浙商证券:ChatGPT带动场景流量增加 GPU、光模块等厂商将迎蓝海市场

221 2月9日
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李佛 意见千错万错,市场永远不错

智通财经APP获悉,浙商证券发布研究报告称,ChatGPT作为一种新兴的超智能对话AI产品,无论是从技术原理角度还是运行条件角度,ChatGPT都需要强大算力作为支撑,从而带动场景流量大幅增加,此外,ChatGPT对于高端芯片的需求增加也会拉动芯片均价,量价齐升导致芯片需求暴涨;面对指数级增长的算力和数据传输需求,可以进行提供的GPU或CPU+FPGA芯片厂商、光模块厂商即将迎来蓝海市场。看好国内GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模块产业链玩家。

具体配置上,推荐①GPU:海光信息(688041.SH)、景嘉微(300474.SZ);②CPU:龙芯中科(688047.SH)、中国长城(000066.SZ);③FPGA:安陆科技(688107.SH)、复旦微电(688385.SH);④AI芯片:寒武纪(688256.SH)、澜起科技(688008.SH);⑤光模块:德科立(688205.SH)、天孚通信(300394.SZ)。

▍浙商证券主要观点如下:

ChatGPT热潮席卷全球。ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI于2022年12月推出的对话AI模型,一经面世便受到广泛关注,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。主要以问答类为主,但与其他问答类AI产品不同,ChatGPT具备训练集中的所有知识,具有语言生成能力,可以实现拟人化交流,而不只是像天猫精灵、小爱同学等其他AI产品的一问一答模式。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。

芯片需求=量↑x价↑

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是基于GPT3.5架构开发的对话AI模型,历经GPT-1/2/3迭代,在GPT3.5模型后,开始引入代码训练和指令微调,加入RLHF技术(人类反馈强化学习),从而实现能力进化。GPT作为知名的NLP模型,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。其中训练数据市场广阔,技术壁垒较低,投入足够的人力物力及财力后即可获得;基础模型及模型调优对算力的需求较低,但获得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1750亿参数,需要大量算力。所以,算力是ChatGPT运行的关键所在。

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。对于ChatGPT而言,支撑其算力基础设施至少需要上万颗英伟达GPUA100,一次模型训练成本超过1200万美元。从芯片市场角度出发,芯片需求的快速增加会进一步拉高芯片均价。目前OpenAI已推出20美元订阅模式,初步构建了优质的订阅商业模型,未来继续扩容的能力将会大幅提升。

“背后英雄”系GPU或CPU+FPGA等算力支撑

1)GPU可支撑强大算力需求。具体来说,从AI模型构建的角度:第一阶段是用超大算力和数据构建预训练模型;第二阶段是在预训练模型上进行针对性训练。而GPU由于具备并行计算能力,可兼容训练和推理,所以目前被广泛应用,ChatGPT训练模型中就已导入至少1万颗英伟达GPU(曾经风靡一时的AlphaGO也只需要8块GPU),推理部分使用微软的Azure云服务,也需要GPU进行运作。所以,ChatGPT的火热兴起对GPU的需求可见一斑。

2)CPU+FPGA拭目以待。从深度学习的角度来看,虽然GPU是最适合深度学习应用的芯片,但CPU和FPGA也不可忽略。FPGA芯片作为可编程芯片,可以针对特定功能进行扩展,在AI模型构建第二阶段具有一定的发挥空间。而FPGA想要实现深度学习功能,需要与CPU结合,共同应用于深度学习模型,同样可以实现庞大的算力需求。

3)云计算依靠光模块实现设备互联。AI模型向以ChatGPT为首的大规模语言模型发展,驱动数据传输量和算力提升。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。此外,伴随算力提升能耗增长,厂商寻求降低能耗方案,推动低能耗的光模块发展。

风险提示:1)半导体下游需求不及预期;2)研发进度不及预期。

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