2023年人工智能行业：AI大模型开展算力竞赛、光模块和光芯片（附下载）
今天分享的是人工智能系列深度研究报告：《2023年人工智能行业专题研究系列：AI大模型开展算力竞赛，打开AI芯片、光模块和光芯片》。（报告出品方：源达）
精选报告来源公众：人工智能学派
报告共计：14页
【报告内容摘要如下】
AIGC产业化推进加速。2022年12月OpenAI推出人工智能语言编辑模型ChatGPT。截至2023年1月底，该软件月活用户已突破1亿，刷新移动APP用户增长速度记录，标志AIGC已跨过规模化商用节点。目前微软、谷歌及百度、华为等国内外科技巨头均已在AIGC领域开展军备竞赛。
大模型性能优化需要更高算力，打开智能算力缺口。AI大模型训练运算量呈指数级增长趋势，根据OpenAI官网，AI模型训练计算量自2012年起每3.4个月就增长一倍。以GPT3模型为例，根据lambdalabs数据，该模型参数规模达1750亿，完整训练运算量达3640PFlop/s-days（以3640PFlop/s速度进行运算，需要3640天）。模型完成单次训练约需要355个CPU年并耗费460万美元（假设采用NvidiaTeslaV100芯片）。
高算力需求迫切，推动AI基础设施建设。高训练算力需要与相应基础设施匹配，根据《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》预计，2023年全球AI支出增速有望达27.9%，而中国智能算力规模将达427EFlop/s，同比增长59%。
【内容看点】
- AI大模型发展如火如荼，算力需求缺口大
- AI芯片：算力核心构成，自主可控推动国产化
- 光模块：新型网络架构对高端光模块用量增加
- 光芯片：光模块核心部件，国产化空间开阔
I大模型对算力需求大，推动AI基础设施建设
AI芯片是算力的底层核心，自主可控加快国产芯片发展
高算力需与高速网络架构匹配，光模块/光芯片需求提升
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