ChatGPT芯片【浙商】
来源:半导体风向标发布时间:2023-02-101192浏览
询问 AI
路演会议
▲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
2）价：对高端芯片的需求将拉动芯片均价
“背后英雄”：芯片算力支撑
看好：GPU、CPU、FPGA、AI芯片、光模块。
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。
ChatGPT主要以问答类为主，但与其他问答类AI产品不同，其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/月订阅模式，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。
看好：看好国内GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模块产业链玩家。
①GPU：海光信息、景嘉微
②CPU：龙芯中科、中国长城
③FPGA：安陆科技、复旦微电、紫光
④AI芯片：寒武纪、澜起科技
⑤ 光模块：德科立、天孚通信、中际旭创
风险提示：1）半导体下游需求不及预期；2）研发进度不及预期。
固定布局
工具条上设置固定宽高
背景可以设置被包含
可以完美对齐背景图和文字
以及制作自己的模板
分析师：陈杭
联系人：安子超 18611396466
来源：浙商证券新科技研究团队
具体参见2023年2月8日报告《ChatGPT的背后：指数级增长的芯片与半导体需求》，如需报告全文或数据底稿，请联系团队成员或对口销售。
往期报告回顾
点击报告标题直达↓
华为产业链深度系列研究
（滑动查看历史报告）
半导体设备系列研究
（滑动查看历史报告）
江淮汽车系列研究
◇浙商看牛市||“大有可为”大蓝筹第3弹：江淮汽车（600418.SH）
（滑动查看历史报告）
研发设计工具系列研究
（滑动查看历史报告）
固定布局
工具条上设置固定宽高
背景可以设置被包含
可以完美对齐背景图和文字
以及制作自己的模板
法律声明及风险提示
本公众号为浙商证券新科技团队设立。本公众号不是浙商证券新科技团队研究报告的发布平台，所载的资料均摘自浙商证券研究所已发布的研究报告或对报告的后续解读，内容仅供浙商证券研究所客户参考使用，其他任何读者在订阅本公众号前，请自行评估接收相关推送内容的适当性，使用本公众号内容应当寻求专业投资顾问的指导和解读，浙商证券不因任何订阅本公众号的行为而视其为浙商证券的客户。
本公众号所载的资料摘自浙商证券研究所已发布的研究报告的部分内容和观点，或对已经发布报告的后续解读。订阅者如因摘编、缺乏相关解读等原因引起理解上歧义的，应以报告发布当日的完整内容为准。请注意，本资料仅代表报告发布当日的判断，相关的研究观点可根据浙商证券后续发布的研究报告在不发出通知的情形下作出更改，本订阅号不承担更新推送信息或另行通知义务，后续更新信息请以浙商证券正式发布的研究报告为准。
本公众号所载的资料、工具、意见、信息及推测仅提供给客户作参考之用，不构成任何投资、法律、会计或税务的最终操作建议，浙商证券及相关研究团队不就本公众号推送的内容对最终操作建议做出任何担保。任何订阅人不应凭借本公众号推送信息进行具体操作，订阅人应自主作出投资决策并自行承担所有投资风险。在任何情况下，浙商证券及相关研究团队不对任何人因使用本公众号推送信息所引起的任何损失承担任何责任。市场有风险，投资需谨慎。
浙商证券及相关内容提供方保留对本公众号所载内容的一切法律权利，未经书面授权，任何人或机构不得以任何方式修改、转载或者复制本公众号推送信息。若征得本公司同意进行引用、转发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“浙商证券研究所”，且不得对内容进行任何有悖原意的引用、删节和修改。
新闻来源：半导体风向标，文中所述为作者独立观点，不代表icspec立场。更多精彩资讯请下载icspec App。如对本稿件有异议，请联系微信客服specltkj。
