“能”说AI系列Vol.3
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上一期讲到，ChatGPT背后的AIGC，与以往的人工智能大不相同，作为一种新型社会生产力，正在推动新一轮“信息动力系统”的革命。
今天我们深入探讨一下，这个“动力系统”背后的“生产要素”是什么？身处上游的底层架构有什么门槛和要求？了不起的大算力，最直接影响的是哪个行业？
01
ChatGPT国产化，
自研大模型推动算力需求增长
ChatGPT一石激起千层浪，我们也看到国内头部公司迅速发布了自己的大模型。很重要的一个原因是，ChatGPT自带国外基因，较难“本地化”的适用于国内企业。其次，由于大模型所涉及的数据应用范围非常广，包括个人数据、企业数据、政府数据等等，所以数据安全问题也有必要被考虑进来。在当前的国际形势下，信息安全显得更加重要，因此我国的政府和企业，大概率会陆续加入国产自研大模型的开发建设浪潮中。
那么，大模型建设需要什么？我们都知道，人工智能离不开三大核心要素：算力、算法、数据。数据就像养分，需要源源不断的供给，算法如同大脑，而算力则是肌体肌肉。举个简单的例子，为什么有些人天生跑得快，这跟“算力”有很大的关系。所以今天我们重点讲的，就是标题中“了不起的大算力”。
算力的专业定义，是指计算能力（Computing Power），简单说就是通过对信息数据进行处理，实现目标结果输出的计算能力。算力是大模型训练的基础，也是研发大模型和应用端开发的关键资源。
对算力的需求，在ChatGPT、AIGC的应用端的发展需求推动下，已经被不断放大。根据IDC的数据，随着应用层面对大模型推理需求的不断提升，我国AI服务器的工作负载中，用于推理的工作负载逐年提升。中国算力规模飞速发展，相关产业也正在迎来新的增长点。
02
算力觉醒时代，
数字经济浪潮打开成长空间
来势汹汹的ChatGPT为何能够名声大噪？因为这是大模型演进的一次突破式飞跃。而由于演进的幅度大，对算力就有很高的要求，因此拥有算力基础和算力储备的巨头也会有先发优势。我们也看到海内外互联网巨头进行大规模投资，无论是在数据还是芯片方面，都在积极推动自研。
虽然目前很多人认为，国内的算力仍是掣肘，但我们认为，在国家大力建设数字中国，数字经济蓬勃发展的大背景下，国内巨头企业正在逐步加大投入时间、精力和资金，快步跟上是指日可待的，算力将会进入新一轮快速发展期。并且，和其他一些卡脖子的关键领域相比，例如硬件方面，算力掣肘的解决速度可能是更快的，我们也是更有信心的。
而硬件领域的芯片，尽管在供给上受到外部挑战，有人认为这对国内算力的扩张影响较大，但我们看到国产替代的呼声愈加高涨，芯片产业利好政策频出，同时，国内互联网巨头企业在芯片研发上已经取得了不小的进步，正在不断夯实技术自研的硬件底座。因此，我们相信，芯片对于算力发展的限制将越来越小。
回到投资上看，随着算力快步前进的时候，哪些相关行业会受益？最直接的就是计算机。
第一，从上游看，随着巨头纷纷加入建设大模型，而大模型需要不断迭代升级，那么对于算力的需求就越来越高，相应的就会带动算力发展速度。
第二，往下游看，我们可以预见应用端会出现一定的爆发，例如各种应用软件、下游服务的创新，这对于流量的刺激效果会很大，那么算力的远期想象空间会被逐步打开。
因此我们说，计算机板块内，对于算力有需求的、创新应用软件开发相关的企业，都有很大的成长空间。当然，通信板块作为算力发展相关的配套设施，成长空间也会相应被打开。
下期，我们聊聊百花齐放的AIGC下游应用，哪些行业有望率先受益？
“能”说AI
发布于：上海