2022年，智能手機創有史以來最大降幅，全年出貨量僅2.86億臺，同比下降13.2%。同年，素有“半導體產業風向標”的臺積電，其HPC（高性能計算）季度營收占比，年內三次超過智能手機業務。

　　這背后固然有全球經濟影響造成的智能手機需求疲軟，但一個根本性的原因還有：隨著智能手機市場走向成熟期，以及市場對算力的需求越來越高，高增長的芯片走向在發生變化，算力格局的歷史性轉折點可能已經到來了。

　　臺積電：至少2025年

　　HPC是最強勁增長引擎

　　臺積電的業務類型按應用可劃分為：智能手機、高性能計算（HPC）、物聯網（IoT）、汽車、數字消費電子（DCE）。其中，HPC和智能手機合計占比約80%，對業績影響最大。

　　歷史上，智能手機業務長期占據臺積電收入支柱地位，但在2022年，HPC收入已經連續三個季度超過智能手機，一舉成為臺積電最重要的收入增長引擎。放眼全年，HPC的收入占比也已超過智能手機。臺積電HPC業務開發主管去年表示，預計至少到2025年，HPC都持續是最強勁的增長平臺。

　　臺積電定義的HPC業務主要包含高性能CPU、GPU、FPGA和定制 ASIC，這方面的大客戶有英偉達、AMD、蘋果。

　　尚在2021年時，AMD就已向臺積電預訂了未來兩年5納米及3納米的產能，2022年推出了5納米Zen 4架構處理器，2023～2024年間將推出3納米Zen 5架構處理器，屆時將成為臺積電5納米及3納米HPC最大客戶。

　　英偉達方面，數據中心業務已成長為核心支柱，進入2023財年，該業務帶來的營收超過游戲業務，在第三財季占英偉達總營收比例提高至64%。有報道稱，2022年，英偉達數據中心HPC芯片的出貨量同比增長最高有望達到250%。目前在新產品推進中，英偉達的高性能計算GPU芯片H100就使用了臺積電的4納米工藝。

　　Counterpoint預測，AMD與英偉達新產品都集中以4納米／5納米生產，預計2023年下半年之后陸續推出采用臺積電3納米制程的CPU／GPU產品。由于需求穩定高速增長，估計2023年臺積電5納米家族產能約半數由AMD與英偉達包辦，另一半由蘋果拿下。

　　不過，不光是這幾家，其他半導體頭部廠商也在HPC領域積極布局。去年下半年就有消息稱，聯發科將在2023年量產HPC芯片，由臺積電代工，采用先進的工藝節點和CoWoS封裝技術，主要用于元宇宙和AIoT等領域。

　　摩根大通亞太科技、媒體和電信研究聯席主管戈庫爾·哈里哈蘭（Gokul Hariharan）表示：“我們預計，臺積電乃至整個芯片市場，在2023年上半年將出現大幅下跌。但同時我們也看到，在高性能計算的推動下，未來幾年將出現強勁的長期增長。”　　

　　梯子再高也上不了月球

　　得需要火箭才行

　　HPC領域近期一個標志性事件就是火爆出圈的ChatGPT，該產品就是基于大模型、大數據的不斷訓練，其背后經歷的除了常規的萬億級別語料數據投喂訓練之外，還依托于非常強大的算力。

　　有數據披露顯示，ChatGPT的總算力消耗約為3640PF-days。業界也有消息稱，ChatGPT已導入了至少1萬顆英偉達高端GPU。花旗集團則預估，ChatGPT 使用量的快速增長，將可能使英偉達在12個月內銷售額達到30億至110億美元。

　　HPC對行業應用的意義是什么？黃仁勛曾說過一句話：梯子再高也上不了月球，得需要火箭才行。他指出，自采用深度學習以來，行業高性能計算應用明顯增加，尤其是在數字生物學、藥物研發、金融服務、制造和運輸領域。行業領軍者們看到了即將到來的轉折點，正躍躍欲試，期待著高性能計算超指數級的進步。

　　他認為，行業面臨的問題不再是計算機能夠做什么，而是誰能率先利用它來推動行業的革新。而AI與加速計算、高性能計算相結合，形成了推動超指數級進步的數字飛輪，而這場行業高性能計算革命將席卷數據中心、公有云和混合云以及邊緣網絡。

　　事實上，大模型、大算力、大數據是相輔相成的，通過高質量的人工標注數據+強化學習為底層邏輯，經過萬億級別的語料投喂后不斷進行學習和迭代，最后依托于強大的算力為產品的學習和輸入輸出進行支撐，才造就了ChatGPT這一開創性的產品。

　　如何預測HPC的未來？

　　從新冠疫情的檢測到氣候變化、再到金融風險分析等開發創新，有很多重大且具有挑戰性的問題需要解決。HPC高性能計算集群能夠應對海量數據的分析處理，HPC系統具備快速準確的數據處理能力，以及人工智能和機器學習算法，通過分析、建模和模擬將海量數據轉化為可操作的見解。它使用戶能夠更快地處理大量數據，從而更快地獲得洞察，并使組織能夠在競爭中保持領先地位。

　　未來的算力需求是巨大的。賽迪顧問的《先進計算產業發展白皮書》顯示，隨著數字技術向經濟社會各領域全面持續滲透，全社會對算力需求預計每年仍將以20%以上的速度快速增長。英特爾預計，到2025年，全球算力需求將提升1000倍。

　　HPC的高增長將如何影響芯片未來？可預見的是，在這場被數據中心主導的變革中，HPC將會和云、AI交織共生。

　　CPU+GPU將會是發展高性能計算的重要基石，除了乘風而起的GPU，CPU方面也在努力適應未來的計算需求。占據數據中心“王座”的英特爾至強可擴展處理器，目前已經推出了第四代產品。該系列產品針對高性能計算和AI領域要求嚴苛的各類工作負載已經做出了明顯的調整，內置人工智能加速，整合了CPU、GPU和oneAPI開放軟件生態系統。

　　同時，高性能計算的異構體系在日漸豐富。高性能硬件正在轉向兼顧 AI、大數據處理、深度學習等應用，高性能CPU/GPU、TPU、NPU、FPGA、ASIC 等深度學習處理器/加速部件都將得到廣泛應用。此外還有DPU，它自帶CPU內核和操作系統，可以動態卸載網絡、存儲、計算等網絡基礎設施，以及一些高性能計算和復雜的機器學習計算任務，從而有助于提升數據中心的整體性能。

　　研究機構普遍看好HPC的未來市場。根據MarketsandMarkets的研究報告，預計全球高性能計算HPC市場規模將從2020年的378億美元，增長到2025年的494億美元，意味著復合年增長率將達到5.5%。Report Ocean則預計，到2027年，全球HPC芯片組市場規模將從 2019年的43億美元增長至136.8億美元。

　　寫在最后

　　站在新的歷史節點，HPC 已超越智能手機成為半導體行業增長的主引擎。

　　隨著計算設備變得無處不在，通過全球網絡生成和通信的數據量（通常是實時的）呈指數級增長。為了跟上這種增長，HPC變得至關重要，它擁有高速處理數據和執行復雜計算，以解決性能密集型問題的能力。

　　“大計算”與“大數據”的融合已成為最具確定性的應用創新趨勢，日漸豐富的大數據、AI應用迫切需要高性能的計算平臺，特別是在AI與大數據“滾雪球式”的互相推進中，對于高性能的算力需求成為必然。

　　就比如當我們談論 ChatGPT 時，我們討論的是大模型與大數據創新，但其實背后的高算力也是創新的重要著眼點，HPC的大時代真正開始了。

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