中国报告大厅网讯，近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展离不开芯片技术的进步。自2010年以来，用于训练最著名AI模型的计算量每年增长4.1倍，这一增长主要依赖于更大规模的人工智能超级计算机。这些超级计算机现在包含超过10万个AI芯片，硬件成本达数十亿美元，并且消耗相当于一个中等城市用电量的电力。通过对2019年至2025年全球500多台人工智能超级计算机的数据分析，我们发现芯片数量、硬件成本和电力需求均呈指数级增长。本文将深入探讨这些趋势及其对未来AI发展的影响。

  一、芯片数量与性能的指数级增长

  中国报告大厅发布的《2025-2030年中国芯片行业市场供需及重点企业投资评估研究分析报告》指出，自2019年以来，领先人工智能超级计算机的计算性能每9个月翻一番，这主要得益于芯片数量的增加和每个芯片性能的提升。芯片数量每年增加1.6倍，而每个芯片的性能每年也提高1.6倍。2019年，拥有超过1万个芯片的系统还很少见，但到2024年，各公司部署的人工智能超级计算机的规模是当时的十倍以上。例如，某公司拥有20万个AI芯片的超级计算机Colossus，其性能达到了2019年领先系统的50多倍。

  二、芯片驱动的硬件成本与电力需求

  领先人工智能超级计算机的硬件成本每年增长1.9倍，而电力需求每年增长2.0倍。截至2025年3月，性能最强的人工智能超级计算机Colossus的估计硬件成本为70亿美元，电力需求约为300兆瓦，相当于25万户家庭的用电量。尽管电力需求大幅增长，人工智能超级计算机的能源效率也在提高，每瓦计算性能每年提高1.34倍，这主要归功于更节能芯片的采用。

  三、芯片生产与未来趋势

  如果当前趋势持续下去，到2030年6月，领先的人工智能超级计算机将需要200万个AI芯片，硬件成本将达到2000亿美元，电力需求将达到9GW。历史芯片生产的增长以及像5000亿美元的“星际之门计划”这样的重大资本投入表明，前两个要求很可能能够满足。然而，9GW的电力相当于9个核反应堆的发电量，这超出了任何现有工业设施的规模。为了克服电力限制，各公司可能会越来越多地采用分布式训练方法，将训练任务分布在多个地点的人工智能超级计算机上进行。

  四、芯片主导的行业格局

  公司现在主导着人工智能超级计算机。随着人工智能发展吸引了数十亿美元的投资，各公司迅速扩大其人工智能超级计算机的规模，以进行更大规模的训练。这导致领先的行业系统性能每年增长2.7倍，远高于公共部门系统每年1.9倍的增长率。工业界在人工智能总计算力中的份额从2019年的40%飙升至2025年的80%，而公共部门的份额则降至20%以下。

  五、芯片分布的地缘政治影响

  美国拥有75%的人工智能超级计算机，其次是中国。美国约占人工智能超级计算机总性能的四分之三，中国以15%位居第二。英国、德国和日本等传统的超级计算强国在人工智能超级计算机领域的作用已变得微不足道。这种转变反映了总部位于美国的大型公司在人工智能开发和计算领域的主导地位。然而，鉴于许多系统都可以远程使用，例如通过云服务，人工智能超级计算机的地理位置并不一定决定谁在使用计算资源。

  总结

  人工智能超级计算机的崛起是AI技术进步的关键驱动力，而芯片技术的进步则是这一趋势的核心。通过对2019年至2025年全球500多台人工智能超级计算机的数据分析，我们发现芯片数量、硬件成本和电力需求均呈指数级增长。如果当前趋势持续下去，到2030年，领先的人工智能超级计算机将需要200万个AI芯片，硬件成本将达到2000亿美元，电力需求将达到9GW。然而，电力限制可能成为持续增长的主要制约因素，推动训练向跨多个站点的分布式训练转变。美国在全球人工智能超级计算机分布中占据主导地位，这一趋势很可能在未来几年内持续。