AI 芯片格局与算力经济学
AI 导读
AI 芯片格局与算力经济学 截至 2026-02 | Maurice | 灵阙学院 一、行业背景 AI 算力需求以每年 4-5 倍的速度增长，远超摩尔定律所能提供的晶体管密度提升。训练一个万亿参数级模型的成本已从 2023 年的数千万美元攀升至 2025 年的数亿美元量级。芯片供应链、封装技术和能耗约束共同构成了"算力三角困境"：性能、成本、功耗三者难以同时最优。...
AI 芯片格局与算力经济学
截至 2026-02 | Maurice | 灵阙学院
一、行业背景
AI 算力需求以每年 4-5 倍的速度增长，远超摩尔定律所能提供的晶体管密度提升。训练一个万亿参数级模型的成本已从 2023 年的数千万美元攀升至 2025 年的数亿美元量级。芯片供应链、封装技术和能耗约束共同构成了"算力三角困境"：性能、成本、功耗三者难以同时最优。
理解芯片格局不仅是技术问题，更是战略投资决策的核心输入。本文从芯片产品对比、训练与推理成本模型、云 GPU 定价、中国芯片生态四个维度展开分析。
二、主流 AI 芯片产品矩阵
2.1 旗舰产品参数对比
| 维度 | NVIDIA H100 | NVIDIA B200 | NVIDIA GB200 | AMD MI300X | Google TPU v5p | Groq LPU | Cerebras WSE-3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 制程 | 4nm | 4nm | 4nm (GPU+CPU) | 5nm/6nm | 定制 | 14nm | 7nm TSMC |
| FP16 算力 | ~1980 TFLOPS | ~4500 TFLOPS | ~5000 TFLOPS | ~1300 TFLOPS | ~459 TFLOPS/chip | ~750 TFLOPS | ~125 PF (整片) |
| HBM 容量 | 80GB HBM3 | 192GB HBM3e | 384GB (双芯) | 192GB HBM3 | 95GB HBM2e | 230MB SRAM | 44GB on-chip |
| 内存带宽 | 3.35 TB/s | ~8 TB/s | ~16 TB/s | 5.3 TB/s | 2.76 TB/s | 80 TB/s (SRAM) | 21 PB/s (on-chip) |
| TDP | 700W | ~1000W | ~2700W (模块) | 750W | N/A | 300W | 23kW (系统) |
| 互联 | NVLink 4 | NVLink 5 | NVLink 5 + Grace | Infinity Fabric | ICI | 定制 Mesh | On-wafer |
| 上市时间 | 2023 Q1 | 2024 Q4 | 2025 Q1 | 2023 Q4 | 2023 Q4 | 2024 Q1 | 2024 H2 |
2.2 架构差异化定位
| 厂商 | 核心优势 | 核心短板 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA | 软件生态 (CUDA)、全栈优化 | 价格溢价高、供货紧张 | 通用训练 + 推理全场景 |
| AMD | 性价比、HBM 容量大 | ROCm 生态成熟度不足 | 大模型推理、HPC |
| Google TPU | 与 GCP/JAX 深度集成 | 仅限 Google Cloud | 自研模型训练 (Gemini) |
| Groq | 推理延迟极低 (SRAM 直访) | 无法训练、容量受限 | 实时推理、低延迟场景 |
| Cerebras | 单片即集群、无通信开销 | 生态封闭、采购门槛高 | 超大模型训练研究 |
三、训练 vs 推理成本模型
3.1 训练成本公式
训练成本的核心公式为：
训练成本 = (6 * N * D) / (GPU数 * GPU算力 * MFU) * 单GPU小时价格
其中 N = 参数量，D = 训练 token 数，MFU = 模型算力利用率（通常 30%-55%）。
3.2 典型模型训练成本估算
| 模型规模 | 参数量 | 训练 Tokens | GPU 类型 | GPU 数量 | 训练时长 | 估算总成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 7B (基线) | 7B | 2T | H100 | 128 | ~7 天 | $150K-$250K |
| 70B (中型) | 70B | 15T | H100 | 2048 | ~30 天 | $5M-$10M |
| 405B (Llama 3.1) | 405B | 15T | H100 | 16384 | ~54 天 | $60M-$100M |
| 1T+ (前沿) | 1T+ | 30T+ | GB200 | 32768+ | ~90 天 | $300M-$500M |
3.3 推理成本结构
推理成本的关键变量不同于训练，主要由吞吐量和延迟要求决定：
| 成本因素 | 训练 (占比) | 推理 (占比) |
|---|---|---|
| GPU 算力 | 60%-70% | 30%-40% |
| 内存带宽 | 15%-20% | 40%-50% |
| 网络互联 | 10%-15% | 5%-10% |
| 电力冷却 | 5%-10% | 10%-15% |
推理阶段是"内存带宽受限"（memory-bound），而训练阶段是"计算受限"（compute-bound）。这意味着推理芯片的设计重心与训练芯片截然不同。
四、云 GPU 定价对比
4.1 主流云厂商 H100 实例价格（按需/小时，截至 2026-02）
| 云厂商 | 实例类型 | GPU 数量 | 按需价格 ($/hr) | 1年预留 ($/hr) | 3年预留 ($/hr) |
|---|---|---|---|---|---|
| AWS | p5.48xlarge | 8x H100 | ~$98 | ~$65 | ~$45 |
| Azure | ND H100 v5 | 8x H100 | ~$96 | ~$62 | ~$43 |
| GCP | a3-highgpu-8g | 8x H100 | ~$99 | ~$66 | ~$46 |
| Lambda | gpu_8x_h100 | 8x H100 | ~$78 | ~$55 | N/A |
| CoreWeave | HGX H100 | 8x H100 | ~$72 | ~$50 | ~$38 |
| Together AI | 按 Token | N/A | ~$0.9/M tok | N/A | N/A |
4.2 性价比排序与选型建议
| 场景 | 推荐选择 | 理由 |
|---|---|---|
| 短期实验 (<1周) | Lambda / CoreWeave | 按需价格最低 |
| 中期训练 (1-6月) | CoreWeave 预留 | 预留折扣 + 可用性好 |
| 长期生产推理 | AWS/Azure 预留 | 企业级 SLA + 全球节点 |
| 学术/创业 | GCP (TPU Research) | TPU Research Cloud 有免费额度 |
五、中国 AI 芯片生态
5.1 核心玩家
| 厂商 | 旗舰产品 | 制程 | FP16 算力 | HBM | 定位 |
|---|---|---|---|---|---|
| 华为昇腾 | Ascend 910C | 7nm (推测) | ~640 TFLOPS | 128GB HBM2e | 国产替代主力 |
| 寒武纪 | 思元 590 | 7nm | ~512 TFLOPS | 96GB HBM2e | 推理加速 |
| 海光 | 深算一号 | 7nm (类 AMD) | ~300 TFLOPS | 64GB HBM2e | HPC + 推理 |
| 壁仞 | BR100 | 7nm | ~1000 TFLOPS (标称) | 64GB | 通用 GPU (受制裁影响) |
| 摩尔线程 | MTT S4000 | 12nm | ~200 TFLOPS | 32GB GDDR6X | 推理 + 图形 |
5.2 供应链约束分析
| 约束维度 | 现状 | 影响评估 |
|---|---|---|
| 先进制程 | 7nm 可用 (中芯/华为)，5nm 受限 | 性能落后 1-2 代 |
| HBM 供应 | 依赖三星/SK 海力士，受出口管制 | 容量/带宽瓶颈 |
| EDA 工具 | 国产替代进行中，尚不成熟 | 设计效率受限 |
| 互联技术 | NVLink 无替代，自研 HCCS 进展中 | 集群扩展受限 |
| 软件生态 | CANN vs CUDA，生态差距显著 | 迁移成本高 |
六、总拥有成本 (TCO) 分析框架
6.1 TCO 构成
| 成本项 | 占比 (自建) | 占比 (云租) | 说明 |
|---|---|---|---|
| GPU 硬件 | 50%-60% | N/A (含在租金) | 折旧 3-5 年 |
| 电力 + 冷却 | 15%-25% | N/A | PUE 1.1-1.4 |
| 网络 + 存储 | 5%-10% | 10%-15% | NVLink/IB + NVMe/对象存储 |
| 人力 (MLOps) | 10%-15% | 5%-10% | 运维团队 |
| 云实例租金 | N/A | 70%-80% | 含硬件折旧 + 电力 |
| 数据传输 | <5% | 5%-10% | Egress 费用 |
6.2 自建 vs 云租决策矩阵
| 因素 | 倾向自建 | 倾向云租 |
|---|---|---|
| GPU 利用率 | >70% 持续负载 | <40% 或波动大 |
| 投资周期 | >3 年 | <1 年或不确定 |
| 团队能力 | 有 MLOps/Infra 团队 | 无专职运维 |
| 合规要求 | 数据不出境 | 无特殊要求 |
| 规模 | >1000 GPU | <100 GPU |
| 年化成本差 | 自建便宜 30%-50% | 云租更灵活 |
七、趋势判断与投资启示
GB200 超级节点将成为 2026 训练标配：NVLink 5 的 1.8TB/s 双向带宽使 72-GPU NVL72 机柜成为新的原子训练单元，传统 8-GPU 节点的通信瓶颈被大幅缓解。
推理芯片进入"百花齐放"阶段：Groq、Cerebras、AWS Inferentia3、Google TPU 推理模式各有优势，NVIDIA 的推理垄断正在被打破。
中国芯片"可用但不够好"：华为昇腾 910C 在 7B-70B 模型训练中已具备实战能力，但在 400B+ 级别模型训练中仍面临互联和软件生态瓶颈。
能效比成为下一代芯片的核心指标：数据中心电力供应已成为 AI 算力扩张的物理瓶颈，TFLOPS/W 将取代 TFLOPS 成为选型首要指标。
Token 经济学驱动推理成本持续下降：竞争加剧叠加量化/蒸馏/投机解码等技术优化，推理 API 价格每 12 个月下降约 50%-70%。
八、参考数据来源说明
本文数据综合自各芯片厂商官方 spec sheet、云厂商定价页面、SemiAnalysis / TechInsights 行业分析报告，以及公开的模型训练日志。具体价格和参数可能因时间、区域和合约条款而有差异，建议以采购时的实际报价为准。
Maurice | maurice_wen@proton.me