算力硬件作為AI大模型基礎設施，未來將持續(xù)受益于AI技術的迭代和商業(yè)化應用。GPT4.0從語言模型走向多模態(tài)模型，將帶來更為豐富的應用場景。

同時，GPT-4更大的模型對算力提出更高需求，多模態(tài)特性又增加了對其他編解碼模塊的需求。

多模態(tài)應當具備三個基本組成部分：第一部分是圖像，視頻為多幀的圖像；第二部分為音頻；第三部分為文字。

因此，隨著多模態(tài)的發(fā)展，在硬件算力層面，需要面向視頻、音頻再增加編解碼能力的支持。從難度上講，視頻對于算力和IP復雜度的要求最高，其次為音頻，是從GPU算力擴展到GPU周邊支持性的編解碼IP如VPU模塊的機會。

據(jù)媒體報道，在晶圓代工領域走在行業(yè)前列的臺積電，來自英偉達的A100和H100 GPU的代工訂單在增加，為國內市場設計的A800系列GPU的代工訂單也在增加。

值得注意的是，英偉達A100、H100及A800系列GPU，都是針對數(shù)據(jù)中心的產(chǎn)品，這三款GPU的代工訂單增加，大概率與ChatGPT等近期大熱的產(chǎn)品有關。

在上月中旬的報道中，外媒就曾提到由于對ChatGPT等進行訓練和提供相關的服務，全球可能再次面臨GPU短缺的挑戰(zhàn)，出現(xiàn)短缺的時間可能還會早于預期。

為了創(chuàng)建和維持ChatGPT所需的人工智能分析數(shù)據(jù)的龐大數(shù)據(jù)庫，開發(fā)商OpenAI使用了10000個英偉達的GPU進行相關的訓練。而為了支持實際應用，滿足服務器的需求，OpenAI已使用了約2.5萬個英偉達的GPU，隨著需求的增加未來預計還會增加。

臺積電來自英偉達的代工訂單增加，可能還不是近期開始的。有外媒在上月底的報道中就提到，得益于交貨時間短的AI芯片和服務器處理器訂單的強勁推動，臺積電5nm及4nm制程工藝的產(chǎn)能利用率已在回升。雖然當時并未明確提到英偉達的訂單，但AI芯片和服務器處理器訂單，大概率也有英偉達的產(chǎn)品。