A股ChatGPT概念股版图不断延展。当市场对人工智能大模型上游的硬件环节如寒武纪（688256.SH）、浪潮信息（000977.SZ）等充分挖掘后，又转向人工智能大模型上游的软件环节——运维管理。相关公司如新炬网络（605398.SH）、博睿数据（688229.SH）、神州泰岳（300002.SZ）等走势强劲，新炬网络一度拉出三连板。
这些运维管理公司究竟成色如何？
众所周知，训练人工智能大模型对算力的基础设施有很高要求，会涉及到多节点集群的分布式计算。
以GPT-3为例，该模型训练时依托于微软的Azure云，会采用混合并行的训练逻辑，将大的网络分为64个阶段，每个阶段都运行在6台DGX-A100主机上，进行流水并行；在6台主机之间，进行数据并行；每台主机有8张A100算力卡，同一台机器上的算力卡进行模型并行。在此基础上，整个计算网络的复杂度大幅度提升，与之相应的是，对计算网络的监控、分析和管理需求也进一步提高，以保障计算设备、存储设备等接口的状态得到实时监控，同时实现对计算资源协同和合理分配，最大程度保证模型的训练效率和经济性。
目前市场上已有的运维管理软件工具包括基础设施管理、IT 服务管理、网络管理、应用性能监控等。但人工智能大模型训练势必需要云化的算力，单独的运维管理工具对于大规模分布式系统的实用性较差，用户需要一个能对云资源实现统一高效监控管理的平台，这对于运维管理的头部厂商是一个机会，即通过在产品上加功能模块逐步向平台厂商拓展。
在海外，云计算运维管理已经成为一个高速成长的赛道，龙头公司Datadog营收从2017年的1.01亿美元增至2022年的16.75亿美元，年复合增长率高达75%，市值高达245亿美元。早在2019年，OpenAI的相关技术人员就在演讲中提到，其在GPT的训练模型过程中，使用了Datadog的服务。
博睿数据在2022年半年报中指出，虽然主打的“监控类”产品还是相对独立的运维工具，但未来将向邻近两大类别——自动化工具和 IT 服务管理工具高度集成，形成“监”、“管”、“控”三位一体的IT运维管理生态体系。
顺应这一趋势，国内运维管理企业纷纷推出了所谓全栈智能运维产品，以完善生态布局，如博睿数据的Bonree One平台，新炬网络的ZnAiops智能运维管理平台、神州泰岳的Ultra-FullStackMonitoring产品等。
理论上，人工智能大模型厂商使用这类智能运维产品后，可以提高人工智能大模型的整体训练效率和经济性。与此同时，参考Datadog的发展路径，功能整合也会带来运维管理厂商带来更高的客户价值量。
在人工智能模型推理侧，即用户调用人工智能模型的一端，OpenAI也掀起了一场风暴。
2023年1月，OpenAI推出了专业版（付费版）ChatGPT，每月20美元，相较于免费版，它将随时可用，回复更快。2022年3月，OpenAI进一步面对商业用户开放了ChatGPT的API（应用程序编程接口），并声称其调用成本降低了90%。
由于ChatGPT访问量巨大，商业化意味着OpenAI需要在大流量、高系统复杂度的环境中为用户提供流畅、可靠的服务。一般来说，人工大模型的参数较多，多采用分布式存储，分布式推理，在每次调用中需访问更多存储资源、算力资源和网络资源，在此情况下，企业为保证用户享
有和普通互联网访问接近的服务质量，需要向相关企业采购更多应用性能监测服务。
博睿数据是目前A股唯一一家以应用性能监测服务作为主营业务的公司。根据IDC 2022H1的数据，博睿数据以18.4%的市场份额，在中国应用性能监控市场位列第一。
随着互联网行业增长放缓，应用性能监测服务景气度也有所下滑，博睿数据业绩在2021年和2022年前三季度均出现亏损。
在各大互联网巨头快速跟进人工智能大模型的相关应用的背景下，应用性能监测服务或迎来第二春。
ChatGPT的火热以及数字中国的良好预期给了A股运维管理企业双重概念加持，但从基本面来看各企业各有缺陷。
博睿数据的业务更偏向推理侧，在训练侧相对较弱。2019年，公司网络性能监测产品收入为607.05万元，占收入比例为3.69%，这一定程度上代表公司在训练侧的实力。
新炬网络和神州泰岳则对于电信运营商大客户极为依赖。
新炬网络第一大客户中国移动占其2021年收入的65.08%，神州泰岳前两大客户分别占其2021年收入的41.04%和30.99%。这类客户在人工智能和云计算技术能力方面，均弱于百度、阿里等互联网企业，对人工智能大模型的引入也会相对较慢。因此只能说是概念股而已。
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