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人工智能大会召开在即，关注三大赛道发展

編(bian)輯(ji)|w

摘(zhai)要(yao)：

? AIGC進(jin)入(ru)了(le)壹(yi)個(ge)快(kuai)速(su)发展時(shi)期(qi)，其(qi)產(chan)生(sheng)的(de)內(nei)容(rong)在多(duo)樣(yang)性(xing)和(he)準(zhun)確(que)率(lv)上(shang)均(jun)得(de)到(dao)了極(ji)大的提(ti)高(gao)。

? 2023 世(shi)界(jie)人工智能大会主(zhu)題(ti)是(shi)“智聯(lian)世界 生成(cheng)未(wei)來(lai)”，將(jiang)圍(wei)繞(rao)人工智能产業(ye)核(he)爆(bao)點(dian)、新(xin)風(feng)口(kou)。

? 機(ji)構(gou)看(kan)好(hao)人工智能行(xing)业的加(jia)速发展，算(suan)力(li)、邊(bian)緣(yuan)域(yu)和Chiplet這(zhe)三个赛道将是极為(wei)关鍵(jian)的領(ling)域。

人工智能“iPhone”时代(dai)来臨(lin)

近(jin)年(nian)来，生成式(shi)人工智能进入了一个飛(fei)速发展的时期。從(cong)上世紀(ji)50年代开始(shi)，AIGC就(jiu)进入了一个以(yi)生成式人工智能为主的長(chang)期沈(chen)澱(dian)和積(ji)累(lei)階(jie)段(duan)。隨(sui)著(zhe)生成式對(dui)抗(kang)網(wang)絡(luo)等(deng)深(shen)度(du)學(xue)習(xi)方(fang)法(fa)在2014年被(bei)提出(chu)， AIGC进入了一个快速发展时期，其产生的内容在多样性和准确率上均得到了极大的提高。

ChatGPT是人工智能的“iPhone”时刻(ke)。英(ying)偉(wei)達(da)首(shou)席(xi)執(zhi)行官(guan)黃(huang)仁(ren)勛(xun)於(yu)3月(yue)21日(ri)在 GTC 2023峰(feng)会上，将芯(xin)片(pian) GPT比(bi)喻(yu)为人工智能的“iPhone”时刻，並(bing)指(zhi)出人工智能时代的加速到来，将促(cu)使(shi)生成式人工智能的发展。从GPT-1到 GPT-3.5, GPT模(mo)型(xing)的智能水(shui)平(ping)在持(chi)續(xu)地(di)提高， ChatGPT在3000億(yi)單(dan)詞(ci)的語(yu)料(liao)上，可(ke)以預(yu)訓(xun)練(lian)出具(ju)有(you)1750亿个參(can)數(shu)的模型（GPT-2只(zhi)具有15亿个参数），预训练数據(ju)量(liang)从5 GB增(zeng)至(zhi)45 TB。

世界人工智能大会将展示(shi)多款(kuan)大模型，聚(ju)焦(jiao)腦(nao)机接(jie)口等方向(xiang)

6月29 日上午(wu)，上海(hai)市(shi)政(zheng)府(fu)新聞(wen)辦(ban)舉(ju)行新闻发布(bu)会，介(jie)紹(shao)2023 世界人工智能大会籌(chou)備(bei)有关情(qing)況(kuang)：本(ben)屆(jie)大会的主题是“智联世界 生成未来”，会議(yi)活(huo)動(dong)總(zong)體(ti)架(jia)构按(an)照(zhao)“1+1+2+10+N”設(she)置(zhi)，即1場(chang)开幕(mu)式、1场閉(bi)幕式、科(ke)技(ji)創(chuang)新和产业发展2场全(quan)体会议、10场主题論(lun)壇(tan)，以及(ji)N场生態(tai)论坛。充(chong)分(fen)发揮(hui)大会“科技风向標(biao)、應(ying)用(yong)展示臺(tai)、产业加速器(qi)、治(zhi)理(li)议事(shi)廳(ting)”重(zhong)要作(zuo)用，匯(hui)聚融(rong)通(tong)全球(qiu)人工智能领域思(si)想(xiang)智慧(hui)、前(qian)沿(yan)技術(shu)、产业动向和人文(wen)生态，助(zhu)推(tui)人工智能健(jian)康(kang)创新发展。

今(jin)年世界人工智能大会将进一步(bu)围绕产业和技术變(bian)革(ge)新风口，从大模型、智能計(ji)算、科学智能、具身(shen)智能等多方面(mian)发力，加速新一代人工智能技术创新演(yan)进。一是聚焦大模型技术，集(ji)中(zhong)展示國(guo)内外(wai)总计 30 多款大模型。二(er)是聚焦算力需(xu)求(qiu)，聚集 10 多家(jia)芯片企(qi)业，展示 10 多款芯片。三是聚焦科学智能，聚焦脑机接口、AI 輔(fu)助藥(yao)物(wu)研(yan)发等熱(re)門(men)方向。四(si)是聚焦具身智能，围绕具身智能和智能机器人，设置主题论坛和新品(pin)发布環(huan)節(jie)，向大眾(zhong)展示相(xiang)关领域最(zui)新进展。

此(ci)外，大会還(hai)将围绕人工智能产业核爆点、新风口，发布一批(pi)政策(ce)、联盟(meng)机构，进一步推动全球範(fan)围内的人工智能开放(fang)合(he)作。

AI产业浩(hao)瀚(han)如(ru)海，关注算力产业鏈(lian)变遷(qian)

随着互(hu)联网时代的到来，人們(men)能夠(gou)獲(huo)得并使用的数据呈(cheng)現(xian)出爆炸(zha)性的增长，来自(zi)各(ge)个行业、各个场景(jing)的海量数据为人工智能的自主学习與(yu)模型训练提供(gong)了数据基(ji)礎(chu)。随着人工智能的出现，算法模型也(ye)在持续地进行着優(you)化(hua)，从決(jue)策樹(shu)到神(shen)經(jing)网络，从机器学习到深度学习，已(yi)经被廣(guang)泛(fan)地应用于各个领域。算力是以芯片为核心(xin)的人工智能技术发展的硬(ying)件(jian)基础与平台，其提升(sheng)是其迅(xun)速发展的关键因(yin)素(su)。在1956年至2020年期間(jian)，電(dian)脑運(yun)算性能的 FLOPS增长了1兆(zhao)倍(bei)。

近年来，随着人工智能技术的不(bu)斷(duan)发展，越(yue)来越多的復(fu)雜(za)数据被用于采(cai)集和處(chu)理，这就要求相应的硬件性能得到提高。从根(gen)本上說(shuo)，运算能力就是电脑能够快速准确地完(wan)成特(te)定(ding)的工作。OpenAI的調(tiao)查(zha)顯(xian)示，从2012年开始，用于训练大型人工智能模型的运算量以每(mei)3.4个月的平均速度增加了一倍。但(dan)在2012年以前，计算能力是每隔(ge)兩(liang)年增加一倍。这就是说，當(dang)今所(suo)用的資(zi)源(yuan)是過(guo)去(qu)的7倍。另(ling)一方面来说，以線(xian)性比例(li)来看，到2019年为止(zhi)，计算机的使用量已经翻(fan)了三十(shi)萬(wan)倍，这说明(ming)对于人工智能硬件的需求量正(zheng)在以幾(ji)何(he)倍数增长。

存(cun)儲(chu)计算一体化的架构可以克(ke)服(fu)馮(feng)諾(nuo)依(yi)曼(man)极限(xian)，提升AI芯片的能量效(xiao)率。“存-算”体系(xi)結(jie)构打(da)破(po)了计算和存储的限制(zhi)，實(shi)现了存储器内完成运算，有望(wang)突(tu)破冯诺依曼瓶(ping)頸(jing)，成为未来高性能AI芯片发展的新方向。当前主流(liu)的存储与计算一体AI芯片都(dou)是以模擬(ni)计算为基础的。該(gai)体系结构一般(ban)以 SRAM或(huo)者(zhe)非(fei)易(yi)失(shi)存储为基础，将模型的權(quan)值(zhi)保(bao)存在存储器中，通过内存中的电流或者电壓(ya)等方式对輸(shu)入的数据进行运算，再(zai)通过外部(bu)电路(lu)对其进行模数轉(zhuan)換(huan)。该结构可在低(di)功(gong)耗(hao)、低帶(dai)寬(kuan)下(xia)完成整(zheng)倍数运算，適(shi)用于边缘AI应用。

強(qiang)大的计算能力是人工智能大数据的必(bi)要技术支(zhi)持。算力水平的高低直(zhi)接影(ying)響(xiang)到了数据的处理能力， AI模型的参数与数据庫(ku)的擴(kuo)充，都離(li)不开算力的支持，按照英伟达公(gong)司(si)的说法，英伟达公司用了1024枚(mei)A100芯片，对 Chat GPT3.0进行了训练一个月。从2012到2018年，人工智能所需要的运算能力，已经达到了30万倍，平均每3个多月便(bian)翻倍，超(chao)越了摩(mo)爾(er)定律(lv)的速度。根据 IDC的統(tong)计，到2022年中，智能算力将突破现有通用计算能力的达268万亿次(ci)/秒(miao)（EFLOPS)，并有望实现 AIGC的商(shang)业化应用，而(er)其所带来的计算能力需求也将超出人们的预期。

服務(wu)器不断更(geng)新以滿(man)足(zu)数据处理的需要，大算力时代催(cui)生了人工智能服务器的需求。服务器是算力的載(zai)体，一般的服务器主要为智能手(shou)机、电脑等提供基本的计算能力和数据存储支撐(cheng)，其大多采用的是 CPU作为计算能力的提供者，并且(qie)采用的是串(chuan)行体系结构，这已经不能满足在大算力时代日益(yi)增长的数据規(gui)模所带来的数据处理需求。人工智能服务器通常(chang)是 CPU+GPU/TPU/其它(ta)加速器組(zu)成的異(yi)构架构，通常配(pei)备4塊(kuai)或更多 GPU，能够在网络連(lian)接中实现高吞(tun)吐(tu)率，并为算力提供强有力的支撑。随着ChatGPT技术在 AIGC中的应用越来越多，智能算力的规模越来越大，对人工智能服务器的需求也越来越大。

人工智能正处于新一輪(lun)产业变革中

有机构認(ren)为， AI的发展已经有70年的时间了，目(mu)前已经站(zhan)在了新一轮的产业变革的最高点。在规模方面，到2030年，全球人工智能产业的规模有望突破1500亿美(mei)元(yuan)，并在接下来的8年内以40%的速度增长，模型、数据和算力为人工智能发展三駕(jia)馬(ma)車(che)。在2023年3月，英伟达在 GTC 2023会议上发布AI Foundations雲(yun)服务，并在会议上公布了H100 NVL服务器，该服务器的运算速度是A100 DGX的十倍，内存达到了188 GB，GPU的带宽达到了3.9 TB/s。在计算能力大型化的大背(bei)景下，存储设备的存储能力遠(yuan)远落(luo)後(hou)于计算能力的提高，“存算融合”的发展趨(qu)勢(shi)已成为必然(ran)。民(min)生證(zheng)券(quan)看好人工智能行业的加速发展，算力、边缘域和Chiplet这三个领域将是极为关键的。算力作为供应方，是人工智能行业发展的基础；边缘域作为需求端(duan)，为人工智能的应用提供了硬件支持；而 Chiplet，将成为计算时代的主流，也将成为未来科技的核心。

来源：

中国銀(yin)河(he)证券-AI引(yin)领上半(ban)年行情，繼(ji)续围绕算力产业、国产替(ti)代、复蘇(su)主线布局(ju)-20230703

民生证券-AI 与电子(zi)共(gong)舞(wu)-20230628

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