在席卷全球的AI熱潮中，一個(gè)不容忽視的潛在阻力是算力的不足。算力是AI發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施，AI訓(xùn)練需要將數(shù)據(jù)集進(jìn)行重復(fù)多輪處理，算力的大小代表著對數(shù)據(jù)處理能力的強(qiáng)弱。
據(jù)OpenAI測算，2012年開始，全球AI訓(xùn)練所用的計(jì)算量呈現(xiàn)指數(shù)增長，平均每3.43個(gè)月便會翻一倍，目前計(jì)算量已擴(kuò)大30萬倍，遠(yuǎn)超算力增長速度。隨著百度、360、華為等公司紛紛入局AI領(lǐng)域，國內(nèi)廠商對算力的需求將迎來井噴。
綜合OpenAI的研究經(jīng)驗(yàn)，以及中國企業(yè)大模型的研發(fā)進(jìn)度等因素，廣發(fā)證券分析師劉雪峰等對國內(nèi)AI大模型的訓(xùn)練和推理階段算力需求，以及相應(yīng)的成本進(jìn)行了測算。
算力需求
首先，分析師根據(jù)GPT-3的數(shù)據(jù)測算了國內(nèi)AI大模型訓(xùn)練和推理所需的AI服務(wù)器需求。
分析師認(rèn)為：
根據(jù)商湯招股說明書的數(shù)據(jù)，GPT-3的大模型的所需要訓(xùn)練355個(gè)GPU-年。在當(dāng)前各家公司推出AI大模型意愿較強(qiáng)的背景下，我們認(rèn)為科技公司用于訓(xùn)練AI大模型的時(shí)間為1個(gè)月，因此其需要訓(xùn)練AI大模型的AI加速卡的數(shù)量為4260個(gè)。
我們認(rèn)為，AI大模型有望成為各科技廠商競爭的關(guān)鍵領(lǐng)域，因此假設(shè)國內(nèi)有意愿開發(fā)AI大模型的公司有10個(gè)，則由于AI大模型訓(xùn)練而新增的AI加速卡需求空間為4.3萬個(gè)，國內(nèi)由于AI大模型訓(xùn)練而新增的AI服務(wù)器的需求空間約為5325臺（本文均假設(shè)單臺AI服務(wù)器搭載8個(gè)AI加速卡）。
根據(jù)英偉達(dá)官網(wǎng)的數(shù)據(jù)，A100針對于BERT類的AI大模型可實(shí)現(xiàn)每秒推理1757次，因此可假設(shè)單片A100用于AI大模型每秒生成1757個(gè)單詞，與單次客戶需要生成的內(nèi)容數(shù)量相當(dāng)。
截止2023年3月27日，百度“文心一言”已收到12萬家企業(yè)申請測試。我們預(yù)計(jì)，國產(chǎn)“類ChatGPT”的訪客量規(guī)模較為龐大。
2023年3月29日，在“2023數(shù)字安全與發(fā)展高峰論壇”上，三六零公司現(xiàn)場演示了360大語言模型在360瀏覽器上的應(yīng)用。分析師認(rèn)為，內(nèi)容生成類應(yīng)用已成為各科技廠商開發(fā)AI大模型積極探索的方向，因此假設(shè)國內(nèi)未來開發(fā)并應(yīng)用“類ChatGPT”AI大模型的數(shù)量為10個(gè)。針對不同情境分析師進(jìn)行了以下假設(shè)：
國產(chǎn)“類ChatGPT”的定位是僅給注冊企業(yè)內(nèi)部使用，則假設(shè)每天訪問量為5000萬人次，每人與ChatGPT對話5次，由此測算下來，由于AI大模型推理而新增的AI加速卡需求空間為4.3萬個(gè)，新增的AI服務(wù)器需求空間為5425臺。
國產(chǎn)“類ChatGPT”的定位是面向個(gè)人用戶開放使用，則分別假設(shè)每天訪問量為1億或3億人次，每人與ChatGPT對話5次，由此測算下來，由于AI大模型推理而新增的AI加速卡需求空間為8.7萬或26.0萬個(gè)，新增的AI服務(wù)器需求空間為1.1萬或3.3萬臺。
因此，樂觀假設(shè)下，國內(nèi)AI大模型在訓(xùn)練與推理階段或?qū)a(chǎn)生相當(dāng)于1.1萬臺或3.8萬臺高端AI服務(wù)器的算力需求。
成本測算
此外，分析師強(qiáng)調(diào)，多模態(tài)大模型是AI大模型的發(fā)展方向，應(yīng)用前景廣闊。今年以來，全球多家科技廠商陸續(xù)發(fā)布多模態(tài)大模型，如谷歌的PaLM-E大模型、OpenAI的GPT-4大模型以及百度的“文心一言”大模型。
相較于自然語言類模型，多模態(tài)模型在訓(xùn)練階段融合了文字、圖像、三維物體等多維度數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，可交互的信息類型較多，通用性得到了大大增強(qiáng)。分析師參考OpenAI和百度的AI大模型的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)后，對各行業(yè)用戶用于生成類任務(wù)的成本進(jìn)行了以下假設(shè)：
生成文本的價(jià)格為0.003美元/1000tokens，相當(dāng)于0.02元人民幣/1000tokens（參考匯率：1美元=6.88元人民幣）。Tokens是包括了單詞、標(biāo)點(diǎn)符號在內(nèi)的字符，因此可以簡單理解為單個(gè)文字。
生成圖片的價(jià)格為0.02美元/張，相當(dāng)于0.15元人民幣/張。
多模態(tài)大模型API開放后，各行業(yè)用戶用于內(nèi)容生成類任務(wù)的使用成本敏感性分析：基于以上假設(shè)條件，我們對各行業(yè)用戶調(diào)用多模態(tài)大模型的API用于內(nèi)容生成任務(wù)的成本做關(guān)于文本生成量和圖片生成量的敏感性分析。
我們預(yù)計(jì)中短期內(nèi)，基于多模態(tài)大模型的單日調(diào)用量的范圍預(yù)計(jì)在5000萬人次到3億人次之間。假設(shè)每天每人生成文本內(nèi)容5次，每次生成文本內(nèi)容為1000個(gè)tokens，則生成文本數(shù)量的范圍預(yù)計(jì)在2.5千億到15千億個(gè)tokens之間。
假設(shè)每天每人生成圖片5張，則生成圖片的數(shù)量范圍預(yù)計(jì)在2.5億張-15億張。由此，我們測算出，各行業(yè)用戶調(diào)用多模態(tài)大模型的API用于內(nèi)容生成任務(wù)的成本如下表所示。
分析師也強(qiáng)調(diào)，AI大模型技術(shù)仍處于發(fā)展早期，技術(shù)迭代的節(jié)奏和方向處于快速變化中，在AI算力需求測算中，也需考慮由于算法優(yōu)化導(dǎo)致AI模型消耗算力成本降低的因素�？紤]到軟件優(yōu)化帶來的降本提效因素，實(shí)際硬件需求和算力成本可能較此前測算的數(shù)值較低一些。
綜上，分析師指出，在暫不考慮軟件層面算法優(yōu)化帶來的模型消耗算力成本下降的前提下，國內(nèi)大模型在訓(xùn)練與推理階段或?qū)a(chǎn)生相當(dāng)于1.1萬臺或3.8萬臺（樂觀假設(shè)下）高端AI服務(wù)器的算力需求，以單片A100售價(jià)10萬元人民幣、AI加速卡價(jià)值量占服務(wù)器整機(jī)約70%計(jì)算，則對應(yīng)約126億元（人民幣）或434億元增量AI服務(wù)器市場規(guī)模。
分析師預(yù)計(jì)，前述AI服務(wù)器的增量需求或?qū)⒃?-3年的維度內(nèi)逐步落地。
