ChatGPT爆火以来，国内掀起AI大模型热。由于其庞大的训练任务需要大量算力，以GPU为核心的算力供给已成为大模型产业发展的关键基础设施。然而一份近日发布的报告指出，目前我国支持生成式人工智能（AIGC）的算力基础设施关键核心技术仍受制于人，国产GPU芯片亟待突破。

北京区块链技术应用协会与社会科学文献出版社6日共同发布了《元宇宙蓝皮书：中国元宇宙发展报告（2023）》。其中，一份题为《AIGC技术发展和产业应用研究》的报告指出，生成式人工智能（AIGC）的发展正在推高算力需求。GPU芯片是目前生成式人工智能的主要硬件，2021年全球GPU芯片市场规模达334.7亿美元。到2025年，全球GPU芯片市场规模将突破4000亿美元。

报告作者、国家工业信息安全发展研究中心的张涵、武洲铭指出，在全球GPU市场中，两家美国公司英伟达和AMD的占有率高达96%。数据显示，2022年第三季度单片GPU市场中，英伟达占据了88%的市场份额，AMD占据了8%的市场份额。

报告认为，由于英伟达、AMD在AIGC方面拥有完整的产品系列与生态体系，它们在AI运算能力方面的领先地位将持续一段时间。硬件效率方面，训练一次ChatGPT所需算力需要10个国内算力500P的数据中心支撑，而英伟达最新GPU可将模型训练速度提高30倍。

国产GPU的研究公司主要有海光信息、寒武纪等。而从海光信息披露的技术参数来看，目前国产的高端GPU在显存频率和带宽等方面与国外大公司相比仍存在一定差距。但在一些特定的应用环境中，海光信息的“深算一号”已经可以与世界同类产品相媲美。

在当前国际关系复杂、芯片进口受限的情况下，国产人工智能芯片市场的发展潜力十分巨大。2020-2023年，国产AI芯片的复合年均增长率达到了95.86%，预计其市场规模将突破1300亿元。

报告同时指出，在人才供给方面，以算法创新为核心的AIGC技术需要大量高端研发人才，而美国AI等新一代信息技术相关人才资源是中国的数倍。我国人工智能的本科人才储备较多，但仍有部分流失，储备不足。

报告建议，国内人才培养亟须紧跟ChatGPT等人工智能前沿发展方向，建立与人工智能产业相匹配的人才支撑体系，鼓励高校院所大力培养AIGC领域复合型人才。亟须优化涉外人才引进制度，提升人工智能高端人才引育精准度，强化我国AIGC等人工智能创新发展的“源头活水”。此外，建议构建并完善人工智能产业创新生态，加快AIGC成果转化与产业推广。

栏目主编：樊江洪 文字编辑：樊江洪 题图来源：上观题图 图片编辑：雍凯

来源：作者：肖彤