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【触角周报】ChatGPT开启第四次工业革命!我国发展的瓶颈有哪些!

ChatGPT开启第四次工业革命的标志!ChatGPT为什么必须国产化?国内存在瓶颈有哪些?

又是一周休息日

一起来瞅瞅最近在互联网掀起热潮的ChatGPT~



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ChatGPT是第四次工业革命

开始的标志


ChatGPT作为标志性机器智能生产力工具,与蒸汽机意义如出一辙。


1、 颠覆性


具有解放重复性脑力(知识蓝领)工作以及机械工业系统的潜力


2、 经济性 


嵌入式特质,使具有低成本、广泛性应用到各个产业部门的潜力


3、 新一轮长波经济周期启动器


乐观预期,ChatGPT之后,生成式AI将衍生出诸多先进商业模式,带动生产关系的范式变革,直至改变并重构世界商业秩序



ChatGPT必须国产化


ChatGPT必须国产化最根本的原因是,ChatGPT不是中国的,它的管理大权,并不掌握在我们手中。未来如果AI技术大规模普及,深入到了千家万户,如果我们只能用外国的AI,那么就等于是把命脉交到了别人手里—— 这背后不仅是一个个公民的信息,更是整个的种种数据。


因此,中国必须开发自己的“ChatGPT”,否则在未来很可能陷入被动局面 ——因为只有拥有国产自主的“ChatGPT”,我们才能既保证中国社会可以享受到AI产业带来的技术升级,又能够免于被人卡脖子以及无法管理的问题。 




芯片卡脖子现象


Chat GPT爆火背后,AI芯片热度也随之走高。Chat GPT是一个软件工具,它属于信创的一部分,需要算力和芯片的支撑,否则就是空谈。


芯片体积微小,制造却极其复杂。以手机的核心处理器为例,在显微镜下,指甲盖大小的芯片上集成了数百亿的晶体管,仿佛一个微型世界。而半导体厂商Cerebras Systems生产的目前更大的AI芯片WSE,基于台积电16纳米工艺,更集成了1.2万亿个晶体管,40万个AI核心。16纳米工艺,意味着在芯片中,线最小可以做到16纳米的尺寸。制程缩小,则可以在更小的芯片中塞入更多的晶体管,芯片性能提升就更加明显。可以说,芯片之于信息科技时代,是类似煤与石油之于工业时代的重要存在。


1、 工业芯片行业目前现状分析


国际

目前全球的工业芯片市场主要还是被欧美日的大企业所把持着,它们的整体水平和市场影响力优势明显。这些厂商在工业芯片领域,都有各自的优势产品。


国内

目前中国已经拥有一批工业芯片企业,数量还是不少的,但总体比较分散,还未形成合力,综合竞争力弱于国外大厂,且产品仍然集中在中低端市场。中国本土工业芯片厂商,产品还是以功率器件、工控类MCU、传感器为主,而在其它大类的工业芯片方面,如高性能的模拟产品、ADC、CPU、FPGA、工业存储等,我国企业与国际大厂还有较大差距。中国光电子器件方面长期以来主要靠仿制、靠低劳动力成本生存被动局面的有效途径。国内光通信系统设备商对国外的依赖程度很高,其所需的核心光电子器件,仍然需要依赖进口。


2、 中国工业芯片市场发展及因素分析


我国虽是工业大国,但在基础芯片环节则远远落后。目前,我国已经拥有一批工业芯片企业,数量还是不少的,但总体比较分散,还未形成合力,综合竞争力弱于国外大厂,且产品仍然集中在中低端市场。

目前国内工业芯片中高端市场长期被欧美日等国的国际巨头企业占据的局面仍然没有根本性改变,电力能源、轨道交通等关键工业领域芯片自主化率仍不足10%。高端工业计算类芯片如FPGA、高精度数据转换器ADC、多相高效电源管理芯片、通信射频等中高端工业芯片国产化率低于1%。

目前我国工业芯片产业在发展模式、产业链上下游协同合作,共性技术研发、配套服务体系建设以及前沿技术布局等方面均面临着很多不足与问题。


芯片制造一直是一个亟待解决的问题,国内企业没有掌握核心技术,促使需要企业的代工生产,即使拥有自主研发的麒麟芯片,但也难以继续下去。而美国四处拉拢盟友加码对我国先进芯片制造能力进行打压,动用力量对华为等我国高科技企业无底线制裁。


对于“卡脖子”问题习近平总书记已多次提及,特别是党的十八大以来,习近平总书记高度重视关键核心技术创新攻关,围绕破解“卡脖子”难题、将科技发展主动权牢牢掌握在自己手中作出了一系列重要论述和指示,体现出党和对于科技进步和自主创新的高度重视。




国内其他发展瓶颈


国内大多数公司正在向虚拟人、AIGC等概念靠拢,目前没有类ChatGPT产品问世,还存在一些技术发展瓶颈。


1、 基础模型


国内缺少基础模型,没有模型迭代积累。ChatGPT依赖于InstructGPT,InstructGPT依赖于GPT-3.5、GPT-3。


2、 真实数据


国内缺少真实数据,除百度有天然用户搜索问答训练样本外,其他公司较为缺少。


3、 技术积累


国内缺少技术积累,ChatGPT发展过生长对于数据处理、清洗、标注、模型训练、推理加速等方面均具有技术难点,且对结果均影响较大。且包括国内大厂在内,强化学习框架仍未出现大规模使用场景。


4、 创新性土壤


国内创新性土壤还需发展。整体商业环境较为急躁,但投入与产出需要花费一些时间。




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