ChatGPT热拉动芯片均价飙升？分析师：先看产品落地

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%。

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。