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　　市场认为，ChatGPT开启了AIGC（AI生成内容）新时代，AI芯片的需求将呈指数级增长。在这种预期之下，AI芯片概念股立即大涨。不过，据《红周刊》调查，国内AI芯片公司没有对ChatGPT产业链的供货，也不知道相关产品的技术参数需求，而且相关公司仍在为半导体产业去库存做准备。　　AI芯片因为ChatGPT的火热而迎来一轮热炒，但据《红周刊》调查，与AI相关的芯片上市公司并不是特别清楚ChatGPT的算力需求指标，因此也无法了解自身产品是否能应用到类ChatGPT产品中。有公司人士明确表示，这是市场在蹭热点。　　ChatGPT带动芯片产业开启新周期　　ASIC芯片厂商被看好　　AI芯片为人工智能应用提供所需的基础算力，主要分为GPU(图形处理器)、FPGA(现场可编程逻辑门阵列)、ASIC(专用集成电路)。浙商证券（601878）研报指出，ChatGPT对于高端芯片的需求增加会拉动芯片均价，量价齐升导致芯片需求暴涨；面对指数级增长的算力和数据传输需求，可以提供GPU或CPU+FPGA的芯片厂商等即将迎来蓝海市场。　　近期，国内多家互联网平台公司均表态将推出整合ChatGPT的相应产品，芯片厂商正迎来增长新周期。《红周刊》在一份ChatGPT专家深度解读纪要中看到，投资者担心ChatGPT训练依赖高性能的芯片被“卡脖子”的情况，相关专家表示，“大模型依赖GPU的芯片，如果对GPU芯片封锁，会有比较大影响。解决方法，一是国内有自研的GPU芯片；二是如果（国产）GPU供应不足，也可以用分布式的CPU进行替代，会慢一些。字节用的分布式CPU比较多，包括主流的搜索推荐等需求。”　　不过，中信证券指出，国内大部分本土GPU厂商仍处于早期阶段，短期仍需克服产品验证、量产落地等潜在挑战。半导体行业人士陈启向《红周刊》表示，像景嘉微（300474）的GPU和英伟达的GPU完全不是一个概念。“英伟达从大概十四五年前，把显卡的构架从顶点照射器、阴影渲染填色器变成流处理器构架的时候，在这个行业里面，已经跟其他生产GPU企业完全不一样了。”目前，ChatGPT领域大多使用英伟达的GPU并行计算的方案去推动学习和计算。　　IC TIME首席分析师刘元向《红周刊》表示：“采用GPU芯片方案的缺点不容忽视，如果用量过大就有发热的问题，这和当前碳中和的理念是相违背的。从长远来看，并不符合未来人工智能的芯片发展方向，所以才有FPGA和ASIC芯片门类的产生。”他认为，从国内的芯企来看，国内有一些ASIC芯片能够满足ChatGPT的一些需求。对比来说，国内生产的GPU和FPGA芯片可能比较难满足ChatGPT需求。　　刘元还提到，ASIC芯片具有单位算力功耗较低的优势，在降低功耗、提高计算效率方面的发展前景比较可观，至少国内生产ASIC芯片的企业有能力去抓住专用AI芯片的市场机会。ASIC专用的AI芯片运算的效率、功耗的降低以及性价比，都会随着使用量的增加而凸显优势。“今年的AI芯片的市场大概有400亿元到550亿元，未来的几年中，AI芯片的市场将逐步成长至八九百亿元，市场的空间还是挺大的。”　　国产芯片厂商对ChatGPT了解有限　　“产品导入期”尚未到来　　《红周刊》简单统计了AI芯片领域公司，目前，GPU芯片的巨头是英伟达和AMD，国内已上市的GPU公司有海光信息、景嘉微和龙芯中科等；未上市的公司有壁仞科技、摩尔线程等。在FPGA芯片领域，美国的赛灵思和英特尔是双寡头，国产厂商主要有紫光同创、复旦微电、成都华微电子（600360）、安路科技等。在ASIC芯片领域，在国内厂商方面，已经上市的有寒武纪、澜起科技，未上市的有地平线、黑芝麻（000716）智能、燧原科技。　　《红周刊》观察到，目前国内的AI芯片类上市公司还没有与ChatGPT相关的供货，涉足人工智能领域的其实也不多。比如，寒武纪专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，公司近日在定增公告中表示，其与部分头部互联网客户及人工智能应用公司的部分场景实现深度合作，带动2022年云端产品线业务收入的大幅增长。　　澜起科技也是如此，公司IPO募投项目之一是“人工智能芯片研发”，建设内容为开发用于云端数据中心的AI处理器芯片和SoC芯片。公司在今年1月接受机构调研时表示，公司第一代AI芯片已于2022年底前完成工程样片的流片，后续还将开展一系列测试、验证、送样等工作，不过，公司第一代AI芯片距离量产还需时间。　　《红周刊》以投资者身份向澜起科技证券部门工作人员询问时，其表示，AI芯片这一块业务的情况要等到年报披露后才能看到，目前没有具体的数据。并且坦言：“从ChatGPT目前对于行业的影响来看，我们认为中长期将增加对算力、大容量存储和高速互联芯片的需求，但因为目前这一块相关技术才起步，而且技术发展未来肯定也存在一些不确定性，以及受一些宏观环境的影响。今年上半年，服务器和计算机行业需求下滑得比较明显，相关芯片领域也在去库存阶段，目前ChatGPT相关业务其实不太明朗。”　　此外，海光信息在招股书中提到，公司研发出的第一代、第二代CPU和第一代DCU产品的性能均达到了国际上同类型主流高端处理器的水平。海光DCU目前已经实现商业化应用，未来将广泛应用于大数据处理、人工智能、商业计算等应用领域。《红周刊》以投资者身份从海光信息证券部门处了解到，“公司的产品能够适配国际主流的商业计算软件和人工智能软件，生态丰富，下游可以应用于大数据处理、人工智能商业计算，主要部署在服务器集群或者是数据中心。有AI的一些场景，但不太清楚技术层面是否满足类ChatGPT需求。”　　与海光信息相关人员的回复类似，《红周刊》以投资者身份向复旦微电证券部门致电，相关工作人员表示：“在ChatGPT产品算力需求的具体指标都不是特别清楚的情况下，不好回答相关的产品是否满足类ChatGPT产品的需求，我们也不想误导投资者。在没有具体供给人家使用的情况下，就不要去蹭热点。”　　《红周刊》从安路科技证券部处了解到，公司目前量产芯片产品可能达不到相关ChatGPT领域的应用范围的要求，工作人员提到，“FPGA芯片在这块应该有比较广阔的应用场景，我们可能也会去做研发，会持续地关注，目前来说我们的产品应该还是没有直接应用到相关领域。”　　AI芯片公司“顺势短炒”　　基本面或难撑股价　　尽管芯片厂商还在解决“ChatGPT是什么”的问题，但二级市场却已经热炒AI芯片公司，有的股价在短短两周内就实现50%以上的涨幅。　　《红周刊》梳理了披露业绩预告的市场关注度较高的AI芯片概念股发现，在13家公司中，业绩亏损企业有2家，8家业绩下滑，业绩增速超过50%的有3家。　　亏损金额最多的是寒武纪，需要注意的是，2022年公司非经常性损益对净利润的影响金额预计为28800万元至35200万元，主要为计入当期损益的政府补助及闲置资金理财收益的影响。此外，公司预计2022年资产减值损失为10800万元到13200万元，较上年同期资产减值损失2451.80万元增加340.49%到438.38%。主要原因系公司增加战略备货、处于生命周期末期的云端产品销量减少以及2022年边缘智能芯片产品销售不及预期，导致存货及库龄增加，从而使2022年资产减值损失较上年同期有显著增长。　　而在ChatGPT热炒中股价一度两连板的科创板企业恒烁股份，业绩下滑较多，归母净利同比下降83.74%至86.45%。　　对于AI芯片公司整体的基本面表现，有职业投资人向《红周刊》表示，ChatGPT在美国很热，但也是处在发展初期，对芯片产业链的影响更多发生在想象里，“AI芯片目前没有任何基本面的盈利推动，随着ChatGPT媒体热度搜索指数达到最高后，相关公司的股价炒作也在降温，有的已经慢慢回落了。” 关注同花顺财经（ths518），获取更多机会

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　　可上知天文、下晓地理、出口成章、应答如流，能写论文剧本、能编代码音乐、能做翻译绘画的CHATGPT(人工智能聊天机器人程序)一经推出就火爆全球，一夜之间注册用户就达到百万级，更获得了产业界、学术界、创投界的重点关注。　　华商基金研究员金曦认为，ChatGPT的出现为AI行业带来了新的曙光，也给资本市场带来了新的增量空间的可能性，围绕人工智能自动生成内容的模型开发和场景应用有望成为市场重点关注的投资赛道，拥有落地场景的公司或强者恒强。　　截至2023年2月14日，ChatGPT概念指数近1年上涨34.53%，同期沪深300指数下滑8.93%。　　 ChatGPT为何如何火爆　　近期爆火的ChatGPT是由世界三大人工智能实验室之一的OpenAI所开发的软件应用程序，旨在根据用户的提示模仿类似人类的对话。其中，GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写，意为“生成型预训练变换模型”。目前大家热议的GPT是以GPT-3版本为基础的能进行智能对话的聊天机器人。　　根据OpenAI的说法，ChatGPT的突破在于其能带给对话者颠覆性的体验，即可以通过“仅使用几个标记样本”就能生成足够的响应，可以通过简单的提示实现对话，并有效地利用上下文信息。　　具体而言，ChatGPT能够通过吸收大量来自网络的内容，比如新闻文章、社交帖子、百科条目等，学习句子、单词和部分单词之间的关系，进而学习和理解人类的语言进行对答、提供各类信息答案，并能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流。　　更为重要的是，ChatGPT拥有丰富的信息支持与持续不断的学习更新，在用户面对问题或困难时，可以提供解决方案，其在文章生成、代码生成、机器翻译等任务上都有着比较优秀的效果体验。　　 ChatGPT并非无所不能　　似乎，用户只要在对话框里输入问题，就可以获得ChatGPT给出的答案。但其实看似“无所不能”的ChatGPT，也有着不少“无能为力”的短板。　　金曦表示，目前的ChatGPT侧重于“多准快全”的内容梳理和整合，还不能提供综合判断、逻辑完善、调整修改等高级逻辑处理功能，与人类智慧还有很远的距离；目前用于ChatGPT语言模型训练的数据多为2021年底前的数据，存在数据与信息的滞后性，这也造成了ChatGPT在内容准确性和知识性上的短板，不少用户甚至给其贴上了“一本正经胡说八道”的标签。　　此外，GPT-3在模型配置上成本高昂，这包括了超强算力的计算机(285000个CPU/10000个GPU)、1750亿的参数、31个分工明确的作者、1200万美元的训练费用、45TB的训练数据等，这种规模的模型是一般中小企业所无法承受的。　　华商基金研究员金曦表示，AI行业的发展取决于硬件与算法，近年来硬件不断发展，而算法不断遇到瓶颈。GPT-3的出现让我们看到了如果硬件水平得到提升，那么AI行业仍可能出现新的机遇。但同时GPT-3高昂的成本也让我们有了更多的深思：AI发展在性价比上是否走错了方向？是否会引发技术垄断从而不利于小厂商的生存？　　拥有落地场景的公司或强者恒强　　金曦认为，考虑到ChatGPT级别的预训练大模型跑一次的成本是千万美元级别，而将其商业化部署，落地多用户高并发任务中，成本只会更高。这就意味着国内有能力的参与者的仅为少数，大部分的初创企业很难有机会。　　尽管当前国内大部分公司还没有大规模训练的布局，但AI商业化最大的困难是商业模式，而前期拥有落地场景的公司有望强者恒强，现在的收入、场景有助于支撑公司继续探索新一代AI技术的落地和变现，我们也将持续关注立足NLP自然语言处理相关技术的人工智能公司以及上下游。　　近1年为“2022年2月15日至2023年2月14日”。　　以上观点不代表任何投资建议，市场有风险，基金投资须谨慎。 关注同花顺财经（ths518），获取更多机会

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