生成式人工智能AI大戰，“AI芯片需求大爆發”丨Chat GPT帶動半導體需求…… 行業正在期待！

ChatGPT和Midjourney等生成性（xìng）人（rén）工智能服務產品正在吸引市場的關注。在此背景下，韓國人工智能產業協會（KAIIA）在首爾（ěr）三成洞的COEX舉行了 "2023年Gen-AI峰會"。為期兩天的活動旨在促進和推動生成性人工智能的發展，而生成性人工智（zhì）能（néng）正在擴大整個市（shì）場。

第一天，從人工智能融合事業部負責人金俊河的主題演講開始（shǐ），微軟、穀歌和AWS等積極開發和服務ChatGPT的大型（xíng）科技（jì）公司，以及（jí）開發人（rén）工智能半導體的無晶圓廠行業出（chū）席並做了相關演講，包括Persona AI首席執行官Yoo Seung-jae的 "ChatGPT帶來的NLP變化"，以及Furiosesa AI首席執行官Baek Jun-ho的 "為ChatGPT構建高性能、高能效和（hé）可擴展人（rén）工智能推理（lǐ）芯片"。

金俊河表示（shì）在2023年，即人工智能戰爭之年（nián），ChatGPT插頭將作為穀歌和MS之間巨大語（yǔ）言模型競爭的新遊戲規則進入市場。在這種（zhǒng）情況下（xià），他預計人（rén）工（gōng）智能半導體和（hé）支（zhī）持人工智能模型的加速器（qì）將有機會。

Furiosesa AI是（shì）韓（hán）國國內代表（biǎo）性的製造 AI 半導體（tǐ）的無晶圓廠公司（sī）。正在努力開發通用 AI 半導體以趕上在超大規模 AI 領域占據全球大部分市場的 Nvidia 的 Furiosesa AI CEO Baek 堅信，“未來 AI 領域（yù）對芯片的需（xū）求將呈爆炸式增長”

隨著人工智能服務變得越來越複雜，它們不可（kě）避免（miǎn）地麵臨著基（jī）礎設施成本增加的問題（tí）。英偉達目前的A100和H100 GPU產品（pǐn）具有（yǒu）人工（gōng）智能計算所需的高性能和計算能（néng）力，但由於總成本的增加，如高功耗和部（bù）署成本，即使是超大規模的企業在轉向下（xià）一代產品時也（yě）對成本效益比表示擔（dān）憂。

對此，Baek預測了技術發展的方向，他說（shuō）除了越來越多的公司采用人工智能解（jiě）決方案外，市場需求將是在一個特定的係統內實現效率和性能的最大（dà）化，比如 "節（jiē）能"。

此外，他強（qiáng）調，人工智（zhì）能半導體在（zài）國內（nèi）發（fā）展的傳播點（diǎn）是'可用（yòng）性'，並表示如（rú）何解決開發環境支持和'可編程性'將是關鍵。

Nvidia已經建立了CUDA來展示其支持生態係統，而確保支持TensorFlow和Pytoch等深度學（xué）習代表性框（kuàng）架的開發社區正在成為產品化的重要生存策（cè）略。

在世界各地對ChatGPT興趣日益濃（nóng）厚的情況下，半導體行業也預測ChatGPT將拉動（dòng）對半導（dǎo）體（tǐ）的需求，以生成式AI和大規模AI模（mó）型為主導的（de）市（shì）場正在爆發。

世界各地對 ChatGPT 的興趣正在迅速上升。在兩個月內全球用戶達到 1 億的 ChatGPT 證實，在基於國內標準（zhǔn）的 Naver 搜索趨勢中，與 12 月相比，“Chat GPT”或“Chatgpt”的搜索量分別增加了 8,428% 和 1,424% . 在全球範圍內，ChatGPT 的穀歌搜索量達到 100，是 2 月（yuè）份（fèn）的最高數字，並（bìng）且與去年（nián） 11 月的 0-2 相比表現出明顯更高的興趣。

■ ChatGPT商業化預計投入30,000個GPU

▲ 生成式人（rén）工智能的（de）關（guān）鍵工具和應用領域（來源（yuán）：Trendforce）

根據市場研究機構TrendForce的數據，隨著ChatGPT商業化的準備，基於Nvidia的（de）A100 GPU，預計GPU需求將（jiāng）達到30,000個。 

TrendForce提到，2020年ChatGPT模型（xíng）開發使用的學習（xí）參（cān）數數量增（zēng）加到1800億個，處理訓練數據所需的GPU數量約為2萬個。

因此，隨著生成式人工智能（néng）成為趨勢，對GPU的需（xū）求顯著增加，預計將增（zēng）加相關供應鏈（liàn）公司的利潤。尤其是，Nvidia 受到市場的關注（zhù）最（zuì）多，因（yīn）為（wéi）根據 ChatGPT 的票房預期，它（tā）也有望從 AI 開發中受益最多（duō）。

AI 工作負載 NVIDIA DGX A100 Tensor Core 80GB 提供 5 PetaFlops（每（měi）秒 5,000 萬（wàn）億次運算）的性能，並提供大數據分（fèn）析和 AI 加速的選項。此外，AMD 還針對服務器（qì）市場推出了基於 AI 的應用 Instinct MI100-300 係列，而 CEO Lisa Su 在最近的 CES 主題演講中（zhōng）提（tí）到了 ChatGPT，並表示，“通過將訓練（liàn）時間從幾個（gè）月縮短到幾周（zhōu），數百萬它可以節省美元能（néng）源。”

TrendForce斷言，台積電（diàn）將在相關供應鏈中作為先進計算芯片（piàn）的主要代工廠發揮關鍵作用。目前，台積電是（shì）英偉達芯片生（shēng）產的（de）主要工廠，在先進節點和（hé）小（xiǎo）芯片封裝方麵具有強大的地位。此外，預計對 ABF（Ajinomoto Build-up Film）基板的新需求以及 AI 芯片開發商的收益。

Eugene Investment & Securities 研究中心負責人 Lee Seung-woo 在半導體發（fā）展戰略論壇上（shàng）評（píng）估了 ChatGPT，並預測“根據人工智能服務的擴展程度，對計算和服（fú）務器擴展的需求將增加”，但分（fèn）析說重要的（de）是（shì）用戶數量的增加。 

他說（shuō），“世界排名第一的超級計算機 Frontir 的計算速度為 1.1 exaflops（每秒 110 quintillion 2,000 萬億次運（yùn）算），學習 GPT-3 大約需要 3.5 天。”大約是 2 美分。例如，如果 3000 萬人平均每天問 10 個問題，則將發生 3 億筆交易，這將需要每天 600 萬美元（約 80 億韓（hán）元）的計算成本。

Lee 主任補充說，“AI 學習本身並不是增加需求的大變量。”他補充說，“重要的（de）不是學習，而是（shì）由於用戶（hù）數量（liàng）增加而帶來（lái）的流量，這可能會導致對（duì）芯片的需（xū）求增加，例如作為服務器擴展和模型構建。”

■ ChatGPT4，需要內存超縮放

▲ SK海（hǎi）力士副（fù）總裁Lee Seong-hoon在半導體發（fā）展（zhǎn）戰略論（lùn）壇（tán）上發表演講

SK海（hǎi）力士（shì）未來技術研究（jiū）院副院長Lee Seong-hoon在上屆半導體發展戰略論壇上表示：“如果GPT4真正實現商（shāng）業化，預計數據處理速度（dù）和容量的提升將是巨大的。”

在ChatGPT-3.5以1750億參數震驚世界後，即將推出的4.0版本據說參（cān）數（shù）量達到1萬億到100萬億（yì），令（lìng）業界和用戶的期待值不斷攀升（shēng）。

半導（dǎo）體行業也在關（guān）注ChatGPT。通過5G和6G基礎設施（shī）超高（gāo）速無線傳輸海量數據（jù），自動駕駛和車聯（lián）網，以及基於ChatGPT的（de）AI攻擊，基本上都要求（qiú）內存的超大規模，如大容量、高速等。 

此外，將開發運營（yíng）ChatGPT的各大搜索引擎供應商，如微軟、穀歌、Naver等，必然會增加ESG趨勢和對低（dī）功耗解決方案的需（xū）求（qiú），以降低能耗成本。

Seonghoon Lee副總裁表（biǎo）示，“內存的價值最終在於超大規模存儲、高速、極度降低功耗的解決方案。有必要提高連接中的結電阻，”他（tā）補充道。

盡管由於今年上（shàng）半（bàn）年內存需求急劇下降，預計赤（chì）字將增加（jiā），但人們正（zhèng）在關注內（nèi）存、服務（wù）器和 AI 處理（lǐ）處理器的需（xū）求是否會受到 ChatGPT 的成功推動。