AI大模型相继发布，多方面性能显著提升。OpenAI于近期发布多模态预训练大模型GPT-4，其能够接受文本和图像类型的输入，问答质量和技术都有明显提升，并在许多专业测试中表现出超过绝大多数人类的水平。微软接着宣布正式为Microsoft365应用和服务提供主要由GPT-4驱动的Copilot，旨在协助用户生成文档、电子邮件、演示文稿和更多其他内容，将会与微软365应用程序一起，作为聊天机器人的模式出现在侧边栏。百度公司推出的新一代大语言模型、生成式AI产品文心一言也可在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成等五个场景使用。
AI训练算力需求增长与摩尔定律出现不匹配。人工智能大模型的实现需要海量数据和强大的算力来支撑训练和推理过程，其中数据主要由服务器和光模块存储、运输，算力支撑则依赖各类芯片。AI模型训练所需算力大幅增长，但随着半导体制程节点持续演进，短沟道效应以及量子隧穿效应带来的漏电、发热等问题愈发严重，摩尔定律已日趋放缓接近失效，因此AI训练算力需求增长与摩尔定律出现不匹配现象，这势必将推动对算力基础设施需求的快速提升。
多技术途径助力AI发展浪潮，产业链有望迎来爆发。CPU、GPU与FPGA等传统芯片长期为AI训练提供底层计算能力，但其架构、性能与能效等方面逐渐不适应AI技术与应用的快速发展。智能芯片专门针对AI领域设计，其架构和指令集针对AI领域中各类算法和应用作了专门优化，可高效支持语音、视觉、自然语言处理和传统机器学习等智能处理任务。此外，Chiplet技术与存算一体也有望助力突破AI算力瓶颈，而边缘计算也将在未来发展趋势中扮演重要角色，国内产业链相关企业将在新一轮AI大趋势中充分受益。
【配置建议】
我们梳理算力芯片行业相关重点公司如下：CPU相关标的：龙芯中科、海光信息、澜起科技;GPU相关标的：海光信息、景嘉微、芯原股份;AI芯片相关标的：寒武纪;FPGA相关标的：安路科技、复旦微电、紫光国微;Chiplet产业链相关标的：芯原股份、华大九天、通富微电、长电科技、长川科技;存算一体相关标的：恒烁股份、东芯股份、润欣科技;边缘计算相关标的：瑞芯微、晶晨股份以及恒玄科技等。
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