ChatGPT迈向商用，GPU需求上看3万颗

ChatGPT近期掀起云端与AI产业话题，Microsoft、Google、百度等相继推出基于生成式AI衍生的产品服务，根据集邦（TrendForce）最新报告「从AIGC看云端AI应用趋势与挑战」，未来迈向商用将上看3万颗；在此热潮下， GPU及AI芯片相关供应链业者可望受惠。

不过，集邦指出，市场普及度和产品服务的功能优化仍待考验，且由于AI是以用户体验为核心，涉及个资及内容提供的正确性，因此下个发展阶段或将还会面临法规问题。

TrendForce表示，生成式AI是透过GAN、CLIP、Transformer、Diffusion等演算法、预训练模型、多模态等AI技术的整合，在既有数据或资料中寻找规律，并在资料汇整、社交互动、文案产出等领域带出高效的内容产出，以及与用户互动体验。现行市面上已有不少生成式AI之应用，较常见的产出类别包括文字、图像、音乐、编码等。

集邦表示，数据、算力、算法是深耕生成式AI不可或缺的三大关键，且产品服务易做但优化困难，因此，握有相关资源的云端大厂在发展上将更具优势。就厂商角度而言，由于ChatGPT等生成式AI聊天机器人不仅能与用户自然对话，「类理解需求」的能力使其针对各式咨询能进一步提供建议，加上使用搜寻引擎已相当普遍，因此透过强化搜寻引擎已是各云端大厂的首要任务。

据TrendForce调查，目前全球搜寻引擎市场以超过9成的Google引擎为首，Microsoft Bing仅占3%，短期间不致造成威胁，但随着用户扩大、数据回馈与模型优化的循环，是否会产生服务差异甚或抢占广告商机，也是Google不得不预防的潜在风险。

集邦表示，由于生成式AI必须投入巨量资料进行训练，为缩短训练就得采用大量高效能GPU。以ChatGPT背后的GPT模型为例，其训练参数从2018年约1.2亿个到2020年已暴增至近1,800亿个，估GPU需求量预估约2万颗，未来迈向商用将上看3万颗。

集邦表示，生成式AI发展将成为趋势，将带动GPU需求显著提升，连带使相关供应链受惠，其中最大受益者是GPU芯片龙头的英伟达（NVIDIA），旗下可达到5 PetaFLOPS运算效能的DGX A100，几乎是目前用于大规模资料分析、AI加速运算的首选；此外，尚有推出MI100、MI200、MI300系列芯片的超微（AMD）。