RISC-V在服務(wù)器市場(chǎng)推進(jìn)速度將比PC市場(chǎng)更快。據介紹，服務(wù)器市場(chǎng)的最終用戶(hù)是to B端，PC以及智能手機最終用戶(hù)是to C端，后者要求的軟件生態(tài)需要更加完備;相比，服務(wù)器市場(chǎng)解決少量的軟件問(wèn)題就可以帶來(lái)市場(chǎng)突破，參考過(guò)往經(jīng)驗，如果能夠在特定的細分領(lǐng)域提供更好的性能，節約功耗成本，異架構芯片在服務(wù)器市場(chǎng)就有機會(huì )。
(資料圖)
RISC服務(wù)器市場(chǎng)占有率前景分析
根據投資公司ASK Invest預測，2030年，ARM和RISC-V將在云服務(wù)領(lǐng)域取代英特爾的x86架構，屆時(shí)兩者組合在服務(wù)器市場(chǎng)的占有率將達到70%。
RISE創(chuàng )始董事會(huì )包含谷歌、英特爾、平頭哥、三星、聯(lián)發(fā)科、英偉達、高通、Andes、Imagination、Red Hat、Rivos、SiFive、Ventana等13名成員，匯聚了全球計算領(lǐng)域的頂級玩家。這些公司此前在RISC-V的各個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)多有探索，如今出于安全穩定、成本效益等多重考量，加速了催熟RISC-V生態(tài)的步伐。
近年來(lái)，從英國易主日本的Arm公司，在軟銀孫正義大資本打法的“裹挾”下，賣(mài)身英偉達受阻后又任性提高處理器IP授權費為IPO沽個(gè)好價(jià)錢(qián)，正變成那個(gè)“自己曾經(jīng)討厭的人”。眼下一場(chǎng)針對ARM的擺脫或替代之戰已經(jīng)打響。谷歌、三星、高通等大廠(chǎng)紛紛加入戰局;甚至曾經(jīng)的壟斷者英特爾，也站在了新壟斷者的對立面。
6月26-30日，上述“RISE”計劃的創(chuàng )世董事會(huì )成員、RISC-V的領(lǐng)導者廠(chǎng)商SiFive，接連在中國上海、北京、深圳舉辦三場(chǎng)RISC-V中國技術(shù)論壇，分享RISC-V最新技術(shù)趨勢和產(chǎn)品方案，乘勢加碼中國市場(chǎng)。作為RISC-V開(kāi)源開(kāi)放精神最有力的傳承者和發(fā)揚者，SiFive在很大程度上引領(lǐng)了RISC-V的創(chuàng )新之路。
RISC–V主要發(fā)明人、SiFive共同創(chuàng )辦人兼首席架構師Krste Asanovi?教授，與SiFive企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)與業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)資深副總裁剛至堅(Jack Kang) 三城“連軸轉”，與數以千計的合作伙伴、生態(tài)伙伴和現場(chǎng)觀(guān)眾暢聊全球RISC-V趨勢與RISC-V在中國半導體行業(yè)的發(fā)展，引發(fā)熱烈反響。
根據中研普華研究院《2023-2028年中國RISC服務(wù)器行業(yè)競爭分析及發(fā)展前景預測報告》顯示：
RISC-V的發(fā)展勢不可擋，未來(lái)兩到三年有望超越傳統架構，迎來(lái)更好的處理器和生態(tài)系統。RISC-V國際基金會(huì )發(fā)布的數據預測，到2025年RISC-V內核將增至800億顆，增長(cháng)速度遠超原預計的600億顆。而截至2022年12月，市場(chǎng)上已經(jīng)擁有超過(guò)100億顆RISC-V內核。
對于RISC-V將強勢增長(cháng)的原因，Krste Asanovi?教授一針見(jiàn)血地指出，RISC-V與x86和ARM體系的不同之處在于其高度開(kāi)放，不受任何一家企業(yè)主導;使用這一架構的芯片設計企業(yè)擁有更獨立的主導權，專(zhuān)業(yè)設計公司和廠(chǎng)商自身都可以參與其中，競爭更加充分，更能保持創(chuàng )新活力。
人工智能服務(wù)器需求逐步增長(cháng)
今年以來(lái)，訓練型人工智能服務(wù)器成為計算機領(lǐng)域需求最旺盛的細分行業(yè)。此外，應用領(lǐng)域的推理型人工智能服務(wù)器需求也在逐漸增長(cháng)。
大模型仍處于混戰階段，應用處于滲透率早期，AI板塊中算力需求增長(cháng)的確定性較高，在未來(lái)兩年時(shí)間內，算力板塊都將處于高景氣度階段。
報告指出，自2022年底OpenAI正式推出ChatGPT后，用戶(hù)量大幅增長(cháng)，圍繞ChatGPT相關(guān)的應用層出不窮，其通用性能力幫助人類(lèi)在文字等工作上節省了大量時(shí)間。同時(shí)在Transformer新架構下，多模態(tài)大模型也取得新的突破，文生圖、文生視頻等功能不斷完善，并在廣告、游戲等領(lǐng)域取得不錯的進(jìn)展。生成式AI將是未來(lái)幾年最重要的生產(chǎn)力工具，并深刻改變各個(gè)產(chǎn)業(yè)環(huán)節，圍繞生成式AI，無(wú)論是訓練還是推理端，算力需求都將有望爆發(fā)式增長(cháng)。
首先是訓練側，參考OpenAI論文，大模型訓練側算力需求=訓練所需要的token(最小單位)數量*6*大模型參數量?？梢钥吹綇腉PT3.5到GPT4，模型效果越來(lái)越好，模型也越來(lái)越大，訓練所需要的token數量和參數量均大幅增長(cháng)，相應的訓練算力需求也大幅增長(cháng)。并且，與GPT4相關(guān)的公開(kāi)論文也比較少，各家巨頭向GPT4邁進(jìn)的時(shí)候，需要更多方向上的探索，也將帶來(lái)更多的訓練側算力需求。其次是推理側，單個(gè)token的推理過(guò)程整體運算量為2*大模型參數量，因此大模型推理側每日算力需求=每日調用大模型次數*每人平均查詢(xún)Token數量*2*大模型參數量，僅以Google搜索引擎為例，每年調用次數至少超過(guò)2萬(wàn)億，一旦和大模型結合，其AI算力需求將十分可觀(guān)。另外，人工智能算力需求有望推動(dòng)海底數據中心規?；l(fā)展。
報告推算，2023年-2027年，全球大模型訓練端峰值算力需求量的年復合增長(cháng)率有望達到78.0%，2023年全球大模型訓練端所需全部算力換算成的A100芯片總量可能超過(guò)200萬(wàn)張。全球大模型云端推理的峰值算力需求量的年復合增長(cháng)率有望高達113%。
全球AI服務(wù)器市場(chǎng)規模未來(lái)3年內將保持高速增長(cháng)，2022年中國AI服務(wù)器市場(chǎng)規模67億美元，同比增長(cháng)24%。2023-2025年，中國AI服務(wù)器市場(chǎng)規模有望達到134/307/561億美元，同比增長(cháng)101%/128%/83%。AI服務(wù)器是算力基礎設施最主要的硬件，訓練型主要成本來(lái)自于GPU芯片。競爭格局方面，考慮到AI服務(wù)器研發(fā)和投入上需要更充足的資金及技術(shù)支持，國內市場(chǎng)的競爭格局預計將繼續向頭部集中，保持一超多強的競爭格局。
《2023-2028年中國RISC服務(wù)器行業(yè)競爭分析及發(fā)展前景預測報告》由中研普華研究院撰寫(xiě)，本報告對該行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現狀、行業(yè)發(fā)展變化等進(jìn)行了分析，重點(diǎn)分析了行業(yè)的發(fā)展現狀、如何面對行業(yè)的發(fā)展挑戰、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競爭力，以及行業(yè)的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了行業(yè)的整體發(fā)展動(dòng)態(tài)，對行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。
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