计算机行业AIGC算力时代系列报告：ChatGPT芯片算力研究框架-230210（29页）.pdf

1、#page#浙商证券股份有限公司算力需求爆发拉动芯片量价齐升光模块和光芯片通过AI服务器实现Transformer技术模型送代芯片需求快速增加GPU门门芯片均价大幅提升算力需求增加CPU号芯片量价X十需求AI训练计算需求FPGA模型训练成本预计每3.5个月翻一番饰1200万美元请算力A模型算法训练数据英伟达GPUA100号新ChatGPT完美运行1万颗光模块（加速器）AI芯片资料来源：浙商证券研究所#page#浙商证券股份有限公司摘要ChatGPT热潮席卷全球。ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransformer）是由OpenAl于2022年12月推出的对话

2、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。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。1、芯片需求=量价个，AIGC拉动芯片产业量价齐升1）量：AIGC带来的全新场景+原场景流量大幅提高。技术原理角度：ChatGPT基于Transformer技术，随着模型不断送代层数也越来越多，对算力的需求也就越来越大；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，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

3、。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。支撑ChatGPT的算力基础设施至少需要上万颗英伟达GPUA100，高端芯片需求的快速增加会进一步拉高芯片均价。2、ChatGPT的“背后英雄”：芯片，看好国内GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模块产业链1）GPU：支撑强大算力需求。由于具备并行计算能力，可兼容训练和推理，目前GPU被广泛应用于加速芯片。看好海光信息、景嘉微；2）CPU：可用于推理/预测。AI服务器利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求。看好龙芯中科、中国长城3）FPGA：可通过深度学习+分布集群

4、数据传输赋能大模型。FPGA具备灵活性高、开发周期短、低延时、并行计算等优势。看好安路科技、复旦微电、紫光国微是“身首于到票应上+C出IV区卡HOISVI“磁：oIsy（t寒武纪、澜起科技5）光模块：容易被忽略的算力瓶颈。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。看好德科立、天孚通信、中际旭创#page#浙商证券股份有限公司风险提示1、AI技术发展不及预期2、版权、伦理和监管风险33、半导体下游需求不及预期#page#01ChatGPT带动算力芯片量价齐升目录02CPU、GPU、FPGA、AI芯片提供底层算力支持CONTENTS03光模块支撑数据传输#page#

5、page#浙商证券股份有限公司201人工智能四层架构，芯片为底层支撑AI绘画：盗梦师AI写作：奔写AIGCAI音乐：DeepMusic上层应用ChatGPT百度：文心大模型谷歌：PaLM大模型华为：盘古大模型GPT3.5OpenAl:百度：PaddlePaddleMeta:PyTorch深度学习框架华为：MindSpore谷歌：TensorFlow湖CPUGPU底层芯片FPGAASIC了资料来源：澜舟科技，IDC，量子位，电子发烧友等，浙商证券研究所#page#浙商证券股份有限公司01人工智能不同计算任务需要各类芯片实现强大的调度、管理并行架构低延时成本低协调能力；计算单元多开发周期短能耗低应

6、用范围广适合大量逻辑确定硬件可根据需求调整性能强开发方便灵活的重复计算成本和壁垒高针对AI设定特定架构通用性强CPUNPUGPUD4atrix uniAUSystem Memory应用方便FPGAAI用ASICDRAM研发阶段逻辑判断数据中心模型训练任务调度与控制成熟量产阶段AI推理性能更优，能效更高资料来源：Huaweiforum浙商证券研究所#page#浙商证券股份有限公司01ChatGPT流量激增，为AI服务器带来重要发展机遇原场景流量提升+新应用场景服务器算力要求提升AI服务器需求增加达成1亿月活跃用户耗时传统CPU服务器史上用户增速最终端用户使用频率提高通用性较强，专用性较弱iTun