AI为核心的新一轮科技创新浪潮已至，AI将与互联网一样，带来新一轮范式革命，人类社会将进一步加速发展。我们精心准备，重磅推出【智能时代专题】，目前已规划85篇深度原创研报，将全方位梳理AI产业、技术、代表性公司等发展历史、现状、趋势，展望智能时代未来图景，挖掘投资机会。
智能时代专题：算力基础
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深度神经网络算法非常适合大规模并行运算，与比特币算法类似，参考比特币算力演化路径，未来AI算力将不会是GPU唱独角戏，FPGA、ASIC等专用芯片也将在AI算力竞争中扮演重要参与者，目前众多芯片、科技与云服务巨头积极自研GPU、FPGA、ASIC芯片，推动AI算力不断迭代演化。
一、比特币产出设备获取收益的能力，取决于算力大小。比特币产出竞争，采用SHA-256算法作为核心算法，适合并行运算，随着全网算力持续增长，逐渐成为芯片性能竞争，算力竞争推动芯片发展变革。
比特币算力发展，经历四个阶段，从通用芯片CPU、GPU，发展至专用芯片现场可编程门阵列FPGA、专用集成电路ASIC，随着对SHA-256算法针对性优化，芯片通用性逐步降低，针对性算力持续提升，直至ASIC芯片仅能运行单一算法，参与门槛不断提高。
从2009年比特币诞生，比特币网络算力一路从MH/s（百万哈希每秒，每秒可进行百万次哈希运算）、到GH/s（十亿哈希每秒）、到TH/s（万亿哈希每秒）、到PH/s(千万亿哈希每秒)、到EH/s（百亿亿哈希每秒）的指数级增长。
截至2023年10月29日，比特币全网算力451.17 EH/s，相比2009年全网算力5MH/s上下波动，14年时间，比特币算力增长超过89万亿倍。
1、CPU时代：比特币网络算力竞争温和，所有人都能轻松参与。
2008年10月31日，中本聪发布比特币白皮书；2009年1月3日，中本聪通过位于芬兰赫尔辛基的小型服务器，产出比特币创世区块，正式开启加密数字货币新时代。中本聪为推动比特币社区扩张，设计基于CPU运行的程序，让任何拥有计算机的人，都能通过CPU提供的算力，免费生成比特币，广泛吸引感兴趣的新用户。
2009年全年，比特币全网算力，保持4~6MH/s（1MH/s=10^6H/s）上下波动。
2、GPU时代：显卡并行运算能力被发掘，比特币获取进入显卡时代。
2010年5月10日，美国佛罗里达州程序员Laszlo Hanyecz，在中本聪发起的Bitcoin Talk论坛，发表文章《用你的显卡OpenCL/CUDA产出BTC》，介绍使用计算机显卡GPU产出BTC的程序。
Laszlo Hanyecz表示，使用英特尔酷睿2双核E8600 CPU，正常使用双核参与BTC产出竞争，算力可达1.8MH/s；若使用英伟达8800 GTS（又称G80 GPU），算力可达3.3~3.8 MH/s；最优方式是结合运行单核CPU与使用OpenCL技术加速运算GPU，算力可达5 MH/s；若同时使用双核CPU，算力会降至3.6 MH/s，因CPU在计算过程中占用资源，不能快速将数据传输给GPU。
2010年5月10日，比特币网络全网算力91 MH/s，Laszlo Hanyecz提出的最优方式算力5 MH/s，单台机器算力已达2009年全网算力水平，占当时全网算力比例5.5%，革命性改变比特币网络算力生态。
3、FPGA时代：算力进一步提高，功耗进一步降低，FPGA能耗只有GPU的1/4。
2011年，BTC价格再次大幅上涨，更多人参与比特币算力竞争，首次产量减半即将到来。产量减半后，在总算力保持不变情况下，若要获得与减半前相同数量的BTC产出，需要算力翻倍，推动追求更高算力，FPGA芯片问世。
FPGA芯片算力性能相比同时代GPU不具备明显优势，但能耗只有GPU挖矿的1/4，综合算力性价比具备较大优势。
4、ASIC时代：算力设备迈向专业化。
ASIC矿机，专门针对单种哈希算法定制的集成电路设备，功能更加单一，无法兼容多种哈希算法运算，与同等工艺FPGA芯片相比，ASIC芯片执行速度更快、更节能。
2013年1月，张楠赓推出首台ASIC阿瓦隆矿机，算力达60GH/s（十亿哈希每秒），相比5MH/s（百万哈希每秒）的首个GPU，性能提升1.2万倍。
2013年下半年开始，大量ASIC矿机雨后春笋般出现，比特币算力竞争进入ASIC时代，并延续至今，通过芯片制程提升，不断提升性能。
目前ASIC芯片成为主流比特币矿机芯片，计算速度达TH/S级别（每秒运行1万亿次哈希运算），1H/S即每秒运算一次，1TH/S=1x10^12H/S。
二、AI算力从CPU时代发展至GPU时代，在英伟达GPU领域一家独大背景下，其他芯片、科技与云服务巨头积极自研GPU、FPGA、ASIC芯片，希望能与英伟达抗衡；英伟达积极投资扶持更有控制力的云服务平台，加深巩固护城河。
AI算力需求井喷，CPU服务器时代落幕，AI服务器时代来临。计算机产业正同时经历加速运算与生成式AI两大转变，传统通用服务器以CPU为主要算力，AI服务器以GPU为主要架构，通过异质运算架构大幅提升算力。传统电脑、服务器最重要组件是CPU，随着需海量算力的AI应用出现后，CPU核心地位逐渐被高效并行计算的GPU替代，开启全新的AI芯片时代。企业与云服务商积极推动数据中心转型，以适应AI算力需求，重构AI算力基础设施。
AI算力竞争时代来临，英伟达一家独大，芯片、科技与云服务巨头积极寻求破局。与比特币采用的算法类似，AI模型训练与推理非常适合大规模并行运算，AI模型训练规模和效率与算力规模直接相关，算力规模竞争成为AI企业间重要竞争因素，带动AI算力需求井喷。
2023年是AI算力竞争元年，英伟达GPU交货排期已到2024年。CoreWeave联合创始人、CTO Brian Venturo表示，2023年Q1，获取英伟达GPU相对容易；4月开始，市场变得异常紧张，即使立即订购英伟达GPU，交货时间要等到2024年Q1甚至Q2；2023年4月初，马斯克被曝购买1万块英伟达GPU；2023年5月29日，OpenAI创始人、CEO Sam Altman接受采访表示，OpenAI目前受到GPU算力限制，导致许多短期计划延迟实现。
芯片巨头积极响应AI算力需求爆发，AMD与英特尔重点发力差异化领域。AMD与英特尔瞄准算力发展不同方向，构建差异化产品矩阵。AI芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC，英特尔与AMD在3种类型芯片都有覆盖，但侧重点有所不同。
科技与云服务巨头积极探索自研芯片，多在ASIC芯片领域发力，降低对英伟达依赖。谷歌，2023年8月发布第5代张量处理器TPU芯片TPU v5e；微软，计划2023年11月发布首款AI芯片Athena；OpenAI，目前考虑自研芯片，并正在评估潜在收购标的；特斯拉，2021年8月发布自研AI芯片Dojo D1；Meta，2023年5月推出首款AI训练与推理定制芯片MTIA v1；亚马逊，拥有机器学习训练芯片Trainium和推理芯片Inferentia；华为，2023年发布性能对标A100的昇腾910B。
英伟达多年构建AI软件开发生态壁垒，构建短时间难以逾越的护城河。英伟达深耕GPU领域多年，长时间建设的CUDA生态，是迄今为止最发达、最广泛的生态系统，也是深度学习库最有力的支持，CUDA平台已得到广泛应用与认可，成为英伟达重要技术优势。英伟达硬件客户可通过使用英伟达GPU与软件组合，获得最佳性能与效率，软硬件间兼容性高。
英伟达手握稀缺资源H100，积极扶持更有控制力的独立云服务平台，制衡科技公司云服务巨头。英伟达积极投资、扶持新兴GPU加速云计算服务商，优先向其供应先进GPU芯片，助力其与传统云服务巨头抢夺客户，稳定未来英伟达在AI加速计算领域地位与需求。
英伟达先后投资云服务商CoreWeave、Lambda Labs，加强对下游企业控制力。2023年4月，英伟达投资云服务商CoreWeave；CoreWeave 2017年成立，最初专注以太坊获取，需向英伟达采购GPU，后转型云计算业务。2023年7月，英伟达投资云服务商Lambda Labs；Lambda Labs 2012年成立，早年业务重点是销售GPU驱动计算机，后转型为GPU云服务器租赁。
英伟达优先向CoreWeave供货H100，扶持CoreWeave效果显著。CoreWeave是全球第一家上线HGX H100租赁服务的云计算企业，比微软Azure还早1个月。CoreWeave创始人McBee表示，不自研芯片不是劣势，这有助CoreWeave不断从英伟达获得更多GPU；随时间推移，将会有不同类型基础设施，支撑不同类型AI模型，GPU仍将是支持最前沿、计算密集型模型开发的基础设施，GPU供应短缺至少还要2~3年才能开始缓解。
CoreWeave创始人McBee表示，CoreWeave 2022年收入3,000万美元，仅是微软Azure收入的1/1133。2023年，CoreWeave接连获得Inflection AI、Stability AI两个大客户，年营收预计5亿美元，1年时间增长超过15倍。
Stability AI一直将亚马逊AWS作为唯一云服务商，直到2023年3月困于算力不足转向CoreWeave。此外，微软决定在未来几年花费数十亿美金向CoreWeave购买服务，2024年订单已达20亿美金。
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