快科技9月6日消息，OpenAI发布的GPT-6 Astra大模型这两天还在刷屏，它是该公司首个使用10万卡训练的大模型，光这些显卡的费用就要60亿美元了，这也是国产大模型很难追赶的领域。
互联网持牌配资券商国内大模型发展最大的限制就是缺少足够的算力芯片，国内当然也在高强度发展自己的AI芯片，不论是华为、寒武纪、壁仞、摩尔线程还是百度、阿里、字节、腾讯等公司都在研发各种AI芯片。
但是大家也要面对现实，国产AI芯片在性能上跟美国的AI芯片差距还是不小的，下图汇总的国内外AI芯片算力性能对比可见一斑。
这张图对比了AI芯片的内存带宽及FP16算力性能2个指标，这都是AI大模型训练、推理的核心指标，国产中做得最好的还是华为的昇腾，性能追到了780TFLOPS，带宽能到780GB/s，带宽性能超过了H100，算力性能还差距比较大。
元股证券:ygzq.hk说得更直白一点，国产AI芯片现在连3年前的NVIDIA H200显卡的性能都很难追上，后者1700TFLOPS的性能、900GB/s的带宽放到现在都不弱。
当然，这张图里面的对比数据不算新了，华为已经有比昇腾910C更强的昇腾950了，用了自研的高性能内存，带宽也做到4TB/s了，整体性能虽然还是比H200差一些，但差距没有现在这样的代差了。
其他公司如寒武纪、摩尔线程、沐曦、壁仞等自研的AI芯片新一代产品的性能也大幅提升，前途还是很光明的。
国产AI现在被卡脖子的地方也就是上面2个关键指标——算力意味着先进工艺，带宽意味着内存，尤其是HBM内存，工艺及内存的产能不能大规模释放出来，国产AI芯片追赶NVIDIA的速度就会被拖累，不仅没法缩小差距，可能还会被现在的B200、B300及Rubin Ultra显卡甩开，生态就更难建立起来了。
往好的方面来看，这两个难题的解决速度比大家想象中的更快，先进工艺有了华为韬定律给出了新的方向，密度及性能大幅提升，明年的鲲鹏960 CPU、昇腾960 AI性能会有一波强力拉升，这个领域的突破值得关注。
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责任编辑：宪瑞杠杆炒股是否需要经验
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