GPT-4对算力硬件的新需求：GPU订单增加

算力硬件作为AI大模型基础设施，未来将持续受益于AI技术的迭代和商业化应用。GPT4.0从语言模型走向多模态模型，将带来更为丰富的应用场景。

同时，GPT-4更大的模型对算力提出更高需求，多模态特性又增加了对其他编解码模块的需求。

多模态应当具备三个基本组成部分：第一部分是图像，视频为多帧的图像；第二部分为音频；第三部分为文字。

因此，随着多模态的发展，在硬件算力层面，需要面向视频、音频再增加编解码能力的支持。从难度上讲，视频对于算力和IP复杂度的要求最高，其次为音频，是从GPU算力扩展到GPU周边支持性的编解码IP如VPU模块的机会。

据媒体报道，在晶圆代工领域走在行业前列的台积电，来自英伟达的A100和H100GPU的代工订单在增加，为国内市场设计的A800系列GPU的代工订单也在增加。

值得注意的是，英伟达A100、H100及A800系列GPU，都是针对数据中心的产品，这三款GPU的代工订单增加，大概率与ChatGPT等近期大热的产品有关。

在上月中旬的报道中，外媒就曾提到由于对ChatGPT等进行训练和提供相关的服务，全球可能再次面临GPU短缺的挑战，出现短缺的时间可能还会早于预期。

为了创建和维持ChatGPT所需的人工智能分析数据的庞大数据库，开发商OpenAI使用了10000个英伟达的GPU进行相关的训练。而为了支持实际应用，满足服务器的需求，OpenAI已使用了约2.5万个英伟达的GPU，随着需求的增加未来预计还会增加。

台积电来自英伟达的代工订单增加，可能还不是近期开始的。有外媒在上月底的报道中就提到，得益于交货时间短的AI芯片和服务器处理器订单的强劲推动，台积电5nm及4nm制程工艺的产能利用率已在回升。虽然当时并未明确提到英伟达的订单，但AI芯片和服务器处理器订单，大概率也有英伟达的产品。