区块链行业点评:WEB3视角下的AIGC算力进化论

类别:行业 机构:国盛证券有限责任公司 研究员:宋嘉吉/孙爽 日期:2023-03-19

  伴随着ChatGPT 的爆红,AIGC(人工智能生成内容)产业链受到广泛关注。我们发现,同为算力,其与加密资产挖矿产业存在相似之处,均为投入算力和电力,获得经济回报,主要的不同点在产品端:AIGC 产业链的产品是对用户提问而回应的内容,而加密资产挖矿的产品是加密资产。

      同为算力“吞金兽”,短期比特币更耗电、长期AI 算力增速快。同为算力生意,我们做了个有趣的研究,AIGC 与BTC 挖矿耗电量如何?按当前比特币全网算力319EH/S,每日耗电量约为2.2 亿千瓦时;而OpenAI 在训练、推理端的日均耗电量约2.6 万千瓦时,约是前者的万分之一,但按OpenAI 的预测,AI 训练所需的算力每3-4 个月翻倍,且考虑商业竞争算力增长速度预计将更快,“算力即权力”的时代将来临。中性预期下,ChatGPT 日活稳定在1 亿人次左右、ChatGPT 每6 个月模型参数翻倍、国际市场将出现10 个左右类似于ChatGPT 的商用大模型,而比特币挖矿耗电量保持当前状态,则大约4 年后,AIGC 大模型耗电量将超过比特币挖矿耗电量,乐观和悲观预期下,这一数字则分别为1.6 年和7.5 年。

      算力的竞争性——产业自驱的结果。市场忽略了算力的竞争性,考虑商业因素,算力生意存在分子与分母端。对比特币挖矿而言,关于个体矿工能挖到的可用于变现的比特币数量,分子是个体的算力,分母是全网算力,个体矿工能挖得的比特币数量取决于其自身算力占全网算力的比例。而AIGC 而言,关于个人内容生产者能获得的可用于变现的用户注意力,分子是个体算力驱动下的内容生产能力,分母是全网的内容膨胀速度,从UGC 到AIGC 的升维中,谁的内容生产力提升更快,谁就能获得更多商业利益,因此产业自驱之下,市场将追求更高的算力、更优的模型算法、更高功耗比的网络架构以及更便宜的电力。最终算力的需求规模将由应用定义。

      寻找算力进化中的边际变化。当下难以预知未来多模态(图片、视频等)中到底会消耗多少算力,可当我们看到海外已然层出不穷的应用时,算力的增长只是时间问题,更重要的边际变化在于算力进化中在芯片、网络、连接等诸多领域有哪些创新方案?我们认为,在AIGC 的推动下,更有利于新技术、新架构、新材料的落地应用,例如光连接中的CPO(光电共封装)、MPO(多纤连接器);芯片层面的Chiplet;网络架构层面的边缘计算等。

      AIGC 驱动算力产业版图生变。我们研究了过往加密资产领域的算力变迁,云服务与分布式早已应用(BTC 云挖矿与Filecoin 分布式存储),而今在AIGC 的算力版图上亦同步发生。1)英伟达募资百亿进入AI 云算力,其在GPU 供给、算力复用度上占优,且将改变其商业模式;2)高通在AIoT领域布局终端算力,推理与内容生产端算力与存储的梯度分布(云—雾—端)。这些变化将驱动终端IT 服务和硬件的升级。

      投资建议:建议关注:1)算力侧:英伟达、微软、寒武纪、天孚、太辰光、锐捷网络、中兴、紫光、美格智能、新易盛、中际旭创、Chiplet 产业链等;2)应用及IP:科大讯飞、汤姆猫、万兴科技、中文在线、昆仑万维、视觉中国、值得买等。

      风险提示:AIGC 技术发展不及预期,AIGC 监管趋严。