ChatGPT狂飙，AIGC拉动芯片产业量价齐升
本文借浙商证券深度报告，和大家聊聊「aigc算力时代下chatgpt芯片的指数级增长」。
报告精华浓缩，太长不看请点：
核心观点
chatgpt热潮席卷全球。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，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。
1、▲芯片需求=量↑ x 价↑ ， 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
① 技术原理角度：chatgpt基于transformer技术，随着模型不断迭代，层数也越来越多，对算力的需求也就越来越大；
② 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。
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gpu a100，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；
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；
3）fpga：可通过深度学习+分布集群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；
4）asic：极致性能和功耗表现。ai asic芯片通常针对ai应用专门设计了特定架构，在功耗、可靠性和集成度上具有优势；
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。
01、算力需求爆发拉动芯片量价齐升
02、技术创新引领本土产业链弯道突围
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② 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。
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gpu a100，高端芯片需求的快速增加会进一步拉高芯片均价。
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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；
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；
3）fpga：可通过深度学习+分布集群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；
4）asic：极致性能和功耗表现。ai asic芯片通常针对ai应用专门设计了特定架构，在功耗、可靠性和集成度上具有优势；
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。
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02、技术创新引领本土产业链弯道突围
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