智算中心加速布局，上游计算、存储、互联都涉及哪些芯片技术

电子发烧友网报道（文/李弯弯）智算中心是承载人工智能计算需求的基础设施，专门用于处理AI算法和模型所需的大量计算任务。与传统的数据中心和超算中心不同，智算中心更侧重于AI算力的提供，以满足日益增长的人工智能应用需求。

近期，中国各地纷纷加快数字基建项目的建设步伐，智算中心成为布局重点。从北京到四川，从宁夏到河南，多地智算中心项目相继开工或投入使用。国家统计局最新数据显示，我国算力基础设施建设已达到世界领先水平，智能算力规模占比提升至逾30%。

智算中心技术架构

智算中心的技术架构通常包含多个层次，从底层的硬件基础设施到上层的软件平台和算法服务，形成了一个完整的计算生态系统。

硬件基础设施层主要包括计算设备、存储系统和网络设施。计算设备包括高性能服务器、计算节点、GPU加速卡等，提供强大的计算能力和并行处理能力。这些设备是智算中心的核心组成部分，能够支持大规模数据处理和复杂的计算任务。

存储系统包括高速硬盘阵列、分布式文件系统、对象存储系统等，用于存储和管理海量数据。这些系统提供了高可靠性、高吞吐量和快速访问的存储解决方案，确保数据的安全性和可用性。

网络基础设施包括高速以太网、光纤网络、交换机、路由器等，支持数据传输和通信。这些设备提供了高带宽和低延迟的网络连接，以满足大规模数据传输和分布式计算的需求。

软件平台层包括算法和人工智能技术、大数据处理平台、AI使能软件和开发框架、云平台管理调度系统。算法和人工智能技术：包括机器学习算法、神经网络、图像处理和自然语言处理等，用于数据处理、机器学习、深度学习和模型训练等任务。这些算法和技术是智算中心实现智能计算的关键。

大数据处理平台：如Hadoop、Spark等，提供分布式和并行计算的能力，能够高效地处理大规模数据集。这些平台为智算中心提供了强大的数据处理和分析能力。

AI使能软件和开发框架：如CANN（华为昇腾AI计算架构）、MindSpore（华为全场景AI框架）等，为AI开发者提供便捷的开发环境和工具链，降低AI应用的开发门槛和成本。

云平台管理调度系统：如ModelArts（华为云AI开发平台）等，提供算力资源的统一管理和调度服务，实现算力资源的灵活配置和高效利用。

智算中心涉及的芯片及企业

从计算层面来看，智算中心以人工智能计算任务为主，是AI算力的核心基础设施。它采用专门的AI算力硬件，如GPU、NPU、TPU等，这些芯片擅长并行计算，能够高效处理AI算法中的大量简单矩阵运算任务。

智算服务器作为智算中心的主要算力硬件，通常采用“CPU+GPU”或“CPU+NPU”的异构计算架构，以充分发挥不同算力芯片在性能、成本和能耗上的优势。

这种强大的算力驱动AI模型对数据进行深度加工，源源不断产生各种智慧计算服务，面向全行业领域提供基于深度学习技术的人工智能算法能力、算法框架和相关接口。

华为、天数智芯、摩尔线程、中科曙光、燧原科技、英伟达、英特尔、AMD等都推出有相关的芯片。如，华为推出了昇腾系列AI芯片昇腾910和昇腾310等，这些芯片专为AI训练和推理设计，具有高性能和低功耗的特点。昇腾系列已广泛应用于数据中心、云服务和边缘计算等领域，为智算中心提供强大的算力支持。

英伟达推出了多款针对AI训练和推理的GPU产品，如A100、H100等。英特尔也推出了多款AI芯片产品，如Habana Labs的Gaudi系列芯片，旨在与英伟达竞争。AMD在AI芯片领域也有所布局，推出了MI系列GPU和APU产品。

从存储方面来看，智算中心需要存储海量的数据，包括结构化数据、非结构化数据等。这些数据是AI算法训练和推理的基础。因此，智算中心在存储方面需要具备高容量、高可靠性、高可用性等特点。

存储设备通常采用高性能的硬盘或固态硬盘，并配备冗余的存储架构，以确保数据的安全性和可访问性。一般而言，智算中心的主要算力硬件智算服务器，其DRAM容量和NAND容量通常是传统服务器的数倍。三星、美光、SK海力士等都有相关芯片都广泛应用于数据中心、云计算等领域，为智算中心提供高性能的存储解决方案。

网络互联方面，智算中心的设备互联首先依赖于硬件基础设施，包括高性能的交换机、路由器、无线产品等网络设备，以及用于连接服务器、存储设备等的光纤、网线等物理介质。为了实现设备间的高效互联，智算中心通常采用高速互联技术，如InfiniBand、RoCE（RDMA over Converged Ethernet）等。这些技术能够提供低延迟、高带宽的数据传输能力，满足AI算法对算力的需求。

在智算中心中，GPU是核心的计算单元。为了实现GPU之间的高效互联，通常采用NVLink等专用通信协议，以实现高速的P2P（点对点）互联带宽。NVLink是NVIDIA开发并推出的一种私有通信协议，它采用点对点结构、串列传输，可以达到数百GB/s的P2P互联带宽。

写在最后

智算中心作为智慧时代的基础设施，将在未来社会经济发展中发挥越来越重要的作用。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，智算中心将迎来更加广阔的发展前景。而上游产业链为智算中心提供了必要的硬件和软件支持。这些产业链参与者的共同努力和协作，推动了智算中心计算能力的不断提升和发展。

未来中国如何攻克先进制程芯片制造技术封锁难题？

市场表现平稳，会议结束了，市场风格是否有变化？大会内容应该基本都在预期内，既无惊喜也无惊吓，亦无大规模刺激政策的表述，中国经济主基调还是一个“稳”字，急躁的投资人自然不喜欢，但“稳”一手对中国经济整体的确是件大好事。当然有一个亮点，中国经济的一个主基调是“新质”，追求经济质量，比如要壮大科技股，而科技创新的底层有一软肋：先进制程芯片。

所以今天板块上，芯片股再次走强。芯片股未来还会反复走强，一方面国家各个层面的人都看到了先进制程芯片的重要性，卡脖子的感觉不好受，另一方面国家的确拿出真金白银支持芯片发展，比如国家三期大基金，此次大会，发布的《决定》，也“强调支持有能力民企牵头国家重大技术攻关”，芯片领域技术攻关箭在弦上。

未来中国将如何攻克先进制程芯片制造技术难题？答案是产业协同。芯片不太适合集中式开发，而更适合分布式开发。如ASML，光靠一家ASML不行，要EUV光刻机，需要蔡司搞定镜片技术，台积电发明浸没式光刻技术，美国企业搞定光刻机光源技术。可以说ASML是欧美工业集大成者。为什么要分布式创新？因为所涉及的每个领域都需要足够高的专业性。比如蔡司开发镜片肯定比ASML开发效率更高，毕竟蔡司是几百年的镜片技术积累。协同创新，就是半导体产业链中上下游大大小小公司一起合作，每个公司负责一个技术点进行集中攻关，利用自己的专业领域提高技术攻关的效率，最终补上光刻机的所有拼图。

知道了产业协同是半导体技术创新的关键，那么你就能理解为何芯片股是普涨状态，并非1-2家龙头的牛市，而是全产业链，全供应链上下游企业的牛市。对于芯片股创新链条上的股票，当前最关键的不是业绩，因为先进制程工艺还在烧钱探索阶段，所以最关键的是研发投入规模和效率，以及企业是否参与到创新链条当中。

未来很长一段时间，芯片股将是A股科技板块的代表。让投资芯片制造股必须区分先进制程芯片和成熟制程芯片，先进制程没有周期，只要攻克产业链上一个关键点，比如光源，ArF\KrF光刻胶等，就可以被资本青睐。而成熟制程芯片是有周期的，由于产能延后释放，也就是看到供过于求，再去建厂，从建厂到产能释放需要2年。而当下，实际上成熟制程芯片的需求还在周期低谷，好消息是，成熟制程芯片已经成为我国新的比较优势产业，坏消息是毛利率的确不是很高。

说到周期，芯片周期和二师兄的猪周期实际上是同一个性质，都是因为产能扩张的滞后效应。看到猪肉供不应求，于是去扩大母猪存栏，养小猪，到小猪长大，大约要1年半时间，然后，反着来，这一正一反大约3-5年时间。上半年，养猪企业亏损缩小，业绩改善，猪肉有回升态势，猪周期有复苏态势，只不过本轮猪周期的确是比一般猪周期要来得更迟，原因很简单，“我预判了你预判到我的预判”。养猪企业的大聪明们在猪价低迷的时候不肯退出产能，猪周期既然存在，那么只要挺过猪周期低谷，让对手产能退出，那么市场份额就是我的。可问题是，“猪也是这么想的”所有养猪企业都死扛，谁也不想让出市场份额，宁愿在2023年亏个几百亿，也不后退一步。于是就有了相持状态。

而猪肉价格上下其实有一个很简单的参照，那就是能繁母猪数量，猪企相持，导致能繁母猪在最近几个月一直徘徊在4000万头附近。5月份在3996万头，6月份回到4038万头。而对于投资人，实际上也给我们一个提醒，未来要投资养猪股，只需要每月看一看能繁母猪数量走势，4000万头是个均衡数，向下猪肉涨价，向上猪肉跌价。

猪肉供给内卷导致猪周期延长，而周期股里面还有一个行业值得注意，那就是石油，近期三桶油股价下跌，因为特朗普要增产能源，出口能源，美国不在欧佩克+会议当中，所以美国若是增产，那么产油国也会如猪企一样，出现囚徒困境，再加上如今可再生能源的挑战，所以，近期小心油价波动。

吕长顺（凯恩斯） 证书编号：A0150619070003。【以上内容仅代表个人观点，不构成买卖依据，股市有风险，投资需谨慎】

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