核心
观点
ChatGPT
：大模型下计算量高速扩张，算力需求陡增。
1
）以前，人工智能大多是针对特定场景应用进行训练，难以迁移，属于小模型范畴；而
ChatGPT
背后的支撑为人工智能大模型，可大幅扩充适用场景、提升研发效率。
OpenAI GPT3
自发布以来，在翻译、问答、内容生成等领域均有不俗表现，也吸引了海内外科技巨头纷纷推出超大模型、并持续加大投入。
2
）在大模型的框架下，每一代
GPT
模型的参数量均高速扩张，
GPT-3
参数量已达到
1750
亿个。我们认为，
ChatGPT
的快速渗透、落地应用，也将大幅提振算力需求。
访问算力：初始投入近十亿美元，单日电费数万美元。
1
）根据
Similarweb
的数据，
2023
年
1
月，平均每天约有
1300
万独立访客使用
ChatGPT
。访问阶段算力每天发生，其成本成为衡量
ChatGPT
最主要投入的关键指标。
2
）我们以英伟达
A100
芯片、
DGX A100
服务器、现阶段每日
2500
万访问量等假设为基础，估算得出：
在初始算力投入上，为满足
ChatGPT
当前千万级用户的咨询量，投入成本约为
8
亿美元，对应约
4000
台服务器；在单日运行电费上，参考美国平均
0.08
美元
/kwh
工业电价，每日电费约为
5
万美元
，成本相对高昂。
前期训练：
公有云下，单次训练约为百万至千万美元
。
1
）模型的前期训练成本也是讨论的重要议题。基于参数数量和
token
数量估算，
GPT-3
训练一次的成本约为
140
万美元；对于一些更大的
LLM
模型（如拥有
2800
亿参数的
Gopher
和拥有
5400
亿参数的
PaLM
），采用同样的计算公式，可得出，训练成本介于
200
万美元至
1200
万美元之间。
2
）我们认为，在公有云上，对于全球科技大企业而言，百万至千万美元级别的训练成本并不便宜，但尚在可接受范围内。
投资标的：
1）
服务器：浪潮信息、
紫光股份
、中科曙光等；
2）
芯片：
景嘉微
、寒武纪、海光信息等；
3）
IDC：
宝信软件
、
万国数据
、数据港、
世纪华通
等；
4）
光模块等。
风险提示：
AI
技术迭代不及预期风险、经济下行超预期风险、行业竞争加剧风险
报告正文
01
ChatGPT
：大模型下计算量高速扩张，算力需求陡增
ChatGPT
以大模型为基础，在翻译、问答、内容生成等领域表现不俗。
1
）
ChatGPT
是生成式
AI
的一种形式，
Gartner
将其作为《
2022
年度重要战略技术趋势》的第一位。
2
）根据腾讯研究院研究，当前的人工智能大多是针对特定的场景应用进行训练，生成的模型难以迁移到其他应用，属于“小模型”的范畴。整个过程不仅需要大量的手工调参
，还需要给机器喂养海量的标注数据，这拉低了人工智能的研发效率，且成本较高。
而
ChatGPT
背后的支撑是人工智能大模型。
大模型通常是在无标注的大数据集上，采用自监督学习的方法进行训练。之后，在其他场景的应用中，开发者只需要对模型进行微调，或采用少量数据进行二次训练，就可以满足新应用场景的需要。这意味着，对大模型的改进可以让所有的下游小模型受益，大幅提升人工智能的适用场景和研发效率。
3
）因此大模型成为业界重点投入的方向，
OpenAI
、谷歌、脸书、微软，国内的百度、阿里、腾讯、华为和智源研究院等纷纷推出超大模型。特别是
OpenAI GPT3
大模型在翻译、问答、内容生成等领域的不俗表现，让业界看到了达成通用人工智能的希望。当前
ChatGPT
的版本为
GPT3.5
，是在
GPT3
之上的调优，能力进一步增强。
02
访问算力：初始投入近十亿美元，单日电费数万美元
Chatgpt
月活过亿，访问量爆发式增长。
根据
Similarweb
的数据，
2023
年
1
月，平均每天约有
1300
万独立访客使用
ChatGPT
，是
2022
年
12
月份的两倍多；累计用户超
1
亿，创下了互联网最快破亿应用的记录，超过了之前
TikTok9
个月破亿的速度。
访问阶段的算力每天发生，成为衡量
ChatGPT
投入的关键指标。
1
）计算假设：
2
）芯片需求量：
-
每日咨询量：
根据
Similarweb
数据，截至
2023
年
1
月底，
chat.openai.com
网站（即
ChatGPT
官网）在
2023/1/27-2023/2/3
这一周吸引的每日访客数量高达
2500
万。假设以目前的稳定状态，每日每用户提问约
10
个问题，则每日约有
2.5
亿次咨询量。
-
A100
运行小时：
假设每个问题平均
30
字，单个字在
A100 GPU
上约消耗
350ms
，则一天共需消耗
729,167
个
A100 GPU
运行小时。
-
A100
需求量：
对应每天需要
729,167/24=30,382
片英伟达
A100 GPU
同时计算，才可满足当前
ChatGPT
的访问量。
3
）运行成本：
-
初始算力投入：
以前述英伟达
DGX A100
为基础，
需要
30,382/8=3,798
台服务器，对应
3,798/7=542
个机柜。
则，为满足
ChatGPT
当前千万级用户的咨询量，
初始算力投入成本约为
542*140=7.59
亿美元。
-
每月电费：
用电量而言，
542*45.5kw*24h=591,864kwh/
日。参考
Hashrate Index
统计，我们假设美国平均工业电价约为
0.08
美元
/kwh
。则，
每日电费约为
591,864*0.08=4.7
万美元
/
日。
我们认为，在公有云上，对于以谷歌等全球科技大企业而言，百万至千万美元级别的训练成本并不便宜，但尚在可接受范围内、并非昂贵。
04
投资建议
1）服务器：
浪潮信息、紫光股份、中科曙光等。
2）芯片：
景嘉微、寒武纪、海光信息等。
3）IDC
：
宝信软件、万国数据、数据港、世纪华通等。
4）光模块
等。
05
风
险提示
AI技术迭代不及预期风险：
若AI技术迭代不及预期，NLP技术理解人类意图水平未能取得突破，则对产业链相关公司会造成一定不利影响。
经济下行超预期风险：
若宏观经济景气度下行，固定资产投资额放缓，影响企业再投资意愿，从而影响消费者消费意愿和产业链生产意愿，对整个行业将会造成不利影响，NLP技术应用落地将会受限。
行业竞争加剧风险：
若相关企业加快技术迭代和应用布局，整体行业竞争程度加剧，将会对目前行业内企业的增长产生威胁。
具体分析详见2023年2月12日发布的报告《
ChatGPT
需要多少算力
》
分析师 刘高畅 分析师执业编号S0680518090001
分析师 杨然 分析师执业编号S0680518050002
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