中國的智能算力夠不夠用？這是近兩年中國算力產業(yè)發(fā)展過程中的重要問題。

智能算力需要AI（人工智能）芯片。2023年，算力短缺是業(yè)界共識；2024年，算力短缺和過剩兩種矛盾的聲音同時存在?；卮鹕鲜鰡栴}，首先要確定有多少市場供給。

《財經》通過多位供應鏈人士了解到，按保守計算，2024年中國市場英偉達H20系列芯片出貨量約為70萬枚，某國產主流AI芯片出貨量約為30萬枚。

一種更樂觀的預期來自國際市場調研機構SemiAnalysis，該機構今年7月預估，2024年中國市場英偉達H20系列芯片出貨量預計超過100萬枚。按一枚H20芯片價格約1.2萬美元算，它將為英偉達帶來超過120億美元收入（按美元、人民幣匯率1∶7.1計算，約合854億元人民幣）。同期，中國市場某國產主流AI芯片出貨量預計約為55萬枚。但多位供應鏈人士認為，SemiAnalysis預估出貨量偏樂觀，高于實際情況。

目前中國市場AI芯片主要來自英偉達和華為。除此之外，少數(shù)科技公司、創(chuàng)業(yè)公司也在自研AI芯片，部分經銷商還在通過多種渠道采購英偉達AI芯片。

也就是說，2024年中國市場先進AI芯片（可同時用于大模型訓練和推理的AI芯片。如英偉達的A100/A800、H100/H800、B100、H20等，華為昇騰910系列）出貨量在100萬枚以上。只看絕對數(shù)量，這個規(guī)模并不小。那么，算力究竟是短缺還是過剩？

《財經》從多個科技云廠商、部分電信運營商人士處了解到，“短期夠用，長期短缺”是他們的共同判斷。短期來看，現(xiàn)有智能算力能滿足基本業(yè)務需求，局部甚至存在過?，F(xiàn)象。但長期來看，AI應用落地需要更多算力。因此，各家采取了“適度超前投資”的策略，仍在大規(guī)模采購算力。

一位科技企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃人士的觀點是，目前算力市場供需總體平衡，但局部不均。大型科技公司（華為、阿里、字節(jié)跳動、騰訊、百度等）、電信運營商（中國移動、中國電信、中國聯(lián)通）即使算力夠用，也會堅持超前投資。2023年跟風囤芯片的中小服務商正在降價出售閑置算力，這里出現(xiàn)了“局部過剩”。

誰在投資算力？

中國市場上，目前在大規(guī)模采購智能算力的主力軍是大型科技公司（華為、阿里、字節(jié)跳動、騰訊、百度等）、電信運營商（中國移動、中國電信、中國聯(lián)通）、各地方城市及央國企。

大型科技公司擁有云計算業(yè)務，需要大規(guī)模投資智能算力——也就是采購芯片和服務器，租賃土地建設數(shù)據(jù)中心。這些算力投資會在科技公司的資本支出中有所體現(xiàn)。

幾個擁有云計算業(yè)務的科技公司資本支出都在快速增長。華為、字節(jié)跳動不是上市公司，未披露相關數(shù)據(jù)。2024

年上半年，阿里、騰訊、百度的資本支出總和高達504.4億元，同比增長121.6%。這一增速是2018年以來的最高點，且增長趨勢短期不會改變。

圖1：阿里、騰訊、百度資本支出（2021年一季度-2024二季度）

阿里2025財年一季度（即2024年二季度）財報電話會中，管理層披露稱，未來幾個季度預計將繼續(xù)保持高速資本支出。今年9月的云棲大會上，阿里集團CEO（首席執(zhí)行官）、阿里云智能董事長兼CEO吳泳銘表達了阿里繼續(xù)加碼AI算力投入的決心。他直言，阿里云正在少有的高強度投入AI技術研發(fā)和基礎設施建設。

如果延續(xù)上半年的增長趨勢，2024年阿里、騰訊、百度資本支出總和將超過1300億元。巨額資本支出讓大型科技公司擁有了相對充足的算力儲備?！敦斀洝返木C合調研結果顯示，目前阿里、字節(jié)跳動已具備10萬卡級別的算力儲備。

中國電信運營商的算力投資不遜色于大型科技公司。尤其是2023年之后，電信運營商資本支出重點已從5G轉向算力。

中國移動、中國電信均在2023年報中披露了2024年的算力投資計劃，不過中國聯(lián)通未披露算力投資情況。中國移動、中國電信2024年財報顯示，兩者當年算力相關投資計劃分別是475億元、370億元。兩者合計845億元，同比增長13%。

中國移動、中國電信作為央國企，承擔著國產智算采購的重要任務。尤其是中國移動，為國產智算采購付出了巨額支出。2024年中國移動公開發(fā)布的兩個國產智算采購招標標案（《2024年至2025年新型智算中心采購》《2023年-2024年新型智算中心（試驗網）采購（標包12）》）總金額為216億元，總計超過9200臺昇騰AI服務器。一臺AI服務器通常會搭載4卡-8卡。這意味著中國移動的昇騰AI芯片公開招標采購規(guī)模至少在3.6萬卡-7.4萬卡之間。

圖2：阿里、騰訊、百度資本支出總和、增速（2018年一季度-2024年二季度）

今年上半年，中國移動董事長楊杰、中國電信董事長柯瑞文都曾公開表示，要建成一批萬卡級智算中心。事實上，中國移動、中國電信已建成多個萬卡智算中心，且以國產算力為主。中國移動官網顯示，該公司已在呼和浩特、哈爾濱分別建立了萬卡智算中心，呼和浩特智算中心有超過2萬卡，哈爾濱智算中心有超過1.8萬卡。中國電信已經在上海臨港智算園區(qū)投產1.5萬卡公共智能算力中心，中國電信的京津冀智能算力中心也具備超過1萬卡。

各地方城市及央國企也是重要的算力投資方。其投資形式通常是，政府牽頭設立專項資金，地方央國企發(fā)布招投標公告，再由第三方企業(yè)參與建設智算中心。

中國信通院一份截至今年5月的研究數(shù)據(jù)顯示，中國建設和規(guī)劃中的智算中心共有185座，總算力為272 EFLOPS（算力單位，EFLOPS是ExaFLOPS縮寫，指每秒能執(zhí)行10的18次方次浮點運算），建成運營的有104 EFLOPS。其中全國智算中心以云服務形式對外提供的比例是23%。

《財經》不完全統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，截至2024年10月16日，今年以來各地方城市上馬的智算中心招投標項目至少在30個以上，涉及金額總和至少超過275億元。

相比2023年，大型科技公司、電信運營商、各地方城市和央國企在2024年算力投資熱度只增不減。英偉達中國市場收入也可以側面反映這一趨勢。2024年上半年英偉達在中國市場營收61.6億美元（按美元、人民幣匯率1∶7.1計算，約合437億元人民幣），比去年同期增長了42.3%。

圖3：電信運營商算力相關資本支出（2022年-2024年）

圖4：中國移動2024年兩大智算公開招標案

表：2024年上馬的全國各地智算中心建設項目（不完全統(tǒng)計）

這還是美國商務部工業(yè)安全局2023年10月出臺“出口管制規(guī)則”后的結果。當時，美國向中國斷供了英偉達的A100/A800、H100/H800等高性能AI芯片。為遵循管制規(guī)則，英偉達后續(xù)向中國推出了“閹割版”的H20芯片。該芯片帶寬、性能均有縮水，單卡理論性能僅為H100的20%左右。

“出口管制規(guī)則”雖然存在，但英偉達并未放棄中國市場的巨大需求，而是通過合規(guī)方式向中國市場銷售了更多“閹割版”AI芯片。英偉達在中國市場收入還在增長。多位供應鏈人士對《財經》表示，2024年英偉達H20系列芯片在中國市場出貨量約為70萬枚。

短期夠用，長期短缺

算力投資不斷增長。那么2024年，中國的智能算力究竟是短缺還是過剩？“短期夠用，長期短缺”是主流判斷。

AI芯片用途主要分成兩部分：模型訓練、應用推理。簡單理解，前者是訓練AI，后者是使用AI。它的需求結構正在變化。國際市場調研機構IDC在2023年曾預測，中國智能算力年復合增速33.9%。2022年-2027年，智能算力內部，訓練算力占比會下滑到27.4%，推理算力占比將上升到72.6%。

2023年出現(xiàn)了算力短缺現(xiàn)象，成因是大模型的興起，“百模大戰(zhàn)”導致訓練算力需求激增。美國商務部的“出口管制條例”又限制了算力供應，各個企業(yè)“恐慌式”搶購加劇了算力的供不應求。一位頭部科技公司戰(zhàn)略規(guī)劃人士今年8月對《財經》提到，他所在企業(yè)2023年曾以高于英偉達官方定價1.5倍-2倍的價格“掃貨”，搶購市面上存在的A100/A800、H100/H800芯片，其中甚至包括部分中小經銷商囤積的散貨。

2024年，算力逐漸夠用了，各家算力越囤越多，模型訓練需求卻在放緩，應用推理需求尚處爆發(fā)前夜。此時出現(xiàn)了一個青黃不接的“空檔期”。部分科技公司技術人士的判斷是，這個“空檔期”可能會持續(xù)到2025年上半年，但總體不會太長。

目前，阿里、字節(jié)跳動、百度等國內科技公司的旗艦模型都已接近AI創(chuàng)業(yè)公司OpenAI旗下大模型GPT-4的性能。GPT-4系列之后的下一代模型尚未真正出現(xiàn)，追趕GPT-4的任務告一段落。因此，國內各大科技公司暫時放緩了模型訓練的步伐。一位科技公司云廠商高管今年9月對《財經》表示，他所在云平臺的訓練算力需求增長平緩，推理算力甚至需求已超過訓練算力需求。

決定“空檔期”有多長的因素有兩點：其一，下一代模型訓練的競賽何時開啟；其二，推理算力增速有多快——這是AI應用普及滲透速度決定的。

過去兩年，“堆算力”是模型性能提升的主要路徑。因為大模型的性能提升遵循著Scaling Law（AI創(chuàng)業(yè)公司OpenAI在2020年提出的定律，直譯為“縮放定律”）——模型性能主要與計算量、模型參數(shù)量和訓練數(shù)據(jù)量三者大小相關。

英偉達還在為下一代模型提供更強性能的AI芯片，如B100系列。今年8月，英偉達管理層在2024年二季度財報電話會中表示，下一代基礎大模型將需要10倍-20倍的計算能力來訓練更多數(shù)據(jù)。

圖5：英偉達全球各地區(qū)營收規(guī)模（2022年一季度-2024年二季度）

圖6：IDC中國智能算力規(guī)模及預測（2020年-2027年）

今年9月，多位云廠商人士對《財經》表示，2023年1萬枚AI芯片是訓練基礎大模型的入場券。2024年以后，訓練下一代基礎大模型有朝著10萬枚AI芯片演進的趨勢，但目前國際市場尚無成功案例。2025年-2026年，如果下一代基礎大模型出現(xiàn)，國內廠商追趕它所需要的訓練算力也會指數(shù)級增長。

讓很多從業(yè)者做出智能算力“長期短缺”這一判斷的主要原因是，隨著AI應用逐漸滲透，推理算力需求逐步增長是個確定趨勢。

目前，訓練算力仍占據(jù)主流。訓練算力和推理算力的總占比為6∶4。今年8月，英偉達管理層在2024年二季度財報電話會中表示，過去四個季度中，推理算力占英偉達數(shù)據(jù)中心收入約為40%。但在未來，推理算力的收入將持續(xù)提升。

今年下半年，推理算力的爆發(fā)式增長已初見端倪。Token是AI推理算力的計量單位，就像電力用“度”計費、流量用“G”計費。一個Token可以是單詞、標點、數(shù)字、符號等。百度財報披露，旗下文心大模型日均Token消耗量從今年5月的2500億增長3倍到今年8月的1萬億。字節(jié)跳動近期公布，旗下豆包大模型日均Token消耗量從今年5月的1200億增長10倍到了今年9月的1.3萬億。

今年9月字節(jié)跳動火山引擎智能算法負責人吳迪對《財經》表示，字節(jié)跳動綜合考慮算力資源儲備、市場未來用量、模型成本下降等因素判斷，2027年豆包每天Token消耗量會超過100萬億，將是現(xiàn)在的100倍以上。

隨著AI應用滲透率不斷提升，推理算力消耗量還會持續(xù)提升。按照IDC預測結果，2027年推理算力在智能算力大盤中的占比甚至會超過70%。

“算力長期短缺”判斷的另一個潛在考量是：美國對中國的先進AI芯片出口管制短期不會取消，管制范圍甚至隨時可能會擴大。

一位華為人士今年9月對《財經》表示，英偉達H20芯片目前雖然仍對中國銷售，但要做好最壞的思想準備。因為供應鏈隨時可能會被切斷。華為昇騰910系列芯片目前使用的高帶寬內存（HBM）來自韓國企業(yè)SK海力士。目前，國內缺少能用好用的HBM替代品。極端情況下，如果SK海力士的HBM供應鏈條被切斷，昇騰910的產能也會受到影響。

圖7：百度、字節(jié)跳動旗下大模型日均Token消耗量

AI芯片是易耗品，英偉達AI芯片的折舊年限一般是三年。也就是說，囤積的AI芯片如果無法得到持續(xù)補充，遲早會有耗盡的一天?；谏鲜隹紤]，中國企業(yè)需要未雨綢繆——這也是主要的大型科技公司仍然堅持“適度超前投資”策略的核心原因。

用好閑置算力

不可忽視的情況是，中國市場部分算力供應商出現(xiàn)了智能算力閑置?！敦斀洝妨私獾?，電信運營商、部分地方智算中心存在閑置的算力。

有科技公司戰(zhàn)略規(guī)劃人士對《財經》表示，局部的算力閑置，不能等同于“算力過剩”。很多企業(yè)采取了“適度超前投資”策略，因此智能算力少量閑置是正常的。國產AI芯片的閑置情況更特殊。因為國產AI芯片目前只做到了“能用”，離“好用”還有一段距離。盲目使用只會造成算力浪費。企業(yè)需要通過各種技術手段做適配，最大程度提升國產AI芯片的使用效率。

如何用好現(xiàn)有的智能算力？在硬件受限的情況下，可以通過軟件手段壓榨出AI芯片的算力效率。使用云服務形式向社會提供算力，在訓練、推理環(huán)節(jié)提高AI芯片利用率，這都可以有效提升算力效率。

中國信通院截至今年5月的研究數(shù)據(jù)顯示，中國建設和規(guī)劃中的智算中心共有185座，全國智算中心以云服務形式對外提供的比例是23%。《財經》了解到，公共云合理利用率為40%-60%，政務云合理利用率區(qū)間為25%-40%，但私有化算力資源使用率一般不超過5%。提高云服務的算力輸出比例，可以有效提升智能算力使用效率。阿里云、華為云已向多個政策部門提出了這一建議。

模型訓練通常由千卡、萬卡集群完成。單卡故障會影響集群運作。集群越大、芯片越多，故障率就越高。百度系統(tǒng)架構師、百度智能云AI計算部負責人王雁鵬今年9月在一場小規(guī)?；顒又袑Α敦斀洝诽岬剑行I算力=單卡算力有效率×并行計算有效率×有效訓練時間。極端情況下，模型訓練會浪費50%的算力資源。他建議，企業(yè)可以在自有數(shù)據(jù)中心部署百度百舸計算平臺等調度工具提高訓練算力使用效率。

應用推理是未來的算力消耗大頭，優(yōu)化模型結構同樣能節(jié)省算力。一位云廠商大模型業(yè)務核心負責人今年8月對《財經》表示，核心原則是在OpenAI提出的Scaling Law原則下提升數(shù)據(jù)質量、數(shù)量，適當降低模型參數(shù)，還可以采用MoE（通過混合多個專業(yè)模型，獲得更好性能）架構提升模型性能、降低推理成本。這兩種策略都是在保證模型效果的前提下，減少算力消耗。

走過2023年的智能算力短缺后，2024年中國智能算力正處于“短期夠用，長期短缺”的狀態(tài)。下一階段，算力供需關系仍將劇變，可以采取適度超前投資、提高算力效率的策略應對市場變化。

編輯：謝麗容