直击2023WAIC|专访登临科技联合创始人王震宇:ChatGPT启动芯片行业新一轮创业热潮
《科创板日报》7月9日讯(记者 李明明)过去国内的GPU市场为英伟达所垄断。如今,国产GPU行业正“从无到有”,并开始出现一批明星企业。
在2023世界人工智能大会(WAIC)上,国内GPU领先企业登临科技,携手20多家合作伙伴亮相。
(相关资料图)
大会期间,登临科技联合创始人王震宇来到财联社直播间,向《科创板日报》记者介绍了登临科技的发展历程、产品以及对国内GPU行业的未来展望。
新一代产品助力大模型应用
《科创板日报》:谈到芯片行业,公众往往很好奇,这么多芯片厂商都有什么异同,请介绍下登临公司。
王震宇:登临成立于2017年底,是一家通用GPU公司,也是国内首个实现商业化落地的GPU企业。近期,登临科技完成了C轮融资,投资方为国家网信办和财政部共同发起的中国互联网投资基金。此前,登临科技已获五轮投资。投资方有高通创投与光远资本等。
登临科技的核心技术完全是自主研发,兼顾推理和训练,覆盖数据中心和高能效智能边缘计算,是目前国产GPU公司中商业化进程较快,客户质量较高、行业分布较广的新创公司。
登临科技第一款产品高凛一代 GPU 在兼容主流 CUDA (显卡厂商NVIDIA推出的运算平台)开发生态、大幅降低客户迁移成本的前提下,对客户业务提供 3 倍能耗优势。目前首款创新通用GPU——Goldwasser™(高凛™)系列产品已在云至边缘的各个应用场景实现规模化商业落地,如:城市大脑、智慧城市、智慧社区、智能交通、工业AI质检、互联网等领域,目前更在金融、运营商、电力等多个领域持续拓展。
此外,登临产品的商业化落地进程速度比较迅猛,这和产品的技术创新分不开,主要体现在技术的通用性上,登临GPU+(基于GPGPU的软件定义的片内异构计算架构)采取硬件兼容CUDA 的技术路线,这极大缓解了国内AI产品面临的软件生态问题,既能避免投入大量的人力物力去重复造轮子,又能及时跟进国际AI发展出现的新框架、新算法和新特性。降低了国产AI芯片的适配成本,助力项目的快速开发和落地。
《科创板日报》:你刚刚提到CUDA生态,对于用户来说,易用的软件生态可以帮助用户快速推进产品设计和落地,那从整个AI产业链角度来看,是否也要考虑生态的建设?
王震宇:登临是一家AI算力提供商,是整个AI产业链中的一环,我们需要与其他配套方面的企业做好合作。比如CPU的兼容性、服务器厂商的适配性,AI框架厂商的框架适配等方面,这其中上下游产业链非常多,所以需要有开放融合的心态,目前登临发起了登临瀚海生态合作伙伴计划,联合了数十家包括硬件服务器/工控机厂家、算法、系统软件、行业解决方案等在内的众多合作伙伴构,共同构建先进的AI生态体系,致力于推动国产化AI解决方案在各行各业的发展和落地。
《科创板日报》:ChatGPT宣告了大模型时代的开启,国内外厂商都在纷纷布局,目前登临的产品在大模型应用上有什么进展吗?
王震宇:大模型最近非常火爆,据产业界、投资界的预估,未来30年内都有非常强的增长趋势。大模型给AI计算带来了爆发式的增长需求,这也对支撑AI计算的产品提出更高要求。
目前登临新一代Goldwasser™(高凛™)采用先进的生产工艺,内存最高可到128GB,在大模型应用场景下,这样大内存容量的产品比较有竞争力。
此外,登临积极与合作伙伴打造面向大模型应用的底层算力硬件,构建开放融合的大模型生态。目前,并已与多家合作伙伴,合力打造多款云端训推一体的产品方案,该方案可覆盖众多大模型应用场景,希望通过提供高能效、通用性强的解决方案,助推大模型应用落地。
中国GPU行业尚处于成长期
《科创板日报》: 你怎么看ChatGPT的到来对芯片行业的影响?
王震宇:首先是整个应用领域非常火热,可以看到大量算法公司开始下场。大量非常资深的AI从业人员,开始启动新一轮的创业热潮。这就涌现出大量的大模型应用场景,而这大量的场景需要AI芯片去做计算的加速。
但与此同时,美国对人工智能AI芯片产品做了部分出口限制,这给国内芯片企业带来压力的同时,也带来巨大的市场机会。当然对大模型应用来说,算力只是硬件底座的一部分,中国算法工程师很多,产业生态也很多,大模型发展给整个产业生态带来了巨大的发展前景。
《科创板日报》:如何看待现在国内 GPU 芯片行业的竞争?
王震宇:站在一家公司的角度去看,大家一定存在竞争的,比如登临与其他通用GPU兄弟企业之间,肯定会有竞争。大家会从产品性能、应用落地等方面看谁的产品更有优势。但从一个行业角度来看,中国的 AI 芯片或者 GPU 行业,其实还处在很早期阶段。
去年英伟达在中国市场的产品销售额(当然这个数字不算游戏类,这个市场只算数据中心)大概有 400 亿人民币,按照行业机构预估,到2026 年将会是 1000 亿元,这还是在 ChatGPT 爆火之前。这么大的市场,其实可以容纳非常多家的企业。
但是,芯片特别是大芯片是一个周期性长的产品,今天做的芯片从流片到实现大规模量产可能需要2-3年的时间。在这么长的产业周期里,企业如何定义好自己的产品,做成真正具有竞争力、能帮助客户实现商业化落地的产品,其实需要前瞻性。
作为中国企业,我们很愿意与大家一起把技术、产品做好,让这个行业从业人员的技术积累越来越多,真正帮助本土芯片产品赋能各行各业,我相信这不单是登临的想法,也是国内所有AI芯片从业者的想法。
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