上海
AI是当前对性能要求最高的芯片行业之一，这方面NVIDIA公司独领风骚，一家就占了全球90%的AI芯片份额。
国内的厂商也在奋起直追，即便NVIDIA的H200芯片解禁了对国内的出口，但多家厂商也不会放弃自研AI芯片，只不过在性能上还有差距。
伯恩斯坦绘制了一份全球AI芯片的全景图，对比了多家厂商的TPP性能密度水平，基准线则是NVIDIA的A100显卡，这是一款6年前的产品了，但很多AI大模型还是在A100上训练的。
在这个领域，NVIDIA的性能优势是毫无悬念的，H100及之后的AI芯片都远超A100水平，最新的B300能做到60000 TPP性能，B200也有36000，B100是28000左右，国内能买的最先进的H200是15832 TPP性能。
美国其他公司中，能跟NIVIDIA掰手腕的AMD在MI355X中做到了38400，这个表格中没有提下一代的MI450X系列，按说性能应该能追上甚至超越B200/B300级别的。
Intel的Gaudi3系列TPP性能做到了30000左右，谷歌的TPU v7做到了3.7万左右。
整体来说，这三家能做到NVIDIA最先进AI芯片的50-80%性能，下一代产品甚至能追平。
国内的AI芯片厂商数量比美国还多，这份名单中就有至少11家，不过大部分初创企业的性能还差不少，能追到A100水平的都没几家，就不多多说了。
性能达到A100水平的主要是华为、寒武纪、海光、百度及阿里这几家，其中超过10000 TPP性能的主要是华为、阿里及百度，前两家的AI芯片能到12800，相当于顶级N卡的20%性能了，百度新一代昆仑芯片差一点点，不过也差不多这个级别了。
考虑到国产AI芯片在设计以及最关键的制造领域要跟台积电最先进工艺落后2-3代，因此AI芯片性能是很难快速缩短的，这就跟国产CPU，单核性能及频率也会长期落后于AMD、Intel、苹果、高通等公司的产品一样。
但是这些数据也只是单芯片上的对比，实际上AI芯片也不是看一个绝对性能就行了的，单一芯片性能打不过，超节点之后整体性能依然可以领先，这方面华为的超节点已经证明了路线可行。
更值得关注的是，国产AI芯片迭代还是很快的，未来两三年随着国产先进工艺的量产问题逐步解决，AI芯片上的差距也会快速缩小，即便还不一定能超越NVIDIA的顶级产品，但单芯片性能做到80%是有希望的，类似今天AMD、谷歌的地位，然后再靠着其他方面的优势竞争，AI整体上不会差的。
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