ChatGPT是由OpenAI公司开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月发布，推出不久便在全球范围内爆火。根据WorldofEngineering数据显示，ChatGPT达到1亿用户量用时仅2个月，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。与之相比，TikTok达到1亿用户用了9个月。ChatGPT被视为标志性人工智能生产力工具，甚至被视为第四次工业革命开始的标志！
AI芯片是大模型的基础，AI芯片主要分为“训练”和“推理”两类芯片
“训练芯片”主要用于人工智能算法训练，即在云端将一系列经过标记的数据输入算法模型进行计算，不断调整优化算法参数，直至算法识别准确率达到较高水平。
“推理芯片”主要用于人工智能算法推理，即将在云端训练好的算法模型进行裁剪优化变“轻”之后，进入“实战”阶段，输入数据直接得出准确的识别结果。
目前用于人工智能深度/机器学习的芯片主要有GPU、FPGA、ASIC三类芯片。三类芯片用于深度学习时各有优缺点：
（1）通用性：GPUFPGAASIC，通用性越低，代表其适合支持的算法类型约少。
（2）性能功耗比：GPUFPGAASIC，性能功耗比越高越好，意味着相同功耗下运算次数越多，训练相同算法所需要的时间越短。在不同的应用场景之下，已经形成了不同的AI芯片竞争格局。（申万宏源）
ChatGPT是基于GPT架构开发的对话AI模型，参数量与训练数据量的提升带来性能飞跃。OpenAI早在2018年就已经推出第一代生成式预训练语言模型GPT（GenerativePre-trainedTransformer），可用于生成文章、代码、机器翻译、问答等各类内容，此后GPT模型快速迭代，并且伴随着参数量的爆炸式增长，从GPT到GPT-3，参数量达到了1750亿，增长了近1500倍，预训练数据量更是从5GB提升到了45TB，2023年3月推出的多模态大模型GPT-4参数量甚至预测达到100万亿。而随着参数量和预训练数据量的提升，模型的性能实现了飞跃式提升。
ChatGPT采用大模型算法要求大规模算力等AI基础设施支持。ChatGPT基于transformer模型，并改进训练算法，一方面采用大量数据信息分析训练，模型参数高达1750亿，另一方面要求海量数据下并行计算的能力，需要消耗巨大的算力才能支持这种大模型的训练和内容生产。
具体举例，OpenAI训练使用了10000张英伟达训练卡，而训练1750亿参数的GPT-3，需要一个英伟达V100GPU计算约355年，且需要增加并行度；此外175B模型需要显存按全精度预估在700GB左右，需要10张左右80GBA100卡。生成式AI主要依赖于人工智能大模型，参数达数十亿至数万亿个，需要庞大的数据集进行训练，致使AI算力的需求也呈现出指数级的增长。
TMT板块交易拥挤，去伪存真，关注底层算力、存储等芯片产业投资
年初至今A股TMT板块大幅跑赢市场平均，传媒、计算机、通信、电子行业的成交额占全A比重分别位于2018年以来的99%、100%、92%和74%分位，显示TMT板块交易热度明显提升。部分个股借AI概念，炒作严重，后期业绩验证恐有较大波动。ChatGPT在AIGC领域的落地将进一步推动人工智能产业化由软件向硬件切换，半导体芯片+AI生态逐渐清晰，AI芯片产品将实现大规模落地。
$芯片ETF(SZ159995)$基金经理赵宗庭表示，人工智能算法与应用必须以计算机硬件作为物理载体方能运转，其效果、效率与核心计算芯片的计算能力密切相关。人工智能应用则离不开大量的数据，指数级增长的数据对算力芯片等硬件需求有极强的拉动作用。当前以深度学习为代表的人工智能技术对于底层芯片计算能力的需求一直在飞速增长，增速已经大幅超过了摩尔定律的速度。
芯片ETF跟踪国证半导体芯片指数，集合算力、存储、服务器等芯片细分产业。目前成分股既包括$北京君正(SZ300223)$、$兆易创新(SH603986)$等存储、算力芯片，也包含紫光国微等安全芯片，以及闻泰科技涉及服务器等优质芯片企业。AIGC带来的全新场景叠加原有场景流量的大幅提高，对于芯片数量的需求会大幅增加，对高端芯片的需求将直接带动芯片整体的平均价格向上，这两方面将共同拉高对芯片整体的需求。（文中所提个股不做推荐）
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