科创产业图谱｜AI算力产业洞察（下）：以终为始
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编者按：
2024年， 财经与上海证券交易所共同发起的《科创产业图谱》专题策划全新升级，深入调研产业链上下游及龙头企业，探寻我国科创产业升级的脉络起伏。
人工智能技术快速发展，从大模型到应用端各种创新层出不穷，一二级市场各类资本竞相追逐。AI算力企业不仅面临着从芯片到AI芯片的技术挑战，也面临资本逻辑之外，市场逻辑的艰巨考验。当前，AI产业链企业正在不断调整自己的定位和方向，以终为始，建立起技术进步向商业价值的转化闭环。
《科创产业图谱》第三期AI算力篇，深入调研龙芯中科（688047.SH）、云天励飞（688343.SH）等科创板代表性企业，一起探讨国产算力企业的技术突围和商业化实践。
从芯片到AI芯片，产业链企业的新挑战
AI大模型不断迭代，为产业链企业推动应用落地提供了技术支撑。而人工智能的快速发展，也给算力企业带来了新的机会和新的挑战。
从大模型集中爆发到各种智能应用落地，速度之快超出想象。这在很大程度上，得益于AI产业链上不同位置的企业所进行的差异化探索。
其中，算法芯片化正成为一种被验证的技术思路。云天励飞副总裁郑文先表示，算法芯片化并不是简单将算法与芯片结合，而是在芯片设计过程中，就把AI深度经济网络的框架和计算范式，结合到芯片底层的指令集设计当中，让“AI芯片”与场景更加紧密结合。
在他看来，边缘AI与云端AI相比有三个明显优势。一是成本更低，二是更保护隐私，三是更靠近场景。“边缘AI的本质也是‘以终为始’，”郑文先说，从场景角度去匹配更适合的技术、更加富有效率的模型和算法，然后更好完成最终的应用。
龙芯中科也在AI芯片领域有相应布局。龙芯中科董事长胡伟武表示，人工智能是一个充满机会的新赛道，站上新的起跑线，要想跑赢，需要对产业规律有更高更深的认识。
在胡伟武看来，AI技术创新至关重要，但是应用落地也是必不可少的环节，产品和服务最终如何被市场所需要，是芯片企业必须关注的问题。当前AI领域头部企业已经在市场化方面多有尝试，比如开发收费版，推出行业垂直大模型等等。不过从芯片的角度，胡伟武看好的方向在具身智能，因为具身智能有使用寿命，会不断产生新的需求。
立足技术逻辑，拥抱市场逻辑
无论是CPU还是边缘计算，基于其产品和服务的天然特点，早期多以 和企业为主要客户群体。然而，伴随人工智能应用场景日趋多元，AI算力企业竞争日益激烈，C端凭借其无限的想象空间，正成为越来越多AI企业的竞逐方向。
郑文先表示，AI企业普遍都经历了算法方案化、算法硬件化到算法芯片化的过程。不过前期项目都是以To B或To G为主。这类项目的特点是有利于做大规模、快速商业化，但是问题在于定制成本 高。所以AI企业都在寻找一个标准化、可 的赛道。而C端就成为未来AI爆发 有想象力的场景。
据他介绍，B端主要是与生态伙伴一起打造训推一体机，为工业场景开发适应性的算法或者模型。C端主要是为便利居民生活提供可穿戴产品，比如手表、耳机等。
龙芯中科也同样在经历从B端、G端走向充分竞争市场的进程。胡伟武表示，过去电子政务和安全设备采购是两个主要引擎，今年是龙芯中科三年研发转型的“攻坚之年”，坚决提升产品竞争力，以期在未来营收中，越来越高的比重来自充分竞争的开放市场。
算力运营需求井喷，AI创新带来新机遇
大模型集中爆发离不开算力的支撑，而随着训练和推理需求的快速增长，AI算力企业也迎来巨大的市场机会。
据郑文先观察，在大模型、生成式人工智能爆发式发展背景下，算力运营市场也呈现井喷态势。因为无论是“百模大战”还是大模型应用落得的过程中，最核心的就是算力的支撑。“云天励飞在大模型的研发过程当中，也自研了很多此类工具。”他举例称，比如大模型的训练优化工具，这方面预算里结合在一起，可以为更多人工智能企业提供一站式算力运营服务。
同时，大模型的技术迭代需要大量算力支撑，大量的算力也离不开AI芯片的供应。郑文先表示，从云天励飞来看，公司一方面在关注大模型底层技术的积累和推进，另一方面更关注人工智能技术所取得进步，如何能够快速转化为市场商业价值，形成闭环。
在他看来，与高校和科研机构不同，企业需要通过技术落地，转化为商业价值，去更好回馈投资者。“所以在大模型落地过程中，我们依然会去夯实或者推动边缘AI战略的推进。”他坦言，通过对底层大模型的训练，通过剪枝、量化、蒸馏等一些相关的技术，将大模型调整成不同客户、不同场景所需要的小模型，进而让客户基于这种小模型，再“长”出他们所需要的模型，为他们的规模化应用提供有价值的服务。
结语
无论是致力于打造 自主生态体系的芯片企业，还是以为家庭和个人提供AI助手体验的边缘计算企业，以终为始，创造价值，都是他们共同的努力方向。科技发展离不开资本的支持，但技术进步最终的意义，在于提高社会生产效率，改善人们的生活水平。相信在无数AI企业星夜兼程的努力之下，科技之花，终将灿烂绽放于你我身边。
