这个周末，有券商从硅谷调研回来提到市场高估了chatgpt的壁垒，不管是chatgpt还是PaLM还是其它大模型，底层技术都是Transformer，未来海外可能是百模大战，巨头都想争夺新时代最大的流量入口。国内比海外更为多态，可能是千模大战，包括通用大模型、大小模型叠加、垂类小模型等。

目前更多是文生文、文生图的形式，推理算力需求就已经很大。未来可能文生视频，甚至视频生成视频，视频的每帧可以高达60张图片，对推理算力的需求会几何级增加。

目前海外巨头平均A100量级估计在50万片以上，H100可能每家一两百张，六七月份才能大规模上线。随着下半年H100需求量的增加，800G光模块也有可能出现加单。

周末一篇光模块专家的纪要很火。

800G光模块可以类比新能源里的逆变器，受益于推理算力需求爆发。800G光模块3、4月都有过加单，预期今年800G光模块需求120-140万只。明年目前预期较多，500万算是中性预期，乐观的有看到800万只的。但不管是多少只，相比今年都是几倍的增加。

周五应用端也有所表现，之前市场诟病国内没有真正的AI应用，在炒作一段时间后陷入了漫长的调整。

有一句话是这么说的：我们常常高估技术的短期效应，低估长期影响力。

以Meta为代表的海外开源模型越来越多，国内应用公司可能成为最大受益者。凭借开源的大模型，叠加企业自身积累的数据，有可能解决之前无法解决的问题。

比如机器人之前最缺乏解决泛化问题的能力，给两个不同形状的杯子，需要至少两个程序，告诉机器人杯子的摩擦系数是多少、应该用多少力量抓取杯子。随着算法层面的升级，未来可能只需要一个程序，机器人就能识别出不同形状的杯子，并根据杯子形状、杯子水的重量施加不同的力。

6月多个应用公司也会推出自己的demo，每一个新demo的发布，都可能刺激应用板块。

不要羡慕美股的科技股天天涨，少一分内卷，A股可以比美股更精彩。