解密ChatGPT機(jī)器終將取代傳統(tǒng)寫作

一張圖看懂ChatGPT算力產(chǎn)業(yè)鏈圖譜：ChatGPT運(yùn)行所需“訓(xùn)練+推理”場(chǎng)景，帶動(dòng)AI服務(wù)器需求，進(jìn)而推動(dòng)算力芯片需求增長(zhǎng)。一張圖看懂ChatGPT算力產(chǎn)業(yè)鏈：芯片→AI服務(wù)器→“訓(xùn)練+推理”2數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)信通院，通信產(chǎn)業(yè)報(bào)，OpenAI官網(wǎng)，機(jī)器之心，CSDN上游-算力基礎(chǔ)軟硬件設(shè)施中游-算力網(wǎng)絡(luò)與平臺(tái)下游-應(yīng)用領(lǐng)域運(yùn)營(yíng)商境外大陸Verizon 中國(guó)移動(dòng)Xfinity 中國(guó)聯(lián)通中國(guó)電信芯片/器件GPU境外大陸英偉達(dá) 海光信息AMD 景嘉微龍芯中科CPU境外大陸英特爾 龍芯中科高通 中國(guó)長(zhǎng)城AMD 海光信息FGPA境外大陸英特爾

安路科技復(fù)旦微電紫光國(guó)微AI芯片境外大陸英偉達(dá) 瀾起科技谷歌 寒武紀(jì)存儲(chǔ)境外大陸美光科技

長(zhǎng)江存儲(chǔ)西部數(shù)據(jù)

長(zhǎng)鑫存儲(chǔ)三星電子

兆易創(chuàng)新SK海力士

北京君正數(shù)據(jù)中心服務(wù)器境外大陸戴爾 浪潮信息HPE

中科曙光神州數(shù)碼拓維信息交換機(jī)境外大陸英特爾 紫光股份博通 星網(wǎng)銳捷中興通訊光模塊境外大陸思科 天孚通信瞻博網(wǎng)絡(luò) 新易盛中際旭創(chuàng)光迅科技溫控路由器境外大陸境外大陸艾默生

英維克依米康佳力圖高瀾股份Juniper

Network 華為Adtran 中興通訊光子計(jì)算境外大陸圖靈量子縱慧芯光曦智科技鯤游光電量子計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)境外大陸境外大陸IBM

本源量子圖靈量子波色量子谷歌 騰訊亞馬遜 阿里巴巴華為計(jì)算機(jī)視覺境外大陸Open

AI 華為Meta 商湯科技微軟 百度谷歌 字節(jié)跳動(dòng)ChipletEDA/IP境外大陸Synopsys

華大九天Cadence

概倫電子ARM 廣立微CEVA 芯原股份材料境外大陸拓自達(dá) 興森科技鵬鼎 華正新材欣興電子方邦股份深南電路設(shè)備境外大陸泰瑞達(dá) 長(zhǎng)傳科技應(yīng)用材料

北方華創(chuàng)華峰測(cè)控新益昌封測(cè)境外大陸日月光

通富微電長(zhǎng)電科技利揚(yáng)芯片甬矽電子模型算法ChatGPT運(yùn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)算力AI訓(xùn)練計(jì)算需求預(yù)計(jì)每3.5個(gè)月翻一番Transformer技術(shù)模型迭代算力需求增加AI服務(wù)器需求增加CPU加速芯片芯片需求增加GPUFPGAASICIDC服務(wù)境外大陸Equinix

萬(wàn)國(guó)數(shù)據(jù)DigitalRealty

奧飛數(shù)據(jù)寶信軟件數(shù)據(jù)港邊緣計(jì)算境外大陸亞馬遜AWS

華為云微軟Azure

亞信科技谷歌GCP

浪潮軟件中興通訊AI計(jì)算境外大陸微軟 百度谷歌

科大訊飛云從科技商湯科技網(wǎng)絡(luò)設(shè)備境外大陸諾基亞 華為三星 中興通訊愛立信 中國(guó)信科光傳輸境外大陸康寧

長(zhǎng)飛光纖中天科技烽火通信調(diào)度編排境外大陸亞馬遜 華為微軟 新華三中興通訊亞信科技算力安全境外大陸Fortinet騰訊安全Trend

Micro

綠盟科技360安全自然語(yǔ)言處理境外大陸Open

AI 百度谷歌 騰訊微軟 華為Meta 奇點(diǎn)智源多模態(tài)境外大陸谷歌 阿里巴巴微軟 騰訊DeepMind 百度華為Chiplet未來(lái)AI芯片的升級(jí)路徑推動(dòng)推動(dòng)推動(dòng)注：圖中相關(guān)公司分為境外（含港澳臺(tái)）和大陸地區(qū)3目錄

CONTENTS引言：人工智能時(shí)代的“iPhone時(shí)刻”，ChatGPT顛覆傳統(tǒng)寫作方式0102ChatGPT的爆火出圈：上線僅2個(gè)月達(dá)成1億月活躍用戶量，成為迄今用戶增速最快消費(fèi)級(jí)應(yīng)用ChatGPT的定義科普：基于GPT-3.5模型的聊天機(jī)器人，核心技術(shù)為人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，模型參數(shù)量或達(dá)1750億ChatGPT的能力版圖：號(hào)稱人工智能時(shí)代的“iPhone時(shí)刻”，甚至能通過谷歌編程面試拿下18萬(wàn)美元L3工程師o(wú)fferChatGPT究竟能否代替人類工作：基于半導(dǎo)體行業(yè)為主題，使用ChatGPT進(jìn)行研報(bào)寫作的嘗試多維度分析：對(duì)比人工寫作，ChatGPT的主要優(yōu)勢(shì)和局限在哪里？人工報(bào)告

VSChatGPT報(bào)告：文本寫作質(zhì)量孰優(yōu)孰劣？要素1：定義描述對(duì)象：若需寫作一篇閱讀量破1萬(wàn)的熱點(diǎn)文章，選題能否交由ChatGPT自己完成？要素2：把握描述特征：8種分析角度+一級(jí)顆粒度，ChatGPT是否有能力全面地掌握選題的特征廣度和深度？要素3：選擇語(yǔ)言體系：“賣方分析師o(wú)r技術(shù)工程師o(wú)r學(xué)者”

，ChatGPT會(huì)主動(dòng)選擇不同寫作語(yǔ)言偏好和目標(biāo)受眾?要素4：運(yùn)用寫作方法：“可信度/情緒性/創(chuàng)新性/可讀性”

4類寫作方法，ChatGPT能否悉數(shù)掌握？其背后的原理是什么？要素5：運(yùn)用寫作順序：“時(shí)間順序/空間順序/邏輯順序”三種順序，ChatGPT能否悉數(shù)運(yùn)用得當(dāng)?要素6：運(yùn)用寫作結(jié)構(gòu)：“總分式/遞進(jìn)式/并列式”三種行文結(jié)構(gòu)，ChatGPT是否有能力自主運(yùn)用和切換?要素7：文章輔助信息：全文字?jǐn)?shù)18922字，GPT-3.5最大輸出長(zhǎng)度4000

tokens，ChatGPT能達(dá)到的文章篇幅上限是多少？人工報(bào)告

VSChatGPT報(bào)告：寫作投入成本孰高孰低？要素8：時(shí)間成本投入：與人工相比可節(jié)約超2/3的研報(bào)寫作時(shí)間，為何ChatGPT的用時(shí)能節(jié)省如此多？要素9：使用成本投入：OpenAI開放ChatGPT模型API，相比GPT-3.5成本降低90%，使用門檻和成本或大大降低？要素10：能量成本投入：僅日常運(yùn)營(yíng)所需耗電量即超1萬(wàn)千瓦時(shí)，ChatGPT的能量消耗為何比人腦大這么多？03ChatGPT的未來(lái)展望：多模態(tài)AIGC應(yīng)用將成新趨勢(shì)，帶動(dòng)AI算力需求增長(zhǎng)ChatGPT的未來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景：3大升級(jí)路徑，釋放自動(dòng)化研報(bào)寫作的潛力全球E級(jí)超算時(shí)代，ChatGPT引爆算力需求，30年全球超算規(guī)模將達(dá)0.2ZFlops投資建議：

ChatGPT模型帶來(lái)預(yù)訓(xùn)練+日常運(yùn)營(yíng)+Finetune需求場(chǎng)景，算力需求持續(xù)釋放或?qū)?dòng)算力基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)迎來(lái)增長(zhǎng)新周期。相關(guān)標(biāo)的：算力芯片廠商，包括景嘉微、寒武紀(jì)、海光信息、龍芯中科、中國(guó)長(zhǎng)城等，以及服務(wù)器廠商，包括浪潮信息、中科曙光等。投資評(píng)級(jí)：強(qiáng)于大市（首次）4一、引言：人工智能時(shí)代的“iPhone時(shí)刻”

，ChatGPT顛覆傳統(tǒng)寫作方式ChatGPT的爆火出圈：上線僅2個(gè)月達(dá)成1億月活躍用戶量，成為迄今用戶增速最快消費(fèi)級(jí)應(yīng)用。ChatGPT的定義：基于GPT-3.5模型的聊天機(jī)器人，核心技術(shù)為人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，模型參數(shù)量或達(dá)1750億。ChatGPT的能力版圖：號(hào)稱人工智能時(shí)代的“iPhone時(shí)刻”，甚至能通過谷歌編程面試拿下18萬(wàn)美元L3工程師o(wú)ffer。ChatGPT究竟能否代替人類工作：基于半導(dǎo)體行業(yè)為主題，使用ChatGPT進(jìn)行研報(bào)寫作的嘗試。引言：人工智能時(shí)代的“iPhone時(shí)刻”，ChatGPT顛覆傳統(tǒng)寫作方式5SimilarWeb，OpenAI官網(wǎng)，Yahoo

Finance，UBS，CSDN，PCmag，Christian

Terwiesch《WouldChat

GPT3

Get

a

Wharton

MBA?

》，IT之家，長(zhǎng)城證券研究院新一輪人工智能浪潮翻涌而至，ChatGPT爆火出圈，上線僅2個(gè)月達(dá)成1億月活躍用戶量，成為迄今用戶增速最快消費(fèi)級(jí)應(yīng)用。2022年12月1日，OpenAI發(fā)布了自然語(yǔ)言生成式模型ChatGPT，開放測(cè)試5天內(nèi)注冊(cè)人數(shù)即超過百萬(wàn)人。在ChatGPT

推出僅兩個(gè)月后月活躍用戶已達(dá)

1億，成為迄今增長(zhǎng)最快的消費(fèi)應(yīng)用。據(jù)SensorTower數(shù)據(jù)，TikTok

在全球推出之后耗時(shí)約

9

個(gè)月才增加到

1

億用戶，而Instagram

則花了兩年半時(shí)間。據(jù)SimilarWeb

數(shù)據(jù)，2023

年

1

月以來(lái)ChatGPT官網(wǎng)日訪問量持續(xù)攀升，截至2023年2月17日，ChatGPT官網(wǎng)月訪問量達(dá)8.89億次。ChatGPT的定義：基于GPT-3.5模型的對(duì)話聊天機(jī)器人，核心技術(shù)在于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，其模型參數(shù)量或可達(dá)1750億。ChatGPT是一種基于GPT-3.5（GereratePre-Training，生成式預(yù)訓(xùn)練模型）的對(duì)話聊天機(jī)器人，由于引進(jìn)了RLHF（ReinforcementLearning

withHuman

Feedback，基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）使得AI模型的產(chǎn)出和人類的常識(shí)、認(rèn)知、需求、價(jià)值觀保持一致。

據(jù)OpenAI官網(wǎng)，GPT-3模型最大訓(xùn)練參數(shù)達(dá)

1750

億，考慮是GPT-3微調(diào)優(yōu)化后版本，ChatGPT參數(shù)量或與之相當(dāng)。ChatGPT的能力版圖：被稱為“人工智能時(shí)代的‘iPhone時(shí)刻’”，ChatGPT甚至直接通過谷歌編程面試拿下18萬(wàn)美元L3工程師o(wú)ffer。

通過學(xué)習(xí)大量現(xiàn)成文本和對(duì)話集合，ChatGPT可實(shí)現(xiàn)連續(xù)對(duì)話回答問題，還具備生成代碼、撰寫文章、文本摘要等能力，甚至能輕松通過一些對(duì)人類難度較高的專業(yè)級(jí)測(cè)試：據(jù)外媒PCMag報(bào)道，ChatGPT已能通過谷歌L3軟件工程師的入職面試并拿下18萬(wàn)美元offer；據(jù)沃頓商學(xué)院教授Christian

Terwiesch發(fā)表論文，ChatGPT已能通過沃頓MBA核心課程期末考試；ChatGPT已通過的還有明尼蘇達(dá)大學(xué)四門課程的研究生考試、美國(guó)職業(yè)醫(yī)師資格考試等等。對(duì)此，業(yè)界形容ChatGPT的誕生意味著人工智能迎來(lái)革命性轉(zhuǎn)折點(diǎn)，是人工智能時(shí)代的“iPhone時(shí)刻”

。一時(shí)間，關(guān)于ChatGPT或?qū)⑷〈阉饕妫M(jìn)而取代不少人類從事的工作的說法甚囂塵上。ChatGPT究竟能否替代人類工作：基于半導(dǎo)體行業(yè)為主題，我們作了一次使用ChatGPT生成內(nèi)容進(jìn)行研報(bào)寫作的使用體驗(yàn)嘗試。對(duì)此，我們與ChatGPT進(jìn)行了一系列對(duì)話作為測(cè)試。以“半導(dǎo)體行業(yè)”為主題，我們對(duì)ChatGPT進(jìn)行了一系列的提問，從提綱至細(xì)節(jié)內(nèi)容，均通過ChatGPT問答生成內(nèi)容最終整理形成報(bào)告，并選取了某行業(yè)研究報(bào)告作為本次分析中的人工研報(bào)案例與ChatGPT寫作研報(bào)進(jìn)行對(duì)比。圖：ChatGPT：迄今用戶增速最快消費(fèi)級(jí)應(yīng)用圖：ChatGPT模型訓(xùn)練三步走：監(jiān)督微調(diào)SFT→獎(jiǎng)勵(lì)模型RM訓(xùn)練→PPO強(qiáng)化學(xué)習(xí)圖：截至2023/2/17，ChatGPT

官網(wǎng)月訪問8.89億次6二、多維度分析：對(duì)比人工寫作，ChatGPT的優(yōu)勢(shì)和局限在哪里？2048610選擇語(yǔ)言體系運(yùn)用寫作方法運(yùn)用寫作順序運(yùn)用寫作結(jié)構(gòu)文章輔助信息時(shí)間成本節(jié)省使用成本節(jié)省能量成本節(jié)省 把握描述特征10

大維度分析雷達(dá)圖：

人工寫作

VS

CHATGPT寫作人工寫作 ChatGPT寫作定義描述對(duì)象12寫作投入成本文本寫作質(zhì)量數(shù)據(jù)來(lái)源：長(zhǎng)城證券研究院人工報(bào)告

VS

ChatGPT報(bào)告：文本寫作質(zhì)量孰優(yōu)孰劣？7要素1：定義描述對(duì)象：若需寫作一篇閱讀量破1萬(wàn)的熱點(diǎn)文章，選題能否交由ChatGPT自己完成？相比人工寫作，ChatGPT使用特點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：ChatGPT可給出當(dāng)下5個(gè)可參考的熱點(diǎn)選題范圍，可以利用ChatGPT的生成能力來(lái)探索前沿話題和新聞，以此來(lái)提高文章的關(guān)注度。缺點(diǎn)：ChatGPT本身不具備直接選定主題的能力，需要人工參與和決策。ChatGPT官網(wǎng)，某行業(yè)研究報(bào)告，長(zhǎng)城證券研究院要素2：把握描述特征：8種分析角度+一級(jí)顆粒度，ChatGPT是否有能力全面地掌握選題的特征廣度和深度？要素3：選擇語(yǔ)言體系：“賣方分析師o(wú)r技術(shù)工程師o(wú)r學(xué)者”

，ChatGPT會(huì)主動(dòng)選擇不同寫作語(yǔ)言偏好和目標(biāo)受眾?相比人工寫作，ChatGPT使用特點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：ChatGPT能總結(jié)出市場(chǎng)規(guī)模、競(jìng)爭(zhēng)格局、下游終端應(yīng)用、技術(shù)發(fā)展、市場(chǎng)挑戰(zhàn)等8個(gè)角度進(jìn)行分析(人工研報(bào)11個(gè)角度)，同樣具備較好的廣度。缺點(diǎn)：同一特征分析，ChatGPT僅給到一級(jí)顆粒度(人工研報(bào)可給到二級(jí))深度。相比人工寫作，ChatGPT使用特點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：ChatGPT可以根據(jù)用戶的需求生成3-4種明顯不同類型、不同風(fēng)格的研報(bào)內(nèi)容，提供定制個(gè)性化的輸出選項(xiàng)，增強(qiáng)了研報(bào)的多樣性和針對(duì)性。缺點(diǎn)：ChatGPT默認(rèn)給出的目標(biāo)受眾群體有4大類，因此需要提問者在prompt里有加充分限定詞對(duì)其引導(dǎo)，比如目標(biāo)受眾、提問者身份等。對(duì)于同一提問，ChatGPT會(huì)隨機(jī)回答一個(gè)選題，本身不具備選擇選題的能力ChatGPT可以給出參考熱點(diǎn)選題范圍都是市場(chǎng)規(guī)模特征，ChatGPT僅給到一級(jí)顆粒度(總市場(chǎng)規(guī)模)，而人工研報(bào)可給到二級(jí)顆粒度(分產(chǎn)品類別市場(chǎng)規(guī)模)對(duì)于分析特征角度，ChatGPT可以給出8個(gè)點(diǎn)，人工給出11個(gè)點(diǎn)(特征顆粒度掌握廣度：人工VS

ChatGPT）(特征顆粒度掌握深度：人工VS

ChatGPT

）同一問題指令中，加入限定詞“賣方”后，ChatGPT回答定義的目標(biāo)讀者群體和默認(rèn)語(yǔ)言體系更準(zhǔn)確當(dāng)分別以不同身份者提問，得到的ChatGPT回答提綱表現(xiàn)出不同的偏好側(cè)重人工報(bào)告

VS

ChatGPT報(bào)告：文本寫作質(zhì)量孰優(yōu)孰劣？8要素4：運(yùn)用寫作方法：“可信度/情緒性/創(chuàng)新性/可讀性”

4類寫作方法，ChatGPT能否悉數(shù)掌握？其背后的原理是什么？1、增加可信度：ChatGPT能快速拓寬信息認(rèn)知范圍，但數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性需人工驗(yàn)證舉案例 數(shù)據(jù)引用2、增加情緒性：ChatGPT能模擬人類寫作，但文字情緒性較弱，不如人工寫作的感染力強(qiáng)人工寫作 ChatGPT寫作人工寫作 ChatGPT寫作ChatGPT官網(wǎng)，WSTS，SIA，前瞻產(chǎn)業(yè)研究院，微詞云，某行業(yè)研究報(bào)告，長(zhǎng)城證券研究院12120 17chatGPT研報(bào)(全文共18118字）1個(gè)2個(gè)3個(gè)及以上282015050人工研報(bào)1個(gè)2個(gè)3個(gè)及以上

0(全文共48334字）(引用數(shù)據(jù)時(shí)間跨度范圍）2016ChatGPT人工研報(bào)

1977人工研報(bào)時(shí)間顆粒可細(xì)分至月度，ChatGPT時(shí)間顆粒度只給出年份19711981199120012011

2021人工找到實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)，ChatGPT的數(shù)據(jù)只更新到2021年9月(引用數(shù)據(jù)時(shí)間最細(xì)顆粒度）4、增加可讀性：ChatGPT不具備繪制信息圖表的能力，但可引用第三方工具功能畫圖表 作比較\分類別優(yōu)點(diǎn)：ChatGPT可拓寬個(gè)人的信息點(diǎn)認(rèn)知局限，平均每1萬(wàn)字可列舉27個(gè)案例(人工研報(bào)23個(gè))，常見案例數(shù)量為2個(gè)/觀點(diǎn)(人工研報(bào)1個(gè)/觀點(diǎn))。ChatGPT可利用數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)全部信息容量，生成相關(guān)案例及引用來(lái)源，快速提供人工未知的角度和思考點(diǎn)，提供更豐富例證參考。缺點(diǎn)：例證可靠性及時(shí)效性不足，ChatGPT錯(cuò)誤率高達(dá)83%(人工研報(bào)0%)，后續(xù)需再作人工驗(yàn)證。

1）ChatGPT對(duì)海量信息未經(jīng)過權(quán)威可信度和更新時(shí)間權(quán)重分辨，會(huì)胡亂編造出以假亂真的答案和信息來(lái)源。2）ChatGPT無(wú)法聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)更新(目前僅更新至2021年9月)。ChatGPT能夠引用已知的其他人的預(yù)測(cè)結(jié)果，但無(wú)法自己獨(dú)立給出假設(shè)和預(yù)測(cè)人工寫作通常會(huì)給出假設(shè)預(yù)期，比如上市公司的PE估值(文本情感傾向分析）(文本情感傾向分析）優(yōu)點(diǎn)：

ChatGPT能基于數(shù)據(jù)庫(kù)給出2-3個(gè)他人現(xiàn)有預(yù)測(cè)結(jié)果和結(jié)論，給提問者提供思路。缺點(diǎn)：

ChatGPT不能依據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)自己作假設(shè)測(cè)算（沒有計(jì)算功能），比如像人工寫作研報(bào)時(shí)對(duì)上市公司的PE估值進(jìn)行假設(shè)測(cè)算。

ChatGPT不能“從0到1”地創(chuàng)造出新觀點(diǎn)、知識(shí)或結(jié)論，并為之定義新的概念。優(yōu)點(diǎn)：ChatGPT動(dòng)詞使用詞頻達(dá)0.19，高于人工研報(bào)，能生成更多樣性表達(dá)。經(jīng)文本分析統(tǒng)計(jì)，ChatGPT的名詞詞頻0.37，動(dòng)詞詞頻0.19，人工研報(bào)的名詞詞頻0.41，動(dòng)詞詞頻0.16。缺點(diǎn)：相比人工，ChatGPT的文字情緒性較弱，文本情感傾向達(dá)89%(人工研報(bào)96%）。(文本使用形容詞詞云） (文本使用成語(yǔ)詞云） (文本使用形容詞詞云） (文本使用成語(yǔ)詞云）3、增加創(chuàng)新性：ChatGPT沒有數(shù)據(jù)模型不具備歸納推新的能力，目前僅可組合現(xiàn)有的結(jié)論優(yōu)點(diǎn)：ChatGPT可為圖表展示提供一些思路，還可通過引用第三方工具功能生成圖片或表格，并通過分類別的描述、對(duì)指定對(duì)象的比較分析，增加文字可讀性。缺點(diǎn)：ChatGPT不能直接繪制數(shù)據(jù)信息的圖表，為純文本內(nèi)容(人工研報(bào)共計(jì)133張圖+3張表)。(引用數(shù)據(jù)來(lái)源及信息準(zhǔn)確性統(tǒng)計(jì)）人工寫作研報(bào) ChatGPT寫作研報(bào)信息來(lái)源

錯(cuò)誤率

信息來(lái)源

錯(cuò)誤率43個(gè) 0 23個(gè) 83(列舉案例數(shù)量分布/觀點(diǎn)） ?(人工研報(bào)全文共計(jì)133張圖+3張表格，ChatGPT純文本）ChatGPT不具備繪制圖表能力文本案例1.“根據(jù)中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)

(CSIA)

的數(shù)據(jù)，2019

年中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)價(jià)值1836

億美元①，占中國(guó)GDP

的很大一部分②。該行業(yè)近年來(lái)穩(wěn)步增長(zhǎng)，2015

年至2019

年的復(fù)合年增長(zhǎng)率

(CAGR)為

9.2%③。”——ChatGPT生成報(bào)告錯(cuò)誤①：根據(jù)SIA數(shù)據(jù)，2019年中國(guó)半導(dǎo)體銷售額達(dá)1500+億美元，根據(jù)WSTS數(shù)據(jù)，2019年中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)銷售額達(dá)1441億美元；

錯(cuò)誤②：根據(jù)WSTS數(shù)據(jù)，2015-2019年中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)銷售額年復(fù)合增速為9.95%；錯(cuò)誤③：根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2019年中國(guó)芯片市場(chǎng)規(guī)模占GDP的比重為0.76%。(ChatGPT生成文本驗(yàn)證）人工報(bào)告

VS

ChatGPT報(bào)告：文本寫作質(zhì)量孰優(yōu)孰劣？9要素5：運(yùn)用寫作順序：“時(shí)間順序/空間順序/邏輯順序”三種順序，ChatGPT能否悉數(shù)運(yùn)用得當(dāng)?相比人工寫作，ChatGPT使用特點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：與人工相比，ChatGPT同樣可以運(yùn)用常見的3種寫作順序，研報(bào)寫作中可以包含邏輯順序、時(shí)間順序、空間順序的內(nèi)容描述。要素6：運(yùn)用寫作結(jié)構(gòu)：“總分式/遞進(jìn)式/并列式”三種行文結(jié)構(gòu)，ChatGPT是否有能力自主運(yùn)用和切換?要素7：文章輔助信息：全文字?jǐn)?shù)18922字，GPT-3.5最大輸出長(zhǎng)度4000

tokens，ChatGPT能達(dá)到的文章篇幅上限是多少？相比人工寫作，ChatGPT使用特點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：ChatGPT常用的是總分式、并列式這2種結(jié)構(gòu)(人工研報(bào)：3種結(jié)構(gòu))，其中總分總結(jié)構(gòu)在其自動(dòng)生成回答時(shí)是最常用的表達(dá)方式，ChatGPT這種高度結(jié)構(gòu)化使回答更加清晰、易懂，能夠更好地被人理解。缺點(diǎn)：ChatGPT在遞進(jìn)式結(jié)構(gòu)上的運(yùn)用不足，相比人工寫作，其邏輯深度較弱。相比人工寫作，ChatGPT使用特點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：ChatGPT可指定回答長(zhǎng)度以避免冗長(zhǎng)，報(bào)告平均句長(zhǎng)36.7(人工研報(bào)為44.4)。缺點(diǎn)：輸出長(zhǎng)篇文章相對(duì)有難度，ChatGPT研報(bào)字?jǐn)?shù)18922字(人工研報(bào)字?jǐn)?shù)48334字)。目前GPT-3.5-turbo最大輸出長(zhǎng)度已能提高到4096

tokens(約3072個(gè)單詞)，

ChatGPT

可在達(dá)到此限制后繼續(xù)運(yùn)行，但需人工添加提示使其繼續(xù)寫作。ChatGPT官網(wǎng)，某行業(yè)研究報(bào)告，長(zhǎng)城證券研究院(總分式結(jié)構(gòu)√）(時(shí)間順序√） (邏輯順序√） (空間順序√）ChatGPT寫作人工寫作ChatGPT寫作人工寫作人工寫作ChatGPT寫作(總分總結(jié)構(gòu)√）(遞進(jìn)式結(jié)構(gòu)√）(并列式結(jié)構(gòu)√）人工寫作研報(bào) ChatGPT寫作研報(bào)(并列式結(jié)構(gòu)√）人工寫作研報(bào)ChatGPT寫作研報(bào)總字?jǐn)?shù)總段落數(shù)總句數(shù)總字?jǐn)?shù)總段落數(shù)總句數(shù)48334363108918922147516平均每段

平均句長(zhǎng)中的句數(shù)總詞數(shù)平均每段

平均句長(zhǎng)中的句數(shù)總詞數(shù)3.044.4100883.536.75241ChatGPT輸出字?jǐn)?shù)有限制（人工研報(bào)字?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)：48334字）（ChatGPT研報(bào)字?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)：18922字）圖：ChatGPT網(wǎng)站經(jīng)常出現(xiàn)超負(fù)載、響應(yīng)卡頓情況，并且會(huì)限制1小時(shí)內(nèi)提問次數(shù)人工報(bào)告

VS

ChatGPT報(bào)告：寫作投入成本孰高孰低？圖：ChatGPT網(wǎng)站停機(jī)時(shí)間最短幾十分鐘，最長(zhǎng)14個(gè)小時(shí)10要素8：時(shí)間成本投入：與人工相比可節(jié)約超2/3的研報(bào)寫作時(shí)間，為何ChatGPT的用時(shí)能節(jié)省如此多？?jī)?yōu)點(diǎn)：ChatGPT每1萬(wàn)字篇幅耗時(shí)28h(人工研報(bào)耗時(shí)86h/每1萬(wàn)字篇幅)，可節(jié)省超2/3的研報(bào)寫作時(shí)間成本。由于ChatGPT直接將模型庫(kù)中知識(shí)積累整合，省去資料收集研究步驟；且不存在工作疲勞問題，無(wú)需人工休息時(shí)間，可大幅減少寫作用時(shí)。缺點(diǎn)：ChatGPT的使用會(huì)引入額外時(shí)間成本（在線卡頓加載時(shí)間、中英文翻譯時(shí)間等），導(dǎo)致最短幾十分鐘、最長(zhǎng)14小時(shí)的額外時(shí)間消耗。圖：研報(bào)寫作流程圖：ChatGPT寫作和人工寫作研報(bào)所需的研究準(zhǔn)備-初稿寫作-修訂糾錯(cuò)-額外投入的總時(shí)間成本(小時(shí)/每1萬(wàn)字篇幅)分別為28h和86hChatGPT官網(wǎng)，OpenAI官網(wǎng)，OpenAI官方Twitter賬號(hào)，CSDN，新智元，長(zhǎng)城證券研究院研究準(zhǔn)備階段搜集整理資料、數(shù)據(jù)時(shí)間初稿寫作階段研報(bào)初稿撰寫時(shí)間修訂糾錯(cuò)階段修改訂正、潤(rùn)色時(shí)間額外時(shí)間消耗額外投入時(shí)間人工寫作ChatGPT寫作用時(shí)：20-30h需要人工匯總資料來(lái)源、數(shù)據(jù)圖表信息、公告等用時(shí)：0hChatGPT無(wú)需提前人工搜集整理資料和數(shù)據(jù)，故此項(xiàng)不耗時(shí)人工寫作ChatGPT寫作用時(shí)：20-40h需要人工梳理報(bào)告提綱、提取、整合數(shù)據(jù)圖表信息、繪制圖表、組織文字寫作等，形成初稿用時(shí)：4.5h

(2.5h+2h)只需提問ChatGPT自動(dòng)生成報(bào)告提綱及文字內(nèi)容，并在相關(guān)分析中填入數(shù)據(jù)例證，用時(shí)2.5h需人工整理問答，梳理形成初稿，用時(shí)2h人工寫作ChatGPT寫作用時(shí)：10h需要檢查人工因素導(dǎo)致的錯(cuò)別字/數(shù)和格式誤差，對(duì)文章結(jié)構(gòu)、文字進(jìn)一步優(yōu)化用時(shí)：12hChatGPT給出的所有數(shù)據(jù)和引用來(lái)源均需要人工進(jìn)一步驗(yàn)證糾錯(cuò)，由于ChatGPT錯(cuò)誤率高(達(dá)83%)，此項(xiàng)用時(shí)較長(zhǎng)人工寫作ChatGPT寫作用時(shí)：16-26h需考慮人工休息時(shí)間(根據(jù)DeskTime研究，最有效率的員工通常連續(xù)工作52分鐘后休息17分鐘)用時(shí)：4.5-18h在線人數(shù)過多ChatGPT網(wǎng)站會(huì)超負(fù)載卡頓，停機(jī)時(shí)間最短幾十分鐘，最長(zhǎng)14小時(shí)。此外需考慮ChatGPT生成回答響應(yīng)的時(shí)間、英文問答翻譯時(shí)間、人工休息時(shí)間(4h)優(yōu)點(diǎn)：1）官方開放ChatGPT模型API，使用門檻降低。OpenAI開放基于ChatGPT同款GPT-3.5-turbo模型的ChatGPT

API，第三方開發(fā)者可將其直接集成到自己的應(yīng)用或者服務(wù)產(chǎn)品中。

2）ChatGPT

API相比GPT-3.5成本降低90%。官方定價(jià)是$0.002/每1000tokens，1000個(gè)token大約相當(dāng)于750個(gè)單詞。等于每輸出100萬(wàn)個(gè)單詞，價(jià)格才2.7美金(約18元人民幣)，相比現(xiàn)有的GPT-3.5模型成本降低了90%。要素9：使用成本投入：OpenAI開放ChatGPT模型API，相比GPT-3.5成本降低90%，使用門檻和成本或大大降低？在線學(xué)習(xí)平臺(tái)Quizlet發(fā)布Q-Chat。Instacart

計(jì)劃今年推出AskInstacart2023年3月2日，OpenAI發(fā)布ChatGPT

API，定價(jià)$0.002/每1000

tokens。月活7.5億的社交平臺(tái)Snapchat推出My

AI?？缇畴娚唐脚_(tái)Shopify創(chuàng)建智能導(dǎo)購(gòu)。人工報(bào)告

VS

ChatGPT報(bào)告：寫作投入成本孰高孰低？11要素10：能量成本投入：僅日常運(yùn)營(yíng)所需耗電量即超1萬(wàn)千瓦時(shí)，ChatGPT的能量消耗為何比人腦大這么多？?jī)?yōu)點(diǎn)：ChatGPT單月訪問量達(dá)8.89億次，考慮訓(xùn)練和運(yùn)行模型的所需能量可分散到許多用途和用戶身上，某些情況下比每個(gè)用戶執(zhí)行相同計(jì)算更節(jié)能，實(shí)現(xiàn)成本分?jǐn)偂Ｈ秉c(diǎn)：ChatGPT日常運(yùn)營(yíng)單月所需算力成本7034.7

Pflop/s-day，若以全球第一的超算Frontier計(jì)算需用時(shí)6.38天。寫作每1萬(wàn)字篇幅研報(bào)，與人腦耗能(5.11

kW·h

)比，服務(wù)器運(yùn)作耗電量(13506.53

kW·h

)大得多，能量投入成本高。此外，還需考慮ChatGPT模型預(yù)訓(xùn)練(3640

PFlop/s-day)和Finetune(1350

Pflop/s-day)帶來(lái)的能量消耗。OpenAI《Language

Models

are

Few-Shot

Learners》，Swaminathan《Why

Does

the

Brain

Need

So

Much

Power?》，F(xiàn)ortune，SimilarWeb，TOP500榜單，浪潮官網(wǎng)，IDC，36氪，英偉達(dá)官網(wǎng)，長(zhǎng)城證券研究院圖：人工和ChatGPT寫作每1萬(wàn)字篇幅研報(bào)需能量成本

5

kW·h

和超1萬(wàn)kW·h人工寫作ChatGPT寫作? 所需人力成本：折算耗電量(kW·h

)——5.11

kW·h? 一般認(rèn)為，大腦消耗的能量占人體每天消耗的卡路里的20%。而正常人日均消耗卡路里2000大卡（Kcal），那么大腦一天消耗的能量是：? 2000Kcal×

20%=400Kcal=1,673,600J=1673.6kJ? 若轉(zhuǎn)換為千瓦·時(shí)(kW·h

)數(shù)：由于1

KW·h

=3600000

J，則大腦一天耗能為0.46

KW·h? 根據(jù)寫作所需時(shí)間成本(需要86小時(shí)/1萬(wàn)字篇幅，按每日工作8h計(jì)約11天)，可估算完成一篇1萬(wàn)字篇幅的研報(bào)消耗能量為:? 0.46KW·h×

11=5.11kW·h? 所需算力成本：折算耗電量(kW·h

)——8,806.11

kW·h? 訓(xùn)練模型所需算力：據(jù)OpenAI團(tuán)隊(duì)2020年發(fā)表論文《Language

Models

are

Few-Shot

Learners》，訓(xùn)練一次13億參數(shù)的GPT-3

XL模型需要的全部算力約為27.5PFlop/s-day；ChatGPT訓(xùn)練所用的模型是基于13億參數(shù)的GPT-3.5模型微調(diào)而來(lái)，參數(shù)量與GPT-3

XL模型接近，預(yù)計(jì)訓(xùn)練所需算力約27.5PFlop/s-day，接近以1萬(wàn)億次每秒的速度進(jìn)行計(jì)算，需要耗時(shí)27.5天。? 日常運(yùn)營(yíng)所需算力：據(jù)SimilarWeb數(shù)據(jù)，2023年1月ChatGPT官網(wǎng)總訪問量為6.16億次，平均每天有超過1300萬(wàn)名獨(dú)立訪問者使用ChatGPT(即總計(jì)4.03億名獨(dú)立訪問者)。據(jù)Fortune雜志，每次用戶與ChatGPT互動(dòng)產(chǎn)生的算力云服務(wù)成本約0.01美元。基于此，我們測(cè)算得2023年1月OpenAI為ChatGPT支付的運(yùn)營(yíng)算力成本約616萬(wàn)美元。據(jù)OpenAI團(tuán)隊(duì)論文《Language

Models

are

Few-Shot

Learners》，訓(xùn)練一次1746億參數(shù)的GPT-3模型需要3640

PFlop/s-day的算力；據(jù)Lambda，其對(duì)應(yīng)算力成本超過460萬(wàn)美元。假設(shè)單位算力成本固定，測(cè)算得ChatGPT單月運(yùn)營(yíng)所需算力約4874.4PFlop/s-day。我們以浪潮信息目前算力最強(qiáng)的服務(wù)器產(chǎn)品之一—浪潮NF5688M6為例。NF5688M6是浪潮為超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心研發(fā)的NVLink

AI服務(wù)器，支持2顆Intel最新的Ice

Lake

CPU和8顆NVIDIA最新的NVSwitch全互聯(lián)A800GPU，單機(jī)可提供5PFlops的AI計(jì)算性能，則單臺(tái)NF5688M6計(jì)算需要974.88天。根據(jù)其單臺(tái)電源功率為3000W=3kW，則ChatGPT單月運(yùn)營(yíng)需要耗電量為：3

kW×(947.88×24)h

=

68,247.36

kW·h? 根據(jù)寫作所需時(shí)間成本(需要28小時(shí)/1萬(wàn)字篇幅，研報(bào)消耗能量為：

68,247.36

kW·h

÷

31×4=

8,80慮到ChatGPT模型可分散給多個(gè)用戶同時(shí)使用，按每日工作8h計(jì)約4天)，可估算完成一篇1萬(wàn)字篇幅的6.11

kW·h

（此為ChatGPT

4天日常運(yùn)營(yíng)所需算力，考因此實(shí)際該能耗成本可進(jìn)行進(jìn)一步分?jǐn)?人工寫作研報(bào)所需人力成本：折算耗電量(kW·h)——5.11

kW·h假設(shè)條件：大腦消耗的能量占人體每天消耗的卡路里的20%正常人日均消耗卡路里2000大卡（Kcal）人工寫作所需時(shí)間成本(需要86小時(shí)/1萬(wàn)字篇幅，按每日工作8h計(jì)約11天)大腦一天消耗能量(kJ）：1673.6kJ轉(zhuǎn)換為千瓦·時(shí)(kW·h

)數(shù)：0.46

KW·h估計(jì)完成一篇1萬(wàn)字篇幅的研報(bào)消耗能量(kW·h)為：5.11

kW·hChatGPT寫作研報(bào)所需算力成本：折算耗電量(kW·h)——13506.53

kW·h

(僅考慮日常運(yùn)營(yíng)成本)假設(shè)條件：據(jù)SimilarWeb數(shù)據(jù)，2023/1/17至2023/2/17近一個(gè)月ChatGPT官網(wǎng)總訪問量為8.89億次。據(jù)Fortune雜志，每次用戶與ChatGPT互動(dòng)產(chǎn)生的算力云服務(wù)成本約0.01美元?？傻肅hatGPT單月運(yùn)營(yíng)所需算力成本為889萬(wàn)美元。已知訓(xùn)練一次1746億參數(shù)的GPT-3模型需要3640

PFlop/s-day的算力，其對(duì)應(yīng)算力成本超過460萬(wàn)美元，假設(shè)單位算力成本固定以浪潮目前算力最強(qiáng)的服務(wù)器產(chǎn)品之一NF5688M6為例，服務(wù)器單機(jī)可提供5PFlops的AI計(jì)算性能，單臺(tái)電源功率3000

WChatGPT寫作所需時(shí)間成本(需要28小時(shí)/1萬(wàn)字篇幅，按每日工作8h計(jì)約4天)ChatGPT單月運(yùn)營(yíng)所需算力(PFlop/s-day)：7034.7

PFlop/s-day使用TOP500榜單中全球第一的超算Frontier以1.102EFlop/s計(jì)算所需天數(shù)(天)6.38天使用單臺(tái)NF5688M6服務(wù)器進(jìn)行計(jì)算所需天數(shù)(天)：1406.93天ChatGPT單月運(yùn)營(yíng)需要耗電量(kW·h

)：101298.96

kW·h估算平均完成一篇1萬(wàn)字篇幅的研報(bào)消耗能量(kW·h為：13506.53

kW·h

(可多名用戶分?jǐn)?圖：除日常運(yùn)營(yíng)成本外，測(cè)算ChatGPT模型的預(yù)訓(xùn)練算力需求約為3640

PFlop/s-day預(yù)訓(xùn)練模型算力需求測(cè)算模型訓(xùn)練總計(jì)算量(PF·日)訓(xùn)練總計(jì)算量(Flops)模型參數(shù)量(百萬(wàn))訓(xùn)練詞數(shù)(十億)單個(gè)詞語(yǔ)消耗的總計(jì)算次數(shù)計(jì)算反向傳播后的算力消耗倍數(shù)正向計(jì)算時(shí)每個(gè)詞消耗浮點(diǎn)計(jì)算次數(shù)BERT-Base1.891.64E+20109250632BERT-Large6.165.33E+20355250632RoBERTa-Base17.361.50E+211252,000632RoBERTa-Large49.314.26E+213552,000632GPT-3

Small2.602.25E+20125300632GPT-3

Medium7.426.41E+20356300632GPT-3

Large15.831.37E+21760300632GPT-3

XL27.502.38E+211,320300632GPT-32.

7B55.214.77E+212,650300632GPT-36.

7B138.751.20E+226,660300632GPT-3

13B267.712.31E+2212,850300632GPT-3

175B3637.503.14E+23174,600300632假設(shè)1：ChatGPT使用的數(shù)據(jù)集與GPT-3

175B模型相同假設(shè)2：ChatGPT使用FP32數(shù)據(jù)格式完成訓(xùn)練ChatGPT預(yù)訓(xùn)練GPU需求測(cè)算3000億訓(xùn)練詞的數(shù)據(jù)集構(gòu)成GPU數(shù)量訓(xùn)練總計(jì)算量(Flops)GPU算力(TFlops/s)計(jì)算用時(shí)數(shù)據(jù)集詞數(shù)(十億)訓(xùn)練輪數(shù)權(quán)重占比18653803.14E+2319.5(A100

FP32)1天網(wǎng)絡(luò)爬蟲4100.4460%77231個(gè)月WebText2192.922%38612個(gè)月Books1121.98%25743個(gè)月Books2550.438%使用全球TOP1超算Fronier以1.102EFlop/s計(jì)算所需天數(shù)為3.3天維基百科33.43%t圖：除日常運(yùn)營(yíng)成本外，測(cè)算ChatGPT模型Finetune算力需求為1350.4

PFlop/s-dayChatGPT寫作研報(bào)假設(shè)條件：據(jù)IDC

預(yù)計(jì)，2022年中國(guó)人工智能服務(wù)器負(fù)載中，推理和訓(xùn)練的比例分別為

58.5%、41.5%。假設(shè)ChatGPT

對(duì)推理和訓(xùn)練的算力需求分布與之保持一致已知預(yù)訓(xùn)練一次1746億參數(shù)的GPT-3模型需要3640

PFlop/s-day的算力，且ChatGPT單月運(yùn)營(yíng)所需算力為7034.7

PFlop/s-day考慮到AI

大模型預(yù)訓(xùn)練主要通過巨量數(shù)據(jù)喂養(yǎng)完成，模型底層架構(gòu)變化頻率不高，故我們假設(shè)每月最多進(jìn)行一次預(yù)訓(xùn)練人類反饋機(jī)制下，模型需要不斷獲得人類指導(dǎo)以實(shí)現(xiàn)參數(shù)調(diào)優(yōu)，以月為單位可能多次進(jìn)行ChatGPT單月Finetune所需算力(PFlop/s-day)：1350.4

PFlop/s-day使用TOP500榜單中全球第一的超算Frontier以1.102

EFlop/s計(jì)算所需天數(shù)(天)1.23天ChatGPT單月Finetune所需算力成本(萬(wàn)美元)：170.65萬(wàn)美元使用單臺(tái)NF5688M6服務(wù)器進(jìn)行計(jì)算所需天數(shù)(天)：270.08天ChatGPT單月運(yùn)營(yíng)需要耗電量(kW·h

)：19445.62

kW·h估算平均完成一篇1萬(wàn)字篇幅的研報(bào)消耗能量(kW·h

)為：2592.75

kW·h

(可多名用戶分?jǐn)?12三、ChatGPT的未來(lái)展望：多模態(tài)AIGC應(yīng)用將成新趨勢(shì)，帶動(dòng)AI算力需求增長(zhǎng)探索ChatGPT的未來(lái)應(yīng)用：3大升級(jí)路徑，釋放自動(dòng)化研報(bào)寫作的潛力全球E級(jí)超算時(shí)代，ChatGPT引爆算力需求，30年全球超算規(guī)模將達(dá)0.2ZFlops投資建議：ChatGPT

帶動(dòng)大模型訓(xùn)練熱潮，AI

服務(wù)器需求有望放量探索ChatGPT的未來(lái)應(yīng)用：3大升級(jí)路徑，釋放自動(dòng)化研報(bào)寫作的潛力13數(shù)據(jù)來(lái)源：微軟Bing官網(wǎng)，量子位，Apptopia，OpenAI官網(wǎng)，Twitter，Alan

D.

Thompson《The

ChatGPT

Prompt

Book》圖：微軟Bing+ChatGPT瀏覽器界面，整合搜索功能ChatGPT+搜索引擎，實(shí)現(xiàn)全面+整合ChatGPT加上搜索引擎或能解決其目前的知識(shí)融合、事實(shí)校驗(yàn)問題。近日，微軟已宣布正式將ChatGPT引入必應(yīng)，發(fā)布基于ChatGPT的Bing搜索和基于

AI的

Edge瀏覽器功能。據(jù)Apptopia數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，新必應(yīng)上線后短短兩天，其在蘋果iOS端的排名從原來(lái)的第142位上升到了第4位，當(dāng)天下載量直接破10萬(wàn)。ChatGPT+其他AIGC，實(shí)現(xiàn)圖文并茂在AIGC應(yīng)用中，可以探索ChatGPT與其他功能AIGC的組合，能否更好的結(jié)合創(chuàng)造出一些復(fù)合模型或者全新的文本生成模型出來(lái)，比如結(jié)合OpenAI旗下的DALL-E2。來(lái)自斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的博士生EricZelikman

就利用ChatGPT生成故事以及插圖描述，再由DALLE-2生成繪畫制作出了一本繪本。圖：用Open

AI旗下DALL-E2+ChatGPT制作出繪本ChatGPT+prompt庫(kù)，實(shí)現(xiàn)高效工具通過多次、多角度地提問，和ChatGPT打配合，獲得好的指令(prompt)庫(kù)。未來(lái)ChatGPT大規(guī)模被應(yīng)用后，“針對(duì)某個(gè)問題的多角度提問”成為一個(gè)很重要的技能點(diǎn)。AlanD.Thompson在《TheChatGPTPromptBook》中提到27種ChatGPT的功能指令，其中包含可通過修改prompt獲得ChatGPT繪制的表格等。圖：ChatGPT的prompt庫(kù)，深度挖掘ChatGPT功能全球E級(jí)超算時(shí)代，ChatGPT引爆算力需求，30年全球超算規(guī)模將達(dá)0.2ZFlops14微軟投資10億美金打造OpenAI超算平臺(tái)，性能位居全球前五，ChatGPT的模型訓(xùn)練和產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)將帶來(lái)更大的算力需求。2020年5月，微軟投資10億美金與OpenAI獨(dú)家合作打造了Azure

Al超篡平臺(tái)亮相，性能位居全球前五，擁有超過28.5萬(wàn)個(gè)CPU核心、1萬(wàn)個(gè)GPU、每GPU擁有400Gbps網(wǎng)絡(luò)帶寬的超級(jí)計(jì)算機(jī)，主要用于大規(guī)模分布式Al模型訓(xùn)練。未來(lái)隨著ChatGPT的日常運(yùn)營(yíng)和模型訓(xùn)練需求增多，將進(jìn)一步帶來(lái)更大的算力需求。超算產(chǎn)業(yè)步伐不斷加快，超算性能近乎保持著指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)速度，預(yù)計(jì)2030年全球超算算力規(guī)模將達(dá)0.2ZFlops，全球E級(jí)計(jì)算時(shí)代已至。AI時(shí)代算力需求發(fā)展遠(yuǎn)超摩爾定律，根據(jù)中國(guó)信息通信研究院測(cè)算，2021年全球超算算力規(guī)模(換算為FP32(單精度浮點(diǎn)數(shù)))為14EFlops，預(yù)測(cè)到2030年全球超算算力將達(dá)到0.2ZFlops，平均年增速超過34%。2022年11月TOP500榜單發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，全球排名前10的超級(jí)計(jì)算機(jī)當(dāng)中，有5個(gè)來(lái)自美國(guó)，有2個(gè)來(lái)自中國(guó)其余3個(gè)來(lái)自芬蘭、日本和意大利。美國(guó)橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（ORNL）的超級(jí)計(jì)算機(jī)Frontier以1.102

EFlop/s（每秒百億億次超級(jí)計(jì)算機(jī)）的性能位列榜首，超越日本的Fugaku，成為全球首個(gè)公開確認(rèn)的百億億次超級(jí)計(jì)算機(jī)，全球超級(jí)計(jì)算機(jī)正式進(jìn)入E級(jí)計(jì)算時(shí)代。需求多元化加速算力升級(jí)，超算設(shè)備廠商紛紛加快產(chǎn)業(yè)化步伐，整機(jī)方面，聯(lián)想以32%的占比成為超算制造商龍頭，芯片方面，超算CPU以英特爾和AMD為主。整機(jī)方面，TOP500榜單中，聯(lián)想是上榜數(shù)量最多的超算制造商，占比32.2%，HPE、浪潮、Atos、曙光分別位列2到5位，占比分別為19.2%、10%、9.4%和7.2%。芯片方面，超算CPU以英特爾和AMD為主，TOP500榜單上占比超過96%(英特爾388臺(tái)，AMD93臺(tái))。此外異構(gòu)計(jì)算芯片應(yīng)用越來(lái)越多，TOP500榜單上共有168臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)使用了加速器/協(xié)同處理器技術(shù)，其中英偉達(dá)和AMD芯片占比超96%(英偉達(dá)154