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ChatGPT的发布类似于Windows的诞生。ChatGTP作为大语言模型，将会起到信息系统入口的作用，同时，ChatGPT或将重塑目前的软件生态。
计算是AI算力的核心引擎，存储、网络、软件是AI算力的主要发展方向。
1）计算：GPU是ChatGPT训练和推理的核心支柱，其更新速度远超过“摩尔定律” ，受益于AI和高性能市场需求增长，GPU行业景气度显著提升。AI服务器作为GPU的重要载体，预计其市场规模、渗透率将随着GPU放量迎来同步高增。
2）网络：已成为限制AI算力提升的主要瓶颈，英伟达推出InfiniBand架构下的NVLink、NVSwtich等方案，将GPU之间的通信能力上升到新高度。而800G、1.6T高端光模块作为AI训练的上游核心器件，将受益于大模型训练需求的增长。
3）存储：“内存墙”是制约算力提升的重要因素。NAND、DRAM等核心存储器在制程方面临近极限，不断探索“3D”等多维解决方案。HBM基于其高宽带特性，成为了高性能GPU的核心组件，市场前景广阔。
本文选自”AI系列专题研究报告：AI算力研究框架（2023）“，从算力芯片、技术、网络、存储等维度进行全面分析。
计算：GPU为算力核心，服务器为重要载体
网络：数据中心算力瓶颈，光模块需求放量
存储：人工智能“内存墙”，3D工艺持续突破
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