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【上海汇正财经】ChatGPT背后:指数级增长的芯片与半导体需求

作者:华尔街佬爷发布时间:2023-02-16

原标题:【上海汇正财经】ChatGPT背后:指数级增长的芯片与半导体需求

事件:AI概念近日获市场资金青睐,一方面由于其商业化已逐步进入启程阶段,另一方面,AI技术引发的新一轮技术热潮也代表新兴技术仍是未来经济新动能的重要引擎。目前,以“绿色化、数智化”为代表的新科技正加速发展,“双碳”、“数字经济”相关的板块和个股也倍受市场关注,有分析预计,随着年初消费恢复带来的投资机会走出行情,在后半段,科技板块的行情往往伴随着风险偏好的提升。

ChatGPT 热潮席卷全球。

ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI 于 2022 年 12 月推出的对话 AI 模型,一经面世便受到广泛关注,其 2023年 1 月月活跃用户达到 1 亿,是史上月活用户增长最快的消费者应用。主要以问答类为主,但与其他问答类 AI 产品不同,ChatGPT 具备训练集中的所有知识,具有语言生成能力,可以实现拟人化交流,而不只是像天猫精灵、小爱同学等其他AI 产品的一问一答模式。在问答模式的基础上 ChatGPT 可以进行推理、编写代码、文本创作等等,这样的特殊优势和用户体验使得应用场景流量大幅增加。

▲芯片需求=量↑x 价↑

1) 量:AIGC 带来的全新场景+原场景流量大幅提高

① 技术原理角度: ChatGPT 是基于 GPT3.5 架构开发的对话 AI 模型,历经GPT-1/2/3 迭代,在 GPT3.5 模型后,开始引入代码训练和指令微调,加入RLHF 技术(人类反馈强化学习),从而实现能力进化。GPT 作为知名的NLP 模型,基于 Transformer 技术,随着模型不断迭代,层数也越来越多,对算力的需求也就越来越大。

② 运行条件角度:ChatGPT 完美运行的三个条件:训练数据+模型算法+算力。其中训练数据市场广阔,技术壁垒较低,投入足够的人力物力及财力后即可获得;基础模型及模型调优对算力的需求较低,但获得 ChatGPT 功能需要在基础模型上进行大规模预训练,存储知识的能力来源于 1750 亿参数,需要大量算力。所以,算力是 ChatGPT 运行的关键所在。

2) 价:对高端芯片的需求将拉动芯片均价

采购一片英伟达顶级 GPU 成本为 8 万元,GPU 服务器成本通常超过 40 万元。对于 ChatGPT 而言,支撑其算力基础设施至少需要上万颗英伟达 GPU A100,一次模型训练成本超过 1200 万美元。从芯片市场角度出发,芯片需求的快速增加会进一步拉高芯片均价。目前 OpenAI 已推出 20 美元订阅模式,初步构建了优质的订阅商业模型,未来继续扩容的能力将会大幅提升。

“背后英雄”系 GPU 或 CPU+FPGA 等算力支撑

1)GPU 可支撑强大算力需求。具体来说,从 AI 模型构建的角度:第一阶段是用超大算力和数据构建预训练模型;第二阶段是在预训练模型上进行针对性训练。而 GPU 由于具备并行计算能力,可兼容训练和推理,所以目前被广泛应用,ChatGPT 训练模型中就已导入至少 1 万颗英伟达 GPU(曾经风靡一时的AlphaGO 也只需要 8 块 GPU),推理部分使用微软的 Azure 云服务,也需要GPU 进行运作。所以,ChatGPT 的火热兴起对 GPU 的需求可见一斑。

2)CPU+FPGA 拭目以待。从深度学习的角度来看,虽然 GPU 是最适合深度学习应用的芯片,但 CPU 和 FPGA 也不可忽略。FPGA 芯片作为可编程芯片,可以针对特定功能进行扩展,在 AI 模型构建第二阶段具有一定的发挥空间。而FPGA 想要实现深度学习功能,需要与 CPU 结合,共同应用于深度学习模型,同样可以实现庞大的算力需求。

3)云计算依靠光模块实现设备互联。AI 模型向以 ChatGPT 为首的大规模语言模型发展,驱动数据传输量和算力提升。伴随数据传输量的增长,光模块作为数据中心内设备互联的载体,需求量随之增长。此外,伴随算力提升能耗增长,厂商寻求降低能耗方案,推动低能耗的光模块发展

结论:ChatGPT 作为一种新兴的超智能对话 AI 产品,无论是从技术原理角度还是运行条件角度,ChatGPT 都需要强大算力作为支撑,从而带动场景流量大幅增加,此外,ChatGPT 对于高端芯片的需求增加也会拉动芯片均价,量价齐升导致芯片需求暴涨;面对指数级增长的算力和数据传输需求,可以进行提供的GPU 或 CPU+FPGA 芯片厂商、光模块厂商即将迎来蓝海市场。

投资策略及建议:

看好国内 GPU、CPU、FPGA、AI 芯片及光模块产业链玩家。

① GPU:海光信息、景嘉微

② CPU:龙芯中科、中国长城

③ FPGA:安陆科技、复旦微电、紫光股份

④ AI 芯片:寒武纪、澜起科技

⑤ 光模块:德科立、天孚通信、中际旭创

参考资料: 浙商证券《ChatGPT的背后指数级增长的芯片与半导体需求——科技中观研究策略系列》

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