三、 大模型發展拉升 AI算力需求，國產 AI芯片逐漸崛起 3.1 大模型發展助推算力需求釋放，AI算力市場景氣度持續向好 大模型技術與應用發展催生海量算力需求。大模型的發展受到能源、算力、顯存、通信等多種資源的制約，本章我們主要討論算力。訓練端，大模型延續了 Scaling Law 的主流的技術路線，通過擴大參數規模和數據集的大小，來提升模型的性能，帶來持續的算力需求，同時，在推理端，以 ChatGPT為代表的AI應用也正在驅動算力需求指數級增長。根據 Jaime Sevilla等人的研究，2010-2022 年在深度學習興起背景下，機器學習訓練算力增長了 100 億倍，2016-2022 年，常規模型算力每 5至 6 個月翻一倍，而大規模模型算力每 10 至 11 個月翻一倍。