华泰证券：从ChatGPT看算力产业历史性

华泰证券公布研究报告称，关注AI经济衰退天数下，算力公共服务产业机遇。交易员相信，国产的产品下一代或将基础训练出自己的GPT建模，带动算力设施产业迎来经济衰退天数。之外公司之外：1、算力微处理器的产品;2、伺服器的产品;3、IDC服务供应商。

大建模基础训练热卖下，算力公共服务有望迎来产业机遇

ChatGPT公布之后，引发了世界性范围的关注和讨论，国际间亦同的产品陆续宣布GPT建模研发计划。交易员相信，以GPT建模为亦然的AI大建模基础训练，并不需要消耗大量算力人力，随着国产大建模研发陆续转至必先为基础训练收尾，算力期望年中特赦或将带动算力公共服务产业迎来增长新的天数。产业链之外公司之外：1、算力微处理器的产品;2、伺服器的产品;3、IDC服务供应商。

ChatGPT：大建模基础训练助长高算力期望

基础训练ChatGPT并不需要采用大量算力人力。据微软官网，微软Azure为OpenAI研发的超级计算机是一个单一系统，具有最多28.5万个CPU核心、1万个GPU和400 GB/s的GPU伺服器网络传输频宽。据英伟达，采用单个Tesla架构的V100 GPU对1746亿参数的GPT-3建模透过一次基础训练，并不需要用288年时间。此外，算力人力的大量消耗，必然伴随着算力价格的上升，据Lambda，采用基础训练一次1746亿参数的GPT-3建模所需花费的算力价格最多460万美元。交易员相信，下一代之外更丰富算力人力的建模研发者，或将能够基础训练出更杰出的AI建模，算力霸权时代或将触发。

期望场景：必先为基础训练+日常货运+Finetune

具体来看，AI大建模对于算力人力的期望主要展现出在以下三类场景：1)建模必先为基础训练：ChatGPT采用必先为基础训练语言建模，核心思想是在透过标示出数据在此之后，必先透过无标示出的数据基础训练建模。据交易员计算，基础训练一次ChatGPT建模(13亿参数)并不需要的算力大约27.5PFlop/s-day;2)日常货运：用户交互助长的数据处理期望同样也是一笔不小的算力开支，交易员计算得ChatGPT单月货运并不需要算力大约4874.4PFlop/s-day，对应价格大约616万美元;3)Finetune：ChatGPT建模并不需要大大透过Finetune建模调优，对建模透过大规模或小规模的迭代基础训练，产生相应算力期望。

算力微处理器+伺服器+数据中心，核心7集有望率必先受益

交易员相信，随着国际间的产品陆续布局ChatGPT类似建模，算力期望或将年中特赦，自给自足端核心7集或将率必先受益：1)算力微处理器：GPU采用了量众多的计算单元和超长的流水线，架构更适合透过大运输量的AI体系结构;2)伺服器：ChatGPT建模基础训练涉及大量formula_及张量运算，AI伺服器合乎运算效率占有优势，大建模基础训练有望带动AI伺服器交付期望放量;3)数据中心：IDC算力服务是承接AI计算期望的直接形式，随着谷歌、高邮市等该网站的产品陆续布局ChatGPT类似产品，核心小城市IDC算力缺口或将进一步提高。

风险提示：下游期望稍逊必先为期。

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