ChatGPT是一款对话式机器人模型，上线后得到市场广泛关注。2022年11月，OpenAI推出基于GPT架构的ChatGPT聊天机器人，能以对话的形式与用户进行连续性的交互，能够回答问题、代码修改、内容创作等，同时具有纠正错误、拒绝不正当要求等能力。ChatGPT推出后随即得到市场的广泛关注，上线5天后用户数量即超过100万、2个月后用户数超过1亿，用户数量增长迅猛。
ChatGPT 商业雏形初现，我国厂商紧密布局Open AIGC 产业链雏形已现，最上层为算力层，负责提供算力支撑；第二层级为算法基础层，包括数据收集、标注、注释；第三层为算法中间层，包括AI 模型开发、训练；最后层级为应用层，其中包括文字、图片、音视频等服务内容。
据瑞银集团，ChatGPT 推出2 个月后，月活用户已突破1 亿，成为史上用户增速最快的消费级应用。ChatGPT 持续火爆的原因之一在于其可以逼真模仿人类对话，并对用户提示做出详细的回应。近日OpenAI发布推出ChatGPT 收费版公告，标志着AIGC 商业化的开始。AIGC 即人工智能技术生成内容，基于超大规模、超多参数量的多模态大型神经网络，引领人工智能深度发展，对芯片的算力需求大幅提升。
以ChatGPT 为例，其通过连接大量真实语料库来训练模型，需要大算力提供支持。据科创板日报，ChatGPT 大模型经历三次迭代，参数量从1.17 亿增至1750 亿，预训练数据量从5GB 增至45TB，其中GPT-3训练单次成本已达460 万美元。
最新的GPT3.5 在训练中使用了微软专门建设的AI 计算系统，由1 万个V100 GPU 组成的高性能网络集群，总算力消耗约3640PF-days，即假如每秒计算一千万亿次，需要计算3640 天。AI 算力需求不断升级，将对GPU、CPU、FPGA、AI SoC 等芯片的量与质提出更高要求。
CHATGPT 持续热度下，AI 投资已经成为北美各大云厂商下阶段投资主力，海外云巨头已经开始加速布局。对应近期北美各大云巨头陆续发布财报，未来资本开支上针对性的做出部分调整，在市场整体预期未来对于数据中心等投资将放缓有所体现。其中Meta 2023 年的资本开支将下调40 亿美元，减少部分数据中心投资，转而支持AI 等相关产品。
从ChatGPT 的快速流行，骑牛看熊认为具备生成创造能力的AIGC 技术已经成为AI 技术发展的新趋势，ChatGPT 不仅代表人工智能交互类的聊天工具，通过其底层逻辑，我们判断ChatGPT 技术可以应用于多种领域。根据OpenAI 早期发表的研究成果表明，目前AI 训练所需算力呈指数级增长，以GPT-3 模型为例，其存储知识的能力来源于1750 亿参数，训练所需算力高达3640PFLOPS-day，单次训练费用约460 万美元，而ChatGPT 及未来GPT-4 模型训练成本将更高。当前微软Azure 云计算中心为ChatGPT 提供算力支撑，单次训练成本超过千万美元。
全球AI 市场投资高增，中国持续推动产业发展。在此浪潮下，全球人工智能产业高速增长，各国人工智能相关政策频出，产业竞争加剧，我国在十四五规划等多项政策文件中也强调要加强人工智能技术的发展及人工智能与教育、制造等产业的融合应用。根据IDC《全球人工智能支出指南》，2021 年全球人工智能IT 总投资规模为929.5 亿美元，2026 年预计增至3014.3 亿美元，五年复合增长率约为26.5%；2021 年中国AI 投资规模超100 亿美元，2026 年有望达到266.9 亿美元，全球占比约为8.9%，位列全球单体国家第二。
据艾瑞咨询预测，到2026年，我国人工智能核心产业规模有望达到6,050亿元，20-26年复合增速为25.01%；并由此带动的相关产业规模将超过2万亿元。国内人工智能产业持续发展，市场规模有望继续高增。近年国内AI应用场景不断深化，研究实力也进一步增强。政策方面，国家出台一系列支持行业发展的政策，其中《“十四五”规划》提出要瞄准人工智能等前沿领域，聚焦人工智能关键算法，壮大人工智能产业。随着AI与下游场景加快融合，同时叠加政策对行业支持，国内AI市场规模有望持续高增。
ChatGPT 一经发布让人感觉确实很不一般，这6点不容忽视：
1）在线用户。在发布短短5 天后ChatGPT 就累积了超过100 万用户，在1 月份的月活跃用户数已达1 亿，成为史上用户数增长最快的消费者应用，对比同样作为现象级产品的TikTok，后者达到同一水平用了9个月时间。
2）资本产业。微软将向OpenAI投资数十亿美元，并将迅速推进ChatGPT 商业化，计划将其整合进Bing搜索引擎、Office 全家桶、Azure 云服务、Teams 聊天程序等一系列产品中，目前微软已推出基于ChatGPT 的订阅制服务如高级Teams 产品（可以帮助生成会议记录或创建会议模板）、Viva Sales（基于生成式AI 驱动经验的预览功能，帮助销售人员更好地与客户和消费者沟通）。此外，谷歌、亚马逊、百度、腾讯等多家巨头均已在AIGC 领域有所布局。
3）金融市场。“美版今日头条”BuzzFeed 在宣布和OpenAI 合作，未来将使用ChatGPT 帮助其创作内容后股价2 天累计涨幅超300%，A 股市场中ChatGPT 相关标的均获得了较高涨幅。
4）人类的终极梦想ChatGPT+BOT，软硬件共振的起点。NLP 技术带来的人机交互能力是人形机器人的刚需，尤其是面向C 端场景。2022 年10 月，Tesla 已经发布了Optimus 人形机器人的原型机，而它需要配合算法形成软硬件综合协同方能应用。ChatGPT 有望提升人形机器人的人机交互能力，加速人形机器人使用体验升级。
5）国内公司加快AI 领域布局。国内从互联网巨头到中小传媒公司均已有图像生成、视频生成等AIGC 产品推出。但大模型实现需要算法研究、海量数据以及庞大算力支持，更可能由互联网巨头推动。近期各互联网大厂均披露类ChatGPT 相关计划，其中进度较快的是：
京东已推出产业版ChatGPT：ChatJD，聚焦于零售和金融两个行业；百度类ChatGPT 产品文心一言将在三月份完成内测，面向公众开放；阿里类ChatGPT 产品目前处于内测阶段。
6）ChatGPT 的技术在一些需要在互联网或数据库中收集整理信息，并快速组织成语言且追求交互体验的场景中比较适用，比如搜索引擎、电商客服、智能音箱、教育等。
我国厂商若想研发无限接近甚至超越ChatGPT的应用,算力将成为承载千亿级别参数量、TB级别数据的核心竞争力。算力实现的核心是CPU、GPU、FPGA. ASIC等各类高性能计算芯片，并由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端承载，海量数据的处理和应用都离不开算力的加工和计算。
我国企业与亚马逊、微软、谷歌等美国一线企业的发展还存在差距,与此同时大国博弈加剧使全球化产业链供应格局面临重塑，给我国算力相关设备制造能力带来新挑战。骑牛看熊认为唯有打造自主可控安全算力底座,才能突破“卡脖子”问题，赶超美国等领先国家。
