的众多“黑科技”中，GB200超级芯片引发了极大关注。该芯片采用台积电4nm制程，相较于上一代芯片，可以为大语言模型推理负载提升30倍性能，并将成本和能耗降低。

    “GB200芯片将两块芯片通过高带宽接口紧密耦合连接，实现了性能的跃升，同时降低了功耗。这代表同样的功耗条件下，这种高性能、低成本的芯片将使得企业和研究机构能够开展大规模的AI训练和推理工作，并大幅提升系统的整体计算性能和带宽处理能力，对提升现有AIGC的能力有很大帮助。”南京大学高性能计算中心高级工程师盛乐标表示。

    AI芯片的迭代在大模型、算力及相关应用领域都将带来了重大的意义和作用。在专精特新企业高质量发展促进工程执行主任袁帅看来，它能够支持万亿参数级的大型语言模型，实现实时生成式AI，让机器更智能，加速推动生成式AI在更多行业落地应用。

    纵观市场，目前，Meta、微软、OpenAI等国际巨头及海思、云天励飞等国内先进计算芯片厂商均在自研大模型芯片。“从英伟达新型芯片的推出来看，其通过CPU+专用计算芯片来替代一部分通用GPU的使用，特别是在推理侧和边缘端上‘打组合拳’进行芯片研发，是对国内芯片企业的启示。此外，在HBM（内存芯片）、CoWoS（晶圆芯片）先进封装、片间网络连接等方面，国内的相关企业还需要抓紧时间，追踪前沿技术进行研发和升级，才能实现高水平的国产化产业链。”元禾半导体科技有限公司首席专家李科奕对《证券日报》记者表示。

    同时，此次问世的基于先进AI芯片的人形机器人通用基础模型及新型人形机器人计算机，也让人印象深刻，均将进一步推动机器人和具身智能产业的突破。

    “AI大模型有望对人形机器人产业带来颠覆式影响，大模型支持下的生成式AI，让人形机器人具有更强的感知和适应能力，加上AI芯片的强大算力支撑，人形机器人的研发速度会大大加快，功能也会更加完善。”袁帅认为。

    业内普遍认为，人形机器人将成为下一代机器人，2024年或将成为人形机器人量产的元年。另外，智能家居、自动驾驶、智慧工业等也均将成为AI应用落地的重要“场地”。

    上市公司积极布局芯片、算力关键环节

    “性能强劲的AI芯片和算力平台落地应用，将推进芯片制造、服务器生产、数据中心建设等关键环节发展，并为国内相关创新企业带来机遇。目前，国产大模型‘百舸争流’，‘AI+’加速落地千行百业，国内的数据中心建设也在稳步推进中，核心企业在AI关键环节有一定的技术积累。”南京大学高性能计算中心高级工程师盛乐标接受《证券日报》记者采访时表示。

    他认为，企业只有掌握自主可控的技术和软件生态，才能在未来的AI竞争中“有底气”。基于国内成熟的互联网基础和不断成长的数字化基因，在AIGC的应用落地方面，国内企业大有可为。

    AI新技术进一步催化芯片、算力、人形机器人相关板块热度，打开卫星互联网、工业机械手、智算中心等产业的更多市场空间。国内上市公司也在相关产业链积极布局，并有望受益于产业应用节奏的不断推进。

    在投资者回复平台上，多家涉及AI芯片、算力等业务的上市公司也受到关注。赛微电子近日回复投资者关于“是否与英伟达在算力芯片上合作”的问题时表示，公司是人工智能、通讯厂商硅光器件的核心供应商，既有应用于光通信互联，亦有应用于超算中心的光链路交换，已在业界最先进的AI大模型系统中得到应用。

    洲明科技称，公司作为显示软件开发商，与算力厂商英伟达、硬件厂商戴尔三方合作，完成了统一性产品测试。润建股份则表示，公司以“算力、平台（算法）、数据”为核心服务能力，推动行业模型落地。AI技术已经逐步应用到公司通信、新能源等各个业务板块。

    袁帅认为，国内企业需要在芯片设计、制造工艺、算法优化等领域加大在核心技术方面的研发投入，掌握更多核心技术，并通过与国际企业合作、建立产业联盟、推动标准化建设等方式构建AI生态。这样，企业才能在未来的科技浪潮中抢占先机，实现更大的突破和成就。

（编辑 才山丹）