文/杨剑勇
随着生成式AI到来，大模型无疑成为当前最受关注的热点技术，并在全球掀起了新一轮的人工智能浪潮，各界纷纷顺势而为，利用生成式AI的变革能力，加速向智能化升级。由此，驱动整个人工智能市场呈现快速发展态势。
来自IDC发布的报告显示，到2028年，全球人工智能包括支持人工智能的应用程序、基础设施以及相关IT服务方面的支出将增加一倍以上，预计将达到6320亿美元。
当然，大模型属于技术与资金密集型产业。不仅需要AI人才，还需要强大的AI基础设施。底层所支撑的则是算力，包括高性能AI芯片以及高性能AI服务器支撑，以此构建需要强大的AI算力基础设施。
要知道，AI基础设施是大模型能力核心所在。以数十亿级的资金规模来购买万卡，构建大模型的AI基础设施。
整体来看，大模型数以亿计的参数对算力消耗巨大，算力需求随之大幅提升。其中，英伟达无疑是这一波浪潮最大的赢家之一。
因各界发展AI大模型都离不开英伟达的高性能芯片。仅谷歌、Meta、微软、亚马逊四大科技巨头在人工智能方面的投入就将高达2000亿美元，竞相抢购稀缺的英伟达芯片，以此提升AI能力。
只是，当前的生成式AI时代，售卖大模型的公司未能从大模型中赚到钱，包括OpenAI在内的大模型公司入不敷出。
真正能从大模型赚到钱的则是英伟达，赚得盆满钵满。同时，AI服务器厂商也收获这一波红利。其中，工业富联与浪潮信息作为国内市场代表性的算力厂商，业绩表现靓丽。
2024年前三季度，工业富联营收4363.7亿元，同比增长32.71%；净利润151.4亿元，同比增长12.28%。其中，AI服务器营业收入较上年增长228%，占整体服务器营收比重提升至 45%，2024年第三季度单季度AI服务器占整体服务器营业收入比重提升至48%，占比持续逐季提升，呈现一季优于一季趋势。
受益算力需求，浪潮信息的业绩也恢复增长。2024年前三季度营收831亿元，同比增长72.26%；净利润为12.94亿元，同比增长67%。值得关注的是，浪潮信息在全球服务器市场占据第二位。
大模型和生成式AI掀起的新一轮全球人工智能发展，浪潮信息可以说斩获颇丰，在于不断突破与提升在硬件、算力、算法等多方面的核心竞争力，不断发展以算力和大模型为核心的智算技术体系。
具体来看，千亿参数是大模型智能涌现的门槛，万卡是AI系统设计的起点。AI系统的规模在快速膨胀，由此带来很多系统层面的挑战，如算法效率、计算资源、互连带宽和能效等，解决这些问题需要面向AI算法和应用需求，打破传统的单机系统限制，发展新一代计算架构。
与此同时，在模型算法方面，浪潮信息不断优化，模型算力利用率大幅提升，以更少的算力，实现更高水平的智能能力，加速智能普惠。其中，2021年浪潮信息率先发布2457亿参数的“源1.0”大模型，模型算力利用率达到业内领先的44.8%。
2024年，浪潮信息发布的“源2.0-M32”大模型凭借优化设计的模型架构，在仅激活37亿参数的情况下，取得了和700亿参数 LLaMA3相当的性能水平，而所消耗算力仅为LLaMA3的1/19，可以大幅降低大模型所需算力消耗，为企业开发应用生成式AI提供模型高性能、算力低门槛的高效路径。
最后，全球仍处于AIGC爆发阶段，为不断优化提升AI大模型能力，超大规模数据中心加速落地，基于GPU、ASIC、FPGA等多种加速芯片的AI服务器需求持续上涨，拉动了全球服务器市场销售额强劲增长。
Gartner预计至2027年AI服务器市场规模将保持高速增长，年复合增长率达30%。
整体来说，生成式AI驱动一个全新的计算时代到来，影响着各种计算设备和平台，从服务器到个人电脑（PC），甚至是移动设备，AI算力正在渗透进每一个计算设备，面向人工智能的算力范式不断革新，并促进对智能算力需求快速增长，智能算力在算力规模中的比重将越来越高。浪潮信息作为国内AI服务器代表性厂商，有望受益算力需求增长继而对业绩带来积极影响。
杨剑勇，福布斯中国撰稿人，表达观点仅代表个人。致力于深度解读物联网、云服务、人工智能和智能家居等前沿科技。
