人工智能行业深度报告:算力大时代,AI算力产业链全景梳理.pdf
- 上传者:大三班
- 时间:2023/06/15
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人工智能行业深度报告:算力大时代,AI算力产业链全景梳理。生成式 AI 取得突破,实现了从 0 到 1 的跨越,以 ChatGPT 为代表的人工智能大模型训练和推理需要强大的算力支撑。自 2022 年底 OpenAI 正式推出 ChatGPT 后,用户量大幅增长,围绕 ChatGPT 相关的应用层出不穷,其通用性能力帮助人类在文字等 工作上节省了大量时间。同时在 Transformer 新架构下,多模态 大模型也取得新的突破,文生图、文生视频等功能不断完善,并 在广告、游戏等领域取得不错的进展。生成式 AI 将是未来几年最 重要的生产力工具,并深刻改变各个产业环节,围绕生成式 AI, 无论是训练还是推理端,算力需求都将有望爆发式增长。
训练和推理端 AI 算力需求或几何倍数增长。首先是训练侧, 参考 OpenAI 论文,大模型训练侧算力需求=训练所需要的 token 数量*6*大模型参数量。可以看到从 GPT3.5 到 GPT4,模型效果越 来越好,模型也越来越大,训练所需要的 token 数量和参数量均 大幅增长,相应的训练算力需求也大幅增长。并且,与 GPT4 相 关的公开论文也比较少,各家巨头向 GPT4 迈进的时候,需要更 多方向上的探索,也将带来更多的训练侧算力需求。 根据我们 的推算,2023 年-2027 年,全球大模型训练端峰值算力需求量的 年复合增长率有望达到 78.0%,2023 年全球大模型训练端所需全 部算力换算成的 A100 芯片总量可能超过 200 万张。其次是推理 侧,单个 token 的推理过程整体运算量为 2*大模型参数量,因此 大模型推理侧每日算力需求=每日调用大模型次数*每人平均查 询 Token 数量*2*大模型参数量,仅以 Google 搜索引擎为例,每年调用次数至少超过 2 万亿,一旦和大模型结合,其 AI 算力需求将十分可观。随着越来越多的应用和大模型结 合,推理侧算力需求也有望呈现爆发增长势头。根据我们的推算,2023 年-2027 年,全球大模型云端推理的峰 值算力需求量的年复合增长率有望高达 113%。
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