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對話西部利得基金經(jīng)理,前英偉達(dá)工程師陳蒙:AIGC應(yīng)用層未來可能分到最大蛋糕

時(shí)間:2023-04-14 作者:記者趙云帆 來源:21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道
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在OpenAI更新GPT-4以及英偉達(dá)(NVIDIA)發(fā)布會(huì)的聯(lián)袂出演下,AIGC(生成式人工智能)已經(jīng)成為資本市場最為熱門的話題。從ChatGPT所代表的AIGC模型層,到模型上游的芯片與算力,再到模型下游的應(yīng)用層,整個(gè)電子板塊都為之帶動(dòng),并一掃去年的陰霾。

21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者統(tǒng)計(jì),3月中旬以來,東財(cái)AIGC概念板塊漲幅整體超兩成,今年以來則累計(jì)漲超50%;而與其相關(guān)的東財(cái)信創(chuàng)概念今年也上漲超過40%,芯片行業(yè)漲幅則在20%左右。

火熱的市場預(yù)期之下,更多市場炒作實(shí)則表現(xiàn)為對AIGC熱度的映射,其投資路徑尚未在市場參與者中形成共識。

對于AIGC的前景對產(chǎn)業(yè)的影響,前英偉達(dá)工程師、西部利得中證人工智能主題指數(shù)增強(qiáng)基金經(jīng)理陳蒙在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者采訪時(shí),為記者分析了人工智能在“iPhone時(shí)刻”之后,對AI,芯片,算力,商業(yè)等領(lǐng)域可能造成的影響。

“計(jì)算光刻”能降低晶圓廠開支

3月20日,英偉達(dá)GTC會(huì)議上,公司CEO黃仁勛不僅發(fā)布了ChatGPT專用芯片,更披露了計(jì)算光刻技術(shù)的中間件和軟件庫cuLitho。

那么這個(gè)被稱之為芯片革命的“計(jì)算光刻”,會(huì)如何影響相關(guān)企業(yè)的發(fā)展與經(jīng)營?

對于這個(gè)“黑科技”,陳蒙向記者解釋,當(dāng)前晶圓企業(yè)之所以要引入光刻計(jì)算,主要是因?yàn)槟壳靶酒瞥淘谠絹碓叫≈?,光刻光源在透過掩膜版后的衍射效應(yīng)會(huì)更明顯,其將對光刻在硅片上的成形產(chǎn)生非常大的影響,進(jìn)而影響相關(guān)企業(yè)的研發(fā)生產(chǎn)效率。

“光刻計(jì)算是一種倒算的方式,用計(jì)算機(jī)模擬光源透過掩膜后在襯底形成圖案的整個(gè)光學(xué)和化學(xué)過程,從要生成的圖案倒推,去優(yōu)化光刻環(huán)節(jié)當(dāng)中的光照條件和掩膜版圖形,可以有效提高光刻的分辨率,減少衍射相差,縮短掩膜版的制作過程等等?!?/span>

另外,陳蒙還向記者解釋為何在晶圓企業(yè)使用基于GPU技術(shù)的cuLitho后,能大幅加速晶圓企業(yè)的生產(chǎn)節(jié)奏。

“GPU加速本身是一個(gè)并行的方式,它的效率是要比CPU串行這種方式高很多。當(dāng)前臺積電就號稱有幾萬臺cpu服務(wù)器跑光刻計(jì)算,但如果用GPU替代CPU去跑,就能大幅提升這一速度。舉個(gè)例子,英偉達(dá)H100芯片應(yīng)該是要用接近90塊掩膜板。如果在以前的CPU上處理一個(gè)掩膜版,可能需要兩三周的時(shí)間,但如果用GPU上運(yùn)行cuLitho,可能只要幾個(gè)鐘頭就可以。”

“全球晶圓廠一年的資本開支近2000億美元,其中一部分就花在大型數(shù)據(jù)中心跑數(shù)據(jù)創(chuàng)建光刻用的掩膜版上面。所以不論是提升效率還是降低功耗,光刻計(jì)算都有望幫助晶圓廠縮減資本開支?!标惷芍赋?。

陳蒙則認(rèn)為,當(dāng)前大陸大部分相關(guān)企業(yè)采用最新的光刻計(jì)算技術(shù)的動(dòng)力可能并不強(qiáng),因其主要制程仍然在成熟制程上。 

初期算力層面更易兌現(xiàn)訂單

ChatGPT的爆火帶動(dòng)了AIGC行業(yè)從算法、算力到應(yīng)用層面的全方面繁榮,同時(shí)也帶起了一波資本市場上的熱度。

而在陳蒙看來,雖然AIGC并非新名詞,但其真正得到資本市場認(rèn)可,還是和商業(yè)化落地相關(guān)。

“AIGC其實(shí)在很早的時(shí)候就出現(xiàn)了,比如AI畫圖出現(xiàn)時(shí)間已經(jīng)超過兩年了。它原來可能是一個(gè)偏技術(shù)的東西。AI的早期追求也是諸如更完美的語義理解能力,或者能不能戰(zhàn)勝職業(yè)棋手之類。但是這些都沒有商業(yè)化?!?/span>

“但是,最近圍繞人工智能卻誕生了一堆具備變現(xiàn)能力的商業(yè)化產(chǎn)品,比如AI作畫的midjourney,pdf處理工具chatPDF,辦公的Microsoft 365 Copilot。相比過去停留在技術(shù)層面的人工智能概念,現(xiàn)階段智能化正在不同場景中體現(xiàn)出更多的應(yīng)用價(jià)值?!标惷芍赋?。

在他看來,生態(tài)當(dāng)中不僅需要有類似ChatGPT這樣的大模型企業(yè),還需要眾多垂直行業(yè)的細(xì)分小模型企業(yè)。他認(rèn)為,大模型至少要達(dá)到千億級別的參數(shù)才能達(dá)到“涌現(xiàn)”;相比之下,小模型更多的是融合自己垂直行業(yè)的理解,具備獨(dú)占的數(shù)據(jù)優(yōu)勢,落地上更多是商業(yè)模式的創(chuàng)新,可以幾十億,百億級別的參數(shù)量可能就可以,通過小模型在底層大模型上加約束的方式來控制大模型的輸出,最終實(shí)現(xiàn)適合自身垂直行業(yè)的商業(yè)落地。

在算力、模型和應(yīng)用三個(gè)AIGC層面上,陳蒙也更看好應(yīng)用層企業(yè)的發(fā)展。

“如果把它想象是一塊萬億元的蛋糕,最終來講應(yīng)用層可能還是會(huì)占大頭,因?yàn)樗苯用鎸οM(fèi)者。不過不同階段也會(huì)有不同的表現(xiàn),比如初期可能在算力層面容易兌現(xiàn)訂單?!?/span>

另外,陳蒙還指出,從當(dāng)前的環(huán)境來看,即便ChatGPT在大模型領(lǐng)域仍然較為強(qiáng)勢,但國內(nèi)可能依然最終會(huì)有1-2家的“大模型”企業(yè),并由他們建立自己在國內(nèi)的生態(tài)。

“對應(yīng)用層的企業(yè)來講,未來要重點(diǎn)關(guān)注大模型企業(yè)如何定義自己的邊界,一旦大模型成為流量的超級入口,如果邊界定義的很模糊,對很多應(yīng)用層面的商業(yè)模式可能會(huì)產(chǎn)生顛覆,需要緊密跟蹤?!?/span>

AI算力需求或階段性提升

部分市場觀點(diǎn)認(rèn)為,在AIGC生態(tài)建立的早期,云計(jì)算、服務(wù)器等算力行業(yè)及其細(xì)分行業(yè)可能是較早的受益行業(yè)。不過,在陳蒙看來,初期的算力彈性可能沒有那么大,而應(yīng)用端開始普及時(shí),算力提升一定會(huì)非常顯著。

“由于一些客觀原因,目前很多算法企業(yè)已經(jīng)囤了一些貨。如果只是要做模型訓(xùn)練的話,其要求的并非是一個(gè)很高頻的訪問,短期對算力的彈性相對有限?!?/span>

“舉例而言,如果說一家企業(yè)想將過去一段時(shí)間所有的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一遍,那么這時(shí)候?qū)λ懔Φ男枨笙鄬μ幵谳^高的階段。但是再往后是增量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,這時(shí)候訓(xùn)練對算力的需求就不是很高了,訓(xùn)練本身相對更低頻一些?!?/span>

而對于在AIGC“終局”時(shí)的算力需求,陳蒙認(rèn)為,就ChatGPT的經(jīng)驗(yàn)來看,算力需求實(shí)際確實(shí)會(huì)隨著應(yīng)用端的訪問需求的增長快速增長。

近期AIGC概念火爆,陳蒙透露,相比于ChatGPT這類模型層企業(yè),當(dāng)前機(jī)構(gòu)投資者相對更看好算力和應(yīng)用,因?yàn)槟P蛯悠髽I(yè)“最后的行業(yè)集中度較高,單個(gè)企業(yè)的成功率低,因此標(biāo)的的選擇會(huì)比較困難”。

同時(shí),因?yàn)閲獾漠a(chǎn)業(yè)發(fā)展相對領(lǐng)先,算力端的訂單兌現(xiàn)能力相對靠前,因此陳蒙認(rèn)為,在A股中的相關(guān)海外供應(yīng)鏈當(dāng)中的算力企業(yè)共識度較高。

另外,陳蒙也透露,機(jī)構(gòu)投資者也偏好探索能通過AI實(shí)現(xiàn)快速提質(zhì)增效的企業(yè)。如在細(xì)分行業(yè)中經(jīng)營較為優(yōu)秀,適應(yīng)能力較強(qiáng),在大模型誕生后能挖掘出公司提質(zhì)增效或者降本的應(yīng)用的企業(yè),這些企業(yè)也可能成為機(jī)構(gòu)投資者長期關(guān)注的方向之一。


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