人工智能时代，似乎开始值得期待了。
ChatGPT的横空出世改变了人们以往对于AI“人工智障”的看法。它不仅对答如流，还能编写代码、文本创作、续写小说，无所不能。仅上线两个月，月活跃用户数就高达1亿，而此前最快突破1亿月活的TikTok用了9个月，Instagram则用了2年半。
ChatGPT问答
比尔盖茨说：“ChatGPT让我们窥见了即将发生的事情，这项技术以及其革新速度都令人印象深刻。”
ChatGPT有多烧钱？
一个成功的应用自然少不了技术和金钱，ChatGPT也不例外。
微软的AI大模型及强大算力是助力OpenAI的关键，为了实现更好的AI训练，OpenAI选择了一条昂贵但有效的道路——增加算力，提升数据量来“喂饱”它。OpenAI曾为了让GPT-3的表现更接近人类，用了45TB的数据量、近1万亿个单词来训练它，大概是1351万本牛津词典。相比于上一代GPT-2，GPT-3在模型规模上要至少大两个数量级，从之前的15亿参数直接提升至1750亿。
“ChatGPT之父”山姆·阿尔特曼
大模型及其高算力对应的是高昂的资金消耗，ChatGPT一次运算就要花费450万美元，据美国《财富》杂志报道，2022年，OpenAI公司净亏损总额为5.45亿美元。
此外，ChatGPT测算生成一条信息的成本在1.3美分左右，是目前传统搜索引擎的3到4倍，单次搜索成本过于高昂。
这么高的研发门槛，注定成为相关企业的“护城河”。
ChatGPT的“幕后英雄”
以ChatGPT为首的生成式AI开发主要依托于大模型技术，这就离不开算力支撑,而算力依靠的是芯片。在算力基建中，除了AI服务器、AIDC等专用数据中心建设外，各种端侧的推理芯片，NPU/AI芯片也同样必不可少。
数据显示，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days（即假如每秒计算一千万亿次，需要计算3640天），需要7-8个投资规模30亿、算力500P的数据中心才能支撑运行。
ChatGPT对于强大算力的需求就等于对高端芯片的需求。
在技术架构层面，AI芯片可以分为 GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）和类脑芯片，同时CPU也可用以执行通用AI计算。
CPU
可用于执行AI算法，但是因为体系结构和逻辑限制，很难满足高吞吐量和低时延计算的要求,用于AI计算性价比较低。
GPU
诞生于英伟达的GPU最初确实主要应用于图形渲染，这是在后来科研和应用中逐渐用于AI计算领域。GPU拥有较强的并行推算能力，能够支撑强大的算力需求，目前主要用于加速。
FPGA
可对芯片硬件层进行灵活编译，且功耗远远小于CPU和GPU。
ASIC
主要是定制专用的AI芯片，可以在芯片架构和电路上进行优化，用来满足特定的应用需求，性能高、功耗低，但成本也较高。
在应用层面，AI芯片又可以划分为云端、边缘端和终端三个类型，不同场景对芯片的算力和功耗的要求不同，单一芯片难以满足实际应用的需求。
云端
由于大多数AI训练和推理工作负载都在此进行，需要运算巨量、复杂的数据信息，因此对于 AI 芯片的性能和算力要求最高。
边缘端
边缘端是指处理云端和终端之间的传输网络，承担着汇集、分析处理和通信传输数据的功能，一定程度上分担云端的压力，降低成本、提升效率。
终端
终端AI芯片由于直面下游产品，大多以实际需求为导向，主要应用于消费电子、智能驾驶、智能家居和智慧安防等领域，终端产品类型和出货量的增加，也相应刺激了对芯片的需求。
AIGC 掀起的浪潮将会持续推动 AI 产业化由软件向硬件切换，半导体+AI 生态会逐渐清晰，AI芯片产品也将实现大规模落地。
ChatGPT带火AI芯片
ChatGPT的爆火，让人们注意到了AI应用背后庞大的算力需求与挑战。曙光智算公司提供用于AI训练与推理计算的试用资源，在开放使用后一周内已被抢注一空。通常情况下，这些计算资源要三个月左右才能被用户注册并使用。
在ChatGPT快速增长推动下，英伟达GPU成为蓬勃发展的AI业务的真正黄金。该公司股价增长速度仅在一个月内就实现了超过50%的大规模增长。2月16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62%。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”。
2月13日，半导体板块也异动拉升，算力芯片方向领涨。ETF方面，科创板芯片ETF（588290）涨超2%，科创芯片ETF（588200）涨近2%。
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。
在以ChatGPT为代表的AI新时代，算力将成为核心竞争力，持续推动AI芯片需求增长，芯片产业发展有望长期受益。
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