国产AI芯片加速追赶：性能已接近旗舰级NVIDIA显卡的两成

1月5日有消息称，AI领域是目前对芯片性能需求最为严苛的行业板块之一，在这一领域中NVIDIA公司表现突出，其一家企业就占据了全球AI芯片市场90%的份额。

国内的厂商也在奋起直追，即便NVIDIA的H200芯片解禁了对国内的出口，但多家厂商也不会放弃自研AI芯片，只不过在性能上还有差距。

伯恩斯坦勾勒出一幅全球AI芯片的全景图谱，对多家厂商的TPP性能密度进行了横向对比，其参照基准设定为NVIDIA的A100显卡——这款产品虽已问世6年，却仍是众多AI大模型训练时所依赖的核心硬件。

在AI芯片领域，NVIDIA的性能领先地位毋庸置疑，H100及后续推出的系列产品性能均大幅超越A100。其中最新的B300芯片TPP性能可达60000，B200为36000，B100约28000；而目前国内可采购到的最先进型号H200，其TPP性能为15832。

美国其他公司里，能与NIVIDIA抗衡的AMD在MI355X上达到了38400的水平，而表格中并未提及下一代的MI450X系列，按理说其性能应该可以追上甚至超越B200/B300级别的产品。

Intel的Gaudi3系列TPP性能做到了30000左右，谷歌的TPU v7做到了3.7万左右。

整体来说，这三家能做到NVIDIA最先进AI芯片的50-80%性能，下一代产品甚至能追平。

国内AI芯片厂商的数量甚至超过了美国，仅这份名单里就列出了至少11家。不过，多数初创企业的产品性能仍有较大差距，能达到A100水平的更是寥寥无几，这里就不展开细说了。

目前AI芯片性能达到A100水平的企业主要有华为、寒武纪、海光、百度和阿里几家；其中算力超过10000 TPP的核心玩家是华为、阿里与百度——华为和阿里的芯片性能能达到12800 TPP，相当于顶级NVIDIA显卡20%的算力水准；百度新一代昆仑芯片虽略有差距，但也基本处于同一性能梯队。

考虑到国产AI芯片在设计环节以及最为关键的制造领域，与台积电最先进的工艺相比存在2-3代的差距，所以AI芯片的性能很难在短期内实现快速追赶，这和国产CPU的情况类似——其单核性能与频率也会在较长时间内落后于AMD、Intel、苹果、高通等企业的产品。

不过这些数据仅针对单芯片层面的对比，实际上评估AI芯片并非只看绝对性能这一项指标。即便单芯片性能稍逊一筹，通过超节点技术整合后，整体性能仍有机会实现领先，而华为在超节点领域的实践已经验证了这条技术路线的可行性。

更值得关注的是，国产AI芯片的迭代速度相当快。未来两三年，随着国产先进工艺量产问题的逐步解决，AI芯片领域的差距有望快速缩小。即便未必能立刻超越NVIDIA的顶级产品，但单芯片性能达到其80%是很有希望的——届时可能会类似如今AMD、谷歌在行业中的地位，再凭借其他方面的优势参与竞争，整体AI实力不会逊色。

国产AI芯片加速追赶：性能已接近旗舰级NVIDIA显卡的两成

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