ChatGPT 对 AIGC 产业生态的硬件层、算法层和应用层带来革新。ChatGPT 全面激活深度学习和人工智能需求，根据 Precedence Research 预测 AI 市场规模有望 10 年 10 倍以上。GPT-3 每训练一次需要使用由 1 万个 V100GPU 训练 13 天。（GPT-3 披露单次训练需要3.114x10^23FLOPS 花费 460 万美元，等于单 V100GPU 运行 355 年）
生成式 AI 模型在硬件层依赖高性能芯片和云计算数据中心提供算力支持。CPU 领域如海光信息、海思半导体、龙芯中科、上海兆芯；GPU 领域例如景嘉微，海光信息等。FPGA 领域例如安路科技、复旦微电、紫光国微等；ASIC 芯片如寒武纪、澜起科技等；光模块领域如德科立、天孚通信、中际旭创；Chiplet 领域如兴森科技、长川科技、方邦股份等。云计算成为降低 AIGC 硬件成本突破口，设备商例如紫光股份、联想、中兴通讯、锐捷网络等：算力散热相关英维克、高澜股份：云计算如阿里巴巴、腾讯、奥飞数据、数据港等。 生成式 AI 模型在硬件层依赖高性能芯片和云计算数据中心提供算力支持。
