ChatGPT访问量狂飙至9亿，ScalingLaw“精度感知”现象引发热议！
投资要点：
本周数据中心板块超微电脑涨势一骑绝尘，GPU/CPU板块表现活跃。
（1）GPU/CPU：本周（1118-1120）除英特尔外，算力芯片板块普涨，其中英伟达+3.54%，AMD+3.33%，龙芯中科+8.95%，寒武纪+9.98%，海光信息+3.81%。英伟达将于美东时间周三盘后披露三季度财报，建议继续关注。（2）数据中心硬件：超微电脑+52.15%，先前受安永辞职影响，超微电脑股价遭遇重创，11月18日其宣布聘请了新的独立审计师BDO并提交了合规计划，增强了投资者对公司未来合规性的信心。
“精度感知”scalinglaw首次提出，AI领域低精度加速时代即将结束。
根据新智元11月17日报道，哈佛斯坦福MIT等机构研究人员发现低精度训练会降低模型的有效参数量，对此他们提出了“精度感知”scalinglaw。
要点#1：传统scalinglaw忽视精度，低精度训练有效性受限。传统的scalinglaw主要关注参数规模和数据量，但忽视了精度这一关键因素。研究发现，低精度训练不仅影响模型的有效参数量，而且在推理过程中，随着训练数据量的增加，量化带来的性能损失也会增加，特别是在模型后期量化时。
因此，低精度训练的有效性受限。
要点#2：低精度加速时代接近尾声，未来范式将转向资源优化利用。尽管低精度加速曾经是AI进步的核心推动力，但这种趋势现在正接近尾声。研究表明，未来还需要超过8位的精度来训练许多模型。随着低精度方法达到极限，未来的AI研究范式将从单纯的规模扩展转向如何更有效地利用现有资源，更关注于如何通过AI提高人类的生产力。这种思维方式更侧重于流程和人的层面，而非技术本身。
马斯克旗下xAI122天建成10万GPU超算集群，科技巨头纷纷效仿。
根据新智元11月17日报道，马斯克的公司xAI仅用122天，成功建成配备了10万颗GPU的超算集群Colossus，专用于AI模型训练。
要点#1：马斯克采用非传统方法，超算建设速度从4年缩短至4个月。通常情况下，建设如此规模的GPU集群往往需要三年的规划与设计周期，再加上一年的建设时间方能投入使用。Colossus完工之所以如此迅速，是因马斯克采用非传统方法加速建设，包括在电力供应不足情况下开始建设，并使用移动天然气涡轮机作为临时电源。
要点#2：亚马逊、微软、谷歌和OpenAI等科技巨头纷纷效仿马斯克方法。业界普遍认为，服务器集群的规模越大，其训练出来的人工智能表现就越出色。马斯克的这一迅速建设方法已经引起了亚马逊、微软、谷歌和OpenAI等科技巨头的关注，他们正在尝试效仿这种方式，建设规模更大的数据中心。
大模型跟踪
ChatGPT访问量创新高，Kimi发布新推理模型带动下载量。据similarweb最新数据（1108-1114）：（1）ChatGPT本周访问量突破9亿，断层第一愈发稳固。根据量子位11月15日报道，ChatGPT发布更新，Mac客户端支持“读屏编程”，可直接读取并处理开发工具中的代码；Windows客户端全量上线，免费用户也可使用，且支持高级语音模式和搜索功能。
据七麦最新数据（1113-1119）：（1）Kimi11月16日单日下载量近300万。11月16日，Kimi发布最新一代推理模型k0-math，在数学能力已实现对标OpenAIo1-mini和o1-preview。（2）讯飞星火本周下载量有所增长。11月14日，讯飞星火多模态交互大模型正式上线，该模型实现音视频流实时多模交互，新增“多模态、超拟人和个性化”能力，实现语音、视觉、数字人交互三合一，支持一键调用，带动本周下载量。
建议关注
国产算力链：寒武纪、海光信息、龙芯中科、盛科通信等。
数据中心硬件：中际旭创、工业富联、新易盛、天孚通信、沃尔核材、英维克、沪电股份、胜宏科技。
风险提示
技术发展及落地不及预期；下游终端出货不及预期；下游需求不及预期；市场竞争加剧风险；地缘政治风险。
