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ChatGPT热拉动芯片均价飙升?分析师:先看产品落地

  国内市场仍处于初期,各大互联网厂商纷纷宣布进行ChatGPT的布局,不过多数还没有正式推出产品,因此国内暂时尚未出现相关芯片价格上升、需求增加的状况。

  近日ChatGPT概念火热引发市场对于算力和人工智能芯片的密集关注,今日半导体板块震荡上行,海光信息(688041.SH)、峰岹科技(688279.SH)涨超7%,、和林微纳(688661.SH)、寒武纪-U(688256.SH)、左江科技(300799.SZ)等与AI芯片概念相关的公司股价涨超4%。截至发稿,海光信息股价为52.88元/股,涨幅5.38%;峰岹科技股价为99.87元/股,涨幅7.39%。

  消息面上,英伟达昨日发布同比下滑但高出市场预期的2022年第四季度财报数据,引得公司当日股价收涨14.02%。

  ChatGPT热拉动芯片均价飙升?分析师:先看产品落地(图1)

  市场人士认为,ChatGPT对于高端芯片的需求增加会拉动芯片均价,量价齐升将导致芯片需求暴涨。对此,供应链企业人士告诉记者,目前国内市场上的相关芯片价格稳定。

  IDC亚太区研究总监郭俊丽也对记者表示,国内市场仍处于初期,各大互联网厂商纷纷宣布进行ChatGPT的布局,不过多数还没有正式推出产品,因此国内暂时尚未出现相关芯片价格上升、需求增加的状况。

  目前来看,AI大模型对于算力的需求主要体现在三类场景,即模型预训练、日常运营和Finetune模型调优。

  根据OpenAI团队发表于2020年的论文《Language Models are Few-Shot Learners》,ChatGPT在利用标注数据之前,先利用无标注的数据训练模型。据测算,训练一次ChatGPT模型(13亿参数)需要的算力约27.5PFlop/s-day。同时,ChatGPT单月运营需要算力约4874.4PFlop/s-day。每月模型调优带来的算力需求约82.5-137.5 PFlop/s-day。

  郭俊丽向记者算了一笔账,如果以AI训练的常用的GPU产品—NVIDIA V100为例来算,据英伟达官网公布的信息,V100 拥有 640 个 Tensor 内核,假如公司选择V100(深度学习算力125 TFlops)来计算大模型训练需求,可以算得若由单个V100 GPU进行计算,需220天;假若要将一次训练的时间缩短至30分钟,计算需求将平均分摊至超过1万片GPU。

  从落地角度来看,复旦大学团队最新公布的类ChatGPT系统MOSS采用了8个英伟达的A100 GPU,而企业级训练所需的GPU则要更多,OpenAI已采用约2.5万颗英伟达GPU来满足其当前的服务器需求。

  目前,受益于ChatGPT走红,英伟达客户对于AI芯片的需求快速飙升。根据英伟达公布的第四财季财报,公司人工智能芯片业务(数据中心业务)在第四季度的销售额增长了11%。该公司在报告中表示,对当前季度的收入前景乐观。

  英伟达CEO黄仁勋也在与投资者的电话会议上透露,最近人工智能的蓬勃发展是该公司战略的核心。英伟达强调,进军人工智能处理器,将有助于抵消个人电脑芯片需求疲软的影响。

  23日台媒报道,近期台积电5nm制程需求突然大增,第二季度5nm芯片产能利用率或将满载。据了解,台积电急单主要来自英伟达、AMD、苹果的AI、数据中心平台。

  不过一家芯片设计企业内部人士向记者表示,短期内的需求上升主要针对的是国际头部芯片企业的产品,如英伟达的A100,A800等,对于国内多数企业来说,ChatGPT带来的热潮仅能说是“长期利好”。

  郭俊丽也向记者表示,由于ChatGPT对算力和存储的巨大需求,确实会推动相关芯片市场。但是短期来看,尚未出现明显的量化增长,因为ChatGPT对行业的拉动作用,需要看各家公司产品推进和应用落地的情况,比如随着智能搜索、智能云、自动驾驶、智能家居、智能办公等场景的落地,随时间的积累逐渐释放对芯片的拉动作用。

  芯谋研究总监宋长庚表示,目前全球AI芯片市场仍然以英伟达的通用GPU为代表,国内能够取得客户认可、获得使用机会的以通用GPU为目标的AI芯片企业还不多。

  责任编辑:刘万里 SF014


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