算力需求激增,半导体ETF大涨4.53%

更新时间:2023-02-09 16:36:10作者:智慧百科

算力需求激增,半导体ETF大涨4.53%

2月9日,半导体板块狂飙。截止收盘,景嘉微、恒烁股份均20%涨停,比易微、和林微纳、晶丰明源等均涨擦后14%,海光信息涨超13%,明微电子、源杰科技等均涨超11%。。

ETF方面,截止收盘,半导体ETF、科创芯片ETF、科创板芯片ETF、芯片ETF、芯片50ETF等均涨超4%。


近期,ChatGPT概念火速升温,新玩家纷纷涌入。继百度宣布将推出聊天机器人“文心一言”,三六零也表示,计划尽快推出类ChatGPT技术的demo版产品。此外,阿里巴巴、京东、网易有道等陆续表态,已开发或计划开发类ChatGPT相关产品。

ChatGPT热潮席卷全球,但就最硬核的科技而言,AI芯片无疑是生态中的重中之重,“背后英雄”系GPU或CPU+FPGA等算力支撑。

浙商证券指出,从AI模型构建的角度:第一阶段是用超大算力和数据构建预训练模型;第二阶段是在预训练模型上进行针对性训练。而GPU由于具备并行计算能力,可兼容训练和推理,所以目前被广泛应用,ChatGPT训练模型中就已导入至少1万颗英伟达GPU(曾经风靡一时的AlphaGO也只需要8块GPU),推理部分使用微软的Azure云服务,也需要GPU进行运作。所以,ChatGPT的火热兴起对GPU的需求可见一斑。

从深度学习的角度来看,虽然GPU是最适合深度学习应用的芯片,但CPU和FPGA也不可忽略。FPGA芯片作为可编程芯片,可以针对特定功能进行扩展,在AI模型构建第二阶段具有一定的发挥空间。而FPGA想要实现深度学习功能,需要与CPU结合,共同应用于深度学习模型,同样可以实现庞大的算力需求。

该机构表示,ChatGPT作为一种新兴的超智能对话AI产品,无论是从技术原理角度还是运行条件角度,ChatGPT都需要强大算力作为支撑,从而带动场景流量大幅增加,此外,ChatGPT对于高端芯片的需求增加也会拉动芯片均价,量价齐升导致芯片需求暴涨;面对指数级增长的算力和数据传输需求,可以进行提供的GPU或CPU+FPGA芯片厂商、光模块厂商即将迎来蓝海市场。

事实上,AI芯片并非被ChatGPT带火,早些时候就有报道显示,AI芯片已成为各家巨头争抢的领域。

据媒体报道,苹果、AMD、英伟达在AI领域竞争白热化,传出近期同步对台积电下急单,相关芯片将在4月后逐步产出。

业界还提到,从算力来看,当前AI芯片最成功应用的ChatGPT已导入至少1万颗英伟达高端GPU;此外,苹果M2系列新芯片持续导入AI加速器设计;AMD也发表相关新品,其最受关注的“Alveo V70”AI芯片,采用台积电5/6纳米Chiplets设计,规划今年内推出。

根据亿欧智库数据,预计AI芯片国内市场规模将于2025年达到1780亿元,2022-2025年CAGR将达到27.9%。

中金公司认为,未来大模型有望成为AI技术领域重要的生产工具,这将对AI芯片在训练和推理等环节支撑大量数据高效处理提出新的挑战,芯片算力、存储容量、带宽、软件栈等多个维度上的技术要求将提高,并创造出可观的AI芯片增量市场空间。

中信证券则坦言,国内大部分本土GPU厂商当前仍处于早期阶段,短期仍需克服产品验证、量产落地等潜在挑战。

除GPU迎来的市场机遇,信达证券电子团队指出,“AIGC的出现真正赋予了人工智能大规模落地的场景,AI芯片也将从过去面向厂商的训练场景为主转变为面向消费者的推理场景为主,GPU的高并行计算能力和高通用性的协调统一在消费者时代的统治力或许难以为继,ASIC芯片、国产GPU芯片有望切入MaaS产业生态。”

其认为,在技术、算法尚未成熟阶段,FPGA架构灵活改变芯片功能,有利于降低成本和风险;而随着技术、算法的普及,ASIC更具备竞争优势。

本文标签: 芯片  算力  gpu  英伟达  fpga  半导体etf  

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