计算机行业：GPT 5后NLP大模型逐步走向收敛ASIC将大有可为-230428（25页）.pdf

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1、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4月28日GPT 5后NLP大模型逐步走向收敛，ASIC将大有可为行业研究深度报告投资评级：超配（维持评级）证券分析师：熊莉S0980519030002证券分析师：张伦可S0980521120004证券分析师：朱松S0980520070001证券分析师：库宏垚S0980520010001请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容报告摘要 GPT 5后NLP大模型逐步走向收敛，ASIC将大有可为。理论来说，当大模型的算力、数据量以及参数量同时增大的时候，整个模型的效果会越来越好。GPT-3使用的数据量为40T，预测GPT-4的

2、数据量需求为400T，但未来数据量将不会无限增大，所以当数据量不能增长的时候，光靠算力和模型参数量增长，并不能增强模型的效果。换言之，受到数据量的限制，NLP大语言模型的迭代或将进入停滞期。在模型迭代停滞期，若应用爆发，则ASIC芯片的优势就显现出来。ASIC针对特定需求开发，可根据需求对性能和功耗进行定向优化，其专用的芯片架构与高复杂度的算法相匹配，量产后在性能、功耗、成本方面均具有较大优势，ASIC芯片将大有可为。头部厂商纷纷切入AI ASIC领域，技术路径不同。谷歌15年发布第一代TPU（ASIC）产品，TPU产品持续迭代升级；英特尔19年收购人工智能芯片公司Habana Labs，22

3、年发布AI ASIC芯片Gaudi 2，性能表现出色；IBM研究院22年底发布AI ASIC芯片AIU，有望23年上市；三星第一代AI ASIC芯片Warboy NPU芯片已于近日量产。头部厂商纷纷切入 AI ASIC领域，看好ASIC在人工智能领域的长期成长性。谷歌：谷歌为AI ASIC芯片的先驱，于15年发布第一代TPU（ASIC）产品，大幅提升AI推理的性能；17年发布TPU v2，在芯片设计层面，进行大规模架构更新，使其同时具备AI推理和AI训练的能力；谷歌TPU产品持续迭代升级，21年发布TPU v4，采用7nm工艺，峰值算力达275 TFLOPS，性能表现全球领先。英特尔：19年底

4、收购以色列人工智能芯片公司Habana Labs，22年发布Gaudi 2 ASIC芯片。从架构来看，Gaudi架构拥有双计算引擎（MME和TPC），可以实现MME和TPC并行计算，大幅提升计算效率；同时，其将RDMA技术应用于芯片互联，大幅提升AI集群的并行处理能力；从性能来看，Gaudi 2在ResNET-50、BERT、BERT Phase-1、BERT Phase-2模型的训练吞吐量优于英伟达A100，性能表现优异。投资建议：建议关注海内外AI ASIC龙头。海外AI ASIC公司建议关注：英特尔、IBM等。风险提示：宏观经济波动；下游需求不及预期；AI伦理风险；模型仍处于快速迭代期，

5、ASIC芯片发展不及预期。请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容目录目录一、GPT 5后NLP大模型逐步走向收敛，ASIC将大有可为1.1 ASIC具有性能高、体积小、功率低等特点1.2 GPT 5后NLP大模型逐步走向收敛，ASIC将大有可为1.3 ASIC芯片有望在推理领域率先出现爆品1.4 全球AI芯片市场快速增长，ASIC占比将大幅提升二、头部厂商纷纷切入AI ASIC领域，技术路径不同2.1 谷歌全球AI ASIC先驱，TPU产品持续迭代2.2 英特尔收购Habana Lab，Gaudi 2性能表现出色三、投资建议：建议关注海内外AI ASIC龙头请务必阅读正文之后的免责声明及

6、其项下所有内容1 1、GPT 5后后NLP大模型逐步走向收敛，大模型逐步走向收敛，ASIC将大有可为将大有可为请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容ASIC具有性能高、体积小、功率低等特点5ASIC具有性能高、体积小、功率低等特点。AI芯片指专门用于运行人工智能算法且做了优化设计的芯片，为满足不同场景下的人工智能应用需求，AI芯片逐渐表现出专用性、多样性的特点。根据设计需求，AI芯片主要分为中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、现场可编程逻辑门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）等，相比于其他AI芯片，ASIC具有性能高、体积小、功率低等特点。CPU-GPU-ASIC，ASI