作为当前最火的 AI 应用，人工智能聊天机器人 ChatGPT 已经成为各大科技巨头必争之地，陆续都会推出类似的产品，而这也带火了硬件行业，受益最大的是 GPU显卡。

有报道显示，为了创建和维持 ChatGPT 所需要的人工智能分析数据的庞大数据库，开发者使用了 10000 个英伟达 GPU 进行相关训练。而且与训练不同的是，实际支持应用时所需要的 GPU 会更多。

外媒在报道中提到，为了满足当前的服务器需求，OpenAI 已经使用了约 2.5 万个英伟达 GPU，而随着未来需求的增加，这一数字还将继续增长。

若将 ChatGPT 整合到搜索服务中，那使用的 GPU 将会是海量的。

外媒预计，将当前技术应用到每一次的 Google 搜索中，需要 512820 台 A100 HGX 服务器，将需要超过 410 万个 A100 GPU。因此，ChatGPT 的爆火可能会使全球再度面临 GPU 短缺的挑战，出现短缺的时间可能还会早于预期。

此外，英伟达 GPU 需求也使得三星和 SK 海力士的 HBM DRAM 吃到了流量，正在发愁内存跌价的韩国厂商天降惊喜，找到赚钱的地方了。

在AI算力中，除了GPU性能，内存也非常重要，NVIDIA的高端加速卡也上了HBM2/2e之类的内存，其带宽及延迟性能远高于GDDR内存，A100加速显卡上最高配备了80GB HBM2内存。

随着 ChatGPT 受宠，三星、SK 海力士两家内存厂商接到了越来越多的 HBM 订单，NVIDIA 已经要求 SK 海力士生产最新的 HBM3 内存。

其他供应商，如英特尔也致力于在其下一代产品中集成 HBM3，这意味着 SK 海力士可能无法跟上需求。因此，业内人士指出相比当前最好的 DDR 内存，HBM3 的价格已经涨了 5 倍。

目前 HBM 内存市场上，SK 海力士公司占据最大的优势，该公司早在 2013 年就跟 AMD 合作开发了 HBM 内存，整体市场份额在60-70%之间。

三星近年来也加大了HBM内存的投入，还跟AMD合作首发了HBM-PIM技术，将HBM内存与AI处理器集成在一起，大幅提高性能。

编辑：崔崔