算力需求爆发拉动芯片量价齐升
ChatGPT,由OpenAI推出的全球热门对话AI模型，自2022年12月上线以来便备受瞩目。其于2023年1月的活跃用户数已突破1亿，成为历史上增长最快的消费者应用之一。除了问答模式外，ChatGPT还可以进行推理、编程和文本创作等多项功能，为用户带来全新的体验和流量增长。
1、▲芯片需求=量↑ x 价↑ ， AIGC拉动芯片产业量价齐升
AIGC技术将带来全新的场景，同时原场景的流量也将大幅提升。从技术原理角度来看，ChatGPT基于Transformer技术，随着模型不断迭代，层数逐渐增多，对算力的需求也随之增加；从运行条件角度来看，ChatGPT完美运行所需的三个关键要素：训练数据、模型算法和算力，需要在基础模型上进行大规模预训练。其强大的存储知识能力源于1750亿参数，这意味着需要大量的算力支持。
随着对高端芯片需求的增长，芯片价格将受到推动。例如，英伟达顶级GPU的采购成本高达8万元，而GPU服务器通常超过40万元。为支持ChatGPT所需的计算能力基础设施，至少需要数万颗英伟达A100 GPU。因此，高端芯片需求的迅速扩大将进一步推高芯片市场价格。
揭秘ChatGPT背后的实力支柱：芯片产业，国内GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模块产业链前景可期。
FPGA:深度学习+分布式集群数据传输，助力大模型。高灵活性、短开发周期、低延时、并行计算等优势，安路科技、复旦微电、紫光国微值得关注。
ASIC:专为AI应用设计的极致性能与功耗优化芯片。寒武纪、澜起科技等公司在这方面具有竞争优势，值得关注。
随着数据传输量的增长，光模块作为数据中心内设备互联的载体，需求量随之增长。德科立、天孚通信、中际旭创是值得关注的公司。
1. 算力需求爆发拉动芯片量价齐升
AI计算需要各类芯片支撑
算力需求爆发，芯片量价齐升
AI服务器为算力载体
CPU、GPU、FPGA、ASIC、光模块各司其职
1.1 人工智能四层架构，芯片为底层支撑
1.2 人工智能不同计算任务需要各类芯片实现
1.3 ChatGPT流量激增，为AI服务器带来重要发展机遇
1.4 AI服务器快速增长，大力拉动芯片需求
1.5 AI服务器芯片构成——CPU+加速芯片
1.6 CPU擅长逻辑控制，可用于推理/预测
1.7 服务器CPU向多核心发展，满足处理能力和速度提升需要
1.7 GPU高度适配AI模型构建
1.8 FPGA：可通过深度学习+分布集群数据传输赋能大模型
1.9 ASIC可进一步优化性能与功耗，全球巨头纷纷布局
国内外ASIC芯片龙头布局
随着机器学习、边缘计算、自动驾驶的发展，大量数据处理任务的产生，对于芯片计算效率、计算能力和计能耗比的要求也越来越高。ASIC通过与CPU结合的方式被广泛关注，国内外龙头厂商纷纷布局迎战AI时代的到来。
ASIC是指专用集成电路，它是一种专门为某种特定应用而设计的集成电路。ASIC具有高效、低功耗、高性能、高可靠性等优点。与CPU结合的方式可以提高计算效率和降低功耗。
1.10 数据传输速率：容易被忽略的算力瓶颈
1.11 数据传输核心器件：光模块
2. 技术创新引领本土产业链弯道突围
国产服务器CPU凭借CHIPLET布局及先进制程，实现存算一体，打破“存储墙”限制，大幅降低成本并提升效能。
2.1 服务器CPU需求增长，国化产三条发展路线
2.2 未来算力升级路径：CHIPLET、存算一体
近期CHATGPT的兴起推动着人工智能在应用端的蓬勃发展，这也对计算设备的运算能力提出了前所未有的需求。虽然AI芯片、GPU、CPU+FPGA等芯片已经对现有模型构成底层算力支撑，但面对未来潜在的算力指数增长，短期使用CHIPLET异构技术加速各类应用算法落地，长期来看打造存算一体芯片(减少芯片内外的数据搬运),或将成为未来算力升级的潜在方式 。
2.3 CHIPLET是布局先进制程、加速算力升级的关键技术
Chiplet异构技术破局先进制程封锁，大幅提升大型芯片良率、降低设计复杂与成本。尽管牺牲一定体积与功耗，但加速算力升级，助力基站、服务器、智能电车等领域广泛应用。
2.4 CHIPLET已广泛应用于服务器芯片
2.5 存算一体：打破“存储墙”限制，技术迭代演进
2.6 存算一体：更大算力、更高能效、降本增效
存算一体是将存储器和计算能力融合在一起，以新的高效运算架构进行二维和三维矩阵计算。这种技术的优势在于：
- 可以提高计算效率
- 可以通过更少的硬件实现更多的功能
- 可以减少功耗
（1）具有更大算力（1000TOPS以上）
（2）具有更高能效（超过10-100TOPS/W），超越传统ASIC算力芯片
（3）降本增效（可超过一个数量级）
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