芯片领域正在迎来消息面的密集催化。一方面，全球AI龙头英伟达2023第四财季营收、净利润分别同比猛增265%、765%，股价也不断创新高，另一方面国产厂商推出的KIMI在长上下文窗口技术上取得新的突破，火爆出圈。种种要素推动算力概念人气火爆，相关概念股如鸿博股份、浪潮信息等，均涨幅较好。展望后市，海外芯片大涨验证了全球半导体景气周期向上的趋势或许已经开启，半导体国产化板块也将保持中长期较高的增速，芯片ETF(159310)有望迎来受益。AI爆发，算力是当前的关键主线ChatGPT之所以能引爆全球关注，在于人们看到AI对人类信息获取方式的改变，已经从AI辅助创作阶段进化到AIGC的阶段。所谓AIGC(AI-GeneratedContent)，即人工智能生成内容，指的是利用人工智能技术如GAN和大型预训练模型等，通过已有数据找出规律，并以适当的泛化能力生成相关内容，通俗来说就是不需要人的辅助，AI能自行创作文本、图像、音乐、视频等各种内容，实现了从分析到创造的飞越。图：ChatGPT开启AIGC奇点那，AIGC是怎样实现的呢？说到底，AIGC的本质是内容与场景，其发展需要AI技术、后端基础设施以及算法、算力和数据三要素的结合。我们以ChatGPT的迭代为例，从GPT到GPT-3，三要素的进化如下：图：三要素逐步成熟，推动行业进入爆发期算法方面，GPT-3引入了"人工标注数据+强化学习"的方法进行训练，相较于之前的版本，更加精细和智能化。模型参数量从GPT的1.17亿增加到GPT-3的1750亿，这使得模型更加庞大和复杂，能够处理更加复杂和丰富的语言任务。数据方面，GPT-3的预训练数据量大幅增加，从GPT的5GB增加到GPT-3的45TB。这意味着GPT-3可以更好地学习和理解大规模的语言数据，提高了模型的语言表达能力和语境理解能力。算力方面，GPT-3的训练成本非常高，单次训练成本甚至达到了数百万美元以上。它在微软云计算AzureAI超算基础设施上进行训练，总计算力消耗约3640PFs-days。这种庞大的算力支持了GPT-3的训练和推理能力，使其具备了更高的性能和更广泛的应用场景。这其中，算力是当下市场更关注的主线，毕竟要实现A
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