编辑 | 伊风

出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）

GPU是大模型牌桌上唯一的砝码吗？

——或许全世界都或多或少想摆脱英伟达这个过于强势的硬件供应商。然而，对于被“卡脖子”的我们来说，这个问题则更加的现实和严峻。

美方对我国AI发展的限制是可谓是全方位的。用中国科学院计算技术研究所研究员张云泉的话说，这包括“禁止销售高端GPU，终止大模型源代码分享以及中断生态合作。”

这使得硅谷“暴力美学”式的Scale Law我们很难跟进。

在近日召开的2024中国算力发展专家研讨会上，专家们指出了一条新的路：超算。

“当大模型需要1万至10万个GPU时，通过开发专用超级计算机克服高能耗、可靠性问题和并行处理限制是至关重要的”张云泉说。

1.超智融合：英伟达验证过的算力路

很多专家看好超级计算和智能计算的整合。这将有希望同时满足多种不同算力的应用需求。

英伟达新推出的最强芯片GB200就是这个思路，该芯片由两个B200 Blackwell GPU和一个基于Arm的Grace CPU组成。通过NVIDIA先进的 NVLink-C2C互连技术，CPU和GPU之间可以紧密协同，以减少数据在两者之间的传输时间，提高处理速度。

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不过，这还不是一个完美的解法。中国科学院院士陈润生说：这种架构并没有从根本上解决效率问题。“超算与智算的结合是必然的，将会有机融合，而不是简单地把它们凑在一起”。

2.堆芯片或将过时：思路由硅基向碳基转变

院士钱德沛不主张“跟着美国走”。堆芯片在短期上难以实现，从长远来看，也未必能解决真问题。

“一味地增加芯片，依靠增加系统的复杂度来解决大模型的存储问题是不完全可取的”。

从美国目前的实践来看，即使卡不是问题，也已经面临了有算力没电力的尴尬。此前，马斯克的合作方甲骨文公司，就曾因提出 xAI 选建算力中心的地方供电不足，最终导致潜在的百亿合作破裂。

在最近2024比特币大会上，特朗普承诺若胜选则将通过兴建核电的方式，解决AI发展的后顾之忧。

然而，模型始终在扩展，从文字到多模态，AI吞下的能耗越来越大。这种解决方式可能无疑于抱薪救火。

专家陈润生说，未来智能计算还是应该参考“人类智能”，也就是模拟人脑的运行机制。人脑的体积非常小，能耗只有几十瓦，但它所产生的智能，超过了现在最先进的、能耗相当于一整座城市的AI。

值得一提的是，我们在这个路线上已经取得了一些进展。例如天津大学医学院神经工程团队所研究的片上脑-机接口这一技术。

作为尚处于起步阶段的新型混合智能体构建技术，片上脑涉及智能基础、智能通讯、智能迁移、智能融合等多个关键环节。其中智能基础作为智能体的中央处理器 CPU，是实现片上脑智能的核心，旨在能高效地模拟大脑、解析大脑。

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3.“主权级大模型”：咬紧全球领先，不掉队

7月25日，奥特曼在《华盛顿邮报》发布了一篇长文《谁将控制AI的未来》。

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他在长文中无不煽动地说，谁掌控AI创新和持续发展，谁就能统治未来。

这篇长文的目的显而易见——鼓励社会各方，尤其是美国政府继续加大对AI的投资力度。

这在全世界都是具备参考性的。当AI成为我们这个时代的基础能力，国家级超级大模型必须要获得政策的支持和倾斜才能做成。

张云泉提出了“主权级大模型”的概念。他建议道，超算是“国之重器”，需要用来攻克最大、最难的挑战。主权级大模型是一个能支撑国家发展的根模型，不是一般的大模型。

更具体的来说，创新联合体将依托国家超算、中科院和全国重点院校的知名教授团队、智能芯片企业、大模型解决方案企业等共同打造类似OpenAI的开放组织，由非营利性部门组织“主权级大模型”研发，由营利性部门组织“主权级大模型”落地。

参考链接：

1.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1805865069350871952&wfr=spider&for=pc

2.https://www.ithome.com/0/779/903.htm