大模型價格戰(zhàn)開打，多芯混合能否成破局之策？

近期，國內(nèi)多個大模型企業(yè)陸續(xù)下調(diào)相關產(chǎn)品價格。

五月初開始，9 家發(fā)布新內(nèi)容的國內(nèi)大模型企業(yè)中，有 7 家宣布降價。其中包括：深度求索、智譜 AI、字節(jié)跳動、阿里云、百度、科大訊飛、騰訊云這 7 家企業(yè)，共涉及 21 款模型。甚至于有大廠打出「免費模式」的旗號。

大模型價格戰(zhàn)愈演愈烈

5 月 6 日，知名私募巨頭幻方量化創(chuàng)立的深度求索對外發(fā)布第二代 MoE 模型 DeepSeek-V2。MoE 模型即混合專家模型，將復雜任務拆解為子任務，分別交由合適的「專家」模型處理，提高準確性和推理效率。模型迭代的同時，深度求索把 API 調(diào)用的定價降到每百萬 tokens 輸入 1 元、輸出 2 元，價格僅為 GPT-4-Turbo 的近百分之一。

5 月 11 日，智譜 AI 跟進，宣布將其 GLM-3 Turbo 模型的調(diào)用價格下調(diào) 80%。從 5 元/百萬 tokens 降至 1 元/百萬 tokens。1 元可以購買 100 萬 tokens。

5 月 15 日，字節(jié)的豆包大模型正式對外開放，放出了較業(yè)內(nèi)極低的價格，價格單位直接從「元」變?yōu)椤咐濉埂６拱竽Ｐ图易灏拱ㄓ媚Ｐ?PRO 版和 lite 版兩款通用模型，其中，豆包通用模型 pro-32k 版，推理輸入價格 0.0008 元/千 tokens，較行業(yè)價格低 99.3%。lite 版為 0.0003 元/千 tokens。

隨后在 5 月 21 日，阿里云也發(fā)布降價通知，通義 9 款主力大模型大幅降價。其中，通義千問 GPT-4 級主力模型 Qwen-Long 的 API 輸入價格直降 97% 至 0.0005 元/千 tokens，1 塊錢可以買 200 萬 tokens，相當于 5 本《新華字典》的文字量。

當日，百度甚至宣布文心大模型的兩款主力模型 ENIRE Speed、ENIRE Lite 全面免費?？拼笥嶏w也在 22 日宣布訊飛星火 Lite 版 API 永久免費開放，訊飛星火 Pro/Max API 價格降至 0.21 元/萬 tokens。此外，22 日騰訊也公布了全新的大模型升級方案。騰訊的主力模型之一混元-lite 模型，API 輸入輸出總長度計劃從目前的 4k 升級到 256k，價格從 0.008 元/千 tokens 調(diào)整為全面免費。

在 AI 領域的激烈角逐中，大模型正逐步走向價格戰(zhàn)的漩渦。那么，推動這一變革的深層原因是什么？而它又將如何深遠地影響整個行業(yè)生態(tài)？

降價的本質(zhì)為何？

價格戰(zhàn)有利于巨頭搶占市場

當前的行業(yè)價格戰(zhàn)，可以看做是「百模大戰(zhàn)」帶來的一個衍生結果。大模型狂熱之時，幾乎每隔一天就有一個大模型「蹦出來」。截至 2023 年 11 月 30 日，國內(nèi)已經(jīng)有至少 200 家大模型廠商推出了各自的大模型。

當下的大模型競爭早已超過了技術的范疇，更多是一種生態(tài)層面的比拼，具體表現(xiàn)在有多少應用、有多少插件、有多少開發(fā)者以及用戶等。

要知道，當前的大模型市場，空間相當有限，大部分的大模型 APP 都已經(jīng)開始面臨用戶增長乏力的困境，包括備受矚目的 OpenAI。因此降價便是這些大廠獲得更多市場的方式之一。

此外，從價格角度來看，一些初創(chuàng)公司的價格本身就較低。因此，針對當下的科技巨頭紛紛降價，那些 AI 創(chuàng)業(yè)公司大都沒有選擇跟進。一些參與 AI 大模型投資的投資人表示，「這波降價對一些創(chuàng)業(yè)公司 TO B 模式影響較大?！挂驗檫^去很多公司，之所以選擇跟初創(chuàng)公司合作，主要就是看重初創(chuàng)公司的 API 比大廠要便宜，但現(xiàn)在基本上沒有任何比大廠便宜的可能性了，這意味著創(chuàng)業(yè)公司的 B 端商業(yè)化模式不復存在了。

對于這些初創(chuàng)公司來說，倘若找不到新的出路，或許就會面臨生死考驗。

入門級、輕量級的文本大模型的能力差距不顯著

半導體產(chǎn)業(yè)縱橫觀察發(fā)現(xiàn)，在這波降價潮中降價的模型主要為入門級、輕量級的文本大模型，而高性能及圖像識別、語音識別等垂類的多模態(tài)模型并沒有調(diào)整價格。

而這些入門級、輕量級的文本大模型技術和能力等各方面已經(jīng)趨同，各廠商之間的技術壁壘并不顯著，因此價格競爭成為了它們之間主要的競爭手段。

根據(jù)上海人工智能實驗室發(fā)布的大模型開源開放評測體系司南（OpenCompass2.0）顯示，復雜推理相關能力是大模型普遍面臨的難題，國內(nèi)大模型相比于 GPT-4 還存在差距，這是大模型在金融、工業(yè)等要求可靠的場景落地需要的關鍵能力。不過，在中文場景下國內(nèi)最新的大模型已展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢，尤其在語言、知識維度上接近 GPT-4 Turbo 的水平。

大模型的邊際收益正在持續(xù)走低

Gary Marcus 博士在「Evidence that LLMs are reaching a point of diminishing returns—and what that might mean」《LLMs 正達到收益遞減的證據(jù)——及其可能意味著什么》一文中提到，從 GPT-2 到 GPT-4 甚至 GPT-4 Turbo 的性能變化，已經(jīng)出現(xiàn)了性能遞減的跡象。

Gary Marcus 博士表示：「自 GPT-4 發(fā)布以來，多個模型在 GPT-4 水平性能上都有著巨大的收斂，然而并沒有明顯領先的模型?！?/span>

在收益遞減的背景下，意味著處理相同的任務，開發(fā)者的實際成本是在上升的。在 AI 創(chuàng)新商業(yè)化前景還不明朗的市場環(huán)境下，為了保住現(xiàn)有用戶，大模型廠商必須給出有吸引力的對策。包括提供更小的模型，比如谷歌推出的 Gemini 1.5 Flash。另一個手段就是直接降價。

投入高昂，多芯混合或有助力

人工智能的核心是算力，算力需求主要分為兩部分，包括訓練算力和推理算力。

目前來說對訓練算力需求非常高，根據(jù)去年的一則數(shù)據(jù)顯示，ChatGPT 的公開數(shù)據(jù)顯示它的整個訓練算力消耗非常大，達到了 3640PF-days。換算成英偉達 A100 芯片，它單卡算力相當于 0.6P 的算力，理想情況下總共需要大概 6000 張，在考慮互聯(lián)損失的情況下，需要一萬張 A100 作為算力基礎。在 A100 芯片 10 萬人民幣/張的情況下，算力的硬件投資規(guī)模達到 10 億人民幣。推理算力主要是英偉達 T4 卡，推理成本大約相當于訓練成本的三分之一。

除了算力的成本，還有隨之而來的存儲、推理、運維、應用等一系列成本。??

那么如何解決絕大多數(shù)企業(yè)當下最關心的「降本增效」問題？除了對模型的優(yōu)化，硬件層面的創(chuàng)新思路亦不容忽視。近期，業(yè)界不少專家和技術人員開始聚焦于多芯混合的概念，嘗試通過這一策略來為企業(yè)帶來更高的性能和更低的成本。

那么到底什么是多芯混合？它又如何在 AI 大模型算力緊缺的當下提供更優(yōu)的解決方案。

多芯混合主要涉及在硬件設計或應用中，結合使用不同類型、不同功能或不同制程架構的芯片，以形成一個混合的計算系統(tǒng)或解決方案。上文提到當前基礎大模型訓練所需要的最大 AI 算力集群規(guī)模，已經(jīng)從單一集群千卡逐步提升至萬卡量級。同時，很多智算中心已經(jīng)部署的 GPU 集群，通常是十幾臺至數(shù)百臺服務器不等，難以滿足未來行業(yè)大模型訓練的需求。

所以，在已有 AI 算力集群的基礎上，構建由昆侖芯、昇騰等不同芯片混合組成的單一集群，為大模型訓練提供更大 AI 算力，成為了一個自然的選擇。

多芯混合有哪些優(yōu)勢？

第一，通過將計算任務分配到多個 GPU 上，可以顯著加速模型的訓練速度。多 GPU 并行訓練還可以減少單 GPU 訓練中由于計算瓶頸導致的時間浪費，從而提高了訓練效率。

第二，多 GPU 訓練可以同時處理更多的數(shù)據(jù)，從而提高了內(nèi)存利用率。

第三，這種混合集群的構建能夠有效降低成本。畢竟，與英偉達的 A100/H100 系列 GPU 相比，其他品牌的 GPU 價格更為親民。

然而，若此方案真如我們想象中那般易于實施，那么它早已被業(yè)界的諸多巨頭所采納。具體看看，這一方案的實施都存在哪些難點？

多芯混合要解決哪些問題？

為了建設一個能夠高效訓練大模型的集群，需要在卡間和機間建立高效的互聯(lián)互通，將大模型訓練任務按照合適的并行策略拆分到 GPU 卡中，最后通過各種優(yōu)化方法，加速 GPU 對算子的計算效率，完成大模型訓練。

然而，不同芯片之間很難互聯(lián)互通，因為英偉達 GPU、昆侖芯、昇騰 910B 的物理連接方式，并行策略以及 AI 加速套件上都不一樣。

首先，在互聯(lián)互通上，單臺服務器內(nèi)的 8 塊 GPU 卡通過 NVLink 連接。不同服務器之間的 GPU 卡通過 RDMA 網(wǎng)絡連接。

過去，我們看到了很多有關英偉達 GPU 和 CUDA 護城河的介紹。誠然，經(jīng)過多年的投入，他們已經(jīng)建立起了難以逾越的優(yōu)勢。但除此以外，如上所述，英偉達還有很多隱形護城河，NVLink 就是其中的一個，一個為 GPU 到 GPU 互聯(lián)提供高速連接的技術。

在摩爾定律逐漸失效，但對算力要求越來越高的當下，這種互聯(lián)顯得尤為必要。

英偉達官網(wǎng)表示，NVLink 是全球首創(chuàng)的高速 GPU 互連技術，為多 GPU 系統(tǒng)提供另一種選擇，與傳統(tǒng)的 PCI-E 解決方案相比，速度方面擁有顯著提升。使用 NVLink 連接兩張英偉達 GPU，即可彈性調(diào)整存儲器與效能，滿足專業(yè)視覺運算最高工作負載的需求。

而昆侖芯服務器內(nèi)部通過 XPU Link 進行連接，服務器之間通過標準的 RDMA 網(wǎng)卡進行連接，卡和卡之間使用 XCCL 通信庫進行相互通信。昇騰 910B 服務器內(nèi)部通過 HCCS 進行連接，服務器之間通過華為自研的內(nèi)置 RDMA 進行連接，卡和卡之間使用 HCCL 通信庫進行相互通信。

其次，在并行策略上，英偉達 GPU 和昆侖芯采用單機 8 卡的部署方式，昇騰 910B 則是機內(nèi) 16 卡分為 2 個 8 卡通信組。這意味著在 AI 框架下形成不同的集群拓撲，需要有針對性地制定分布式并行策略。

最后，在 AI 加速套件上，由于昆侖芯、昇騰等芯片在計算能力，顯存大小，I/O 吞吐，通信庫等均存在差異，故需要面向具體芯片進行特定優(yōu)化。最后的結果，就是每一種芯片，有一個各自對應的算子庫，以及相應的加速策略。

哪些廠商開始試水？

值得注意的是，近日，AMD、博通、思科、谷歌、惠普企業(yè) (HPE)、英特爾、Meta 和微軟等領先科技公司組成的聯(lián)盟宣布成立超級加速器鏈路 (UALink) 促進會。該計劃旨在制定一項開放的行業(yè)標準，以促進數(shù)據(jù)中心 AI 系統(tǒng)的高速、低延遲通信。

面對日益增長的 AI 工作負載，這些科技巨頭均迫切需要超高性能互連。

百度也在打造多芯混合訓練 AI 集群。百度百舸的多芯混合訓練方案，屏蔽了底層復雜的異構環(huán)境，將各類芯片融合成為了一個大集群，可以實現(xiàn)存量不同算力的統(tǒng)一，整合發(fā)揮這些算力的最大效能，支持更大模型訓練任務。同時，支持新增資源的快速融入，滿足未來業(yè)務增長的需要。該方案不僅通過百度智能云的公有云提供服務，同時還可以通過 ABC Stack 專有云進行交付。

此前，百度集團執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖表示，在「一云多芯」方面，百度百舸兼容昆侖芯、昇騰、海光 DCU、英偉達、英特爾等國內(nèi)外主流 AI 芯片，支持同一智算集群中混合使用不同廠商芯片，最大程度上屏蔽硬件之間差異，幫助企業(yè)擺脫單一芯片依賴，打造更有性價比、更安全、更具彈性的供應鏈體系。在多芯混合訓練任務中，百舸能夠?qū)涡酒寐?、芯片間通信效率、集群整體效能發(fā)揮到極致，百卡規(guī)模性能損失不超過 3%，千卡規(guī)模性能損失不超過 5%，均為國內(nèi)最高水平。

近日，F(xiàn)lagScale 開源大模型并行訓練框架全面升級。智源團隊與天數(shù)智芯團隊合作，實現(xiàn)了「英偉達芯片+其它 AI 芯片」集群上單一大模型任務的異構混合訓練，并在 70B 大模型上驗證了不同架構芯片上進行異構混合訓練的有效性。同時，為了加速多種 AI 芯片在大模型訓練場景的使用，智源積極探索高效靈活的芯片適配方案，通過與硬件廠商的深入合作，F(xiàn)lagScale 已在 6 家不同廠商的多款 AI 芯片上適配 Aquila2 系列大模型的大規(guī)模訓練。

由于不同廠商的卡間互聯(lián)協(xié)議不同，為了實現(xiàn)「英偉達芯片+其它 AI 芯片」高速互聯(lián)，智源團隊與天數(shù)智芯協(xié)作，優(yōu)化天數(shù)智芯的 iXCCL 通信庫，使其在通信原語操作上以及 API 接口上兼容英偉達 NCCL，然后將框架編譯鏈接到同一 iXCCL 通信庫上，從而在用戶和 AI 框架無感知的情況下實現(xiàn)異構算力芯片間高效通信，進而實現(xiàn)不同架構芯片混合訓練。同時，雙方還協(xié)作優(yōu)化了流水線并行的分配方式，并針對不同芯片算力、內(nèi)存帶寬、內(nèi)存容量的差異來為不同芯片配置不同的流水線并行策略，以使得訓練過程中能充分發(fā)揮不同芯片的性能，最終率先實現(xiàn)了通用 GPU 異構大模型高效訓練方案。

國產(chǎn) GPU 廠商的機遇

多芯混合技術允許將不同架構、不同功能的芯片集成在一個系統(tǒng)中，這為國產(chǎn)廠商提供了技術創(chuàng)新的機會。通過整合和優(yōu)化不同芯片的性能，可以開發(fā)出更高效、更靈活的解決方案。

多芯混合技術為國產(chǎn)廠商帶來了綜合性的發(fā)展機遇。這一技術不僅推動了技術創(chuàng)新，滿足了市場對高性能、低功耗芯片的日益增長需求，還促進了產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同合作，加強了產(chǎn)業(yè)整體競爭力。同時，國家政策的支持也為國產(chǎn)廠商在多芯混合技術領域的發(fā)展提供了有力保障。國產(chǎn)廠商應抓住這一機遇，加大研發(fā)力度，推動多芯混合技術的突破與應用，以提升國產(chǎn)芯片的技術水平和市場競爭力。