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ChatGPT从下游应用”火“到了上游芯片厂,国内谁将受益?

2023-02-15  第一财经  
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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记者表示,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。

芯片行业影响几何?

2月14日,半导体板块走强,通富微电(002156)盘间涨停,甬矽电子(688362)涨超9%,华天科技(002185)、长电科技(600584)、芯原股份-U(688521)、晶方科技(603005)等跟涨。截至14日收盘,第三代半导体指数(885908)报1365.239点,涨0.02%。该指数自2月1日以来涨幅为3.38%.

ETF方面,截至今日收盘,芯片龙头ETF(516640)、芯片50ETF(516350)涨超2%。芯片ETF基金(516920)、半导体龙头ETF(159665)、半导体ETF(159813)、中韩半导体ETF(513310)、芯片ETF龙头(159801)跟涨。

在业内看来,ChatGPT等高算力AI应用的火爆将为国内芯片厂商带来新一轮机会。

CIC灼识咨询执行董事柴代旋对第一财经记者表示,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。”柴代旋对记者表示,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。”

郭俊丽对第一财经记者表示,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场,英特尔、AMD、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。

国内主要GPU生产商包括景嘉微、龙芯中科、海光信息。但从机构与公司的公开回应来看,国内ChatGPT相关芯片产业尚处于发展的初期。

在最新的回应中,景嘉微(300474)表示,公司产品未涉及AI训练和ChatGPT相关业务。“公司GPU主要用来做图形处理的,ChatGPT需要高速计算我们目前没有做。”

龙芯中科证代也表示,公司内部并没有产品用于ChatGPT。

但从发展趋势来看,柴代旋对记者表示,GPU或CPU+FPGA的技术路线,为ChatGPT提供算力支撑。因此除了GPU市场,FPGA市场也有望快速发展。“FPGA具备灵活性高、开发周期短、低延时、灵活性高等优势,相比于CPU/GPU/ASIC具有更高的速度和极低的计算能耗,是大算力芯片的加速器。虽然赛灵思和英特尔目前在FPGA生产中占比较高,但国内以紫光国微、复旦微电、安路科技等为代表的厂商也具有广阔的提升和发展空间。”

此外,郭俊丽对记者表示,可用于推理预测的CPU+加速芯片,可实现高吞吐量互联的需求,其供应商龙芯、中国长城,而ASIC具有极致性能和功耗表现,其供应商寒武纪和澜起科技等。

“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

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