如果说2023年最让人感叹的就是人工智能的突然崛起，在ChatGPT年初爆红之后，全球资本开始疯狂的涌入了AI的赛道，AI风头无二

　　如果说2023年最让人感叹的就是人工智能的突然崛起，在ChatGPT年初爆红之后，全球资本开始疯狂的涌入了AI的赛道，AI风头无二。更有意思的是人工智能的产业链分为基础层、技术层、应用层三个层次，能够炒作的方向十分之多，其中基础层包括：芯片机器人属于人工智能、大数据、算法系统、网络等多项基础设施；技术层包括：计算机视觉、语音语义识别、机器学习、知识图谱等；应用层则包括：各类软件加持到传统的各行各业当中。近些年由于大数据的积累、理论算法的革新、计算能力的不断提高以及网络设备的不断完善，其实使得人工智能的研究与应用早就已经进入了一个崭新的发展阶段，只是ChatGPT的被广泛使用点燃了最关键的一把火，那这些细分里最核心的是什么呢？毫无疑问是，因为计算能力才是人工智能的核心大脑，那今天我们就用这篇文章来和大家聊聊算力环节的投资机会。

　　还是老规矩，我们先来聊一下什么是算力。算力是人工智能三要素之一。所谓算力，其实就是计算能力人工智能就业率高吗，是处理数据的能力，是数字经济人工智能时代的生产力，也是核心推动行业发展的力量。这其中算力的大小代表着对信息处理能力的强弱，也就是代表着机器学习，人工智能智慧的发展水平。ChatGPT之所以能够形成强大的交互能力，离不开算力的支持，用国内最近落地的一些数据中心，作为参照物，算力500P要花30亿才能落地，而要支持ChatGPT的运行，需要七到八个这样数据中心，所以算力的投入相当巨大。

　　说完了算力的概念，我们再来看一下算力市场的发展现状。目前就国内外公布的各种类型的大模型，比如前段时间华为公布的盘古等，都是需要很强大的算例知识去进行训练和推理。根据OPENAI数据，训练GPT-3175B的模型，需要的算力高达3640PF-days。2018年以来，大模型的参数量级已达到数千亿参数的量级规模，对算力的需求将呈现指数级增长。根据Verified Market Research报告，2021年全球GPU算力芯片市场规模已经达到了334.7亿美元什么叫人工智能技术，并预计到2030年将达到4,773.7亿美元人工智能的其他定义，CAGR高达33.3%，GPU市场保持着高速增长态势，其在人工智能领域中仍然是不可或缺的计算资源之一。

　　如果要进行投资的规划，一定是要知道现在市场的供需关系如何。我们先从需求端来看，大的算力消耗一定会带来训练成本的上升，而训练像ChatGPT这样的高效率下游软件是需要消耗大量的算力资源，而大量的算力资源消耗，一定会伴随着算力成本的上升。根据数据预测，训练一次GPT3的模型，需要花费的算力成本超过460万美元机器人属于人工智能。虽然在GPT迭代的作用下，模型参考的数量有所下降，但是考虑类似GPT的软件均为OpenAI独家拥有，其他的公司很难复制，所以巨量的参数以及模型学习，数据开发，都将是其他公司的必经之路。整体来说，算力的成本依旧十分的高，那么模型算力增速在未来有望超越芯片性能增速自2012年以来，全球同步训练模型所需要的算力增长幅度高达10倍，AI训练模型需求增长和芯片计算性能增长之间的不匹配，也将带来给算力基础设施提供高增长的需求。那这些需求主要体现在三方面。第一个是模型预训练过程，就像GPT现在正在使用的主要是利用标注数据去训练，从而学到一些潜在的跟标注无关的知识，最终在具体的任务上利用大量的无标注数据去构建结果，那么随着模型层数规模的增加，可承载的参数量也同步增长，随之而来的就是对算例巨大的消耗。第二类是日常运营带来的算力需求，像GPT对于底层算力的需求并不是训练完一次就结束了。在日常运营的过程当中，用户交互带来的数据处理需求，也是一笔很大的算力开支。最后第三类是模型优化带来的迭代上的需求，从迭代模型上来看，GPT并不是静态的，而是需要进行不断地模型优化人工智能的其他定义什么叫人工智能技术，一是确保模型处于最佳的应用状态，一方面开发者对于模型要不断地进行调整，从而确保内容是不是有害或者是失真的，另一方面，根据用户的反馈，模型也会进行大小规模的多次迭代训练，那么这样的迭代需求也会带来巨大的算力需求，以及算力成本。

　　从上述的需求，我们可以看出来人工智能突破性的发展，将会对算力的需求大幅提升，那我们反过来看供给端，有两个方向值得关注。第一个方向是算力芯片，它作为AI顺利发展的基石人工智能的其他定义，毫无疑问是有望被大规模刺激的，因为从深度学习的模型框架来说，AI模型可以为输入序列中的任何字符并提供上下文，因此可以一次处理所有的输入人工智能的其他定义，而非单单处理一个单词人工智能就业率高吗，那么从而使得大规模的参数技术成为了可能，而GPU采用的数量众多的超长流水线，更适合大量吞吐数据的AI，并进行计算所以下游厂商对于GPU计算力及数量的需求均有望提升。第二个方向是AI服务器的需求，有望有持续放量，因为GPT主要是进行矩阵向量计算，这一过程是需要大量向前端的神经网络输入数值，并且进行持续运算，从而去加速深度学习的算法效率，那么AI服务器有更高的计算效率，具有一定的优势。最后就是数据中心的需求，GPT的模型运算主要是基于微软的云服务，本质上是借助了微软自己的数据中心资源在云端完成了计算之后，返回给OpenAI毕竟数据中心是承载人工智能计算任务的重要基础设施之一机器人属于人工智能，所以对于数据中心的发展也是刻不容缓的人工智能的其他定义，从国内来看，大部分的互联网厂商主要聚集在北京上海深圳杭州什么叫人工智能技术人工智能就业率高吗，那么随着国内人工智能的发展人工智能就业率高吗，对于数据中心的需求供给缺口有望持续加大。

　　综上，对于算力的投资方向，我们可以关注的公司有：寒武纪，海光信息，中科曙光，景嘉微什么叫人工智能技术人工智能就业率高吗，龙科中芯，拓维信息，工业富联等。