AI大模型席捲，寒武紀遇到了黃金時代？

來源：蛇眼財經

2023年生成式AI以ChatGPT爲標誌席捲全球，大模型技術從實驗室走向產業應用，催生了人工智能的“大爆發”。這場技術革命的核心驅動力是算力——大模型的訓練與推理需要海量計算資源，而AI芯片作爲算力的“引擎”，成爲產業鏈的必爭之地。

寒武紀，這家曾被貼上“中國AI芯片第一股”標籤的企業，在經歷市場起伏後，正借大模型東風高調重返舞臺。但黃金時代真的到來了嗎？

AI芯片的“寒武紀式”機遇

隨着全球AI大模型的爆發，沉寂已久的AI圈徹底被引爆。身爲國內AI芯片代表的寒武紀也終於被產業界關注到，股價隨之水漲船高（漲了十多倍），直接讓外界看傻了眼，而寒武紀能夠大爆發，也是受多方因素影響。

首先，算力需求爆炸，寒武紀架構正當時。以前的AI模型大多是針對單一任務設計的，比如圖像識別。但大模型可不一樣，它通過海量數據訓練，擁有了跨領域的通用能力。而且大模型的參數規模，從千億一路飆升到萬億，這直接讓算力需求呈指數級增長。就拿訓練GPT-4來說，它的算力消耗是GPT-3的10倍還多。而寒武紀的雲邊端一體化芯片架構，簡直就是爲大模型量身定製的。它完美契合了大模型對分佈式計算和低延遲推理的需求，在這場算力競賽裡，佔得了先機。

其次，AI革命浪潮之下，國產化替代窗口啓動，寒武紀優勢盡顯。老美對高端AI芯片的出口限制，反倒給咱們中國科技企業帶來了機會，讓大家開始把目光轉向本土供應鏈。寒武紀作爲少數擁有全棧自研能力的廠商，實力不容小覷。它的思元系列芯片，已經和國內的百川、千象等大模型完成了適配，性能上也能和國際主流產品一較高下。再加上政策的大力扶持，國產芯片廠商迎來了戰略機遇期，寒武紀更是站在了風口浪尖。

最後，AI商業落地拐點已至，寒武紀加速奔跑。目前AI大模型的應用場景越來越廣，不再侷限於互聯網巨頭，金融、醫療、製造等行業也開始紛紛應用，這就推動了AI芯片從實驗室走向規模化商用。2024年寒武紀和多家頭部企業達成了合作，它的訓練推理一體化方案，幫客戶降低了部署成本，商業化進程也大大加快。

總之，在多重利好因素推動之下，國產AI芯片巨頭寒武紀，終於迎來了高光時刻。

寒武紀到底憑什麼？

從目前的情況來看，整個AI產業鏈因爲大模型的爆發，迅速得到了各方機構的承認，似乎一夜之間產業迎來了黃金時代。那麼，寒武紀到底憑什麼撐得起AI的黃金時代？

其一，寒武紀不僅賣芯片硬件，它還構建了一套完整的軟件棧，形成了軟硬協同的生態壁壘。

比如，寒武紀在訓練端，推出CNDeepspeed/Megatron-LM加速引擎，優化分佈式訓練效率；在推理端，開發BangTransformer引擎，支持多模態大模型實時推理；在工具鏈方面，提供性能預估、精度分析等工具，降低開發門檻。這種“芯片+算法+工具”的全棧能力，正是寒武紀區別於純硬件廠商的核心競爭力。

其二，寒武紀在智能處理器架構層面頗具前瞻性，很好地保證了相關產品的能效比。寒武紀新一代智能處理器微架構，針對大模型場景優化，重點提升自然語言處理、圖像生成等任務的能效比，其指令集設計兼顧靈活性與性能，可動態適配不同規模模型，避免因算法迭代導致的硬件過時風險。

其三，通過貢獻代碼至PyTorch、TensorFlow、Huggingface等主流開源項目，寒武紀逐步滲透開發者社區，構建生態話語權。寒武紀貢獻了針對其芯片的算子庫（如Cambricon PyTorch Extension），實現與PyTorch的動態圖無縫兼容，開發者僅需修改少量代碼即可將模型遷移至寒武紀芯片運行。與全球最大AI模型社區Huggingface合作，推出適配寒武紀芯片的Transformers加速庫，支持百川、ChatGLM等國產大模型推理優化，推理速度提升最高達40%。支持ONNX（開放神經網絡交換）標準，允許開發者將其他框架訓練的模型直接部署到寒武紀芯片，降低遷移成本……這種“借力打力”的策略，爲其在標準化競爭中贏得先機。

寒武紀的挑戰與隱憂

不過，寒武紀的優勢雖然不少，但在當前的環境下其面臨的挑戰與隱憂仍然存在。

首先，寒武紀作爲國內的創新型科技公司，其仍面臨國際巨頭的降維打擊。英偉達憑藉CUDA生態和H100芯片的絕對優勢，壟斷全球90%以上的大模型訓練市場，其最新發布的Blackwell架構進一步強化算力霸權。寒武紀需在性能差距縮小前，儘快搶佔細分市場，以期望儘快實現彎道超車。

其次，就是其商業模式的可持續性如何仍有待驗證。寒武紀長期依賴政府補貼和少數大客戶，2023年財報顯示其營收增長仍低於預期，數據顯示2023年寒武紀實現營業收入7.09億元，較上年同期的7.29億元下降2.7%。從大模型採購層面來看，政府或者企業採購大模型的時候往往比較現實，要是寒武紀沒辦法在性價比或者定製化服務上做出差異化，市場份額很可能會被一點點蠶食。‌

另外，行業的技術迭代飛速，寒武紀想要不被淘汰面臨諸多考驗。國內大模型算法更新速度很快，往往以月爲單位更新，而芯片設計週期卻需2-3年。寒武紀需證明其架構能靈活適配未來模型（如萬億參數、多模態融合），否則可能陷入“投產即落後”的困境。

最後，地緣政治帶來的衝擊，也會影響技術迭代。從國內來看，國產替代雖是機遇，但過度依賴政策保護可能導致技術閉門化。若無法在國際市場證明競爭力，寒武紀或將困於“內卷”泥潭。

黃金時代還是鍍金時代？

儘管當前大模型的快速發展，確實爲寒武紀打開了增長空間，但正如前文所述，寒武紀能否在這波大行情中吃到肉，仍存在諸多不確定性。

從市場競爭層面來看，寒武紀能否衝破英偉達等巨頭形成的生態壟斷仍存在考驗。相比國際頭部大廠，在技術和生態上的領先，寒武紀能否在英偉達的CUDA帝國之外，構建自主可控的開發者生態，仍面臨考驗。當前國內AI應用方興未艾，但各方力量仍然各自爲戰，協同生態勢能不強，缺乏統一而有序的標準，在面對大廠的綁定銷售和生態霸權時，往往處於弱勢地位。

從商業層面來說，其能否跨越商業化鴻溝，也是擺在眼前的突出問題。從“技術領先”到“盈利領先”，對於當前剛剛完成季度盈利的寒武紀而言，仍然是個不小的考驗。相比盈利豐厚的國際巨頭，寒武紀必須在接下來證明自己在商業模式上的可持續性。

從技術層面來說，寒武紀能否繼續保持技術敏銳度，在算法與硬件雙向迭代的雙螺旋競賽中不掉隊，也是其要應對的關鍵問題。如前文所述，當下技術日新月異，算法更迭與硬件更迭週期並不同步，寒武紀如何在維持先進技術水平的基礎上，讓自己走在正確的軌道上，最終從行業競爭中殺出一條血路仍未可知。

總而言之，短期看，寒武紀憑藉政策紅利和本土化優勢，有望在國產AI芯片市場佔據一席之地；長期看，唯有在全球競爭中證明技術價值，才能真正迎來“黃金時代”。否則，這場盛宴可能只是資本敘事下的“鍍金幻影”。