GPT-4对算力需求更大，算力重要性凸显。1）GPT-4相较于ChatGPT实现能力大幅度提升。GPT-4是一个多模态大模型（接受图像和文本输入，生成文本），相比上一代，GPT-4可以更准确地解决难题，具有更广泛的常识和解决问题的能力：更具创造性和协作性；能够处理超过25000个单词的文本，允许长文内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。2）数据、算力及模型是人工智能发展的三要素。3）GPT-4相对于3来讲训练需求的算力更大。以GPT-3模型为例，以算力需求=2×参数数量×3×数据规模×训练轮数为计算模型，以OpenAI数据为基础，则训练1轮GPT-3需要的算力是3.14×10^23flop，如果采用A100芯片，则GPT-3需要的算力为241A100-years（即一张A100芯片需要训练241年）。可见，GPT-3对于算力的需求巨大，GPT-4相对于3来讲，参数是其20倍左右，且增加了多模态，因此对于算力的需求更大。4）全球算力规模将呈现高速增长态势，经中国信息通信研究院测算，2021年全球计算设备算力总规模达到615EFlops，增速达44%。
就openAI不支持ChatGPT的Plus付费而言，更多的问题出在推理测。与训练侧不同，当模型训练完成、应用场景固定，通过对模型进行裁剪、优化参数网络存储、降低精度降低存储量和计算强度降低对显存、片间带宽和算力的要求，可以降低对单张卡的算力要求。但推理直接服务用户和应用，面对的是上亿（360）、数亿（淘宝）、十亿（微信、tiktok、tw、fb、google）等海量流量的冲击，所需要的算力规模无比巨大，从经验来看远大于训练侧的算力需求。因此我们建议关注openAI不支持ChatGPT的Plus付费对训练、推理两条线的影响：对训练侧，主要影响在于爆火刺激大模型研发相关方积极投入为未来的AI红利抢占先机；对推理侧，openAI当前用A100支持推理侧直面海量用户的策略遭受巨大挑战，也预示着未来推理侧算力的巨大红利尚待挖掘。
建议关注：1、GPU：寒武纪：5x0新一代产品对标英伟达当前主流训练侧A100突破国内大模型训练侧市场已成定局，3x0新一代推理侧算力更是已经广泛应用，未来首个大模型大规模应用的推理侧红利确定性较强；景嘉微：xc图显转型AI算力。海光信息：深算3号蓄势待发，公司海光系列CPU和深算1、2号芯片技术市场双成熟。2、昇腾产业链：神州数码：鲲鹏昇腾头部合作伙伴，23年动态估值（PE）不到20倍，昇腾生态里曾经的“浪潮信息”；四川长虹：鲲鹏昇腾双龙。3、其他：算力池：光环新网、鸿博股份、青云科技。
风险提示：大模型发展不及预期；下游需求不及预期；产业链发生变化
VIP课程推荐
APP专享直播
热门推荐
收起
24小时滚动播报最新的财经资讯和视频，更多粉丝福利扫描二维码关注（sinafinance）
