作者：苏打
出品：明亮公司
仅仅两个月时间，ChatGPT成功触发了一场全球AI狂欢。
由于以ChatGPT为代表的大模型应用需要极为强大的算力支撑，2023开年以来，AI芯片领域亦随之引发关注。
“伴随着ChatGPT的迭代，大模型算法对算力的要求不断提高，而算力的核心就是人工智能芯片。”国内AI芯片先行者昆仑芯科技近日在回答「明亮公司」关于ChatGPT引发的算力扩展是否将带来新机遇时表示，大模型落地的可能性提升，必将催生更多算力需求，从而拉动AI芯片的发展。
「明亮公司」了解到，就大模型而言，昆仑芯科技在产品定义上已经做出布局——相较第一代产品，昆仑芯2代AI芯片可大幅优化算力、互联和高性能，而在研的下一代产品则将提供更佳的性能体验。
天眼查App显示，昆仑芯科技成立于2021年，第一笔融资发生在2021年4月份，首轮融资后估值约130亿元。公司前身为百度智能芯片及架构部，在实际业务场景中深耕AI加速领域已逾10年，在体系结构、芯片实现、软件系统和场景应用领域均有深厚积累。
“现在AI芯片已经进入到商业化正面比拼的阶段了。”昆仑芯科技认为，但AI芯片产业仍处于发展的早期阶段，未来如何真正通过商业化和产业化实现生态建设升级，是“所有入局者面临的挑战”。
一位长期关注芯片领域的投资人士对「明亮公司」表示，ChatGPT或许并不能为国内AI芯片企业带来明显机遇，“因为国外AI企业不一定会用中国的AI芯片”。但伴随国内ChatGPT的跟进，“中国版ChatGPT应该会带动他们的发展。”
尽管截至目前，业界对提供算力的AI芯片企业究竟能在多大程度上因此次AI热潮受益，尤其是国内芯片企业是否能因此而“出圈”，仍旧持相对保守的态度，但ChatGPT的出现或许标志着，Open AI已经率先探索出一条可用路径。未来，AI的其中一个行进方向已清晰，后来者只需计算投入即可。
以下为「明亮公司」与昆仑芯科技对话内容（有删节）
Q：「明亮公司」
A：昆仑芯科技
（图片来源：昆仑芯）
大模型算法对算力的要求不断提高，算力的核心是人工智能芯片
Q：伴随ChatGPT的迭代，AI芯片企业将可用在多大程度上参与此次算力“狂欢”？
A：以ChatGPT为代表的大模型应用是AI发展过程中出现的新的关键场景。大模型动辄千万美金起步的基础设施建设投入和海量的训练数据需求也注定了它极高的研发门槛。
据报道，ChatGPT的训练使用了45TB的数据、近1万亿个单词（大概是1351万本牛津词典所包含的单词数量），训练ChatGPT所耗费的算力大概是3640 PetaFLOPs per day，即用每秒能够运算一千万亿次的算力对模型进行训练，需要3640天完成。伴随着ChatGPT的迭代，大模型算法对算力的要求不断提高，而算力的核心就是人工智能芯片。
它对计算的要求主要体现在三个方面，一是算力，二是互联，三是成本。就昆仑芯而言，场景需求一直是架构研发、产品迭代的最重要的“指南针”；而产品和架构来自场景，尤其是来自百度这种先进的AI应用场景，一直是昆仑芯最独特、也有优势的基因。
Q：预计未来可能会有更多ChatGPT类似的产品出现，有说法认为这种暴热将会造成算力侧的“膨胀”，昆仑芯科技如何看待这一问题？
A：此次暴热的出现本质是市场看到了大模型产品和落地的新的机遇和潜力，看到了质变的一些可能性，这必将催生更多的算力投入，而且会是数量级上的增长。
Q：就目前昆仑芯科技的产品及研发能力而言，当前的应用场景已触达哪些领域？有哪些具备商业化意义的新进展？
A：相较于市面上的其他芯片公司，昆仑芯科技主要有几点不同。而技术和研发上的能力，也奠定了商业化快速发展的基础。
首先，昆仑芯的架构是来自真实AI场景和业务需求的，这在基因上决定了产品力的优势。自2011年起，以欧阳剑（现任昆仑芯科技CEO）为首的研发团队就在百度内部针对前沿AI应用进行创新计算架构探索，并于2017年正式发布昆仑芯XPU架构、2018年启动芯片研发，首款产品就成功落地万片量级，体现出了优秀的产品力和技术水平。
第二，是大规模落地应用。架构的优势奠定了产品力的基础，也促进了业务的落地。截止目前，昆仑芯科技已经量产了两代云端通用AI芯片，并达到数万片规模部署、业界领先。
在百度内部，昆仑芯AI芯片已经被部署到了搜索、小度、自动驾驶等业务（用户每天使用的百度搜索背后就是昆仑芯AI芯片），是国内为数不多的经历过互联网大规模核心算法考验的云端AI芯片。百度外部也已经在金融、工业、教育等近百家客户的业务中被广泛部署和使用，促进了经济的智能化转型，并创造了巨大的产业价值。
例如，在工业质检场景中，用昆仑芯替代非国产芯片，成本可降低65%；在互联网场景中，每年也为客户提供了上亿的固定资产投资收益。2022年，昆仑芯科技来自百度外部的收入占比过半。
ChatGPT改变了什么
Q：ChatGPT带来的大模型应用对AIGC的发展有哪些重要意义？
A：ChatGPT体现出来的流畅对话和智能水平让市场看到了大模型产品和落地的新的机遇和潜力，看到了人工智能出现质变的一些可能性。就AIGC而言，ChatGPT的出现也让AIGC可能产生更多相对有价值的信息和输出，推动AIGC概念的产业化。
Q：这种潮向是否会改变我们的某些研发方向和进程？研发投入方面是否会有变化？
A：昆仑芯科技整体的研发投入主要依赖产品定义，本质上是依赖市场需求，比较务实。实际设计中主要是结合需求，在通用性、易用性和性能之间实现平衡。不会一味追求单一技术或者算力指标，更注重产品的综合竞争力是否均衡、是否符合客户和产业需求。
就大模型而言，昆仑芯在产品定义上已经做了布局，昆仑芯2代芯片相较第一代产品大幅优化了算力、互联和高性能，在百度内外部的大模型场景中都有切实的落地，而在研的下一代产品则将提供更佳的性能体验。
Q：除ChatGPT外，AIGC的其他应用场景目前处于何种发展阶段？我们是否更加看好那些具有短期实际商业化意义的场景需求？
A：除ChatGPT外，AIGC还可用于各种其他应用场景，如文本生成、文本分类、问答系统、机器翻译等。
目前，这些场景的发展阶段不一，有些场景已经较为成熟，有些则还处于试验阶段。
短期内更具有实际商业价值的场景可能包括文本分类、问答系统、自动摘要生成等，因为这些场景的应用已经相对成熟，并在不断改进和提高的过程中。然而，对于其他新兴的场景，如生成对话、机器翻译等，其长期的商业潜力也不容忽视。
Q：截至目前，昆仑芯与百度的场景结合应用情况如何？
A：昆仑芯AI芯片已被大规模应用于百度搜索、小度等核心业务，性能比原有方案提升显著，为百度节省了上亿固定资本投入，并且在百度内部的大模型场景已经落地。
此次AI热潮将加大提供对算力的要求，昆仑芯的强大算力可帮助百度的互联网业务更快、更省地实现新算法开发与迭代。
Q：目前公司的收入占比中已有超过一半来自百度以外，能否透露目前的布局领域以及客户数量？在未来规划中，这部分的营收份额是否将进一步扩大？
A：昆仑芯在百度部署了数万片，然而除了在百度的搜索、小度、商业化等场景中不断深耕，公司也一直在探索外部商业化的落地，目前已经有近百家合作伙伴。
2022年，来自百度之外的收入占昆仑芯科技总收入比重已过半，未来占比将持续扩大。
从落地场景看，昆仑芯已广泛部署在互联网、智慧工业、智慧金融、智慧交通、智慧物流、智慧园区等“智慧+”领域，为客户提供降本增效的解决方案。
未来，昆仑芯科技将积极拓展合作伙伴生态，并将更普惠的算力输送给千行百业，这部分的营收份额也将随之进一步扩大。
Q：国内AI芯片公司将迎来哪些机遇和挑战？在可见的未来，AI芯片领域会发生哪些变化？
A：机遇上，新的AI场景会催生新的需求和架构，另外中国的产业市场和政策支持也给AI芯片玩家提供了良好的发展土壤。但也应该看到，AI芯片产业仍处于发展的早期阶段，尤其是软件生态建设还不完善，未来真正通过商业化产业化来实现生态建设的升级，是所有入局者面临的挑战。
可以看到，现在AI芯片已经进入到商业化正面比拼的阶段，未来在经历一段时间的群雄逐鹿后，可能出现整合和融合。
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