ChatGPT爆火，将会给芯片市场带来什么新机遇？

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本期导读✦

 

一夜之间，整个世界都在为ChatGPT的出现而爆棚，被席卷的不止是IT行业，连汽车、医疗等都一并涵盖其中。

 

ps:文末欢迎互动

 

2022年11月30日，美国人工智能研究实验室（OpenAI）发布其研发的聊天机器人程序ChatGPT，其在社交媒体上迅速窜红，短短5天注册用户超100万；截止2023年1月底，ChatGPT月活用户突破1亿，成为史上增长最快的消费类应用。

 

   

ChatGPT何以爆火？

   

 

 

 

ChatGPT强大的信息整合和对话能力，特别是自然语言处理能力堪称前所未有，几乎人人都欲先试为快。

 

ChatGPT是一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，利用Transformer神经网络架构处理序列数据模型，并在输入序列中捕捉长期依赖性。它还使用大量包含真实世界对话的语料库来训练模型，可以更好地理解人类语言，使其具备上知天文、下知地理还具备根据聊天上下文进行互动的能力，与之聊天交流几乎毫无障碍。

 

ChatGPT不仅可以聊天、聊股票、谈人生，还能完成写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码开发、智能客服等任务；其应用场景还包括：编写和调试程序、文学/媒体创作。在测试情境下，ChatGPT在教育、考试、回答测试问题方面的表现甚至优于普通测试者。

 

不过，由于技术局限性，ChatGPT答案的准确性可能会误导使用者；在搜索引擎、客服等领域回复信息可能导致法律风险；文本、图像数据挖掘再创作是否侵权难以界定。另外，一些IT人士担心，黑客们策划网络攻击时会使用ChatGPT。

 

   

ChatGPT是否

预示AI商用化开始成熟？

   

 

ChatGPT的出圈得益于多年来整个行业在技术研发和深度学习领域实现了技术突破，并对人工智能研发领域的持续投入，同时也源于算力的提升和大数据的积累。ChatGPT引发的大规模商业化令千行百业为之变革，且有望打开海量应用场景。目前，微软、谷歌等科技巨头已推出付费订阅版本，旨在快速迭代AIGC底层技术的同时，尽快实现商业化落地。

 

 

 

本质上讲，ChatGPT是一个大型语言模型聊天机器人，通过大规模训练使具有了对各种输入生成类似人类反应、完成精准AI应答，并能根据用户主题综合整理和输出相关内容的能力。ChatGPT一反既往的能力还在于更好地理解对话语境，同时根据对话上下文生成内容，输出更符合人类语言逻辑和价值观的高质量文本。其代码理解和生成能力也大幅提高了实用性，适合更广泛的应用场景。

 

互联网和数字技术的发展使创意和内容分享易如反掌，但数字内容创作难题仍有待解决，AIGC行业的技术融合与变革恰恰迎合了这一需求，有助于通过人机协同方式释放价值，将AI工具广泛应用于传媒、电商、影视、娱乐等数字化需求丰富的行业，进一步完善互联网乃至元宇宙的重要内容生产底座。

 

不论是ToB还是ToC，ChatGPT都显示出巨大的商业价值。基于ChatGPT交互平台，企业能够与客户建立有效的沟通，在激发新的行业创新的同时提高企业服务品质的同时降低服务成本。

 

综上，因兼具实用性与功能性，ChatGPT也被视为计算领域有史以来颇为杰出的AI应用之一，令更多人对AI新蓝海寄予了厚望。

 

   

ChatGPT对半导体产业

发展影响几何？

   

 

作为一种新兴的超智能对话AI产品，ChatGPT的推理、编写代码、文本创作等使应用场景流量大幅增加。

 

在技术上，作为基于Transformer的知名NLP模型，随着不断迭代，其层数也越来越多，算力需求越来越大，将带来指数级增长的芯片与半导体需求。

 

在运行方面，ChatGPT需要以训练数据+模型算法+算力作为条件，特别是获得ChatGPT功能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千亿参数的预训练大模型，大量算力是其运行的关键。

 

 

 

ChatGPT的背后支撑还有GPU、CPU+FPGA、AI芯片和光模块。GPU具备并行计算能力，兼容训练和推理，支撑强大的算力需求。在AI模型构建之初，要用超大算力和数据构建预训练模型；之后要在预训练模型上进行针对性训练。目前，支撑ChatGPT的算力基础设施至少要上万颗英伟达GPU A100，一次模型训练成本在1200万美元以上。虽然GPU最适用于深度学习，但CPU和FPGA也不可或缺。在AI模型构建第二阶段，具有一定灵活性的可编程FPGA可以对特定功能进行扩展；在深度学习方面，将FPGA与CPU结合实现深度学习模型，同样可以满足海量算力需求。

 

云计算设备互联是光模块的专长。数据传输量的增长和算力提升使能耗不断增加，光模块成为了数据中心内设备互联的载体，需求量与日俱增。

 

另外，ChatGPT对高端芯片需求的增加也会拉动芯片均价，量价齐升将使芯片需求水涨船高。面对指数级增长的算力、HPC（高性能计算）、云计算和数据传输需求，GPU或CPU+FPGA、AI芯片和光模块厂商将迎来蓝海市场。

 

在HPC方面，算法仍然是自然语言处理类AI应用的主流，通用GPU则是底层算力的主要芯片。时下，ChatGPT俨然成为了推动HPC与AI加速计算结合超指数级进步的数字飞轮。在高性能硬件正在转向兼顾AI、大数据处理、深度学习等应用的未来，CPU+GPU将是发展HPC的重要基石，而异构HPC也将进入多样性计算时代。

 

随着数字技术向经济社会各领域的持续渗透，全球对算力的需求正迅猛增长。可以预见，在数据中心主导的新一轮科技经济变革中，HPC将会和云、AI交织共生。

 

据Report Ocean预计，到2027年，全球HPC芯片组市场规模将从2019年的43亿美元扩大到136.8亿美元。英伟达也曾表示，其2022年数据中心HPC芯片业绩将同比增长200%—250%。

 

   

结 语

   

 

ChatGPT正在掀起新一轮AI革命。其火爆出圈得益于HPC、人工智能和半导体等行业技术的不断迭代和有机结合。ChatGPT的快速增长会让算力需求大幅增加，从而大功率高性能AI推理芯片的使用将成为常态。

 

在全球AI应用的鹊起之际，ChatGPT也与使半导体、HPC、云计算等上游产业结伴而行，相生发展，进而促成相关软硬件和生态的有机融合，加快处于谷底的半导体行业的复苏及相关行业的可持续发展。

 

   

互动有礼

你认为ChatGPT的出现是否会取代大量工种？在未来对各大行业会带来怎样的影响呢？快来一起来聊聊吧～

 

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