ChatGPT服务器行业报告（23页）

行业报告下载 2023年03月27日 07:56 管理员

大厂布局 ChatGPT 类似产品，或将带来底层算力需求。ChatGPT 发布之后，引发了全球范围的关注和讨论，国内各大厂商相继宣布 GPT 模型开发计划。据各公司官网，2023 年 2 月 7 日，百度宣布将推出 ChatGPT 类似产品“文心一言”，预计今年 3 月展开内测；2 月 8 日阿里宣布阿里版 ChatGPT 正在研发中，目前处于内测阶段；2 月 9 日，字节跳动旗下 AI Lab 宣布正在开展 ChatGPT 和 AIGC 相关研发，未来将为 PICO 提供技术支持；2 月 10 日，京东旗下言犀人工智能平台推出产业版 ChatGPT—“ ChatJD”。我们认为，随着国内互联网厂商陆续开展 ChatGPT 类似产品研发，GPT 大模型训练热潮或将带来底层算力需求快速释放。 AI 模型对算力的需求主要体现在训练和推理两个层面。

当前主流的人工智能算法通常可分为“训练”和“推理”两个阶段。据 IDC 数据，2021 年中国人工智能服务器工作负载中， 57.6%的负载用于推理，42.4%用于模型训练。据 IDC 预计，到 2026 年 AI 推理的负载比例将进一步提升至 62.2%。具体来看： 1）训练阶段：基于充裕的数据来调整和优化人工智能模型的参数，使模型的准确度达到预期。对于图像识别、语音识别与自然语言处理等领域的复杂问题，为了获得更准确的人工智能模型，训练阶段常常需要处理大量数据集、做反复的迭代计算，耗费巨大的运算量。 2）推理阶段：训练阶段结束以后，人工智能模型已经建立完毕，已可用于推理或预测待处理输入数据对应的输出（例如给定一张图片，识别该图片中的物体），此过程被称为推理阶段。推理阶段对单个任务的计算能力要求不如训练那么大，但是由于训练出来的模型会多次用于推理，因此推理运算的总计算量也相当可观。

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