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AIGC行业跟踪:CHATGPT使用成本下降或将是打开产业应用市场的拐点

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此次Open AI 使用成本的大幅下降,很有可能来自于模型架构的调整。3 月2日,Open AI 在官方博客宣布,此次Open AI 开放的ChatGPT API 模型是Gpt-3.5-turbo。这与ChatGPT 目前使用的是同一种...

机构:西部证券股份有限公司

作者:邢开允,赵宇阳

此次Open AI 使用成本的大幅下降,很有可能来自于模型架构的调整。3 月2日,Open AI 在官方博客宣布,此次Open AI 开放的ChatGPT API 模型是Gpt-3.5-turbo。这与ChatGPT 目前使用的是同一种模型。价格为0.002 美元/1ktokens,GPT-3.5 模型达芬奇版本为0.02 美元/1k tokens,使用成本下降90%。
回溯GPU 的发展历程, 1)人工智能算力核心来源于GPU,2010 年英伟达发布的Fermi 架构,是第一个完整的GPU 架构。其计算核心由16 个SM(StreamMultiprocesser)组成,每个SM 包含2 个线程束(Warp),16 组加载存储单元(LD/ST)和4 个特殊函数单元(SFU)组成。2)2016 年的Pascal 架构,英伟达开始往深度学习方向演进。在SM 内部,除了以往支持单精度的FP32 CudaCore,还增加了支持双精度的DP Unit,而DP Unit 实际上是FP64 的Cuda Core。
3)从Cuda Core 到Tensor Core,通过精简业务模块,满足低精度输出要求,进而节省成本。2017 年以后,引入了张量核Tensor Core 模块,用于执行融合乘法加法。其中两个4*4 FP16 矩阵相乘,然后将结果添加到4*4 FP16 或FP32矩阵中,最终输出新的4*4 FP16 或FP32 矩阵。我们认为此次Open AI 成本的大幅下降,很有可能来自于模型架构的调整。
ChatGPT 成本仍有降低空间,我们认为ChatGPT 使用成本的下降或将是打开产业应用市场的拐点。1)我们认为此次成本的下降可能来自于对算法算力以及GPU 的优化。包括业务层的优化,降低延迟和重复调用;模型层优化,去掉作用不大的结构等等;量化优化,kernel 层优化,编译器层优等等。2)主导的变化:让以前高精度CUDA Core 为主要的运算降低到可以以Tensor Core 为主要的模型去跑,这样的话就可以大幅降低使用成本。3)往后看我们认为这种优化会持续不断进行,即使现在成本降低90%,但是随着Open AI 技术的迅速迭代,展望未来还有进一步下降的空间,目前这个阶段可以认为已经看到初步应用的拐点。
建议关注:OpenAI 产业进展、研发进展提速,我们认为相关模型比国内领先,海外更快做好准备;成本优化成功,和搜索引擎在数量级上可以进行初步比较,我们认为海外产业链这个时点有充分逻辑,可以撬动下游需求和生态发展,所以海外业务占比越高的企业,撬动力更高。1)出海产业链(海外业务占比高):
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风险提示:国际关系发生变化;政策监管出现变化;技术更新不及预期。

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