ChatGPT革命：人工智能助手的风暴

文章主题：ChatGPT, GPT升级, 多模态大模型, 语言模型

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ChatGPT的火爆程度令人瞩目，它的能力已经趋近于人类水平。随着GPT的不断升级，从一代到二代，再到现在的三代和四代，其模型能力得到了前所未有的提升。在2023年的3月15日，OpenAI官方正式发布了多模态大模型GPT-4，而ChatGPT4则进一步扩大了输入内容的范围， now可以处理超过2.5万字的文字和图像。这使得ChatGPT4能够应对更加复杂和微细的问题。值得关注的是，最新版本的GPT-4在ChatGPT的GPT-3.5基础上，主要是在语言模型方面进行了升级，并增加了多模态功能。其在不同语言情境和内部对抗性真实性评估的表现都明显超过了GPT-3.5。现在，GPT-4已经在各种专业和学术基准上展现出了人类水平的实力。

以搜索引擎和办公软件为核心，其下游应用呈现出多元化的趋势。传统的搜索引擎正在被AI智能搜索引擎所取代，而ChatGPT的出现，更是对传统搜索引擎的颠覆性进化。在办公软件领域，OpenAI推出的办公软件以Office全家桶和微软Teams premium ChatGPT为典型代表。ChatGPT Office包含了Word、Excel、PowerPoint等三大件，能够提供从文字创作到可视化的全方位服务。它可以根据用户的描述需求，自动撰写文档内容，从而缩短文档的创作时间。同时，它也可以根据已有的文档内容，智能推荐文档格式、排版等，进一步优化文档的质量。此外，ChatGPT还可以根据用户的需求，制作个性化的PPT，并智能生成朗读语言，以助力PPT的演示。总的来说，OpenAI在搜索引擎和办公软件领域的布局，已经展现出了其强大的实力和深远的影响力。未来，随着AI技术的不断发展和进步，我们期待OpenAI能够在更多领域实现突破，推动人类社会的发展。

在当前的算力驱动的人工智能（AI）时代，AI服务器的需求量正在持续上涨。其中，GPT4，作为一种大型多模态模型，能够同时处理图像和文本的输入，这背后离不开大语言模型的演进以及其庞大的参数量和训练数据量的指数级增长。然而，GPT4频繁地调整提问次数上限，释放出算力不足的信息，而大语言模型的快速发展也催生了大量的算力需求。为了满足这些算力需求，我们需要通过增加AI服务器数量和提高服务器算力性能来两条腿走路。这样，我们才能保证大语言模型能够发挥出预期的效果。为此，我们首先提出了一个推理/训练服务器需求测算模型。这个模型有两个主要的部分：首先，考虑到大语言模型迭代过程中参数量的指数级增长，以GPT4为例，它的参数量达到了万亿。基于这一基础，我们计算出，要使GPT4的推理功能发挥出预期效果，需要的服务器数量大约为6652台。而在百万亿参数的基础上，这个数字甚至可能会上升到66这台服务器。其次，我们根据硅谷公开的GPT4训练所需的Token数量为9万亿，计算出GPT4训练所需要的服务器数量大约为1391台。可以看出，随着大语言模型的不断迭代，以及GPT等语言模型的渗透率的提高，服务器正在逐渐基建化。在这个过程中，算力的需求和供应将更加匹配，从而推动AI技术的进一步发展。

AI服务器的核心基础在于高性能芯片，而我国芯片产业自主发展的潜力和空间巨大。特别是在AI芯片领域，GPU由于其并行计算的能力，拥有强大的算力，目前市场上大部分GPU都由美企英伟达掌控，占据了80%的市场份额。然而，相比之下，我国国产芯片的性能还有较大的提升空间，因此仍处于追赶阶段。受到美国实体清单的影响，高端芯片的采购受到了限制，这倒逼了我国的服务器厂商们加快了推进国产替代的步伐，这对于我国芯片产业的发展来说无疑是一个利好的消息。

投资建议：我们看好算力芯片及服务器需求剧增下相关零组件的成长空间。CPU\GPU等：寒武纪、景嘉微、海光信息；存储：江波龙、聚辰股份；电源芯片：晶丰明源、杰华特；封测：长电科技、通富微电；PCB及其他：深南电路、沪电股份、鼎通科技、裕太微、澜起科技、工业富联。