AI芯片赋能算力-人工智能的基石

人工智能三大核心要素：算力、算法、数据！

ChatGPT实现了从人工到弱人工智能的进步，从应答式人工交互到原创内容输出，主要是得益于算法的突破，短期内对数据和算力的需求也迅速膨胀！

算力是人工智能的基石，随着参数量的膨胀，未来人工智能发展对算力需求会呈指数级的增长，在模型训练成本中，算力成本占比高达40%-70%。目前全球AI算力芯片市场由英伟达的GPU垄断，根据通信院数据，2021年Q4英伟达占据了全球95.7%的GPU算力芯片市场份额。

AI算力芯片主要包括GPU、FPGA、以及以VPU、TPU为代表的的ASIC芯片，其中以GPU用量最大。相较于传统图形GPU，通用型算力GPU在芯片构架上缩减了图形图像显示、渲染功能，具有更有的计算机能效比，被广泛应用于人工智能模型训练和推理领域。根据IDC数据，预计到2025年GPU仍将占据AI芯片8成市场份额。

根据在网络中的位置、AI芯片可以分为云端AI芯片、边缘和终端AI芯片：云端主要部高算力的AI训练芯片和推理芯片，承担智能数据分析、模型训练任务和对传输带宽要求较高的推理任务；边缘和终端主要部署推理芯片，承担推理任务，需要独立完成数据采集、环境感知、人机交互及部分推理决策控制任务。

GPU的生态包括底层硬件、指令集架构、编译器、API、基础库、顶层算法框架和模型等，英伟达与2006年发布的CUDA平台是当前应用最为广泛的AI开发生态系统。通用GPU与CUDA组成的软硬件底座构成了英伟达引领AI计算的根基，当前全球主流深度学习框架均使用CUDA平台。

面对汹涌的AI浪潮，国产AI算力芯片正燃起星星之火。目前已经涌现出了如寒武纪、海光信息和景嘉微优质AI算力芯片上市公司，非上市AI算力芯片公司如沐曦、天数智芯、壁仞科技等在产品端有持续突破。

风险：目前国产AI算力芯片的生态、构架、制程均处于起步阶段，现有技术水平难以撼动英伟达和AMD的绝对市场地位。美国商务部将浪潮集团、龙芯中科等列入“实体清单”，加速对国产芯片行业进行制裁，同时限制包括AI算力芯片在内的高端芯片对华出口。国产AI算力芯片的发展不仅要面临技术上的困难，还要应对潜在的制裁和断供风险！

相关标的：$芯片ETF(SZ159995)$，$人工智能50ETF(SH517800)$，$恒生科技ETF(SH513130)$#ChatGPT概念还能上车吗？##算力板块行情继续“燃”#