本文围绕安博通公司展开，深入探讨了在DeepSeek带动推理算力浪潮，英伟达相关产品面临断供的背景下，安博通从网络安全业务向AI基础设施业务拓展的转型之路，详细分析了国产算力芯片能否满足市场需求等问题。
近期，DeepSeek的火爆带动了推理算力的热潮，英伟达H20更是备受青睐。然而，当H20也面临断供的局面时，国产算力能否填补算力“短缺”的困境，成为了业内关注的焦点。
3月24日下午，安博通（688168.SH，股价69.05元，市值53.07亿元）董事长钟竹在公司位于上海的办公室，接受了记者的专访。安博通作为国内知名的网络安全公司，如今正积极拓展AI（人工智能）基础设施业务。
根据上市公司业绩快报显示，2024年安博通营业收入同比增长35.68%。安博通方面表示，这主要是因为公司在保持原有业务稳定增长的基础上，新孵化的算力等新业务带来了收入的显著增加，从而促使公司整体收入大幅提升。
钟竹 图片来源：公司提供
从网络安全到AI基础设施升级
在AI大模型时代，数据安全的重要性日益凸显。此前，有专家曾向记者指出，只要企业数据上云，就存在泄露的风险，因此许多公司都不愿将企业核心数据放到云上。
钟竹认为：“出于对数据保密性的要求，大家会本能地觉得，一旦数据进入公有云，就不再完全属于自己私有。如今，将训练数据交给公有大模型，很难找到更好的保护自身数据的方法。”
针对这一问题，钟竹提出了具体的解决办法：“最好的方式是进行隔离，将数据内网和数据外网完全分隔开来。对于保密性要求较高的数据，可以通过自建算力池或自建私有云的方式来处理。”
值得注意的是，AI大模型的兴起，也为网络安全行业带来了新的思路。在网络安全领域，向来遵循“魔高一尺，道高一丈”的规律，即只有当网络威胁出现并造成一定影响后，才能采取措施加以防范。钟竹表示：“未来在AI领域，我们希望它能够对一些未知的风险进行提前分析，从而提升安全防护能力。”
在探索网络安全与AI结合的过程中，钟竹逐渐意识到算力的重要性，尤其是在英伟达A100和H100断供之后。尽管当时国内仍可购买H800，但钟竹已经开始思考应对之策，并敏锐地察觉到AI算力领域蕴含着巨大的发展机会。
钟竹对记者说：“我们当时就认识到，算力基础设施建设将是IT基础设施建设的下一波浪潮。”他进一步解释道：“在网络安全领域，近年来能够盈利的公司，都不只是传统的网络安全企业，这些公司除了网络安全业务板块外，还拥有自己的第二条甚至多条业务增长曲线，比如IT基础设施或云基础设施。”
在以CPU（中央处理器）计算为主的IT基础设施建设时代，安博通未能抓住发展机遇。而随着大模型的崛起，时代的潮流已经从CPU计算转向了GPU（图形处理器）计算。
钟竹希望安博通能够抓住GPU计算的风口，他表示：“从原有的基于CPU的算力基础设施向基于GPU的算力基础设施演进，是一次非常好的发展机遇。这一次，我们有机会成为这个赛道的重要参与者，而不仅仅局限于网络安全领域，即从赛道的使用者转变为赛道的主流玩家。”
国产算力芯片能否满足需求？
在AI大模型的产业链中，包括上游的IaaS（基础设施即服务）、中游的MaaS（模型即服务）以及下游的大模型厂商。那么，在这条产业链中，安博通将扮演怎样的角色呢？
钟竹认为，公司主要为算力基础设施厂商提供组网服务、运营维护服务以及核心系统组件（软件或硬件）。他特别提到，即使是英伟达的显卡，其损坏率和故障率也相当高，尤其是在大规模网络环境中出现问题的概率更高。他举例说：“比如有1024台设备，运营方通常只配备10台设备作为热备，以便及时替换损坏的设备，同时再准备20台冷备。”
由于算力卡本身价格昂贵，因此相关的组网、运营维护服务具有较高的价值。钟竹表示：“目前国内很多人尚未意识到这些服务的价值，只有亲自参与前端组网工作，才能体会到其中的难度。”
钟竹解释道：“CUDA（英伟达公司设计研发的一种并行计算平台和编程模型）生态底层算子库非常完备，可能拥有三四百个算子库。其核心在于通过对已有应用的总结形成算子库，在开发新应用时能够快速应用到生态系统中。”相比之下，国内相关生态系统的算子库数量较少。不过，当国内的算子库数量增加到四百个，并且形成一个开放统一的生态系统时，CUDA是否开放就不再那么关键了。
当H20也面临断供时，智算中心如何获取新的硬件产品成为了一个亟待解决的问题。安博通早在2024年就开始进行布局，当年9月，公司与江原科技签署了《战略合作协议书》。在国产算力芯片领域，安博通（含其关联方）优先向江原科技（含其关联方）采购。合作期内，江原科技保证以战略最惠价格优先满足安博通的AI推理芯片等需求。同等条件下，在网络安全、算力安全及网络设施领域，江原科技（含其关联方）优先向安博通（含其关联方）采购。安博通也保证以战略最惠价格优先满足江原科技的安全和网络等需求。
2024年10月，江原科技首颗立足国产供应链的云端推理芯片在国产工艺上一次性流片成功。钟竹激动地回忆当时的情景：“随机抽取了10颗封装好的芯片，全部成功点亮。当时我正在外地出差，江原科技的工作人员给我打电话告知这个消息，我非常兴奋，因为这确实非常不容易。国产12纳米工艺表现得相当不错。”
那么，与当下英伟达主流算力芯片存在代际差距的国产算力芯片，能否满足云端、边缘端的推理需求呢？钟竹表示：“我们认为12纳米工艺具有功耗低、性能不错的优点，只是成本略高一些。江原科技的产品在设计时就考虑到了大显存的需求，恰好赶上了DeepSeek这一波热潮，因为DeepSeek对显存有着更高的要求。”
江原科技商务副总裁朱晓文也向记者表示：“从长远来看，DeepSeek放大了对算力芯片的需求。江原科技的产品与英伟达相比在制程上存在代差，因此我们采取空间换取速度的策略，将显存放得很大。目前我们的推理卡产品拥有64GB显存，很快还会推出128GB显存的推理卡，以更好地适配DeepSeek。”
钟竹称：“江原8卡就可以实现DeepSeek满血量化版，16卡可以实现满血版推理。”此外，2024年9月的《战略合作协议书》显示，基于双方的战略合作，在江原科技主动对外寻求并购的情况下，在同等条件下安博通将拥有江原科技的优先收购权。
本文聚焦安博通从网络安全向AI基础设施业务的转型，在英伟达产品断供的背景下，分析了公司在算力领域的布局和发展策略。安博通积极寻求国产算力芯片合作，江原科技的云端推理芯片取得了阶段性成果，且有望满足特定场景下的推理需求。这不仅体现了安博通对行业趋势的敏锐洞察和战略布局，也反映了国产算力芯片在AI大模型时代的发展潜力和机遇。本文总结
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