隨著ChatGPT火了，妖魔鬼怪也出來了，包括吹牛不上稅的賣方分析師，以及瞎蹭概念的公司等。在之前的文章里我就說過：現(xiàn)在的ChatGPT充其量就是個段子狗，雖然代表了未來，但還沒到“顛覆一切”的地步：

《泡沫還是機遇？深度解讀ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈和投資機會》

在上篇文章中我提到，AI產(chǎn)業(yè)鏈中的稀缺環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)、算力、行業(yè)know-how。

這里我要著重聊一聊算力。沒有NB的硬件基礎(chǔ)設(shè)施支持，AI永遠(yuǎn)只能停留在打嘴炮上。

ChatGPT為什么強？

大模型是主要因素之一。通俗理解大模型，你可以想象為一個腦容量更大、思維更復(fù)雜的生物，就像人腦，因為有上億個參數(shù)（ChatGPT有1750億個），所以能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)。

世界是復(fù)雜的，不是一個1+1必然等于2的世界。舉個例子：媽和女朋友掉入水里，你先救誰？這得看情況：水淺不淺？你媽會不會游泳？身邊有沒有其他人？這個水是什么水，?；蚝?？……在復(fù)雜情境下，根本沒有一個統(tǒng)一的答案。

而噴子的思維是非黑即白的，比如下圖這位仁兄說的：非黑即白就是要么全盤肯定，要么全盤否定。

為什么？因為噴子的腦子是小模型，參數(shù)量少，結(jié)構(gòu)簡單，當(dāng)然這種模型不需要太多算力（也就是噴子說話一般不經(jīng)過腦子），自然容易張口就來。但這樣的模型是無法適應(yīng)復(fù)雜社會的，就拿管理來說，這么一個單線程思維方式的噴子，你讓他來做管理？不把你管倒閉就謝天謝地了。管理是一個復(fù)雜情境，同樣兩個員工在吵架，今天吵和明天吵，處理的方式就不一樣，只有愿意思考、腦袋里有“大模型”的人才能勝任。

所以大模型是AI發(fā)展的必然趨勢。

而大模型必然要求更高級、更快的算力，所以ChatGPT帶火了人工智能后，算力具備確定性。

谷歌已明確表示正在開發(fā)一項名為Bard的對話式人工智能服務(wù)項目，百度正式宣布了大模型項目“文心一言”，360計劃推出類ChatGPT技術(shù)的Demo版產(chǎn)品，阿里宣布正研發(fā)“阿里版 ChatGPT”，各大巨頭紛紛參與其中，這些大佬們都要花錢升級算力，甚至形成算力層面的軍備競賽。

算力的發(fā)展前景

從2012年開始，AI訓(xùn)練所用的計算量呈現(xiàn)指數(shù)增長，平均每3.43個月便會翻倍，至2018年AI計算量擴大了30萬倍。綜合來看，ChatGPT所用的Transformer模型，訓(xùn)練運算量每2年提升750倍，而據(jù)摩爾定律，硬件算力提升速度每2年只有2倍，根本趕不上“人工智能競賽”的需求。

如果不升級算力行不行呢？

使用單個Tesla架構(gòu)的V100 GPU對GPT-3模型進行一次訓(xùn)練，需要用288年時間。如果以每秒1萬億的速度訓(xùn)練1次ChatGPT，需要耗時27.5天。光是維護這個算力，ChatGPT單月成本是616萬美元（4200萬人民幣/月）！

所以，算力會成為這一輪AI大發(fā)展的關(guān)鍵和瓶頸。

2022-2026，我國AI算力復(fù)合增速為47.5%。

GPU：大腦核心

第一個確定的是GPU?？梢赃@么理解：CPU是放在主板上的邏輯芯片，而GPU則是放在顯卡上的，兩者應(yīng)用場景不同，但地位一樣，都是核心“大腦”。GPU的出現(xiàn)讓我們玩得起3A大作，使顯卡減少了對CPU的依賴，而GPU現(xiàn)在的使用場景也不局限于圖像處理。

上圖紅筐部分是計算單元，可以看出：CPU（右圖）需要很強的通用性來處理各種不同的數(shù)據(jù)類型，同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉(zhuǎn)和中斷的處理，所以CPU的計算能力要求沒那么高；GPU（左圖）只有非常簡單的控制邏輯并省去了Cache，所以能空出大量空間專注于計算能力。

2021年全球GPU行業(yè)市場規(guī)模為334.7億美元，預(yù)計2030年將達到4773.7億美元，CAGR將達34.4%。2020年中國市場規(guī)模47.39億美元，預(yù)計2027年市場規(guī)模將達345.57億美元，CAGR為32.8%。

服務(wù)器

AI服務(wù)器就是集成多個AI GPU，以加速深度學(xué)習(xí)算法的設(shè)備。

以浪潮信息目前算力最強的服務(wù)器NF5688M6為例。前面提到“使用單個Tesla架構(gòu)的V100 GPU對GPT-3模型進行一次訓(xùn)練，需要用288年時間。如果以每秒1萬億的速度訓(xùn)練1次ChatGPT，需要耗時27.5天”，若由單臺NF5688M6服務(wù)器進行計算，只需5.5天。若使用商湯智算中心全部算力，可在11分鐘完成一次ChatGPT模型訓(xùn)練。

2021年全球AI服務(wù)器市場規(guī)模為156億美元，預(yù)計到2025年將達到318億美元，CAGR將達19.5%。2021年中國AI服務(wù)器行業(yè)市場規(guī)模為350.3億元，22-25年CAGR將達19.0%。

算力網(wǎng)絡(luò)

既然大規(guī)模算力中心的建設(shè)，對單家公司來說負(fù)擔(dān)太大，那么能不能把全國的算力都利用起來？這就是算力網(wǎng)絡(luò)，是數(shù)字化時代的資源網(wǎng)，是以計算為核心，通過網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)連接，通過感知實現(xiàn)匹配與調(diào)度的服務(wù)。

“東數(shù)西算”就是對算力網(wǎng)絡(luò)的初步探索：東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)多，計算需求也多，而西部地區(qū)成本低，可否通過算力網(wǎng)絡(luò)這一基礎(chǔ)設(shè)施，解決東部地區(qū)乃至全國的計算需求問題？

目前，算力網(wǎng)絡(luò)還處于初級探索階段，由電信運營商牽頭，整合各類服務(wù)商共同建設(shè)。運營商提供基礎(chǔ)資源，其他合作伙伴提供各項具體的技術(shù)支持與場景落地，最終形成能夠隨處取用，且能根據(jù)需求調(diào)度算力的智能網(wǎng)絡(luò)。

相關(guān)企業(yè)梳理

綜上所述，我的邏輯是：大模型是趨勢，因此算力需求必然暴漲，算力成為人工智能競賽中最稀缺的戰(zhàn)略性資源。而算力的核心關(guān)鍵，也是最稀缺的領(lǐng)域，是GPU；而AI服務(wù)器、算力網(wǎng)絡(luò)等，則是可以將GPU充分利用，從而結(jié)構(gòu)性提高算力的方法。

GPU方面，全球龍頭必然是英偉達，這是不爭的事實。從國產(chǎn)化率看，景嘉微似乎走在前面。此外，部分賣方分析師還提到寒武紀(jì)、海光信息、龍芯中科、中國長城，姑且也在這里記錄一下。

AI服務(wù)器方面，龍頭是浪潮信息，而我在上一篇文章《泡沫還是機遇？深度解讀ChatGPT產(chǎn)業(yè)鏈和投資機會》中提到的商湯，因已經(jīng)具備算力中心，也算是稀缺標(biāo)的。

算力網(wǎng)絡(luò)方面，目前還處于初級階段，算是國家牽頭的一項基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工程，當(dāng)前產(chǎn)業(yè)化似乎并不成熟，如果非要關(guān)注，可以從三大運營商入手。