2024年至今，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)生了階段性轉(zhuǎn)變。截至2024年10月9日，網(wǎng)信辦共通過了188項(xiàng)生成式人工智能備案，有188個(gè)大模型可以上線提供生成式人工智能服務(wù)。超過三成的大模型在通過備案后未進(jìn)一步公開其進(jìn)展情況；僅有約一成的大模型仍在加速訓(xùn)練模型；接近一半的大模型則轉(zhuǎn)向了Al應(yīng)用的開發(fā)。

這一變化也傳導(dǎo)至上游的算力市場。2024年9月27日至29日在中國算力大會(huì)召開期間，算力運(yùn)營方、建設(shè)方和芯片供應(yīng)商都表示，國內(nèi)算力的供需關(guān)系已不再緊張。

2022年以來，互聯(lián)網(wǎng)公司、人工智能企業(yè)爭相采購算力設(shè)備，以運(yùn)營商為代表的央國企投入巨資建設(shè)算力中心。供應(yīng)鏈上的AI服務(wù)器經(jīng)常缺貨，算力GPU \"一卡難求”，數(shù)月內(nèi)價(jià)格翻倍。

從2024年開始，采購和租用算力設(shè)備的企業(yè)顯著減少，2024年下半年以來，算力中心的機(jī)架出現(xiàn)了一定程度的空置，曾被炒到15萬元一塊的英偉達(dá)高性能加速卡A100的價(jià)格不再上漲，另一款性能配置相對(duì)較低的4090顯卡被算力企業(yè)頻繁采購用作算力加速芯片。算力已經(jīng)轉(zhuǎn)入買方市場。

01

大模型企業(yè)分化

算力的使用者——大模型企業(yè)正出現(xiàn)分化。

截至2024年8月底，網(wǎng)信辦共通過了188項(xiàng)生成式人工智能備案。然而，據(jù)統(tǒng)計(jì)，有60個(gè)（32%）大模型在備案通過后，沒有再公布過提升大模型參數(shù)量級(jí)或應(yīng)用落地的進(jìn)展，有9個(gè)（5%）大模型更新了版本，但未說明參數(shù)量級(jí)及預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量變化。這些模型絕大多數(shù)來自中小型企業(yè)或機(jī)構(gòu)，例如深言科技、聆心智能等企業(yè)的多個(gè)開源社區(qū)項(xiàng)目近一年沒有更新。

這188個(gè)大模型中，仍有22個(gè)模型在加速訓(xùn)練，在今年更新了版本并增加參數(shù)量及預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量。這些模型主要來自大型互聯(lián)網(wǎng)公司、運(yùn)營商、AI大模型企業(yè)，其中只有4家企業(yè)發(fā)布萬億級(jí)參數(shù)的大模型，且大規(guī)模增加了預(yù)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量，包括騰訊、中國電信以及兩家大模型創(chuàng)業(yè)公司MiniMax和階躍星辰。這些企業(yè)對(duì)用于訓(xùn)練大模型的算力明顯增加了需求。2024年以來，騰訊、中國電信已經(jīng)建成萬卡集群算力池，MiniMax則是在3月首批入駐中國電信上海臨港國產(chǎn)萬卡算力池。

另外18個(gè)模型的參數(shù)量在百億至千億級(jí)別，參數(shù)量和預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的增加較為有限，這些模型來自百度、阿里巴巴、科大訊飛、商湯科技、華為等企業(yè)。這些廠商也在加速更新基礎(chǔ)模型。阿里巴巴發(fā)布了通義千問2.5版本，參數(shù)量達(dá)到千億級(jí)別，這是繼去年10月2.0版本后的一次重大更新。2024年上半年，商湯科技將“日日新”大模型推進(jìn)至6000億參數(shù)規(guī)模。相比之下，去年更新較快的百度步伐有所放緩，其文心4.0大模型自去年10月以來未有新版本發(fā)布。一位百度公司的技術(shù)人士表示，百度的基礎(chǔ)模型一直在進(jìn)行最前沿的AI訓(xùn)練，只是目前還沒公布成果。

此外，在通過備案的大模型中，有接近50%在今年轉(zhuǎn)向AI應(yīng)用。大多數(shù)模型已落地到已有應(yīng)用中或推出了新應(yīng)用。例如，360瀏覽器接入360智腦大模型后，增加了AI搜索功能，能夠根據(jù)提問生成深度回答并進(jìn)行多輪追問；金山辦公在WPS辦公套件中增加了AI生成PPT和文案的功能。這些模型通常用于實(shí)際任務(wù)，即從訓(xùn)練階段進(jìn)入推理階段，所需算力會(huì)明顯減少。

一些大模型廠商的基礎(chǔ)模型在達(dá)到百億參數(shù)量后轉(zhuǎn)向了行業(yè)應(yīng)用，為避免后期使用成本過高就沒有擴(kuò)充參數(shù)量，因此也不需要過大的算力。

IDC中國副總裁兼首席分析師武連峰稱，“百模大戰(zhàn)”開啟一年多以來，市場出現(xiàn)了分化現(xiàn)象：少數(shù)模型繼續(xù)沿著通用大模型的路徑，邁向千億或萬億參數(shù)量級(jí)；另一些從基礎(chǔ)模型研發(fā)轉(zhuǎn)向了應(yīng)用層面的開發(fā)，市場上也涌現(xiàn)出一批基于大模型技術(shù)的工具類應(yīng)用。這些應(yīng)用同質(zhì)化明顯，沒有出現(xiàn)廣泛使用的案例。

根據(jù)第三方數(shù)據(jù)服務(wù)商AI產(chǎn)品榜發(fā)布的9月數(shù)據(jù)，全球排名前十的AI應(yīng)用中有7個(gè)來自美國，2個(gè)來自中國——百度搜索AI智能回答和360AI搜索。美國AI應(yīng)用ChatGPT的月訪問量為32.3億，百度搜索AI智能回答的月訪問量約為ChatGPT的八分之一，360AI搜索的訪問量不到ChatGPT的十分之一。

02

算力變成買方市場

大模型市場與算力市場關(guān)聯(lián)密切。按照規(guī)模定律（Scaling law）的原理，如果要訓(xùn)練更大的大模型，需要增加參數(shù)量或預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，如果模型的參數(shù)量增加10倍，所需算力可能增加100倍甚至更多。

當(dāng)前，一些大模型停留在了訓(xùn)練階段，另一些轉(zhuǎn)向了應(yīng)用和實(shí)際交付階段，但尚未被廣泛使用。從需求方看，相關(guān)企業(yè)對(duì)訓(xùn)練算力的需求明顯減少，對(duì)推理算力的需求也沒有出現(xiàn)爆發(fā)式增長，而從供給方看，中國已建和正在建設(shè)的智算中心超250個(gè)，算力持續(xù)供給仍未停止。

建造一座算力設(shè)施通常需要投資方、運(yùn)營方、建設(shè)方的合作。投資方主要是地方政府和央企、國企；運(yùn)營方包括電信運(yùn)營商以及互聯(lián)網(wǎng)公司、華為等企業(yè)，還有少數(shù)房地產(chǎn)等傳統(tǒng)企業(yè)跨界參與；建設(shè)方通常包含服務(wù)器提供商和GPU芯片提供商。

2024年以來，采購算力服務(wù)的客戶逐漸減少，而詢價(jià)和談判時(shí)間更長，買方越來越注重產(chǎn)品的性價(jià)比和技術(shù)規(guī)格。此外，智算中心也出現(xiàn)了一定程度的空置。中國電信在全國各地投產(chǎn)了10個(gè)智算中心，但很多算力中心都沒有被充分利用。

根據(jù)中國信息通信研究院數(shù)據(jù)，中國算力設(shè)施中的機(jī)架數(shù)量在2024年上半年僅增長2.5%，而2023年全年增長了25%。算力設(shè)施中的機(jī)架數(shù)量間接反映了實(shí)際的算力規(guī)模。

2024年《政府工作報(bào)告》提出，適度超前建設(shè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，加快形成全國一體化算力體系，培育算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)。諸多地區(qū)當(dāng)下的算力建設(shè)規(guī)模是根據(jù)未來2年至3年的算力需求來規(guī)劃的，在模型計(jì)算尚未爆發(fā)的階段，必然出現(xiàn)利用率不足的情況。

有業(yè)內(nèi)人士表示，當(dāng)前的算力已經(jīng)來到了買方市場的時(shí)代，用戶有更多算力價(jià)格的議價(jià)權(quán)。投資方的態(tài)度也更為謹(jǐn)慎和理性，開始對(duì)運(yùn)營方提出相應(yīng)的回報(bào)要求與考核。運(yùn)營方一方面轉(zhuǎn)向采購性價(jià)比更高的算力設(shè)備，另一方面采用了更靈活的策略，比如按需建設(shè)算力，在產(chǎn)能規(guī)劃上布置了上千臺(tái)機(jī)架，接到明確的用戶需求和訂單才會(huì)真正采購算力設(shè)備并上架運(yùn)行。“作為運(yùn)營方，我們已經(jīng)不能像原來一樣不計(jì)成本地投入，要想盡快回收成本，必須考慮成本投入和投資回報(bào)周期?！币晃恢袊娦诺墓ぷ魅藛T稱。

產(chǎn)業(yè)對(duì)算力芯片的采購也更注重性價(jià)比。2024年以來，國內(nèi)對(duì)英偉達(dá)4090顯卡的需求正在上升，目前，這款頂級(jí)游戲顯卡的價(jià)格從年初的12000元漲至18000元。

一位英偉達(dá)代理商表示，2024年下半年以來，4090顯卡的周轉(zhuǎn)率非常高，到貨3天就賣出去了。相比之下，A100的單價(jià)不再上漲，維持在15萬元不變，周轉(zhuǎn)率卻在下降。

4090和A100都屬于GPU芯片，在英偉達(dá)產(chǎn)品線中，4090是一款面向玩家的高端游戲顯卡，A100則是賣給算力中心的高性能加速卡。4090在部分性能上弱于A100，但也能滿足一部分模型的推理任務(wù)，最重要的是，其價(jià)格是A系列和H系列加速卡的十分之一。

這一波4090顯卡的買家絕大多數(shù)是企業(yè)，大多是智算中心的建設(shè)方或者技術(shù)提供方，用平價(jià)顯卡替代高價(jià)的A100或H100芯片。

隨著大模型進(jìn)入商業(yè)閉環(huán)階段，企業(yè)對(duì)算力的需求也在變化，過去公司不計(jì)成本地采購算力，如今更追求算力的性價(jià)比，各大模型企業(yè)要采用智能算力調(diào)度等技術(shù)來提升算力效能。（微信公眾號(hào)“經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)”）