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近段时间，由美国OpenAI实验室开发的人工智能技术驱动的自然语言处理工具——ChatGPT火爆全网，其使用的人类反馈强化模型技术以人类偏好作为奖励信号来微调模型，能够通过学习和理解人类的语言进行对话，甚至能完成撰写、翻译、编代码等任务。

以大模型敲开通用人工智能的大门，ChatGPT的火爆无疑开辟了AI产业化的新路径。被誉为“AI芯片”第一股的英伟达也应声而涨，在ChatGPT商业化模式尚未明确的初期阶段就斩获了一波红利，为满足大模型应用的巨大算力需求，大厂们纷纷加大相关基础设施方面的投资。

资本“统一”的目光，为AIGC打开全新市场增量，催生了更高的算力需求。在半导体市场调整周期下，AI芯片成各大厂商的“宠儿”。那么，以ChatGPT为代表的生成式AI产品究竟会成为各芯片大厂的“流量密码”，还是正在吹起的一场科技泡沫？“国家队”入场胜算几何？

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ChatGPT催热AI芯片

ChatGPT能更好地理解对话语境，并在生成文本时考虑到先前的对话内容，输出更符合语言逻辑与人类价值观的高质量文本，同时还增加了代码理解和生成能力，极大地提高了实用性，拓宽了应用场景。这般兼具实用性与功能性的软件，有望打开千行百业的海量应用场景，走向大规模商业化时代。

那么，ChatGPT走红，为何会催热AI芯片？

行业周知，ChatGPT基于海量数据的大模型而生，其中海量的数据让它能“上知天文、下知地理”，大模型则让它理解并使用人类语言，并近乎真实地进行对话和互动。而想要驱动这些海量的数据，就需要数据中心具备足够强大的算力，这些算力则来自底层的硬件——AI芯片。

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。从目前产业链结构来看，上游为芯片厂商和基础设备提供商，中游为云服务厂商，下游为云计算服务的应用领域。ChatGPT被视为云计算的下游应用之一，上中游还涉及芯片、设备、云服务厂商等。随着人工智能应用向纵深发展，对AI模型训练所需要的算力支持提出了更高要求。

中金公司认为，未来大模型有望成为AI技术领域重要的生产工具，这将对AI芯片在训练和推理等环节支撑大量数据高效处理提出新的挑战，芯片算力、存储容量、带宽、软件栈等多个维度上的技术要求也会随之提高，并创造出可观的AI芯片增量市场空间。

根据市场研究与咨询机构Tractica的数据，2021年全球AI芯片市场规模大约为260亿美元，预计到2025增长至726亿美元，复合年增长率达到29.27%。在全球“数字化+智能化”浪潮推动下，智能手机、自动驾驶、数据中心、图像识别等应用将推动AI芯片市场迅速成长。

ChatGPT是人工智能产业链发展到一定阶段的必然产物，经过AI技术长年的研发积累，同时受益于深度学习技术突破、算力提升、大数据积累等因素，才使其快速成为“顶流”应用。而ChatGPT热潮带来的投资机遇，将加速AIGC的商业化进程，并有望带动相关厂商的业绩提升，带动AI产业的快速发展。

业内机构普遍认为，2023年有望成为AIGC发展大年，其未来将成为互联网乃至元宇宙重要内容生产基础设施。当前AI发展迅猛，人工智能技术提供商、内容供应商、AI芯片供应商等将率先受益。

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国内外算力之争

据悉，支撑ChatGPT算力基础设施至少需要上万颗英伟达GPU A100，总算力消耗也达到了3640PF-day，至少要7—8个投资30亿规模的数据中心才能支撑ChatGPT的运行。

根据OpenAI测算，自2012年以来，全球头部AI模型训练算力需求3～4个月翻一番，每年头部训练模型所需算力增长幅度高达10倍。ChatGPT对算力产业带来的影响也是前所未有的，AI深度学习正在逼近现有芯片的算力极限，这也倒逼芯片设计厂商快速的迭代升级。

在众多芯片厂商中，谁能担得起未来算力需求呢？

据业内人士分析，英伟达目前能支持ChatGPT运行的主要产品有V100、A100和T100三个系列。国产AI芯片也拥有训练能力，也可以支持ChatGPT的运行。代表产品有寒武纪思元290、壁仞科技BR100、燧原科技的邃思2.0以及百度昆仑芯2代等。

综合来看，英伟达作为GPU市场的主导者，其高端GPU占据了AI算法训练市场绝大部分的份额。花旗集团分析师Atif Malik预估，ChatGPT可能会在未来12个月内为英伟达带来30亿美元至110亿美元的销售额。

图源：pixabay

虽然英伟达占据先发优势，但其他的厂商也在迎头赶上。中国企业也高度重视AI大模型与应用的开发，对ChatGPT这类大模型的训练，包括商业巨头和头部的研发机构都有持续在投入。

与此同时，自2020年6月OpenAI掀起了业界发展预训练模型、大模型的浪潮，我国主流AI厂商都发布了相应的大模型，比如百度文心ERNIE、华为盘古大模型以及阿里M6系列大模型等，这些大模型将推动人机交互、内容生成等应用场景的发展。

但从产品性能来看，国产高端AI芯片的通用性与英伟达相比仍有一定差距，设计和生态方面也远落后于英伟达，制造、设备、材料方面也差距甚大。根据21世纪经济报道，多家半导体相关企业表示，能否满足市场需求要看具体的算力需求和芯片是否契合。

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热潮下的冷思考

IDC中国研究总监卢言霞坦言，短期内ChatGPT 对市场影响有限，长期来看这些模型甚至在 3 年以后会退出市场，真正的启示一方面在于语言模型的演进将推动通用 AI 的到来；另一方面在于大模型落地将推动 AI 开发范式的转变，促进产业链细分。

同时，ChatGPT还面临着训练数据来源合规性、数据使用的偏见性、生成虚假信息、版权争议等人工智能通用风险。在发展技术的同时，应加强对于ChatGPT应用边界加以管控和规范。

万丈高楼平地起。ChatGPT火出了圈，离不开AI芯片这个良好的基础。其引发的是全社会对于生成式AI、大模型技术的关注，而后者对于芯片用量的更大需求、芯片规格的更高要求的趋势明显。可以预见，当ChatGPT发展到成熟期，其算力底座有可能从英伟达独占鳌头的局面逐渐向“百家争鸣”的割据战倾斜，这波资本的热浪或许能成为国产AI芯企发力的催化剂之一。

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