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ChatGPT从下游应用”火“到了上游芯片厂，国内谁将受益

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【ChatGPT从下游应用”火“到了上游芯片厂，国内谁将受益】

ChatGPT从下游应用”火“到了上游芯片厂，国内谁将受益

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因库存陷入低迷周期的半导体市场近日因ChatGPT的火热而重新受到外界关注 。由于ChatGPT属于生成式AI，被誉为“AI芯片”第一股的英伟达应声而涨 。2月13日收盘，英伟达最新股价已达到217美元，较今年1月3日的143美元上涨50% 。英伟达创始人兼CEO黄仁勋在一场演讲中甚至将ChatGPT视为“人工智能领域的iPhone时刻”，并称其为“计算领域有史以来最伟大的技术之一” 。此外，ChatGPT等新兴AI产品对高性能存储芯片的需求也在拉动相关厂商的出货量 。据韩国经济日报报道，受惠于ChatGPT，三星、SK海力士高带宽内存（high bandwidth memory，HBM）接单量大增 。在机构看来 ， ChatGPT作为AI生成内容(AIGC)的一个应用 ， 将拉动芯片行业整体需求 。IDC中国研究总监郭俊丽对第一财经采访人员表示 ， 目前国内厂商虽然尚未有明显的出货拉动情况，但随着应用场景的落地叠加国外高性能芯片供给受限，国内厂商将会迎头赶上 。CIC灼识咨询执行董事柴代旋对第一财经采访人员表示 ， ChatGPT作为AI生成内容(AIGC)的一个应用，将拉动芯片行业整体需求 。“ChatGPT有着大量复杂计算需求的AI模型，算力消耗非常巨大，需要强大的AI芯片提供算力基础 。AI芯片专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块，包括GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程逻辑门阵列）、ASIC（专用集成电路）和DPU（处理器分散处理单元）等 。”柴代旋对采访人员表示，ChatGPT的高算力需求对这些板块将产生实质性影响 。此外，高算力芯片和高速内存相辅相成，内存接口芯片也有可能受到影响 。郭俊丽持有类似的观点，她认为ChatGPT对芯片赛道的实际影响主要集中在几方面 。“首先，ChatGPT基于Transformer技术 ， 随着模型不断迭代，层数越来越多，对算力的需求越来越大；其次，ChatGPT运行的三个条件：训练数据+模型算法+算力，需要在基础模型上进行大规模预训练 ， ChatGPT经历了3次迭代，参数量从1.17亿增加到1750亿，训练量大幅提升 。”郭俊丽对第一财经采访人员表示，以ChatGPT为代表的AI新时代，算力将成为核心竞争力 。其带来的全新场景+原场景流量大幅提高，推动AI芯片需求增长 。提供算力的芯片GPU、CPU、FPGA、ASIC，提供存储功能的芯片HBM, DRAM,会受益于ChatGPT的应用爆发 ， 推动AI产业化由软件向硬件切换，半导体+AI生态会逐渐清晰，AI芯片产品将实现大规模落地 。“GPU可以支撑强大算力的需求，由于具备并行计算能力，可兼容训练和推理的能力，目前GPU被广泛应用于加速芯片 。GPU的供应商英伟达、海光信息、景嘉微等国内外企业将会成为受益者 。此外，ChatGPT执行大算力的同时也需要大容量的内存支撑，英伟达GPU搭载了包括高带宽存储器（HBM）在内的大量DRAM 。三星电子、SK海力士、美光等有望直接或间接受益于英伟达AI芯片需求的快速增长 。”郭俊丽说 。国内厂商暂无明显出货拉升在ChatGPT商业化探索的早期 ， 英伟达就受到了资本市场的追捧 。究其原因 ， 主要是驱动ChatGPT实现自然语言处理、机器学习等功能的人工智能服务器是由CPU和加速芯片构成，加速芯片中包含GPU、FPGA和ASIC等，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，其中GPU作用关键 。GPU的性能是模型强大算力的来源 。1999年，英伟达推出显卡GeForce 256，并第一次将图形处理器定义为“GPU”，由此奠定了其在GPU领域的优势位置 。郭俊丽称，根据IDC的预计，ChatGPT很可能推动英伟达相关产品在12个月内销售额达到35亿至100亿美元 。不过GPU芯片也存在管理控制能力弱 ， 功耗高等问题 。浙商证券指出，随着ChatGPT的使用量激增，OpenAI需要更强的计算能力来响应百万级别的用户需求，因此增加了对GPU芯片的需求 。目前，GPU也是全球芯片巨头竞相争夺的主要交锋战?。⑻囟MD、苹果等均有所布局 。苹果此前引入AI加速器设计的M2系列芯片 (M2 pro和M2 max) ， 并表示两款芯片将被搭载于新款电脑，AMD随即宣布计划推出与苹果M2系列芯片竞争的台积电4nm工艺“phoenix”系列芯片，以及使用Chiplet工艺设计的"Alveo V70"AI芯片 。这两款芯片均计划在今年推向市场，分别面向消费电子市场以及AI推理领域 。“不过目前国内厂商尚未有明显的出货拉动情况 。”郭俊丽认为，除了市场需求外 ， ChatGPT的发展仍需要关注多个方面，首先是产业生态的搭建，比如和微软相关应用的融合就是很好的思路 。其次，据研究报告称，ChatGPT一次回复成本大约是谷歌搜索查询平均成本的6倍-28倍，如果想要获得可持续的发展，还需要不断地优化成本结构 ， 降低成本 。最后，ChatGPT面临较高的内容风险，比如涉及到意识形态、价值观、暴力、知识产权等问题时 ， AI是否能够有效应对，风控模式是否足够智能都是需要考虑的方面 。

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