在AIGC領(lǐng)域，具有超大規(guī)模、超多參數(shù)量的多模態(tài)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將引領(lǐng)人工智能的深度發(fā)展，對于芯片的算力需求大幅度提升。以ChatGPT為例，其通過連接大量真實語料庫來訓(xùn)練模型，需要大算力進行支持。

寒武紀(jì)工作人員表示，公司產(chǎn)品本身可以覆蓋到人工智能領(lǐng)域內(nèi)較多的應(yīng)用。云端產(chǎn)品主要客戶覆蓋到互聯(lián)網(wǎng)廠商以及金融領(lǐng)域的頭部公司，邊緣端主要為智能物聯(lián)網(wǎng)廠商。ChatGPT涉及到的具體業(yè)務(wù)主要落到客戶的終端應(yīng)用上。

2023年開年，在科技圈、資本圈，ChatGPT熱度飆升，這款聊天機器人程序上線僅2個月，就獲得了上億活躍用戶。

智能芯片是針對人工智能領(lǐng)域設(shè)計的芯片，為人工智能應(yīng)用提供所需的基礎(chǔ)算力，是支撐智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心物質(zhì)載體。1月30日～2月7日，AI芯片提供商寒武紀(jì)股價累計漲幅超20%。2月7日，寒武紀(jì)股價一度沖高漲近10%。

自2020年上市以來，寒武紀(jì)一直奔襲在燒錢研發(fā)的路上。AIGC（AIGeneratedContent，人工智能生產(chǎn)內(nèi)容）賽道的爆發(fā)無疑是AI芯片企業(yè)的機會，但也可能帶來挑戰(zhàn)。

寒武紀(jì)此前披露的2022年業(yè)績預(yù)告顯示，公司2022年營業(yè)收入略有增長，但歸屬凈利潤預(yù)計持續(xù)虧損，預(yù)虧10.35億～12.65億元，與2021年同期相比，虧損擴大25.46%～53.34%。

深度學(xué)習(xí)對算力需求空前提高

寒武紀(jì)主營業(yè)務(wù)是各類云服務(wù)器、邊緣計算設(shè)備、終端設(shè)備中人工智能芯片的研發(fā)、設(shè)計和銷售，主要產(chǎn)品為云端智能芯片及加速卡、訓(xùn)練整機、邊緣智能芯片及加速卡、處理器IP以及上述產(chǎn)品的配套基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件，產(chǎn)品覆蓋無人機、語音識別、智能駕駛、圖像識別等多個領(lǐng)域。

在AIGC領(lǐng)域，具有超大規(guī)模、超多參數(shù)量的多模態(tài)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將引領(lǐng)人工智能的深度發(fā)展，對于芯片的算力需求大幅度提升。以ChatGPT為例，其通過連接大量真實語料庫來訓(xùn)練模型，需要大算力進行支持。

華泰證券研報顯示，根據(jù)OpenAI測算，自2012年以來，全球頭部AI模型訓(xùn)練算力需求3～4個月翻一番，每年頭部訓(xùn)練模型所需算力增長幅度高達(dá)10倍。摩爾定律中，物理算力每18～24個月翻一倍?？梢?，AI深度學(xué)習(xí)正在逼近現(xiàn)有芯片的算力極限，也對芯片設(shè)計廠商提出了更高要求。

去年6月30日，寒武紀(jì)披露定增計劃，擬定增募資26.5億元加碼AI芯片等領(lǐng)域。據(jù)寒武紀(jì)今日（2月7日）最新披露的《2022年向特定對象發(fā)行A股股票募集說明書（申報稿）》，募資金額有所縮水，降為16.7億元，但募投項目投資總額不變。

根據(jù)寒武紀(jì)的安排，先進工藝平臺用于突破研發(fā)具有更高能效、更高集成度等特性的高端智能芯片，縮短與國外頂尖企業(yè)之間的差距；穩(wěn)定工藝平臺用于為公司邊緣智能芯片產(chǎn)品提供更為可控的開發(fā)周期、更為可靠的性能支撐、更為可控的制造成本。未來，公司將面向邊緣端智能應(yīng)用場景差異化的算力需求，提供不同算力檔位的邊緣芯片產(chǎn)品，以覆蓋更多場景的邊緣市場。

人工智能新興場景依賴于下一代通用型智能處理器的強有力算力支持，在SoC架構(gòu)、軟硬件（算法-處理器）協(xié)同設(shè)計、處理器性能與功能驗證等技術(shù)上根據(jù)人工智能新興場景特點進行針對性開發(fā)與優(yōu)化。

今日（2月7日），《每日經(jīng)濟新聞》記者也以投資者身份致電寒武紀(jì)董秘辦。工作人員表示，公司產(chǎn)品本身可以覆蓋到人工智能領(lǐng)域內(nèi)較多的應(yīng)用。云端產(chǎn)品主要客戶覆蓋到互聯(lián)網(wǎng)廠商以及金融領(lǐng)域的頭部公司，邊緣端主要為智能物聯(lián)網(wǎng)廠商。ChatGPT涉及到的具體業(yè)務(wù)主要落到客戶的終端應(yīng)用上。

芯片產(chǎn)品尚存差距

作為有著大量復(fù)雜計算需求的AI模型，這些產(chǎn)品最終離不開AI芯片強大的計算能力。

此前，人工智能龍頭云從科技（SH688327，股價32.50元，市值240.72億元）也表示，國內(nèi)（AIGC）整個技術(shù)領(lǐng)域里，算力與數(shù)據(jù)量方面與美國相比尚不存在差異，芯片方面的差距還是存在的，公司也希望與國外頭部企業(yè)進行交流與合作。

寒武紀(jì)董秘辦工作人員也表示：“目前公司新推出的產(chǎn)品與國外廠商如AMD、英偉達(dá)等旗艦產(chǎn)品相比，仍有一定差距，不僅僅是算力這單一維度上的比較，在某些應(yīng)用場景下或者某些測算模型下，結(jié)果也會有差異。”

可以預(yù)見，隨著ChatGPT等AIGC產(chǎn)品不斷升級，AI芯片銷售額將水漲船高。而英偉達(dá)、AMD、英特爾等憑借高端芯片的市場占有率有望獲得更高的增量份額?；ㄆ旒瘓F分析師AtifMalik預(yù)估，ChatGPT可能會在未來12個月內(nèi)為英偉達(dá)帶來30億美元至110億美元的銷售額。

當(dāng)然，AI芯片設(shè)計商也有機會分一杯羹。但單打獨斗的國產(chǎn)AI芯片廠商，當(dāng)面對高端芯片的市場需求持續(xù)高漲時，拼命追趕卻多少顯得勢單力薄。從2017年到2022年前三季度，寒武紀(jì)始終未能實現(xiàn)盈利，同時不斷投入大量研發(fā)資金。

訓(xùn)練的過程需要消耗大量資金。以2020年推出的GPT-3模型為例，AlchemyAPI創(chuàng)始人ElliotTurner推測訓(xùn)練GPT-3的成本可能“接近1200萬美元”。LambdaLabs使用價格最低的GPU云估算GPT-3的訓(xùn)練成本至少為460萬美元。并且以上估算為訓(xùn)練最終模型的成本，未計入前期調(diào)整參數(shù)配置時的訓(xùn)練成本。

2月7日，騰訊科技撰文《OpenAI給科技行業(yè)敲響警鐘，中國必須要有自主“大模型”》中的內(nèi)容或許能向以寒武紀(jì)為代表的AI芯片設(shè)計商們提供一些啟示：

“系統(tǒng)芯片異構(gòu)計算時代，能夠號召擁有數(shù)據(jù)的機構(gòu)參與預(yù)訓(xùn)練，然后與擁有芯片計算架構(gòu)的公司深度合作，這樣芯片的制造水平未必是最好，但芯片訓(xùn)練的模型是最好的，最后整體SOC芯片的系統(tǒng)輸出能力是最強的，依然有機會勝出。”