英特尔CEO基辛格访华后表示：将在今年晚些时候推出适合“不同市场”需求的数据中心芯片Max GPU 1450。

据悉，1450是1350的残血版，I / O频宽被降低，实际的性能要远低于Max GPU 1350。至于“不同市场”，除了我们还有谁呢？

很明显，英特尔想要赚中国市场的钱，毕竟我们每年进口近3万亿的芯片。降低性能则是为了迎合美国的芯片出口管制。

那么问题来了，我们一定要用“残血版”的进口芯片吗？国产芯片真的无法替代吗？

最近号称能够替代人工的ChatGDT大火，巨头们纷纷布局AI大模型，底层算力支撑的GPU也跟着火了起来。

那么什么是GPU呢？

GPU就是图形处理器，广泛应用于个人电脑、工作站、游戏机、数据中心等领域，是“人机对话”的重要设备之一。

注意“人机对话”，这不就是人工智能（AI）吗？可以说GPU就是AI芯片的一种。另外两种是FPGA （现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）。

那么这些芯片如何使用呢？是不是一口气全都堆上呢？当然不是！

在实际应用中，AI芯片又分为云端、边缘、终端三种应用场景。不同的场景根据实际情况搭配不同的AI芯片。

在云端，AI芯片不仅要处理大量的数据，还要提供多种AI服务，包括AI训练、推理工作等，因此对算力要求更高，而GPU就恰好合适。

仅ChatGPT需要多少GPU呢？

ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days，至少要7-8个投资30亿规模的数据中心才能支撑ChatGPT的运行。

从模型训练算力来看，至少需要上万颗英伟达 GPU A100，以参数规模为1750亿的GPT-3为例，一次模型训练成本超过 1200 万美元。

也就是说，发展AI必须要有强大的GPU做后盾，否则一切都是“镜中花、水中月”。

随着近几年的“补短板”，国产AI芯片也有了长足的进步，龙芯、景嘉微、摩尔线程、璧仞科技、天数智芯等均在GPU领域有了很大进步。

景嘉微是最早涉足GPU的国内厂商，公司成立于2006年，经过十几年的发展，打造出了多款自主知识产权的GPU。

例如：JM9231核心频率达到了1.8 GHz，浮点性能可达8TFLOPS，落后英伟达A100（19.5TFLOPS）2倍多。要知道A100是3年前发布的。

2022年8月9日，壁仞科技发布通用GPU芯片BR100，自主架构、7nm工艺，集成了770亿颗晶体管，一举打破了国外的垄断。

根据相关信息，BR100 16位浮点算力达到1000TFlops以上、8位定点算力达到2000TFlops以上，号称领先国际大厂3倍。

实际上BR100也是刚刚超过英伟达A100，与最新的英伟达H100仍有差距。

英伟达 H100的16位浮点算力达到了2000TFlops、8位定点算力达到4000TFlops，是BR100的2倍。

如今英伟达针对AI市场，又推出了全新的双 GPU 产品 H100 NVL，将两个H 100拼接在一起，算力翻倍，可以将大语言模型的处理成本降低一个数量级。

什么意思呢？也就是说英伟达依然是GPU市场上的绝对龙头，国产壁仞科技在算力上仍然落后英伟达很多。

如今，人工智能快速发展，连英伟达算力都不够用了，那国产GPU能够用吗？

其实除了算力外，国产GPU还有两大隐患。

1、生态

英伟达GPU的市场占有率高达80%，其在全球范围内得到了广泛的应用和支持。

它与许多操作系统、软硬件平台兼容，开发者和用户可以便捷的将英伟达GPU集成到系统和应用中，这一点是国产GPU不具备的。

英伟达推出了CUDA编程模型，不仅支持多语言编程，还提供了软件开发包和优化库，因此其吸引了更多的开发者。这一点也是国产GPU不具备的。

英伟达生态建立成功因素有很多，但有一件事说明了英伟达在协同作战方面极具前瞻性。

2016年8月，OpenAI成立不足一年，只有十几个员工，资金也很紧张。此时，英伟达把价值几百万的全球第一台AI超级计算机捐给了OpenAI。

如今，OpenAI发布的ChatGPT火爆全球，在很大程度上得益于英伟达的帮助，那么自然英伟达和OpenAI成为了战略伙伴。

这种“前瞻性”和“侠肝义胆”的作风真的值得我们内地企业学习。

2、制造

壁仞科技的BR100 采用了7nm工艺，而内地芯片最高工艺仅为12nm，那么可以猜测其代工厂为台积电或三星。

那么问题来了，如果壁仞科技真的把GPU做大做强了，足够与英伟达竞争，那么必然会遭到老美的制裁，失去代工资格。

即便是100%的自主架构，100%国产EDA，但是制造不出来，一切都是“零”，华为就是最好的例子。

海思能够研发手机芯片、AI芯片、5G芯片、服务器芯片、基带芯片，而且性能不错，市场也很欢迎，但就是找不到代工厂，结果就是无芯可用。

实际上，壁仞科技的GPU发展如此快，是因为公司很多员工都来自英伟达，即便不算“偷师”，也很受裨益。

总的来说，在人工智能快速发展今天，国产GPU真的支撑不起国内市场庞大的需求，我们一面要搞自主研发，一面还要进口海外芯片。

尽管美国禁止向我国出口高端GPU，但是美企不愿意放弃2.8万亿的庞大市场，怎么办呢？纷纷推出“中国专用芯片”。

英伟达不能出口A100和H100，于是搞了一个A800，性能低、传输速率低。英特尔搞了一个1450，降低了I / O频宽。

如此，既符合了美国的战略意图，又能赚着白花花的银子，一举两得。

看到这里，很多网友都很气愤，我们是全球芯片最大的金主，凭什么“出着最多的钱，拿着最差的产品。”

这就叫“人在屋檐下不得不低头”！

芯片诞生在美国，并且在美国发扬光大。美国的仙童公司曾将技术和专利授权给日本，因此日本半导体在上世纪80年代快速发展，一度超越了美国。

但很快美国就凭借《日美半导体协定》、《广场协议》、301大棒，让日本爆发了大规模金融危机，造成股、债、汇、房四杀。

股票、房价、汇率摧枯拉朽般的暴跌，最终导致日本GDP 30年未曾上涨。

如今，中国GDP总量达到了美国的70%，美国直接将中国列入潜在威胁，首当其冲的就是芯片产业。

整个芯片产业包括设计、制造、封装、测试、EDA工具、半导体材料、制造设备等，其中设备、制造、材料是我们最大的弱势。

设备方面，美国、日本、荷兰合计占据了91.6%的市场份额。其中美国占据41.7%，日本占据31.1%，荷兰占据18.8。

不客气的说，如果这三个国家停止供应半导体设备，那么基本上所有芯片代工厂都要停工。

日本不用说，以美国“马首是瞻”，在战略上自然要跟随。而荷兰的半导体设备厂商就是ASML。

ASML的很多技术和专利源自美国。

其中EUV技术来自【【微信】】联盟，该联盟由美国三大实验室（劳伦斯利弗莫尔实验室、劳伦斯伯克利实验室、桑迪亚国家实验室）、英特尔、IBM、AMD、摩托罗拉等组建。

ASML进入该联盟后，才获得了EUV核心技术，才击败了日本尼康。

但是，天下哪有免费的午餐呢？ASML也陷入了美国编织的陷阱中。公司采用的零部件55%来自美国，三大股东也为美国资本，持有了30%的股权。

如此看来，ASML实际控制人不是荷兰，而是美国。

可以说，芯片制造所需的光刻机、刻蚀机、CVD、PVD、清洗设备、涂胶显影设备、ALD、离子注入、测量、CMP、热处理等设备都由美国说了算。

因此，哪怕是你设计出最先进的GPU，没有制造设备，也无可奈何。

但是，国家要发展，人民要生活，哪怕是“残血”的芯片，也比没有强吧！

我们天天喊“国产替代”，那何时才能实现呢？

想要实现真正的国产替代，就要啃下最硬的骨头――“EUV光刻机”。

EUV光刻机被称为“工业皇冠上的明珠”，其技术含量极高。单台EUV光刻机有10万个零部件、4000多个轴承、3000多条线缆、2公里管道，重达180吨，单是组装就需要半年。

由于太过精密，EUV光刻机被称为“无法单独完成的项目”，为此ASML的高管对中国说：“就算公开图纸，你们也造不出来。”

EUV光刻机最核心的三大件为极紫外光源、光学透镜、双工作台。仅这三项技术，我国就努力了多年，也未攻克。

极紫外光由30KW的超大型激光发射器激发而成，这台激光器发射出频率为50000次/秒的激光脉冲，击中直径20微米下落过程中的锡滴，最终激发出13.5nm波长的极紫外光。

因为无法制造出30KW的激光发射器，EUV光源技术仍未攻克。

光学透镜由德国蔡司打造，精密度为普通浴室镜的100倍，尽管国机所有替代品，但标准远达不到。

双工作台同样是难题，ASML已经做到了2nm精度，而国产华卓科技的精确度为10nm，仍需努力。

ASML拥有2000多家供应商，这些供应商大都是各自领域的佼佼者，它们共同提供零部件，才有了EUV光刻机。

如今，这10万个零部件全部要国产化，其难度可想而知。不客气的说，凭一己之力，未来10年，恐怕都无法攻克EUV光刻机。

英特尔之所以敢推出“残血版”专用芯片，归根结底还是因为国产芯片无法替代。

在芯片制造环节，我们的技术依然薄弱，设备、零部件等依然被“卡脖子”，国产芯片依然任重道远。

我是科技铭程，欢迎共同讨论！