ChatGPT是如何影响中国芯片产业的?

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  疫情消散之后的2023年,科技领域最火的概念非ChatGPT莫属,比尔盖茨将其称之为第二次革命性技术,黄仁勋将其为AI的iPhone时刻,创投界更是有王慧文、李开复、李沐、贾扬清等领军人物纷纷下场,在大模型领域开启新的创业之旅,这个赛道已经足够热闹。

  业界和投资界对ChatGPT的热情,基于ChatGPT有赋能千行百业的潜力。

  UGC方面,BuzzFeed首席执行官乔纳·佩雷蒂在一份给员工的备忘录中表示,今年由AI创造的内容将从研发阶段转变为核心业务的一部分,而在其他的用户生产平台上,也已经有很多账号通过AI个性化生产来生产内容并已经实现盈利。

  ChatGPT还能赋能教育,一方面用AI创造儿童绘本,能够作为对寓言故事的教育延伸,另一方面也能帮助成人做英语口语的对话练习,进一步提高人类生活和工作的效率......

  半导体作为为ChatGPT提供算力支撑的基石产业,自然也会在这波浪潮中受到影响,被美国钳制的中国半导体产业更是如此。

  ChatGPT究竟如何影响中国半导体的发展格局?

  在上周刚刚结束的CITE 2023上,芯榜和 CITE 联合举办了一场有关AIGC和算力芯片研讨会,有观点认为AI是下个半导体周期的主要驱动力,有观点认为ChatGPT将引发计算芯片、存储芯片、封测和PCB四大细分领域的快速发展,还有观点认为存算一体将在未来发挥巨大作用。

  AI驱动半导体产业周期回暖,刺激产业链四大领域

  自摩尔定律诞生以来,消费电子产业一直充当着推动半导体产业发展的主要驱动力,手机业务增长放缓后,PC又在疫情期间拉动了一波内需,成为刺激半导体产业持续上涨的主要驱动力。如今进入后疫情时代,消费电子需求不再旺盛,半导体行业进入下行周期,急需新的应用刺激成为驱动力。

  凯联资本董事总经理姚宁波在大会上介绍到,以前半导体周期都是由手机驱动,如今手机销量每年下降10%,疫情期间PC成为主要驱动力,未来新能源汽车会成为新的驱动力。

  “AI、HPC和云服务持续起量,计算会成为下个半导体周期的主要驱动力”,姚宁波说道。

  另外,姚宁波还强调,三星近期宣布减产,意味着半导体周期即将触底,下一个半导体周期将在Q3或Q4到来。

  芯榜CEO班可可则认为,ChatGPT给芯片产业带来的机遇体现在产业链上,主要集中在四大领域,计算芯片、存储芯片、封测产业和PCB产业链。

  随着ChatGPT的关注度持续上涨,相关机构预测,GPU的全球增长率将从32.82%上涨到39%,计算芯片的需求暴涨引发晶圆厂的业务变化,从台积电的业务营收可以看出,其高性能计算持续高增长,占总营收比高达41%,首次超过智能手机业务领域,英伟达数据中心HPC芯片业绩的年增长则将高到200%-250%。

  在存储芯片领域,班可可表示HBM作为一款新型的CPU、GPU内存芯片,量价齐升,在能够满足ChatGPT对存储的新需求的同时,为处在灰暗中的存储行业带来一抹亮色。

  2022年6月,SK海力士宣布量产HBM3并出货给英伟达,与H100 GPU搭配,实现加速计算,目前SK海力士和三星的HBM订单激增,HBM成为存储芯片行业的新赛点。

  在封测领域,近几年大火的Chiplet的需求更甚。

  在PCB板行业,服务器中的主板,电源背板,硬盘背板、网卡等核心部分均需要用到PCB板,算力革命提升了PCB板用量的同时,也推动着PCB向高频高速方向发展。对于内资厂商而言,英伟达的A100/H100显卡的PCB供应商胜宏科技将直接受益。

  或许面对美国的禁令,由于无法购买到A100,中国只能基于A800做出阉割版本的ChatGPT,但除了GPU,国内半导体厂商也可以在产业链其他环节找到新机会。

  换道超车的存算一体,为中国AI大算力芯片注入新动力

  ChatGPT最本质的需求是对算力的需求,虽然我们目前在GPU领域无法与英伟达匹敌,但我们可以通过另一种方式,提高算力效率。致力于打破内存墙的存算一体技术目前已经成为产业期待,资本追逐的一大方向。

  亿铸科技高级副总裁徐芳在研讨会上解释到,从大环境来看,目前算力需求越来越大,摩尔定律接近终结,市场对能效比要求持续提升,但能效比以及算力密度已经接近天花板了,这正是产业发展存算一体的原因和必要性。

  另一方面,从科学发展的规律来看,阿姆达尔定律一直是硬件加速设计的基本定律,代表处理器并行计算之后效率提升的能力,根据公式推导显示,存算一体的AI加速效能远优于GPGPU。

  也就是说,某种程度上,存算一体发展到一定程度上,是能够为算力提升贡献力量的,甚至比GPU更有优势。

  除了亿铸科技这类专门研发存算一体芯片的公司,国内其他存储芯片公司 也都已经在存算一体方面有所涉足。

  在CITE大会上,存储芯片厂商忆芯科技告诉雷峰网(公众号:雷峰网),ChatGPT的训练需要有大规模数据集,数据首先需要存取,有了海量的数据存储之后,需要有能够读取大量数据的带宽足够大的双向接口,给存储芯片行业带来了机会。

  “忆芯本身就是做存储的,我们支持大带宽数据传输,离线端支持数据加密,独立完成数据存储、计算、传输和加密工作,落地到具体的场景中,能够帮助用户加强场景下数据应用的要求。”

  “针对客户的AI应用需求,可以有针对性地训练出个性化的应用,但这对存储和计算都提出了新要求,因此传统的静态存储没有太多价值,而是需要把存储的数据提取出来,对模型进行优化,才能更近一步满足客户的需求”。忆芯科技市场高级总监熊明霞解释道。


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