我国算力规模

AI芯片是大模型的基础。AI芯片主要分为训练和推理两类芯片，云和端对训练和推理芯片要求不同，目前主流架构包括GPU、FPGA和ASIC三类，三类芯片用于深度学习时各有优缺点：（1）通用性：GPU>FPGA>ASIC，通用性越低，代表其适合支持的算法类型约少。（2）性能功耗比：GPU<FPGA<ASIC，性能功耗比越高越好，意味着相同功耗下运算次数越多，训练相同算法所需要的时间越短。根据甲子光年估算，中国AI芯片市场规模2023年可达557亿元，2018-2023年CAGR为55.4%，根据前瞻产业研究院数据，2020年GPU芯片在AI芯片中的占比达36%，而FPGA芯片占据约五分之一的市场。

AIGC算力大时代下，CPU/GPU高性能芯片需求强劲。AI模型的参数和训练数据高速增长，以GPT-3为例，其参数规模为1750亿，GPT-4参数量相较于GPT-3有飞跃式提升，即使考虑到AI芯片能力的提升（从当前主流的A100升级至H100），仍有海量需求缺口。