chatGPT推動AI服務器發(fā)展

• 柯壯賓 2023年5月10日 來源：中研網 1251 81
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2018年OpenAl正式發(fā)布GPT(生成式預訓練語言模型)，可以生成文章、代碼、機器翻譯等，GPT是ChatGPT的前身，最終形成的ChatGPT是優(yōu)化版本的對話語言模型。預計GPT-4模型的參數(shù)量仍將進一步增長，根據天翼智庫，給GPT-3喂料的長度每次不能超過大約2000個字，現(xiàn)在GPT-4的1

服務器構成：主要硬件包括處理器、內存、芯片組、I/O(RAID卡、網卡、HBA卡)、硬盤、機箱(電源、風扇)。以一臺普通的服務器生產成本為例，CPU及芯片組大致占比50%左右，內存大致占比15%左右，外部存儲大致占比10%左右，其他硬件占比25%左右。

服務器的邏輯架構和普通計算機類似。但是由于需要提供高性能計算，因此在處理能力、穩(wěn)定性、可靠性、安全性、可擴展性、可管理性等方面要求較高。

邏輯架構中，最重要的部分是CPU和內存。CPU對數(shù)據進行邏輯運算，內存進行數(shù)據存儲管理。

服務器的固件主要包括BIOS或UEFI、BMC、CMOS，OS包括32位和64位。

服務器市場規(guī)模持續(xù)增長。根據Counterpoint的全球服務器銷售跟蹤報告，2022年，全球服務器出貨量將同比增長6%，達到1380萬臺。收入將同比增長17%，達到1117億美元。根據IDC、中商產業(yè)研究院，我國服務器市場規(guī)模由2019年的182億美元增長至2022年的273.4億美元，復合年均增長率達14.5%，預計2023年我國服務器市場規(guī)模將增至308億美元。

競爭格局：根據IDC發(fā)布的《2022年第四季度中國服務器市場跟蹤報告Prelim》，浪潮份額國內領先，新華三次之，超聚變排行第三，中興通訊進入前五。

2022年12月，OpenAI的大型語言生成模型ChatGPT火熱，它能勝任刷高情商對話、生成代碼、構思劇本和小說等多個場景，將人機對話推向新的高度。全球各大科技企業(yè)都在積極擁抱AIGC，不斷推出相關技術、平臺和應用。
生成算法、預訓練模式、多模態(tài)等AI技術累計融合，催生了AIGC的大爆發(fā)。

目前，AIGC產業(yè)生態(tài)體系的雛形已現(xiàn)，呈現(xiàn)為上中下三層架構：①第一層為上游基礎層，也就是由預訓練模型為基礎搭建的AIGC技術基礎設施層。②第二層為中間層，即垂直化、場景化、個性化的模型和應用工具。③第三層為應用層，即面向C端用戶的文字、圖片、音視頻等內容生成服務。

GPT模型對比BERT模型、T5模型的參數(shù)量有明顯提升。GPT-3是目前最大的知名語言模型之一，包含了1750億（175B）個參數(shù)。在GPT-3發(fā)布之前，最大的語言模型是微軟的TuringNLG模型，大小為170億（17B）個參數(shù)。GPT-3的paper也很長，ELMO有15頁，BERT有16頁，GPT-2有24頁，T5有53頁，而GPT-3有72頁。

訓練數(shù)據量不斷加大，對于算力資源需求提升。

回顧GPT的發(fā)展，GPT家族與BERT模型都是知名的NLP模型，都基于Transformer技術。GPT，是一種生成式的預訓練模型，由OpenAI團隊最早發(fā)布于2018年，GPT-1只有12個Transformer層，而到了GPT-3，則增加到96層。其中，GPT-1使用無監(jiān)督預訓練與有監(jiān)督微調相結合的方式，GPT-2與GPT-3則都是純無監(jiān)督預訓練的方式，GPT-3相比GPT-2的進化主要是數(shù)據量、參數(shù)量的數(shù)量級提升。

在AI實現(xiàn)的過程中，訓練（Training）和推理（Inference）是必不可少的，其中的區(qū)別在于：

訓練過程：又稱學習過程，是指通過大數(shù)據訓練出一個復雜的神經網絡模型，通過大量數(shù)據的訓練確定網絡中權重和偏置的值，使其能夠適應特定的功能。

推理過程：又稱判斷過程，是指利用訓練好的模型，使用新數(shù)據推理出各種結論。
簡單理解，我們學習知識的過程類似于訓練，為了掌握大量的知識，必須讀大量的書、專心聽老師講解，課后還要做大量的習題鞏固自己對知識的理解，并通過考試來驗證學習的結果。分數(shù)不同就是學習效果的差別，如果考試沒通過則需要繼續(xù)重新學習，不斷提升對知識的掌握程度。而推理，則是應用所學的知識進行判斷，比如診斷病人時候應用所學習的醫(yī)學知識進行判斷，做“推理”從而判斷出病因。

AI服務器作為算力基礎設備有望受益于算力需求持續(xù)增長

AI服務器作為算力基礎設備，其需求有望受益于AI時代下對于算力不斷提升的需求而快速增長。

根據TrendForce，截至2022年為止，預估搭載GPGPU（GeneralPurposeGPU）的AI服務器年出貨量占整體服務器比重近1%，預估在ChatBot相關應用加持下，有望再度推動AI相關領域的發(fā)展，預估出貨量年成長可達8%；2022~2026年復合成長率將達10.8%。

AI服務器是異構服務器，可以根據應用范圍采用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他加速卡等。IDC預計，中國AI服務器2021年的市場規(guī)模為57億美元，同比增長61.6%，到2025年市場規(guī)模將增長到109億美元，CAGR為17.5%。

圖表：中國算力發(fā)展情況

用戶快速增長+模型持續(xù)迭代+應用場景的不斷擴張或將使AI服務器需求超預期

ChatGPT用戶數(shù)快速增加，上線僅5天，用戶數(shù)便突破百萬，上線兩月后，ChatGPT月活用戶數(shù)突破1億，根據Similarweb統(tǒng)計，OPENAI網站用戶訪問量快速增長，我們預計未來用戶數(shù)仍將快速提升，帶來交互對話的產生，提升推理所需算力基礎設施需求。

2018年OpenAl正式發(fā)布GPT(生成式預訓練語言模型)，可以生成文章、代碼、機器翻譯等，GPT是ChatGPT的前身，最終形成的ChatGPT是優(yōu)化版本的對話語言模型。預計GPT-4模型的參數(shù)量仍將進一步增長，根據天翼智庫，給GPT-3喂料的長度每次不能超過大約2000個字，現(xiàn)在GPT-4的“消化能力”提升了10倍以上。
帶來AI應用生態(tài)的繁榮，未來有望涌現(xiàn)更多應用場景。

據gpt3demo.com網站統(tǒng)計，目前基于ChatGPT推出的應用表現(xiàn)出高度活躍和極度豐富特性，截止2023年3月6日已有620個案例。從生成的內容格式來看可以把目前所有案例分為五大類，即文本生成、代碼生成、圖像生成、音頻生成、和視頻生成。其中文本生成是目前最主要的應用方向，有397個案例，占比達64.1%；隨后是代碼生成92個案例，占比14.7%；圖像生成73個案例，占比11.8%；音頻生成29個案例，占比4.7%；視頻生成16個案例，占比2.6%。

下游應用場景有望持續(xù)拓展。目前ChatGPT的主要應用場景包括但不限于無代碼編程、小說生成、對話類搜索引擎、語音陪伴、語音工作助手、對話虛擬人、人工智能客服、機器翻譯、芯片設計等。隨著算法技術和算力技術的不斷進步，ChatGPT也有望進一步走向更先進功能更強的版本，在越來越多的領域進行應用，為人類生成更多更美好的對話和內容。

AI服務器核心組件包括GPU（圖形處理器）、DRAM（動態(tài)隨機存取存儲器）、SSD（固態(tài)硬盤）和RAID卡、CPU（中央處理器）、網卡、PCB、高速互聯(lián)芯片（板內）和散熱模組等。

CPU主要供貨廠商為Intel、GPU目前領先廠商為國際巨頭英偉達，以及國內廠商如寒武紀、海光信息等。

內存主要為三星、美光、海力士等廠商，國內包括兆易創(chuàng)新等。

SSD廠商包括三星、美光、海力士等，以及國內江波龍等廠商。

PCB廠商海外主要包括金像電子，國內包括滬電股份、鵬鼎控股等。

主板廠商包括工業(yè)富聯(lián)，服務器品牌廠商包括浪潮信息、紫光股份、中科曙光、中興通訊等。

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