英伟达发布AI芯片GH200
今年以来，半导体下行周期中，英伟达用于训练AI大模型的GPU芯片却供不应求，生成式AI浪潮将英伟达推向了万亿美元市值。今年5月底，英伟达宣布首代GH200 Grace Hopper超级芯片全面投产，将为全球各地即将上线的系统提供运行复杂AI和HPC工作负载所需的动力。
英伟达日前在洛杉矶举行的SIGGRAPH大会上宣布了一项人工智能芯片的新配置，英伟达创始人CEO黄仁勋表示，新的芯片能加速生成式人工智能应用程序，并降低大模型的运行成本，让数据中心规模化。黄仁勋还表示，新的芯片将于明年第二季度起通过英伟达的经销商供货，并在今年年底前提供样品。
根据中研普华研究院撰写的《2022-2027年中国AI芯片行业发展前景及投资风险预测报告》显示：
AI芯片行业发展前景及投资
数据中心行业作为数字经济时代新的生产力，应注重算力与存力的协调发展，根据业务情况部署先进存储设备的应用，提升数据存储安全性，推进绿色低碳存力发展，不断加强存力对算力基础设施的支撑作用。
多地出台政策加强人工智能产业发展，其中，算力建设受到多地重视。工信部统计显示，截至去年底，我国算力总规模达到180百亿亿次浮点运算/秒，存力总规模超过1000EB (1万亿GB)。
人工智能技术的发展离不开数据和算力的支持，而AI芯片作为人工智能算力的基础，其重要性日益凸显。近年来，随着人工智能的大规模应用和深度学习的发展，AI芯片需求不断增加。作为AI行业先行者与探索者，云知声早在2014年年初，就官宣了“云知大脑”战略，此后持续发力AI芯片赛道，持续赋能智慧物联等领域。
当前，我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期。主要原因是国内人工智能芯片行业起步较晚，整体销售市场正处于快速增长阶段前夕，传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代，市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机和物联网产品一同增长，并且在这期间，国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片。尽管国内人工智能芯片正逐渐取代传统芯片，但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式，这样才能很好地抓住新客户的需求。
随着AI、ChatGPT等大模型场景的发展，未来我国超算/智算中心的占比有望进一步提升： 智能计算中心：服务于人工智能的数据计算中心，包括人工智能、机器学习、深度学习等需求，以 GPU 等AI 训练芯片为主，为AI计算提供更大的计算规模和更快的计算速度，以提升单位时间单位能耗下的运算能力及质量为核心诉求; 超算中心：为集中放置的超级计算机(由通用或专用的高性能硬件和软件组成的，为处理复杂的数据、算法和应用等提供算力的高性能计算平台提供运行环境的建筑场所)设备提供运行环境的场所。