《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》2月9日訊（編輯 宋子喬） 近一個(gè)月以來,，AIGC現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品ChatGPT聊天機(jī)器人點(diǎn)燃,、成就了一場(chǎng)資本狂歡。

可以說,，ChatGPT的火爆,，開辟了AI產(chǎn)業(yè)化的新路徑——以大模型敲開通用人工智能的大門。為了滿足大模型應(yīng)用的巨大算力需求,，大廠們紛紛加大了相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施方面的投資,。作為算力基礎(chǔ)設(shè)施中的核心硬件，AI芯片由此進(jìn)入人們的視野,。

浙商證券最新報(bào)告表示,，ChatGPT的“背后英雄”系GPU或CPU+FPGA等算力支撐，該應(yīng)用對(duì)于高端芯片的需求增加會(huì)拉動(dòng)芯片均價(jià),，量?jī)r(jià)齊升將導(dǎo)致芯片需求暴漲,。信達(dá)證券也表示，AIGC推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)化由軟件向硬件切換,，半導(dǎo)體+AI生態(tài)逐漸清晰,，AI芯片產(chǎn)品將實(shí)現(xiàn)大規(guī)模落地。

1月下旬以來,，景嘉微,、寒武紀(jì)、龍芯中科等多只個(gè)股漲幅已超30%,。今日（2月9日）早盤,，多只AI芯片股走強(qiáng)，截至午間收盤,，景嘉微漲超16%,，海光信息漲超14%，中科曙光,、寒武紀(jì),、龍芯中科、安路科技等紛紛跟漲,。

該AI芯片接棒了,？

▌AI邁向大模型時(shí)代 芯片市場(chǎng)成長(zhǎng)可期

ChatGPT的技術(shù)底座是“大型語言模型（Large Language Models）”，簡(jiǎn)稱LLMs,，中文習(xí)慣稱為“大模型”,。算法是大模型成功的首要條件，然后要喂給算法海量的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)量級(jí)躍升,，能帶來更多能力的涌現(xiàn)）,，再搭配強(qiáng)大的發(fā)動(dòng)機(jī)——大算力，才能獲得最基礎(chǔ)的大模型,。

一個(gè)ChatGPT應(yīng)用的算力消耗已經(jīng)讓人瞠目,。其大模型GPT經(jīng)歷了三次迭代，GPT,、GPT-2和GPT-3（當(dāng)前開放的版本為GPT-3.5）的參數(shù)量從1.17億增加到1750億,，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量從5GB增加到45TB，其中GPT-3訓(xùn)練單次的成本就已經(jīng)高達(dá)460萬美元,。最新的GPT3.5在訓(xùn)練中使用了微軟專門建設(shè)的AI計(jì)算系統(tǒng),，由1萬個(gè)V100 GPU組成的高性能網(wǎng)絡(luò)集群,，總算力消耗約3640PF-days，即假如每秒計(jì)算一千萬億次,，需要計(jì)算3640天,。

同樣，國(guó)產(chǎn)自研的源1.0,、悟道和文心等AI模型,，不僅在參數(shù)量上達(dá)到了千億級(jí)別，而且數(shù)據(jù)集規(guī)模也高達(dá)TB級(jí)別,。想要搞定這些“龐然大物”的訓(xùn)練,，就至少需要投入超過1000PetaFlop/s-day（PD）的計(jì)算資源。

一言以蔽之,，大模型為代表的AI新時(shí)代,，算力便是核心競(jìng)爭(zhēng)力。

而AI 芯片是針對(duì)人工智能算法做了特殊加速設(shè)計(jì)的芯片，也被稱為AI加速器或計(jì)算卡,，是AI的算力基礎(chǔ),。要知道，ChatGPT有著大量復(fù)雜計(jì)算需求的AI模型,，GPU,、FPGA、ASIC等AI芯片專門用于處理這些計(jì)算任務(wù),，是不可或缺的底層硬件,。

據(jù)了解，采購一片英偉達(dá)頂級(jí)GPU成本為8萬元,，GPU服務(wù)器成本通常超過40萬元,。對(duì)于ChatGPT而言,，支撐其算力基礎(chǔ)設(shè)施至少需要上萬顆英偉達(dá)GPU A100，一次模型訓(xùn)練成本超過1200萬美元,。

浙商證券分析師陳杭據(jù)此表示,，ChatGPT對(duì)于高端芯片的需求增加會(huì)拉動(dòng)芯片均價(jià)，量?jī)r(jià)齊升將導(dǎo)致芯片需求暴漲,，“目前OpenAI已推出20美元/月訂閱模式，初步構(gòu)建了優(yōu)質(zhì)的訂閱商業(yè)模型,，未來繼續(xù)擴(kuò)容的能力將會(huì)大幅提升,。”

中金公司認(rèn)為,，未來大模型趨勢(shì)下,，AI芯片市場(chǎng)成長(zhǎng)可期，在ChatGPT應(yīng)用大規(guī)模商用初期,，AI芯片行業(yè)有望創(chuàng)造20億美元左右市場(chǎng)空間,。另據(jù)Omdia，2022年數(shù)據(jù)中心用AI芯片市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)133億美元,。

▌多路線蘊(yùn)含潛力 周邊生態(tài)有望受益

不過,，在名為“AI芯片”的大籃子里，細(xì)分品類眾多,。目前英偉達(dá)主導(dǎo)的GPU憑借高算力成為主流選擇,，其他AI芯片如ASIC、DPU,、FPGA也蘊(yùn)含潛力——

ASIC/DPU等專用芯片在特定使用場(chǎng)景下高算力/低功耗/小面積的優(yōu)勢(shì)仍吸引國(guó)內(nèi)外廠商積極布局,，如TPU、類腦芯片等,；FPGA由于可編程而更具靈活性,，相比于CPU/GPU/ASIC具有更高的速度和極低的計(jì)算能耗，常年來被用作專用芯片的小批量替代品,。

AI 芯片根據(jù)技術(shù)架構(gòu)分類

圖源：信達(dá)證券研報(bào)

多樣的技術(shù)路線也意味著，AI芯片的具體投資機(jī)會(huì)并不是那么好把握,，英偉達(dá)這樣的巨頭也面臨被超車的風(fēng)險(xiǎn),。

信達(dá)證券便表示，AIGC的出現(xiàn)真正賦予了人工智能大規(guī)模落地的場(chǎng)景,，AI芯片也將從過去面向廠商的訓(xùn)練場(chǎng)景為主轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦蛳M(fèi)者的推理場(chǎng)景為主,，GPU的高并行計(jì)算能力和高通用性的協(xié)調(diào)統(tǒng)一在消費(fèi)者時(shí)代的統(tǒng)治力或許難以為繼，ASIC芯片,、國(guó)產(chǎn)GPU芯片有望切入MaaS產(chǎn)業(yè)生態(tài),。

該機(jī)構(gòu)進(jìn)一步認(rèn)為,，AIGC推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)化由軟件向硬件切換，半導(dǎo)體+AI生態(tài)逐漸清晰,，AI芯片產(chǎn)品將實(shí)現(xiàn)大規(guī)模落地,。硬件端核心包括AI芯片/GPU/CPU/FPGA/AI SoC等，而在AI芯片中,，算力及信息傳輸速率成為關(guān)鍵技術(shù),，芯片性能及成本的平衡也帶動(dòng)周邊生態(tài)，包括Chiplet/先進(jìn)封裝/IP等產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)芤妗?/p>

據(jù)《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》不完全統(tǒng)計(jì),，相關(guān)標(biāo)的包括：