最近，人工智能公司OpenAI推出的谈天机器人ChatGPT全面出圈，掀起一阵全球性的热潮。上一年11月30日，ChatGPT一经推出就敏捷成为史上用户添加快度最快的消费级使用，仅5天注册用户数就超越100万。

  短短两个月后，其用户数已打破1亿，改写了人工智能谈天程序用户数添加的记载。微软、谷歌、阿里、腾讯、百度等国内外大厂也都在抢占布局ChatGPT，竞相宣告将推出相关产品，使其热度继续高涨。

  ChatGPT是人工智能技能驱动的天然言语处理东西，它能够经过学习和了解人类的言语来进行对话，还能依据谈天的上下文进行互动，真正像人类相同来谈天沟通，甚至能完结编撰邮件、视频脚本、案牍、翻译、代码，写论文等使命。

  咱们正在进入一个以ChatGPT代表的AI新年代，而高算力AI使用需求大规划数据学习和快速运算，AI芯片的需求将随之暴增。

  中商工业研究院指出，人工智能商业化使用将加快落地，推进AI芯片商场高速添加，估计全球AI芯片商场规划有望从2020年的约175亿美元提高到2025年的726亿美元(近5000亿元)。据亿欧智库测算，2025年我国人工智能中心工业商场规划将到达4000亿元，其间根底层芯片及相关技能的商场规划约1740亿元。

  因而，在ChatGPT背面供给算力的GPU、CPU、FPGA、ASIC等芯片必将迎来新的添加点。本文将扼要整理这四类芯片在ChatGPT使用中的重要性，及其各自的商场规划、国产化现状、代替厂商名单等。

  从构建AI模型的进程来看，首选要用超大算力和数据构建预练习模型，然后要在预练习模型上进行针对性练习。因为具有并行核算才能，可兼容练习和推理，GPU被广泛使用于加快芯片。

  在AI年代的云端练习芯片中GPU占有较大的比例到达64%，被视为AI年代的算力中心。ChatGPT练习模型中就已导入至少1万颗英伟达GPU，ChatGPT的炽热鼓起对GPU的需求可见一斑。

  跟着云核算、人工智能等高功用异构核算的开展，GPU并行核算的优势被进一步开掘，成为高功用核算范畴的“宠儿”。从2020年开端，GPU便成为国内芯片范畴“最吸金”赛道之一，融资总额已超越200亿元。

  放眼全球，GPU出现寡头高度独占的格式。在GPU商场，排名前三的英伟达、AMD、英特尔的营收简直独占整个GPU职业，占有商场比例高达63%。在我国商场中，三大巨子也是分走了大部分“蛋糕”。

  受限于工艺制程、EDA等技能封闭，国内厂商现在在自主研制范畴的效果与世界一流水平存在较大距离。但跟着国内自研GPU的领军企业景嘉微、壁仞科技、芯动科技等逐步锋芒毕露，各厂家已开展出一系列产品线，而且均选用国内老练制程工艺及自主架构，国产代替浪潮下，国内独立GPU厂商的宽广商场空间已被翻开。

  眼下，ChatGPT的爆火正呼喊更强功用GPU的问世，而这将促进资金加快流入职业，国产厂商将有时机在其间分得一杯羹。

  FPGA（Field Programmable Gate Array）又称现场可编程门阵列，是指一种经过软件手法更改、装备器材内部衔接结构和逻辑单元，完结既定规划功用的数字集成电路。

  FPGA芯片在实时性（数据信号处理速度快）、灵活性等方面优势显着，还能够编程、并行核算，在深度学习范畴占有不行代替位置。

  比较于CPU/GPU/ASIC，FPGA具有更高的速度和极低的核算能耗，常被用作专用芯片的小批量代替品。在AI模型构建时，FPGA要完成深度学习功用，需求与CPU结合，一起使用于深度学习模型，相同能够完成巨大的算力需求。

  FPGA是集成电路中的卡脖子范畴，技能门槛极高，现有国内商场规划每年超百亿元。得益于5G通讯技能和机器学习等新技能的鼓起和使用场景的拓宽，我国FPGA商场将进一步扩容，估计将到达全球商场比例的1/3。

  全球FPGA芯片商场中赛灵思和英特尔算计占有率高达87%左右，前四家美国公司即占有了全世界 92%以上的FPGA供给商场。国内FPGA商场中赛灵思和英特尔算计占有80%的商场比例，国产厂商只占4%，具有宽广的提高空间。

  因为FPGA芯片具有较高的技能和资金壁垒，国内FPGA厂商硬件功用指标相较赛 灵思、Intel等技能水平较低，在本钱操控才能、软件易用性等方面都与头部 FPGA厂商存在必定的距离。

  从供给视点看，现在国外公司占有了90%以上国内商场比例，进口代替需求激烈，尤其在28nm以上中高端范畴国产化率更低，国产代替空间大。

  近年来我国FPGA厂商活跃布局人工智能、自动驾驶等商场，抢先企业现已完成了部分技能打破。如上一年8月，京微齐力发布首颗国产22nm的FPGA芯片并成功量产。在职业全体规划上升与进口代替加快的驱动下，未来国产FPGA企业将有望缩小与世界先进水平的距离，并完成成绩和规划的进一步添加。

  从深度学习的视点来看，尽管GPU是最适合深度学习使用的芯片，但CPU作为核算机运算与操控的中心，天然也不行疏忽。想要完成深度学习功用，其它芯片均需求与CPU结合，一起使用于深度学习模型，以完成巨大的算力需求。CPU作为智能化的中心部件，一直以来都受到国内注重，咱们正在加快改动对国外CPU过度依靠的局势，加大相关方针和资金的扶持，完成技能自主可控。

  近期，在ChatGPT带动下，国内各科技大厂也纷纷表明早已布局相关产品，比方百度的“文心一言”、网易有道的AI白话教师等。这些产品背面所均需求的强壮算力支撑，未来将拉动CPU等相关硬件的出资，国产CPU商场规划也将进一步得到拓宽。

  依据全球半导体交易核算安排（WSTS） 的数据，2019年，受世界交易影响，全球CPU职业总收入略有下降；2020年，因交易冲突缓解，加之数据中心、5G商用、 智能轿车等需求的添加，全球CPU职业商场规划上升至839亿美元，CAGR（复合年均添加率）4.1%，商场重回稳步添加态势。估计2030年全球CPU商场规划将到达1287.4亿美元。

  现在，Intel、AMD仍占有着全球CPU首要商场比例，两家企业出货量占商场比例近乎100%，寡头独占特征显着。

  我国CPU起步并不晚，但开展进程较为崎岖。近年来，在国产CPU企业奋力追逐之下，近年来已取得较大开展。

  2016年3月，国内24家软硬件关键技能和使用研究单位，一起建议建立了一个非营利性社会安排“信息技能使用立异作业委员会”，简称“信创”，旨在处理中心技能“卡脖子”的问题，它的建立，进一步推进了国产CPU的开展进程，各大厂商研制实力快速提高，逐步完成国产化代替。

  近年来，在党政、金融、电信、教育、交通、公用事业等信创要点范畴中，国产CPU及其配套软硬件逐步具有越来越高的市占率。依据国泰君安猜测，2025年国产CPU潜在商场规划到达360亿元。

  现在，鲲鹏、飞扬、龙芯、兆芯、海光、申威等一批优质国产CPU厂商快速兴起，进入“春秋六国”年代。

  在架构上，我国CPU首要分为x86、Arm、MIPS和Risc-V四大生态阵营。在这些指令集架构中，x86和Arm架构都受到西方国家掣肘，而MIPS等架构则不契合干流开展趋势，所以现在来看，Risc-V或将成为国产CPU重要开展方向之一。

  跟着数据量的不断添加和芯片工艺的极限到来，对算力的诉求越来越难以被满意，ASIC由此诞生。ASIC(Application Specific Integrated Circuit)，即专用集成电路，其核算才能和核算功率可依据用户特定需求进行定制，广泛使用于人工智能设备、虚拟钱银挖矿设备、耗材打印设备、军事国防设备等才智终端。

  ASIC芯片可依据终端功用不同分为TPU芯片、DPU芯片和NPU芯片等。其间，TPU（Tensor Processing Unit）为张量处理器，专用于机器学习。DPU（Data Processing Unit），可为数据中心等核算场景供给引擎。NPU（Neural-network Processing Unit）是神经网络处理器，在电路层模仿人类神经元和突触，并用深度学习指令集直接处理大规划电子神经元和突触数据。

  标准优势：ASIC芯片在规划时充分利用单位运算单元功用，防止冗余核算单元存在，有利于缩小芯片体积。

  能耗优势：ASIC芯片单位算力能耗相对CPU、GPU、FPGA较低，如GPU每算力均匀约耗费0.4瓦电力，ASIC单位算力均匀耗费约0.2瓦电力，更能满意新式智能家电对能耗的约束。

  集成优势：因选用定制化规划，ASIC芯片体系、电路、工艺高度一体化，有助于客户取得高功用集成电路。如TPU1是传统GPU功用的14-16倍，NPU是 GPU的118倍。寒武纪已发布对外使用指令集，ASIC将是未来AI芯片的中心。

  比较于GPU和FPGA，ASIC缺少灵活性，特别是在AI、服务器这类范畴，在各种算法不断迭代的情况下，ASIC芯片的特性反而成为了它的负担。但地平线CEO余凯曾揭露表明，一旦软件算法固定下来，专用集成电路ASIC必定是未来的方向，按每瓦功耗核算才能看，ASIC可比GPU提高30-50倍，这也将是未来职业的竞赛焦点。

  Research and Markets的陈述显现，2018年全球ASIC芯片商场规划为148.7亿美元，到2025年，全球ASIC芯片商场规划估计将到达247亿美元，在猜测期内以8.2%的复合年添加率添加。从数据上能够看到，其实ASIC芯片的商场规划并不小。

  上文已说到，跟着机器学习、边际核算的开展，很多数据处理使命，让人们对核算功率、核算能耗等都提出了更高的要求，在此布景下，ASIC芯片开端受到注重，国外谷歌、英特尔、英伟达等科技巨子相继发布了TPU、DPU等ASIC芯片，国内大厂也开端瞄准这一商场敏捷发力。

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