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根据最近的机构研究报告，为您总结相关行业的投资要点，供参考：
1.GPT4：AI技术和工程的伟大创新，开启科技“十年新周期”
GPT-4是世界首个最接近AGI的先进AI系统，展现出强大的“涌现能力”。GPT的成功，得益于其参数规模扩大，RLHF、Transformer、Prompt、插件、系统工程等方面的伟大创新。我们预计，ChatGPT将对科技产业产生深远的影响，类似于操作系统，ChatGPT将接入现有的全部软硬件系统。GPT-4的诞生将加速AGI时代的到来，开启科技“十年新周期”。
2.AI算力：科技企业大模型竞赛的核心“装备”，AIGC应用的关键基建
Transfomer架构大模型训练对算力的消耗呈指数级增长。2023年1月，ChatGPT计划再向微软融资100亿美金，该融资将是新一代大模型算力基建的主要资金来源。ChatGPT激发“鲶鱼效应”，全球科技巨头将AI战略提升到空前高度，算力作为新一轮科技竞赛的核心“装备”，迎来需求的脉冲式增长。未来，ChatGPT应用的全面落地还将释放更为广阔的算力需求。
3.计算是AI算力的核心引擎，存储、网络、软件是AI算力的主要发展方向
计算：GPU是ChatGPT训练和推理的核心支柱，其更新速度远超过“摩尔定律”，受益于AI和高性能市场需求增长，GPU行业景气度显著提升。AI服务器作为GPU的重要载体，预计其市场规模、渗透率将随着GPU放量迎来同步高增。网络：已成为限制AI算力提升的主要瓶颈，英伟达推出InfiniBand架构下的NVLink、NVSwtich等方案，将GPU之间的通信能力上升到新高度。而800G、1.6T高端光模块作为AI训练的上游核心器件，将受益于大模型训练需求的增长。存储：“内存墙”是制约算力提升的重要因素。NAND、DRAM等核心存储器在制程方面临近极限，不断探索“3D”等多维解决方案。HBM基于其高宽带特性，成为了高性能GPU的核心组件，市场前景广阔。投资建议
ChatGPT对算力的影响远不止当前可见的基建投入，未来Transformer大模型的迭代推动模型训练相关需求的算力增长，以及AIGC大模型应用的算力需求，将是算力市场不断超预期的源泉。
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宏观经济影响下游需求，大模型迭代不及预期，大模型应用不及预期，市场竞争加剧，中美博弈加剧，相关公司业绩不及预期等。
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