一夜之间，ChatGPT火遍全球的大街小巷，仅仅用时5天用户量便轻松突破百万大关，而破亿也仅用时两个月，这无情碾压了所有科技巨头此前创下的用户量记录。

而ChatGPT的爆火，一方面点燃了A股相关概念股炒作的浪潮，另一方面也引发了行业的思考，ChatGPT的背后需要什么样的硬件来作为支撑？毫无疑问，庞大的算力支撑必将是ChatGPT最必需的基础设施，其中，AI服务器、AI芯片将会是算力基础设施的关键组成。

AI服务器迎来旺盛需求

众所周知，AI产业已经在全球发展多年，但是从未出现过一款现象级的产品，而ChatGPT的出现，则改变了这一现状，并且很有可能改变全球整个AI产业未来的发展路径。因为随着ChatGPT的横空出世，AI技术方向已然明确，当前，ChatGPT的第一浪正在席卷全球，更宏大的AI浪潮也将奔涌而来。

现阶段，在ChatGPT成为时代的宠儿之时，需要思考的是其背后可能带来的产业变革，这有可能将引发行业对AI算力的新一轮“军备竞赛”。

资料显示，ChatGPT之所以能成为现象级的产品，是微软数年来不计其数的投入的结果，其中，最重要的便是微软豪掷10亿美元和ChatGPT母公司OpenAI独家合作打造的Azure AI超算平台，该平台性能位居全球前五，拥有超过28.5万个CPU核心、1万个GPU、每GPU拥有400Gbps网络带宽的超级计算机。

不难看出，高算力是支撑ChatGPT成长的重要基础设施，未来AI发展必将离不开庞大的算力支撑，这也将会推动全球算力需求的高速增长。

GPU作为AI算力的心脏，随着国内外厂商的相继布局，势必带动GPU算力需求高增长。

有科技领域分析师对笔者表示，高算力GPU的出现，让大规模AI计算成为了可能，实现了“超算平民化”。

“ChatGPT的大火，掀起了AI大模型领域的投资潮。近些年AI的发展主要有两大推动力：芯片的算力提升、大模型的规模提升。算力方面主要是以GPU、ASIC、FPGA等为核心的芯片，大模型主要靠掌握互联网流量的巨头。”该分析师补充道。

笔者还了解到，伴随着人工智能应用场景的多元化，新算法、新模型不断涌现，模型中的参数数量呈指数级增长，对算力的需求越来越大。此前，OpenAI预估算力需求每3.5个月翻一倍，每年近10倍。

此外，AI服务器作为超算芯片载体也将彰显其重要性，与通用服务器相比，AI服务器拥有更出色的高性能计算能力，未来，随着算力的持续增长，自然语言处理和图像、视频等AI模型的深入发展，AI服务器将被更广泛使用。

据IDC数据，2021年，全球AI服务器市场规模达156亿美元，同比增长39.1%；IDC预测，2025年全球AI服务器市场规模将达317.9亿美元，年复合增长率为19%。

而中信证券也指出，短期内GPU总增量为10.7片A100，对应市场规模10.7亿美元，对应服务器市场规模20亿美元。若按长期市场空间来计算，则需要106.74万张A100，对应13.3万台服务器DGX A100，带来市场空间200亿美元。

产业链上谁最受益？

ChatGPT的出圈，无论是在产业链还是在资本层面均产生了非常震撼的影响，由于微软计划将ChatGPT等工具整合进旗下包括Bing等产品中，而谷歌、百度忌惮于ChatGPT对传统搜索业务的潜在威胁，均做出了积极的应对：谷歌推出Bard，百度则计划于3月发布文心一言。

因此，包括ChatGPT在内的AI产业，将会改变产业链发展的进程，催生更多的商业模式与场景应用，相对应的，产业生态也将迎来改变。

据笔者了解，AI计算在过去六七年间，以英伟达为代表的GPU公司在场景应用上有较大突破，未来在ChatGPT模型搭建与实际商业化应用方面均需要更新型AI降低成本，以及超高算力的支撑。

不过，由于美国限制英伟达向中国出口GPU旗舰A100/H100，英伟达在中国推出一款新的芯片A800以此来代替A100。

对此，前述科技分析师表示：“由于英伟达游戏显卡内置RT Core支持深度学习，有人用高端游戏显卡作为计算卡替代品来训练AI模型，不排除游戏显卡的需求出现大幅反弹的可能。”

此外，全球市场来看，英伟达A100和H100的板卡供应商胜宏科技指出，显卡从2022年Q4就有重新动起来，开始复苏，12月可以完全判断，库存消化已经完成。现在跟着下游需求走，不过订单能见度仍不高，大家对后市的判断比较谨慎，目前没有看到整个行业复苏，但是从订单看有提升。

“在前年和去年我们就明显感觉到GPU算力的应用场景在变多，智能驾驶、边缘计算都在用了。我们在这个应用（ChatGPT）火爆之前我们就和很多客户去进行新型场景方案适配和储备。我们很确定未来这块会有个很好的成长和需求。”胜宏科技进一步表示。

就国内厂商而言，在AI计算GPU领域目前仍在奋起直追的阶段。壁仞科技称BR100产品在FP32单精度计算性能上实现超越NVIDIA A100芯片，但是据笔者了解，该产品不支持FP64双精度计算。其他如天数智芯、海光信息等虽然均有类似的产品，但是整体计算性能仍有不小的差距。

虽然在GPU领域国内厂商仍在追赶，但是受益于国内庞大的市场需求，以及国内AI芯片的国产化比例在美国高端GPU禁令下将会显著提升，长期来看，产业链或将会反复发酵甚至加速。

目前来看，虽然ChatGPT已经成为标杆，但是其自身仍有包括伦理等在内的不小的问题，因此其对包括搜索引擎巨头在内的产业生态，短期内还不会带来实质性的颠覆。这也给其他公司留出应对的时间和空间，也同时为其他的产业链参与者带来了机会。

（来源：集微网）