电子行业市场分析研究.docx

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1、电子行业市场分析研究1.ChatGPT快速迭代，OpenA1模型演进，下游应用百花齐放GPT-4是一个大型的多模态模型，相比上一代ChatGPT新增了图像功能，同时具备更精准的语言理解能力。GPT的升级背后是OPenA1的大语言模型的进一步演进，同时带动下游应用的拓展，涌现出新一批应用场景。11GPT迭代更新，人工智能掀起科技潮。GPT升级至四代，模型能力高速提升。ChatGPT是由OPenA1开发的自然语言生成模型，采用TranSfOrmer神经网络架构（又称GPT3.5架构）,基于大量的语料库使用指示学习和人工反馈的强化学习（R1HF）来指导模型训练。模型可理解并生成对各种主题的类似人类的

2、响应，是AIGC技术进展的成果。2023年3月15日，OpenA1正式官宣了多模态大模型GPT-4,ChatGPT4将输入内容扩展到2.5万字内的文字和图像，较ChatGPT能够处理更复杂、更细微的问题。Hi：历代GPT41现情况a参数量演讯练轨据量Tokens学习目标GPT-I2018年6月1.17亿为5GBUB结合无警学习及有毁才的微调GPT-22019年2月”亿40GB15B学习在无明磷发督情况下执行多种任务GPT-32023年5月1,750亿45TB499B结合少样本学习和无父督学习GPT-42023年3月待公布基于规则的奖励模型ChatGPT提供变革性的用户体验，用户数量飙升。Cha

3、tGPT发布后爆火，仅用5天时间用户量便破百万，推出2个月后用户量破亿,访问量从1830万增长到6.72亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。最新版的GPT-4在ChatGPT的GPT-3.5基础上主要提升了语言模型方面的能力，并添加了多模态功能，可以接受图像输入并理解图像内容，可接受的文字输入长度也增加到3.2万token,在不同语言情景和内部对抗性真实性评估的表现都显著优于GPT-3.5,在各种专业和学术基准上已经表现出人类水平，为用户提供变革性的使用体验。ChatGPT带动AI潮流,多种相关产品推出。办公领域,微软将GPT-4整合到OffiCe应用程序，TeamsPremium中

4、接入ChatGPT提供人工智能生成章节和字幕实时翻译等功能；编程领域中，ViVaSaIeS将利用ChatGPT为电子邮件中客户问题生成回复建议，StriPe使用GPT-4扫描商业网站并向客户支持人员提供摘要；软件领域，DUo1ingo将GPT-4构建到新的语言学习订阅层中，国内百度“文心一言”也正式推出，AI的潮流开始遍布国内外多行业。120PenA1模型演进，人工智能向应用拓展OpenA1模型可以完成绝大多数文本和图像任务，具有成熟的生产力。根据OPenA1的官方介绍，GPT-4可以接受文本和图像的信息，并允许用户指定任何图像或语言任务,处理超过25000个单词的文本。除了在各种标准考试和不

5、同语言情景下都有突出的表现外，在图像的处理分析上，GPT-4能够直接阅读并分析带有图片的论文，承担文本、音频、图像的生成和编辑任务，并能与用户一起迭代创意和技术写作任务，例如创作歌曲、编写剧本或学习用户的写作风格等。A1GC发展改革生产力，已具备多领域应用能力。A1GC可以利用大量无标注数据进行自监督学习再利用少量的标注数据进行迁移学习，能够持续生成规模大、质量高、单位成本低的内容，在生产力上具有革命性的增长。在应用方面，按场景分类A1GC已经较为成熟地应用于文本和代码撰写、图像识别和生成，在影视、传媒、电商、C端娱乐领域规模应用，未来将逐步拓展到视频和游戏等其他领域，为各个行业和领域的创新和

6、发展提供更多可能性。图5:A1GC相关技术场景及成熟度分类1.3.0penA1赋能下游应用，Ak降本增效以AZUreoPenAI为例：A1技术模型全覆盖。A1技术模型全家桶，包含GPT4.0以及后续版本、DA11-E2.CodexEmbeddingS神经网络、VA11E、认知学习成长、机器学习等，可实现4种用途：1）企业及客户可利用AzureOpenA1全家桶构建自己的大型预训练A1模型；2）利用全家桶对A1模型进行数据和参数的微调与提升；3）通过内置全家桶检测错误与潜在风险；4）利用全家桶实现角色访问控制和企业级云安全合规。OPenAI+传统搜索引擎=A1智能搜索引擎。ChatGPT能生成和

7、理解类人类思维方式与上下文联系的结果，而传统的搜索引擎只是给出网页的链接，需要用户自己阅读、点击和判定。无论是知识的获取效率、回答问题的深度，还是交互的延展性，ChatGPT都对传统搜索引擎是一种颠覆式进化。OpenA1+办公软件，以OffiCe全家桶与微软TeamspremiumChatGPT为例。ChatGPT+Office三大件Word、Exce1.PowerPointT完成从文字创作到可视化全程服务。ChatGPT可以根据用户的描述需求自动撰写文档内容，缩短文档的创作时间；根据已形成文档内容智能推荐文档格式、排版等；并根据用户描述制作个性化PPT,同时智能生成朗读语言助力PPT演示。T

8、eamsPremiumChatGPT同样具有多样智能服务：1）自动提供实时翻译；2）自动生成文本型会议纪要；3）自动记录发言人员对话和内容；4）根据讨论上下文自动生成任务等。图10:TeamsPremiumChatGPT智能回顾PerfOrmanCe2 .云服务器优化配置算力资源，是主要算力供给方式云计算属于分布式计算，满足各类算力需求。云计算可以通过网络“云”将所运行的巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，再交由计算资源共享池进行搜寻、计算及分析后，将处理结果回传给用户，通过这种方式可以实现随时随地、便捷地、随需应变地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源与架构，包括存储、数据库、服务器

9、、应用软件及网络等，灵活调配计算机相关算力存储资源。A1语言模型扩大算力需求，云计算进一步发挥资源优化配置功效。面对A1的需求提升，云计算可带来4个方面的提升：1.资源共享和优化：云计算允许多个用户共享同一台服务器或一组服务器的计算资源。这意味着，与每个用户都拥有自己的独立服务器相比，云计算可以通过提高资源利用率来减少服务器的总数量。2.弹性可伸缩：云计算服务提供了高度的弹性和可伸缩性，使得用户可以根据实际需求调整所需的计算资源。在计算需求降低时，用户可以减少资源使用，从而减少服务器的数量。而在计算需求增加时，用户可以快速扩展资源,而无需购买新的服务器。3.成本效益：云计算通常采用按需付费的模

10、式，用户只需支付实际使用的计算资源。这种支付模式降低了用户购买和维护服务器的成本，使得更多企业倾向于使用云计算服务而不是购买自己的服务器。4.更快的创新和部署：云计算使得企业能够更快地开发和部署新的应用程序和服务。这减少了对于购买、配置和维护自有服务器的需求，从而抑制了服务器数量的增长。云计算为A1提供算力支持，实现降本增效。由于ChatGPT等一系列大规模模型对算力要求较高，厂商自建足够算力的数据中心需要耗费巨大的成本以及昂贵的后续运维成本，而云计算服务可以有效节省早期支出，并且大规模的算力集群还具有集群优势以提升计算性能。OpenA1的ChatGPT和其他关键A1产品依赖于微软Azure云

11、计算服务，通过AZUre的HPC、弹性、数据存储和计算服务来完成模型计算和算法调试,没有云计算,ChatGPT的训练时间将被一再拉长，运用云计算后GPT-3等模型的训练成本下降了80%以上，从首次训练开销1200万美元降至140万美元。图14:云计算的IAAS与传统服务器资源配置对比容fIaaS容量云算力市场规模持续扩大，下游应用渗透提升。云算力市场根据统计,2023年以1aaS、PaaSSaaS为代表的全球公有云市场规模达到3307亿美元，增速达32.5%。其中，IaaS.PaaS.SaaS市场规模分别同比增长42.7%、39.3%、23.6%至916亿美元、869亿美元、1522亿美元。2

12、023年亚马逊、微软、阿里云为全球IaaS前三厂商，占据69.54%市场份额，国内厂商阿里云、华为云、腾讯三家合计占全球17%的市场份额。目前国内游戏、视频、电商和金融是主要应用领域，医疗、传统工业和政务领域渗透率逐步增加。A1与云计算结合，提升大数据分析计算能力。A1与云计算结合有助于通过自动化冗余活动、识别、排序和索引各种类型的数据、管理云中的数据事务、识别整个云存储基础设施中的任何故障，帮助改善数据管理，优化管理流程。例如阿里云推出的飞天智算平台提供公共云和专有云两种模式，为各类科研和智能企业机构提供强大的智能计算服务，可将计算资源利用率提高3倍以上，A1训练效率提升11倍，推理效率提升

13、6倍。云计算的本质是将计算资源进行集中管理和调度,从而满足不同用户的需求，而这些计算资源的核心就是服务器。因此，随着云计算需求的提升，服务器数量的提升也是必然的趋势。A1为云计算所带来的巨大计算量，将直接带动服务器数量的提升。3 .ChatGPT引爆算力需求，拉动高端芯片市场扩张3.1 .人工智能架构以A1芯片为基人工智能IT技术栈分为四层架构，算力是基础。人工智能架构由芯片层、框架层、模型层和应用层四层架构组成。其中，芯片层主要是指人工智能芯片，为整个架构提供算力基础支撑；框架层主要包括深度学习训练和推理框架平台和数据平台等；模型层主要是自然语言处理（N1P）、计算机视觉（CV）、音视频、多

14、模态等各种大模型；应用层则是面向各种应用场景的人工智能专业服务。下游应用体验的升级需要大模型不断调优迭代，在深度学习框架内进行大规模模型的训练和推理，每一次都对芯片提供的算力基础提出要求，A1芯片决定了平台的基础架构和发展生态。A1芯片主要有CPU、GPU、FPGA及ASIC,以GPU为主的并行计算为A1提供了主要生产力1) CPU（中央处理器）擅长逻辑控制，用于推理及预测。CPU主要由A1U（算术逻辑单元）、CU（控制单元）与CaChe（临时指令存储器）构成。其中,A1U由”AndGate”（与门）和”OrGate”（或门）构成的算术逻辑单元，主要功能是进行二位元的算术运算，约占CPU空间2

15、0%；CU则负责程序的流程管理。CPU的执行周期是从内存中提取第一条指令、解码并决定其类型和操作数,执行,然后再提取、解码执行后续的指令，重复循环直到程序运行完毕。CPU具备强大的调度、管理与协调能力，但受限于单行运算导致算力较低。2) GPU图形处理器，并行计算满足强大算力需求。在结构方面，与CPU相比，GPU中同样具备A1U与CU等架构，但A1U数量与体积占比更多，且采用数量众多的计算单元和超长流水线，具备高并行结构，通过多核并行计算支撑大算力需求，且拥有更高浮点运算能力,在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU更高的效率，满足深度学习领域海量数据运算的需求。但GPU管理控制能力弱，无法单

16、独工作，需由CPU进行控制调用。3) FPGA半定制化芯片，无限次编程支持高灵活性。FPGA称为现场可编程门阵列，基本结构包括可编程输入输出单元和可配置逻辑块等。基于其结构，用户可根据自身的需求进行重复编程重组电路，具有高度实时性和灵活性，可以同时进行数据并行和任务并行计算，在处理特定应用时有更加明显的效率提升，可以实现底层硬件控制操作技术，为算法的功能实现和优化留出了更大空间。4) AS1C全定制化芯片，高速处理速度叠加低功耗表现。AS1C是为专门目的为设计的集成电路，为实现特定要求而定制的专用A1芯片,能够在特定功能上进行强化，具有更高处理速度与更低能耗。缺点是研发成本高、前期研发投入周期长，且由于定制化属性，可复制性一般，缺乏一定灵活性。深度学习算法稳定后，A1芯片可采用AS1C设计方法