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21世纪经济报道记者骆轶琪 广州报道

火热的chatGPT再度引发AI市场热情。这背后除了对各类型大模型的构建外，备受关注则是背后训练、计算所需要的底层技术能力支持。

作为一个收录了庞大信息量和训练量的模型产品，chatGPT对大规模并行计算必然有较高要求，这也是英伟达由此率先受益、股价应声而涨的原因所在，除了GPU，涉及计算能力的芯片类型还包括CPU、FPGA、ASIC等，不同类型的计算芯片进行组合，可以满足不同模型的计算需要。此外，与计算相匹配必然还需存储、接口等类型芯片。

在当前的半导体下行周期中，突然涌现的需求像是给市场打了一剂强心针，相关计算类产业链芯片公司由此将会受益于此多大比重成为重要命题。

比如据花旗集团预估，ChatGPT将可能促使英伟达相关产品在12个月内销售额达到30亿至110亿美元。这意味着，ChatGPT以及类ChatGPT应用对于高端芯片的需求增加会拉动芯片均价。

需要关注的是，涉及高算力的AI芯片，目前在国内同时面临着内部仍待持续发展、外部环境持续变化等诸多挑战，高算力芯片的发展，更需国内软硬件生态链企业携手推进。

芯片迎新机遇？

在目前消费类市场持续疲软的震荡影响下，半导体行业进入了周期的下行阶段，chatGPT对计算能力的需求能否成为拉升半导体产业的关键要素？

从当下时点看，判断chatGPT对半导体需求带来多大影响还难以完全量化，这更要视具体AI公司的产品进度和训练量而定。

目前只有chatGPT是相对可见的。CINNO Research半导体事业部总经理Elvis Hsu对21世纪经济报道记者分析，目前ChatGPT发展到GPT-3.5代，约为人脑的500分之一，参数量超过1750亿，约由1万个以上的GPU组成高性能网络集群。

因此其所需要的技术条件包含强大的AI算力芯片以及海量数据的供应，这解释了擅长GPU设计的英伟达是首先受益的公司，并直接对其营收有最大超过30亿美金以上贡献。另外由于需要海量数据，所以对研发高端存储芯片的公司也有莫大助益。

这里提到的高端存储芯片，指DRAM为主的存储类型，这类芯片读写速度快、延迟低，但存取速度偏慢。经过几十年市场大浪淘沙后，目前的龙头以海外为主，如三星、美光、SK海力士等。此前也有市场消息显示，三星和SK海力士已经有一定新增订单情形。

一名芯片行业从业者则对记者分析，但凡涉及到数据都需要存储芯片，chatGPT目前呈现的成果更像是一款加强版人工智能产品，与之前相比的差异可能在于架构不同。但是在应用端对存储芯片的新要求，暂时还没有看到明显不同。

“我理解这是一个分析能力更强大的数据库，涉及后台的各类学习算法、信息整理算法、模型搭建等。但是如果说对存储企业的业绩，我认为还没有那么快体现出来。”他续称，这是一个需要长期积累和训练的市场，随着更多相关平台有计划推出，或许在长远市场中会逐渐浮现出业绩增益，但并不是短期。

总体来说，Elvis认为，在计算芯片领域，除GPU率先受益外，FPGA/CPU、ASIC/DPU/TPU等AI 类脑芯片在未来均具有高度需求发展的市场。

当然需要指出的是，这只是从长远的行业发展视角来看，并不是眼下就可以迅速在企业中进行业绩兑现，国内相关公司依然有一定的路途要走。

企业突围机会

宏观来说，即便没有chatGPT，随着通信时代更迭、进入智能化时代的我们，早已面临数据爆炸的世界。

因此异构计算成为这些年来半导体公司频繁提及的方向，也是英特尔收购Altera，AMD收购赛灵思的原因所在。用CPU+FPGA/ASIC+GPU等异构方式，应对有越来越多庞大计算量的数字世界。

在这些核心领域，国内厂商多在能力爬升阶段。Elvis对记者表示，国内相关AI芯片的产业链，当务之急就是提升高端芯片的设计能力，生产高算力的GPU/FPGA/ASIC类型AI芯片，进入国际竞争的行列，以加速分食ChatGPT 未来长期广大的市场。

同时可以关注的是，对于Chiplet应用在先进封装的技术领域也应加强开发以取得领先的优势，夺得商机。

所谓Chiplet，就是在SoC中原本有诸多不同类型芯片，但都为同一工艺制程，采用芯粒技术后，可以将这些芯片进一步拆解，将不同工艺制程的小芯片组合起来，采用2.5D/3D先进封装的技术堆叠起来，产生不全部采用高工艺制程芯片组合，仍能够达到高工艺制程效果的技术能力，也是面对后摩尔时代的重要方向。

目前采用该技术路线制成芯片的公司多在海外，如AMD、英特尔、苹果等，此前业界已经在积极组建各类型联盟，尚在初期发展阶段，也更意味着行业各界都有机会参与其中积极成长。

浙商证券则分析认为，面对未来潜在的算力指数级增长，短期内使用Chiplet异构技术加速各类应用算法落地，长期看则要打造存算一体芯片，减少芯片内外的数据搬运，或将成为未来算力升级的潜在方式。

总体来看，硬件固然是支撑大算力AI平台发展的核心底层能力，但这也更需要国内软硬件厂商共同携手推进，以期在这一市场共同成长。

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最近，ChatGPT大火，很多小伙伴都加入到尝试体验的阵营中。但是体验之后呢，我们应该如何更好地利用ChatGPT？

小编觉得，对于我们普通用户来说，ChatGPT的模型创新、商业化落地等宏观概念我们可能无法触及，但这背后的智能化趋势是真正值得我们思考的问题。

目前，小编尝试使用ChatGPT进行了文案生产，从散文创作、科普问答到观点评论，ChatGPT均有较好的表现：

这不禁让小编想到自己工作中常用到的智能短视频生成工具，二者都是基于强大的自然语言模型衍生的智能化平台。或许现阶段的表现并不尽如人意，比如ChatGPT已经强大至此，但也难免出现闹笑话的现象。但这绝不是我们唱衰智能化趋势的理由，不能以产品现阶段的表现衡量未来的发展潜力。

ChatGPT的实用性大家可能不好感知，我们以距离大家生活较近的智能短视频生成工具来说，AI创作的视频质量目前远不如人工剪辑优质，甚至相差甚远。但是AI智能短视频使用的视频生产方式是和传统剪辑截然不同的，传统剪辑虽说是电脑端操作，剪辑大神甚至能各种快捷键灵活运用，画面特效场景变换绚丽。但是，归根结底还是非常依赖人力时间投入的创作方式，所以常有熬夜爆肝剪视频、打马赛克打到秃头的热搜出现。

智能短视频平台呢？以国内领先的智能短视频生成工具“一帧秒创”为例，用户只需创作好文案，输入“一帧秒创”，平台基于强大的自然语义理解能力，自动为文案匹配画面、音频、音乐、音效等素材，一站式呈现短视频预览。用户只需简单确认就能直接导出使用，对于预览结果不满意的地方，平台还支持按钮式的功能调整，极大解放人力操作门槛。

细心的小伙伴可能已经发现，如果使用ChatGPT的文案创作能力衔接一帧秒创的智能短视频生产功能，那么短视频的全流程制作环节都不用自己动手了。这也许就是智能化趋势在特定环境下的一次交汇吧，这也让我们看到，产品现有的表现可能不足，但是智能化的趋势却是势不可挡的。感兴趣的小伙伴赶紧应用起来吧，紧跟潮流才能制胜未来哦。

ChatGPT对医疗行业影响 ChatGPT在医疗领域的应用

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万物皆可 ChatGPT？

自去年 12 月（美国时间 11 月 30 日）发布以来，ChatGPT 火爆全球，不断刷屏。从写邮件、做食谱、写诗歌、精通十以内加减法，到写出较高水平的代码和论文，通过了商科、法学和医学院的研究生水平考试，再到 ChatGPT 成功通过了谷歌的面试，并拿到了年薪 18 万美元的 L3 工程师 offer......

瑞士银行巨头瑞银集团的一份报告指出，推出仅两个月后，ChatGPT 月活用户已经突破了 1 亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序，更是成为一款“现象级”的 AI 产品。

ChatGPT 是 OpenAI 推出的一款对话机器人，也被视为有史以来最好的AI聊天机器人，本质上是一个大规模预训练语言模型。这是在自然语言模型 GPT-3.5（GPT-3 的升级版）的基础上进行调整、优化的产品，也是生成式 AI 工具。有业内人士将 ChatGPT 比喻为“搜索引擎+社交软件”的结合体，能够通过实时互动获得问题的答案。

（来源：OpenAI 官网）

生成式 AI 近期所取得的一系列新突破有可能彻底改变人们内容创作的方式，从编程再到视频、艺术、写作、游戏、数学计算到生物医药等等。

比尔・盖茨称，ChatGPT、 Bing 聊天机器人和谷歌的 AI 聊天机器人 Bard 等模型在全球范围内开启了一种新形式的革命。

蒙特利尔高等商学院计算机系的终身副教授唐建在《理解未来》科学讲座上表示，生成式 AI 近年来快速取得突破性发展，ChatGPT 则是生成式 AI 快速发展的一个重要里程碑。与其他领域类似，ChatGPT 在生物医药领域内有着同样的机会，理论上我们完全可以开发出生物医药领域的“ChatGPT”。比如说，生成式 AI 在生物医药领域有许多应用，包括寻找病因、发现新的药物靶点以及生成全新的小分子和抗体。

Nature Biotechnology 上的一篇社论文章也指出，生成式 AI 正在生物医学领域全速前进。

生成式 AI 深刻改变医药健康领域多个方面

生成式 AI 被视为人工智能皇冠上一颗璀璨的“明珠”，已经在多个领域表现出独特的价值。该技术始于 2014 年，诞生于 Yoshua Bengio 与 Ian Goodfellow 发表的开创性论文“生成对抗网络（GAN）”。截止目前，这篇论文被引用了超过 5.5 万次。

这是一类能根据输入参数生成新内容的算法，包括无监督和半监督训练技术，能够使用已创建的文本、图像、音频、视频和代码等创建新的内容。与信息分析和处理的 AI 不同，生成式 AI 的出现可能会对多个行业产生更为深远的影响。生成即创造，该算法的突破也意味着 AI 开始走向了创造新内容的发展路径。

生成式 AI 模型通常需要在大型数据集上进行训练学习，并使用机器学习算法生成与训练数据相似的新内容。该算法在各种应用程序中很有帮助，比如创建艺术、音乐和聊天机器人生成文本等。这种算法模型类型多样，常见的生成模型包括生成对抗网络（GAN）、VAE 和自回归模型。比较有代表性的生成式 AI 模型包括 DALL-E、DALL-E2、ProGen 以及 ChatGPT 等。

Insilico Medicine 创始人兼联合首席执行官 Alex Zhavoronkov 指出，“生成式 AI 可根据生成条件来生成合成数据，目前已被应用于医疗健康领域的方方面面，从靶点发现、小分子设计、生成合成生物数据、医疗和美容成像等等。任何地方，当你需要在医疗健康领域中使用 ‘AI 想象力’，GANs 就会是忠实的朋友。”

Forbes 上的一篇文章也这样写道，类似于 iPhone 等手机快速成为我们生活中不可或缺的一部分，ChatGPT 等先进的生成式 AI 工具将深刻变革医疗健康领域。

（来源：WDX Technologies）

首先，ChatGPT 等工具会随着经验和计算能力的提高，相应提高敏锐度和准确性。还可以通过学习帮助医生或者护士行医就诊、预防医药差错等。比方说，下一代 ChatGPT 可能会具备视频功能，以此观察医生和护士，并将其行为和循证指南进行比较，在医生和护士做出误判时给出指导。同时，根据监测数据进一步防止用药错误等等。

其次，针对一些慢性疾病，下一代生成式 AI 工具将能够全天候 24/7 监测患者并提供持续的日常护理。

此外，也可以应用于新药研发领域，通过学习生成和设计出全新的蛋白质和抗体分子。

“生成式 AI 正在为制药业带来重要变化”

生物医药领域经历了多次的变革，基因测序、基因编辑、冷冻电镜等新技术的发展加速了生物医药领域内生物数据的指数级增加，这些数据包括蛋白质数据、抗体序列数据以及结构数据。

上文提到，生成式 AI 模型需要大量的数据和代码数据进行预训练。基于大量的生物数据和生成式 AI 的天然属性，理论上人们完全可以预训练出一个生物制药领域的生成式 AI 模型，类似于“ChatGPT”。

唐建在《生命科学中的生成式人工智能：如何搭建生命科学的“ChatGPT”》讲座中谈到，“生成式 AI 非常适用于药物发现，尤其是蛋白质、抗体设计，此类型模型可以生成全新的蛋白质和全新的分子，并帮助科学家们发现更好的药物。以蛋白质设计领域为例，不论是小分子还是蛋白质分子，本质而言都需要生成一些新的结构。通过融入 ChatGPT，可以提升蛋白质设计的创新度和多样性。”

事实上，科学家们已经尝试利用 ChatGPT 进行药物发现，通过分析科学论文、专利和临床试验数据识别新的药物靶点和潜在的药物相互作用。阿斯利康在将 ChatGPT 应用于药物发现的一项研究中表示，ChatGPT 可以识别出传统方法未发现的新靶点，并展示了生成式 AI 算法在加速药物发现过程的潜力。剑桥大学的研究人员利用 ChatGPT 分析科学文献并确定了一个治疗阿尔茨海默病的新靶点；旧金山加利福尼亚大学的研究人员使用 ChatGPT 分析电子健康记录并识别现实环境中存在的潜在药物间相互作用关系。

IT 研究与顾问咨询公司 Gartner 的分析师指出，几乎所有大型制药公司和许多小型制药初创公司已瞄准基于类似于 ChatGPT 的生成式 AI 技术进行新药研发，并利用其设计针对疾病蛋白质属性或功能的药物，一些药物现在正处于临床试验阶段。预计到 2025 年，生成式 AI 将用于发现 30% 的新药和工业材料。这是制药业的一个重大变化。

（来源：Outsourcing-Pharma）

其中，成立于 2020 年的 AI 制药 Generate Biomedicines 使用生成式 AI 来生成并设计可用作新型疗法的蛋白质；2015 年成立的 AI 药物发现公司 Standigm 也使用生成式 AI 工具通过查询大型生物医学数据库在短短 2 个月内创建了数百种新分子。

视线回到国内，公开资料显示，Insilico Medicine 是国内一家将生成式 AI 应用于药物研发领域的 AI 制药公司，旗下生成化学平台 Chemistry42 合成多款新型化合物结构，大约几小时到数十小时可以针对特定蛋白生成新分子；晶泰科技联合创始人、首席创新官赖力鹏博士也表示，公司目前也有类似的生成算法，主要在 AI 抗体发现等蛋白质生成领域有所应用，底层逻辑也与 ChatGPT 这样的语言模型有类似之处。

根据相关数据， 2022 年，生成式 AI 领域投资超过 13.7 亿美元，随着该模型在生物医学领域获得更多关注，该领域的投资金额可能会进一步持续增加。预计到 2040 年，生成式 AI 可能会为医疗健康行业带来 1 万亿美元的价值。

谨慎乐观看待生成式 AI

ChatGPT 一定程度上引发了业内对于 ChatGPT 以及生成式 AI 算法的热捧，虽然在医疗健康具有一定的应用潜力，但是真正应用于医疗健康尤其是生物制药领域还存在一些现实挑战。

赖力鹏坦言，ChatGPT 是基于大数据大模型，相比以前的类似算法，在文本生成和问答上的应用获得了质的提升。不过，ChatGPT 在核对事实的能力上仍有局限，目前可以在人的引导下作为效率工具使用。这类工具更适合比较宽泛的逻辑梳理和信息归纳，然而，生物医药领域对生成算法的结果有更高、更具体的要求，需要更精确的产出（比如同时具有多个特定性质的小分子或者蛋白质片段），现阶段医药健康领域还不是 ChatGPT 擅长的方向。

Alex Zhavoronkov 也表示，考虑到 ChatGPT 使用的训练集和训练它的 AI 训练师水平，存在准确性问题，暂时不建议将其直接应用于任何生物医学领域。我认为，需要考虑医疗领域对准确率和专业知识的要求，更期待开发出在医疗健康领域类似 ChatGPT 的专门系统。

（来源：Medium）

赖力鹏进一步从生成式AI算法角度解释道，当前，生成AI在生物医药领域的主要应用限制在于高质量结构性数据的获取，以及数据的平衡性（比如，除了获得发表的成功实验数据，其实失败实验、项目的数据也很重要）。而生命科学领域对信息的准确、逻辑的严谨都有更高的要求，未来如果想在生命科学领域用到 ChatGPT 等生成式 AI 算法，可能需要模型中针对性地处理更多的科学内容，公开数据源，并且投入人力运维，才能让产出的内容不仅通顺，而且正确。

“此外，如何开源分享私有数据、防止滥用和数据偏见也都是类似生成式 AI 工具应用在生命科学领域中需要面对的问题。”赖力鹏说。

Alex Zhavoronkov 认为，在生物制药领域，现在面临的真正问题是，人们可能知道所有人类生物学、化学和物理学的 0.1%，但是对于如何改变这些缺乏观点，因此即使有生成式 AI 的重大进展，也不可能从 0.1% 产生 100% 的知识。当下，我们更需要做很多的研究和探索。生成式 AI 可能在某种程度上帮助发现靶点、生成分子，甚至从无到有产生一些新颖的想法，但在很长一段时间内，它不会取代实验。

“ChatGPT 让我们看到了 AI 在各个领域中帮助人类科学家跳脱个人信息处理能力上限、实现高效创新的潜力。我相信，未来，如果 ChatGPT 等生成式 AI 模型在特定方向的数据上加强训练，将有机会在特定领域，包括生物制药领域，大放异彩。”赖力鹏总结道。