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近期，人工智能聊天機器人ChatGPT用戶數不斷攀升，從100萬到1000萬，再到1億，僅用兩個月，刷新了人工智能聊天程序用戶數增長的記錄。

ChatGPT有可能改變搜尋市場的游戲規則，AI聊天機器人熱潮席卷全球市場。微軟Bing 搜尋引擎將整合ChatGPT；Alphabet旗下谷歌搜尋服務將加入AI聊天機器人技術Bard；百度、阿里巴巴、“俄羅斯版谷歌”Yandex、韓國Naver、Kakao等也紛紛涌入，計劃發布各自的AI聊天機器人。

AI聊天機器人需要大規模數據學習和快速運算，對AI芯片的需求將暴增，給低迷的半導體行業帶來一股暖流，英偉達、三星電子、SK海力士等都將受益。但是英偉達服務器用AI芯片方案存在發熱和功耗過大的問題，谷歌、亞馬遜AWS、三星電子、SK海力士、百度等科技巨頭廠商也在開發各自的AI專用芯片，試圖在提升性能的同時降低功耗，搶占AI芯片新高地。

半導體行業人士指出，盡管目前傳統AI芯片占據主流，AI專用芯片蓬勃發展，但是它們都遇到了物理極限，AI芯片的未來可能是量子芯片。

英偉達是ChatGPT熱潮最大受益者

英偉達是此次ChatGPT熱潮的最大受益者，因為英偉達用于服務器的AI芯片對于超大型AI 模型的學習和推理至關重要，幾乎壟斷全球服務器用AI芯片市場。

Open AI表示，ChatGPT 是與英偉達和微軟合作完成的超級AI。 準確地說，微軟已經與英偉達合作，在其云（Azure HPC Cloud）中構建了由大量AI芯片組成的超級計算機（HPC）集群，并將其提供給OpenAI。

據了解，用于 ChatGTP 學習和推理的超級計算機擁有 285000個CPU（中央處理器）內核和10000多顆AI芯片。事實上，如果你問ChatGPT是如何學習的，它會回答，“它正在使用英偉達AI芯片學習和執行?！?/p>

OpenAI CEO Sam Altman表示，ChatGPT處理用戶查詢的每筆成本約為2美分。這是引入和使用英偉達AI芯片所需的成本。如果ChatGPT用戶數量增加，云和AI芯片的使用將不可避免地增加，這將增加英偉達的銷售額和營業利潤。

研究人員Uh Gyu-jin表示：“如果說游戲對英偉達的增長作出了貢獻，因為高性能GPU被用來驅動現有的高端游戲，那么最近數據中心銷售的增長是急劇的，因為GPU已被用作數據中心加速器?！彪S著超大型人工智能的需求增加，英偉達的銷售額和營業利潤有望獲得大幅增長。

投資者也注意到了這一點，并將英偉達列為ChatGPT熱潮的最大受益者。花旗集團分析師Atif Malik預估，ChatGPT可能會在未來12個月內為英偉達帶來30億美元至110億美元的銷售額。

事實上，從今年開始，英偉達在數據中心領域的銷售額有望首次超過游戲，占比達到57%。隨著人工智能概念被引入數據中心，其銷售額占比將大幅提升。特別是在應用人工智能深度學習技術時，收集和分析大規模信息的云服務必須得到有效管理。因此，英偉達GPU安裝在需要深度學習技術的地方越來越多，例如，提供云服務的亞馬遜、微軟、IBM和阿里巴巴。

英特爾和AMD等其他半導體公司也生產用于服務器的AI芯片，但沒有英偉達AI芯片并行處理技術（CUDA）的優勢，它們的市場份額僅個位數；而蘋果、高通等都專注于為智能手機、平板電腦和物聯網等邊緣設備開發AI芯片，因此英偉達有望在服務器用的AI芯片領域繼續占據主導地位。

HBM需求攀升利好三星、SK海力士

英偉達GPU搭載了包括高帶寬存儲器（HBM）在內的大量DRAM。三星電子、SK 海力士、美光等有望直接或間接受益于英偉達AI芯片需求的快速增長。因為AI半導體需要“HBM3”才能學習和推理，而 AI芯片僅用于推理需要“GDDR6”和“GDDR7”存儲器。

ChatGPT等AI聊天機器人執行大量計算的時候需要高性能和大容量內存的支持。隨著AI聊天機器人服務市場爆發，對內存的需求將會增加。三星電子和 SK 海力士一致認為，“ChatGPT 等AI聊天機器人服務中長期將對內存半導體市場產生積極影響。”

三星電子指出， HBM數據處理速度比DRAM快，為GPU和人工智能加速器提供數據的高性能高帶寬內存 (HBM) 的需求將會擴大。從長遠來看，隨著AI聊天機器人服務的擴展，對用于CPU的128GB 或更大容量的高性能 HBM 和高容量服務器 DRAM 的需求預計會增加。

SK海力士解釋說，從內存的角度來看，AI聊天機器人需要高性能的DRAM和高性能的計算存儲設備，可能加快市場重心轉向大容量服務器內存的時間。SK海力士提到，服務器內存從64GB遷移到128GB的速度可能更快。

HBM可以消除 CPU、GPU 和內存之間的性能差距造成的瓶頸，補充了現有 DRAM 的局限性，被認為是一種具有前景的下一代內存產品。CPU和GPU的性能每年都在大幅提升，但支撐它們的內存半導體性能卻一直相對滯后，HBM 作為替代方案應運而生。目前，通過與中央處理器 (CPU) 和圖形處理器 (GPU) 配對，可以明顯提高服務器性能的HBM訂單正在明顯增加。今年第一季度，HBM供應商三星電子、SK海力士相關業務咨詢呈指數級增長。特別是SK海力士，客戶的需求電話紛至沓來。一位業內人士透露，“目前，英偉達在大部分服務器 GPU產品中都使用 SK 海力士HBM3”。

HBM唯一缺點是價格高。HBM盡管性能出色，但平均售價至少比最高性能的 DRAM 高出三倍，因為生產過程復雜且需要高水平的工藝。HBM2價格是16Gb DRAM的兩倍多，SK海力士HBM3價格已飆升了五倍。從存儲半導體企業的角度來看，HBM是一個高附加值領域，供應量越大，利潤率就越高。

降功耗需開發專用AI芯片

像人腦一樣具有大容量學習能力的快速計算并產生結果的超級人工智能系統需要低功耗、高速的人工智能半導體。但是采用英偉達GPU的計算機系統在運行超級人工智能時存在一定技術瓶頸，存在性能下降、發熱和功耗過大的問題。一位半導體行業人士表示，“僅以目前的硬件實現人類水平的人工智能是有限度的，因此各大公司都將重點放在低功耗和速度提升上?！?/p>

GPU可能會因為與CPU之間的性能差異而出現瓶頸。也就是說，無論GPU多快結束計算，都要完成CPU的運算才能輸出，因此整體性能會受到限制。對此，有人提出了在存儲器半導體上疊加高運算的智能型半導體（PIM）的必要性。AI芯片可以在內存內部直接進行AI運算，具有速度快、能耗低的優點。在存儲芯片領域具有優勢的韓國決定在2022年至2028年內投資4027億韓元開發PIM芯片，以加強人工智能芯片技術。

實際上，AI專用芯片已經成為各國科技巨頭爭奪的下一個技術高地。

三星電子、SK海力士是韓國攻關AI芯片的主力軍。目前，三星電子正在與韓國學術界、美國哈佛大學和加拿大蒙特利爾大學合作研發NPU。去年12月，三星電子公布了與 Naver 合作開發數據中心 AI芯片的計劃。SK海力士通過其子公司 Sapion 開發了性能可與英偉達媲美的AI芯片。目前，SK 海力士正在開發下一代 AI芯片，通過加載HBM3內存可以同時進行學習和推理。

美國微軟、亞馬遜AWS和谷歌云等科技巨頭正在努力開發自己的 AI芯片，以確保在AI和云市場中的霸主地位。目前，微軟引入了最多的英偉達 AI芯片，而且還在不斷加碼。亞馬遜AWS和谷歌云在推行雙軌戰略，在大量引入英偉達 AI芯片的同時開發自己的AI 芯片“Inferentia”和“TPU（TensorFlow Unit）”。

國內寒武紀、百度、比特大陸、深鑒科技等企業以及北京大學、清華大學、中國科學院等高校紛紛涌入AI芯片領域。寒武紀近兩年發布第三代云端 AI 芯片思元370。比特大陸發布了算豐第三代AI芯片BM1684。百度云智一體3.0的AI IaaS層核心的昆侖芯已量產數萬片，實現大規模商業化落地，昆侖芯3代將于2024年初量產。

全球各國科技巨頭涌入AI芯片市場，將不斷推動AI芯片市場增長。據Gartner透露，2020年AI芯片市場規模為220億美元，2023年將擴大2.5倍以上，達到553億美元；預計2026年將增長至861億美元。

AI芯片突破還需量子芯片

但是目前芯片技術的發展遇到了物理極限，“摩爾定律”放緩，除非量子計算等獲得新的突破，否則AI產業的發展步伐可能會停滯不前。韓國電子通信研究院（ETRI）量子技術研究中心高級研究員Park Seong-soo表示，“ChatGPT也可以用大量的計算資源，但如果與未來的量子計算機結合，它將成為一個更高智能的人工智能?！?/p>

量子計算機被譽為新一輪科技革命的戰略制高點，能夠在眾多關鍵技術領域提供超越經典計算機極限的核心計算能力，在新材料研發、生物醫療、金融分析乃至人工智能領域將發揮重要的作用。

但是目前還很難看到量子技術會在10到20年內完全突破，它是如此的困難和不確定。為了克服摩爾定律，美國IBM計劃在2023年制造一臺擁有1121個量子比特的量子計算機。韓國SK Telecom 也在發展其在量子芯片設計能力，2011年成立了量子技術研究所，進行全面的量子研究，2018年收購瑞士量子密碼公司IDQ。國內的本源量子在2021年交付了第一臺量子計算機，使我國成為世界上第三個具備量子計算機整機交付能力的國家。

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