我们从ChatGPT停运的维度去思考算力的需求和对通模块的

今天我们从ChatGPT停运的维度去思考算力的需求和对通模块的刺激。

ChatGPT停运体现了AI相关应用对算力的旺盛需求，有望推动相关投资持续增长。目前AI应用主要依赖于云厂商庞大的算力与网络资源支持。 ChatGPT等AI应用的模型训练与内容生成均需要庞大的算力支撑，早在2020年5月发布的GPT-3据需要的参数就达到1750亿个，数量已经是2019年发布的GPT-2（15亿个）的100倍以上，预训练总算力需求达数千petaflop/s-days。未来随着AI应用的不断进步，其对于算力与网络需求将呈现爆发式上升。

2月7日ChatGPT宣布由于满负荷运行而暂停服务，主要原因是网络等资源的限制，且此前ChatGPT也出现多次宕机，这体现了AI应用对算力的旺盛需求。AI应用快速增长会带来对于云基础设施的海量需求，推动相关投资持续增长。

作为云厂商IT基础设施的必要通设备，光模块、光芯片、光器件长期有望显著受益。目前ChatGPT的成本高企，每次回答的成本就高达1~2美分，而ChatGPT每次预训练的成本将在百万美元以上。算力成本与功耗过高是AI产业化落地的主要阻碍之一，所以低功耗低成本的算力解决方案是未来数据中心硬件设备的重要发展方向。光模块、光芯片、光器件、交换机作为目前数据中心中必不可少的通元器件，其速率的升级可以显著降低单比特的成本与功耗。因此AI产业化有望加速数据中心中光模块等需求增长与技术升级，相关产业将望长期显著受益。

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