请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告|2023年02月14日超配1人工智能行业点评ChatGPT对算力的需求究竟如何？公司研究·公司快评计算机投资评级：超配（维持评级）证券分析师：熊莉021-61761067xiongli1@guosen.com.cn执证编码：S0980519030002联系人：黄浩峻0755-81981812huanghaojun@guosen.com.cn事项：2022年11月30日人工智能实验室OpenAI发布全新聊天机器人模型ChatGPT，其是一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。自从ChatGPT推出以来，受到市场广泛关注，当前每日用户超过1000万人。评论：Chatgpt成本主要可以拆分成训练和推理两个阶段。人工智能主要分为计算机视觉和自然语言处理两大基础方向，当前自然语言处理类任务基于大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel）演进出了最主流的两个主要方向，BERT（基于Transformer的双向编码器表示技术）和GPT（基于Transformer生成预训练技术），Google属于BERT技术方向，微软投资的OpenAI属于GPT技术方向。从计算过程上，人工智能计算主要可以分为模型训练与推理两个阶段，针对大语言模型LLM更是如此，随着参数与数据规模的不断增大，将带动拉动算力需求的快速增长。“token”是当前语言类模型的数据单位。当前的自回归语言模型是根据token来作为单位进行数据处理和计算，分词（tokenization）就是将句子、段落、文章这类型的长文本分解为以token为单位的数据结构，把文本分词后每个词表示成向量进行模型计算。例如在英文语境下，“happy”可能被分解为“hap”、“-py”两个token，中文语境下，“我很开心”可以分成“我”，“很”，“开心”三个token。以英伟达DGXA1OO服务器作为计算资源：（1）单台服务器售价20万美元；（2）采用云服务单天成本约为460美元。根据英伟达官网数据，英伟达超算GPU系列从旧到新包括P100、V100、A100、H100等，其中，DGXA100系列服务器为2020年发布，是当前主流使用的超算服务器，单机有8个A100系列GPU，AI算力性能为5PetaFLOP/s，单机最大功率6.5kw，售价19.9万美元；如果租用云服务，根据亚马逊数据显示，在亚马逊AWS预定一年的A100系列GPU，有8个A100的AWSP4实例的平均成本约19.22美元，一天的平均成本约为461.28美元。ChatGPT上一个30字的问题需要消耗计算资源0.12PetaFLOP/S。最常见的Transformer类语言模型在推理过程中每个token的计算成本（以FLOPs为指标）约为2N，其中N为模型参数数量（20年发布的GPT-3拥有1750亿参数，22...
