火熱的chatGPT再度引發(fā)AI市場熱情。這背后除了對各類型大模型的構建外，備受關注則是背后訓練、計算所需要的底層技術能力支持。
作為一個收錄了龐大信息量和訓練量的模型產品，chatGPT對大規(guī)模并行計算必然有較高要求，這也是英偉達由此率先受益、股價應聲而漲的原因所在，除了GPU，涉及計算能力的芯片類型還包括CPU、FPGA、ASIC等，不同類型的計算芯片進行組合，可以滿足不同模型的計算需要。此外，與計算相匹配必然還需存儲、接口等類型芯片。
在當前的半導體下行周期中，突然涌現的需求像是給市場打了一劑強心針，相關計算類產業(yè)鏈芯片公司由此將會受益于此多大比重成為重要命題。
比如據花旗集團預估，ChatGPT將可能促使英偉達相關產品在12個月內銷售額達到30億至110億美元。這意味著，ChatGPT以及類ChatGPT應用對于高端芯片的需求增加會拉動芯片均價。
需要關注的是，涉及高算力的AI芯片，目前在國內同時面臨著內部仍待持續(xù)發(fā)展、外部環(huán)境持續(xù)變化等諸多挑戰(zhàn)，高算力芯片的發(fā)展，更需國內軟硬件生態(tài)鏈企業(yè)攜手推進。
芯片迎新機遇？
在目前消費類市場持續(xù)疲軟的震蕩影響下，半導體行業(yè)進入了周期的下行階段，chatGPT對計算能力的需求能否成為拉升半導體產業(yè)的關鍵要素？
從當下時點看，判斷chatGPT對半導體需求帶來多大影響還難以完全量化，這更要視具體AI公司的產品進度和訓練量而定。
目前只有chatGPT是相對可見的。CINNO Research半導體事業(yè)部總經理Elvis Hsu對21世紀經濟報道記者分析，目前ChatGPT發(fā)展到GPT-3.5代，約為人腦的500分之一，參數量超過1750億，約由1萬個以上的GPU組成高性能網絡集群。
因此其所需要的技術條件包含強大的AI算力芯片以及海量數據的供應，這解釋了擅長GPU設計的英偉達是首先受益的公司，并直接對其營收有最大超過30億美金以上貢獻。另外由于需要海量數據，所以對研發(fā)高端存儲芯片的公司也有莫大助益。
這里提到的高端存儲芯片，指DRAM為主的存儲類型，這類芯片讀寫速度快、延遲低，但存取速度偏慢。經過幾十年市場大浪淘沙后，目前的龍頭以海外為主，如三星、美光、SK海力士等。此前也有市場消息顯示，三星和SK海力士已經有一定新增訂單情形。
一名芯片行業(yè)從業(yè)者則對記者分析，但凡涉及到數據都需要存儲芯片，chatGPT目前呈現的成果更像是一款加強版人工智能產品，與之前相比的差異可能在于架構不同。但是在應用端對存儲芯片的新要求，暫時還沒有看到明顯不同。
“我理解這是一個分析能力更強大的數據庫，涉及后臺的各類學習算法、信息整理算法、模型搭建等。但是如果說對存儲企業(yè)的業(yè)績，我認為還沒有那么快體現出來�！彼m(xù)稱，這是一個需要長期積累和訓練的市場，隨著更多相關平臺有計劃推出，或許在長遠市場中會逐漸浮現出業(yè)績增益，但并不是短期。
總體來說，Elvis認為，在計算芯片領域，除GPU率先受益外，FPGA/CPU、ASIC/DPU/TPU等AI 類腦芯片在未來均具有高度需求發(fā)展的市場。
從國內產業(yè)鏈公司角度看，他進一步分析，相關AI芯片/GPU/CPU/FPGA/AI SoC產業(yè)鏈在ChatGPT風潮盛行的帶動之下均蘊含無限商機。例如研發(fā)AI芯片的寒武紀和瀾起科技，CPU的龍芯中科和海光，GPU的景嘉微，FGPA的紫光國微，AI SoC的瑞芯微以及IP接口的芯原股份等。
當然需要指出的是，這只是從長遠的行業(yè)發(fā)展視角來看，并不是眼下就可以迅速在企業(yè)中進行業(yè)績兌現，國內相關公司依然有一定的路途要走。
企業(yè)突圍機會
宏觀來說，即便沒有chatGPT，隨著通信時代更迭、進入智能化時代的我們，早已面臨數據爆炸的世界。
因此異構計算成為這些年來半導體公司頻繁提及的方向，也是英特爾收購Altera，AMD收購賽靈思的原因所在。用CPU+FPGA/ASIC+GPU等異構方式，應對有越來越多龐大計算量的數字世界。
在這些核心領域，國內廠商多在能力爬升階段。Elvis對記者表示，國內相關AI芯片的產業(yè)鏈，當務之急就是提升高端芯片的設計能力，生產高算力的GPU/FPGA/ASIC類型AI芯片，進入國際競爭的行列，以加速分食ChatGPT 未來長期廣大的市場。
同時可以關注的是，對于Chiplet應用在先進封裝的技術領域也應加強開發(fā)以取得領先的優(yōu)勢，奪得商機。
所謂Chiplet，就是在SoC中原本有諸多不同類型芯片，但都為同一工藝制程，采用芯粒技術后，可以將這些芯片進一步拆解，將不同工藝制程的小芯片組合起來，采用2.5D/3D先進封裝的技術堆疊起來，產生不全部采用高工藝制程芯片組合，仍能夠達到高工藝制程效果的技術能力，也是面對后摩爾時代的重要方向。
目前采用該技術路線制成芯片的公司多在海外，如AMD、英特爾、蘋果等，此前業(yè)界已經在積極組建各類型聯盟，尚在初期發(fā)展階段，也更意味著行業(yè)各界都有機會參與其中積極成長。
浙商證券則分析認為，面對未來潛在的算力指數級增長，短期內使用Chiplet異構技術加速各類應用算法落地，長期看則要打造存算一體芯片，減少芯片內外的數據搬運，或將成為未來算力升級的潛在方式。
總體來看，硬件固然是支撐大算力AI平臺發(fā)展的核心底層能力，但這也更需要國內軟硬件廠商共同攜手推進，以期在這一市場共同成長。
