近期，人工智能聊天機器人ChatGPT用戶數(shù)不斷攀升,，從100萬到1000萬，再到1億，僅用兩個月,，刷新了人工智能聊天程序用戶數(shù)增長的記錄,。

　　ChatGPT有可能改變搜尋市場的游戲規(guī)則，AI聊天機器人熱潮席卷全球市場,。微軟Bing 搜尋引擎將整合ChatGPT,；Alphabet旗下谷歌搜尋服務將加入AI聊天機器人技術Bard；百度,、阿里巴巴,、“俄羅斯版谷歌”Yandex、韓國Naver,、Kakao等也紛紛涌入,，計劃發(fā)布各自的AI聊天機器人。

　　AI聊天機器人需要大規(guī)模數(shù)據(jù)學習和快速運算,，對AI芯片的需求將暴增，給低迷的半導體行業(yè)帶來一股暖流,，英偉達,、三星電子、SK海力士等都將受益,。但是英偉達服務器用AI芯片方案存在發(fā)熱和功耗過大的問題,，谷歌、亞馬遜AWS,、三星電子,、SK海力士、百度等科技巨頭廠商也在開發(fā)各自的AI專用芯片,，試圖在提升性能的同時降低功耗,，搶占AI芯片新高地。

　　半導體行業(yè)人士指出,，盡管目前傳統(tǒng)AI芯片占據(jù)主流,，AI專用芯片蓬勃發(fā)展，但是它們都遇到了物理極限,，AI芯片的未來可能是量子芯片,。

　　英偉達是ChatGPT熱潮最大受益者

　　英偉達是此次ChatGPT熱潮的最大受益者，因為英偉達用于服務器的AI芯片對于超大型AI 模型的學習和推理至關重要,，幾乎壟斷全球服務器用AI芯片市場,。

　　Open AI表示，ChatGPT 是與英偉達和微軟合作完成的超級AI,。準確地說,，微軟已經(jīng)與英偉達合作，在其云（Azure HPC Cloud）中構建了由大量AI芯片組成的超級計算機（HPC）集群,，并將其提供給OpenAI,。

　　據(jù)了解,，用于 ChatGTP 學習和推理的超級計算機擁有 285000個CPU（中央處理器）內(nèi)核和10000多顆AI芯片。事實上,，如果你問ChatGPT是如何學習的,，它會回答，“它正在使用英偉達AI芯片學習和執(zhí)行,?！?/p>

　　OpenAI CEO Sam Altman表示，ChatGPT處理用戶查詢的每筆成本約為2美分,。這是引入和使用英偉達AI芯片所需的成本,。如果ChatGPT用戶數(shù)量增加，云和AI芯片的使用將不可避免地增加,，這將增加英偉達的銷售額和營業(yè)利潤,。

　　研究人員Uh Gyu-jin表示：“如果說游戲?qū)τミ_的增長作出了貢獻，因為高性能GPU被用來驅(qū)動現(xiàn)有的高端游戲,，那么最近數(shù)據(jù)中心銷售的增長是急劇的,，因為GPU已被用作數(shù)據(jù)中心加速器?！彪S著超大型人工智能的需求增加,，英偉達的銷售額和營業(yè)利潤有望獲得大幅增長。

　　投資者也注意到了這一點,，并將英偉達列為ChatGPT熱潮的最大受益者,。花旗集團分析師Atif Malik預估,，ChatGPT可能會在未來12個月內(nèi)為英偉達帶來30億美元至110億美元的銷售額,。

　　事實上，從今年開始,，英偉達在數(shù)據(jù)中心領域的銷售額有望首次超過游戲,，占比達到57%。隨著人工智能概念被引入數(shù)據(jù)中心,，其銷售額占比將大幅提升,。特別是在應用人工智能深度學習技術時，收集和分析大規(guī)模信息的云服務必須得到有效管理,。因此,，英偉達GPU安裝在需要深度學習技術的地方越來越多，例如,，提供云服務的亞馬遜,、微軟、IBM和阿里巴巴。

　　英特爾和AMD等其他半導體公司也生產(chǎn)用于服務器的AI芯片,，但沒有英偉達AI芯片并行處理技術（CUDA）的優(yōu)勢,，它們的市場份額僅個位數(shù)；而蘋果,、高通等都專注于為智能手機,、平板電腦和物聯(lián)網(wǎng)等邊緣設備開發(fā)AI芯片，因此英偉達有望在服務器用的AI芯片領域繼續(xù)占據(jù)主導地位,。

　　HBM需求攀升利好三星,、SK海力士

　　英偉達GPU搭載了包括高帶寬存儲器（HBM）在內(nèi)的大量DRAM。三星電子,、SK 海力士,、美光等有望直接或間接受益于英偉達AI芯片需求的快速增長。因為AI半導體需要“HBM3”才能學習和推理,，而 AI芯片僅用于推理需要“GDDR6”和“GDDR7”存儲器,。

　　ChatGPT等AI聊天機器人執(zhí)行大量計算的時候需要高性能和大容量內(nèi)存的支持。隨著AI聊天機器人服務市場爆發(fā),，對內(nèi)存的需求將會增加,。三星電子和 SK 海力士一致認為，“ChatGPT 等AI聊天機器人服務中長期將對內(nèi)存半導體市場產(chǎn)生積極影響,。”

　　三星電子指出,， HBM數(shù)據(jù)處理速度比DRAM快,，為GPU和人工智能加速器提供數(shù)據(jù)的高性能高帶寬內(nèi)存 (HBM) 的需求將會擴大。從長遠來看,，隨著AI聊天機器人服務的擴展,，對用于CPU的128GB 或更大容量的高性能 HBM 和高容量服務器 DRAM 的需求預計會增加。

　　SK海力士解釋說,，從內(nèi)存的角度來看,，AI聊天機器人需要高性能的DRAM和高性能的計算存儲設備，可能加快市場重心轉(zhuǎn)向大容量服務器內(nèi)存的時間,。SK海力士提到,，服務器內(nèi)存從64GB遷移到128GB的速度可能更快。

　　HBM可以消除 CPU,、GPU 和內(nèi)存之間的性能差距造成的瓶頸,，補充了現(xiàn)有 DRAM 的局限性，被認為是一種具有前景的下一代內(nèi)存產(chǎn)品,。CPU和GPU的性能每年都在大幅提升,，但支撐它們的內(nèi)存半導體性能卻一直相對滯后，HBM 作為替代方案應運而生。目前,，通過與中央處理器 (CPU) 和圖形處理器 (GPU) 配對,，可以明顯提高服務器性能的HBM訂單正在明顯增加。今年第一季度,，HBM供應商三星電子,、SK海力士相關業(yè)務咨詢呈指數(shù)級增長。特別是SK海力士,，客戶的需求電話紛至沓來,。一位業(yè)內(nèi)人士透露，“目前,，英偉達在大部分服務器 GPU產(chǎn)品中都使用 SK 海力士HBM3”,。

　　HBM唯一缺點是價格高。HBM盡管性能出色,，但平均售價至少比最高性能的 DRAM 高出三倍,，因為生產(chǎn)過程復雜且需要高水平的工藝。HBM2價格是16Gb DRAM的兩倍多,，SK海力士HBM3價格已飆升了五倍,。從存儲半導體企業(yè)的角度來看，HBM是一個高附加值領域,，供應量越大,，利潤率就越高。

　　降功耗需開發(fā)專用AI芯片

　　像人腦一樣具有大容量學習能力的快速計算并產(chǎn)生結果的超級人工智能系統(tǒng)需要低功耗,、高速的人工智能半導體,。但是采用英偉達GPU的計算機系統(tǒng)在運行超級人工智能時存在一定技術瓶頸，存在性能下降,、發(fā)熱和功耗過大的問題,。一位半導體行業(yè)人士表示，“僅以目前的硬件實現(xiàn)人類水平的人工智能是有限度的,，因此各大公司都將重點放在低功耗和速度提升上,。”

　　GPU可能會因為與CPU之間的性能差異而出現(xiàn)瓶頸,。也就是說,，無論GPU多快結束計算，都要完成CPU的運算才能輸出,，因此整體性能會受到限制,。對此，有人提出了在存儲器半導體上疊加高運算的智能型半導體（PIM）的必要性,。AI芯片可以在內(nèi)存內(nèi)部直接進行AI運算,，具有速度快,、能耗低的優(yōu)點。在存儲芯片領域具有優(yōu)勢的韓國決定在2022年至2028年內(nèi)投資4027億韓元開發(fā)PIM芯片,，以加強人工智能芯片技術,。

　　實際上，AI專用芯片已經(jīng)成為各國科技巨頭爭奪的下一個技術高地,。

　　三星電子,、SK海力士是韓國攻關AI芯片的主力軍。目前,，三星電子正在與韓國學術界,、美國哈佛大學和加拿大蒙特利爾大學合作研發(fā)NPU。去年12月,，三星電子公布了與 Naver 合作開發(fā)數(shù)據(jù)中心 AI芯片的計劃,。SK海力士通過其子公司 Sapion 開發(fā)了性能可與英偉達媲美的AI芯片。目前,，SK 海力士正在開發(fā)下一代 AI芯片,，通過加載HBM3內(nèi)存可以同時進行學習和推理。

　　美國微軟,、亞馬遜AWS和谷歌云等科技巨頭正在努力開發(fā)自己的 AI芯片,，以確保在AI和云市場中的霸主地位。目前,，微軟引入了最多的英偉達 AI芯片,，而且還在不斷加碼。亞馬遜AWS和谷歌云在推行雙軌戰(zhàn)略,，在大量引入英偉達 AI芯片的同時開發(fā)自己的AI 芯片“Inferentia”和“TPU（TensorFlow Unit）”,。

　　國內(nèi)寒武紀、百度,、比特大陸,、深鑒科技等企業(yè)以及北京大學,、清華大學,、中國科學院等高校紛紛涌入AI芯片領域。寒武紀近兩年發(fā)布第三代云端 AI 芯片思元370,。比特大陸發(fā)布了算豐第三代AI芯片BM1684,。百度云智一體3.0的AI IaaS層核心的昆侖芯已量產(chǎn)數(shù)萬片，實現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化落地,，昆侖芯3代將于2024年初量產(chǎn),。

　　全球各國科技巨頭涌入AI芯片市場，將不斷推動AI芯片市場增長,。據(jù)Gartner透露,，2020年AI芯片市場規(guī)模為220億美元,，2023年將擴大2.5倍以上，達到553億美元,；預計2026年將增長至861億美元,。

　　AI芯片突破還需量子芯片

　　但是目前芯片技術的發(fā)展遇到了物理極限，“摩爾定律”放緩,，除非量子計算等獲得新的突破,，否則AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展步伐可能會停滯不前。韓國電子通信研究院（ETRI）量子技術研究中心高級研究員Park Seong-soo表示,，“ChatGPT也可以用大量的計算資源,，但如果與未來的量子計算機結合，它將成為一個更高智能的人工智能,?！?/p>

　　量子計算機被譽為新一輪科技革命的戰(zhàn)略制高點，能夠在眾多關鍵技術領域提供超越經(jīng)典計算機極限的核心計算能力,，在新材料研發(fā),、生物醫(yī)療、金融分析乃至人工智能領域?qū)l(fā)揮重要的作用,。

　　但是目前還很難看到量子技術會在10到20年內(nèi)完全突破,，它是如此的困難和不確定。為了克服摩爾定律,，美國IBM計劃在2023年制造一臺擁有1121個量子比特的量子計算機,。韓國SK Telecom 也在發(fā)展其在量子芯片設計能力，2011年成立了量子技術研究所,，進行全面的量子研究,，2018年收購瑞士量子密碼公司IDQ。國內(nèi)的本源量子在2021年交付了第一臺量子計算機,，使我國成為世界上第三個具備量子計算機整機交付能力的國家,。

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