ChatGPT概念向上游延伸,新炬网络等IT运维管理公司是香饽饽吗?

  A股ChatGPT概念股版图不断延展。当市场对人工智能大模型上游的硬件环节如寒武纪(688256.SH)、浪潮信息(000977.SZ)等充分挖掘后,又转向人工智能大模型上游的软件环节——运维管理。相关公司如新炬网络(605398.SH)、博睿数据(688229.SH)、神州泰岳(300002.SZ)等走势强劲,新炬网络一度拉出三连板。

  这些运维管理公司究竟成色如何?

  训练带来运维管理价值量提升

  众所周知,训练人工智能大模型对算力的基础设施有很高要求,会涉及到多节点集群的分布式计算。

  以GPT-3为例,该模型训练时依托于微软的Azure云,会采用混合并行的训练逻辑,将大的网络分为64个阶段,每个阶段都运行在6台DGX-A100主机上,进行流水并行;在6台主机之间,进行数据并行;每台主机有8张A100算力卡,同一台机器上的算力卡进行模型并行。在此基础上,整个计算网络的复杂度大幅度提升,与之相应的是,对计算网络的监控、分析和管理需求也进一步提高,以保障计算设备、存储设备等接口的状态得到实时监控,同时实现对计算资源协同和合理分配,最大程度保证模型的训练效率和经济性。

  目前市场上已有的运维管理软件工具包括基础设施管理、IT 服务管理、网络管理、应用性能监控等。但人工智能大模型训练势必需要云化的算力,单独的运维管理工具对于大规模分布式系统的实用性较差,用户需要一个能对云资源实现统一高效监控管理的平台,这对于运维管理的头部厂商是一个机会,即通过在产品上加功能模块逐步向平台厂商拓展。

  在海外,云计算运维管理已经成为一个高速成长的赛道,龙头公司Datadog营收从2017年的1.01亿美元增至2022年的16.75亿美元,年复合增长率高达75%,市值高达245亿美元。早在2019年,OpenAI的相关技术人员就在演讲中提到,其在GPT的训练模型过程中,使用了Datadog的服务。

  博睿数据在2022年半年报中指出,虽然主打的“监控类”产品还是相对独立的运维工具,但未来将向邻近两大类别——自动化工具和 IT 服务管理工具高度集成,形成“监”、“管”、“控”三位一体的IT运维管理生态体系。

  顺应这一趋势,国内运维管理企业纷纷推出了所谓全栈智能运维产品,以完善生态布局,如博睿数据的Bonree One平台,新炬网络的ZnAiops智能运维管理平台、神州泰岳的Ultra-FullStackMonitoring产品等。

  理论上,人工智能大模型厂商使用这类智能运维产品后,可以提高人工智能大模型的整体训练效率和经济性。与此同时,参考Datadog的发展路径,功能整合也会带来运维管理厂商带来更高的客户价值量。

  推理考验监测服务能力

  在人工智能模型推理侧,即用户调用人工智能模型的一端,OpenAI也掀起了一场风暴。

  2023年1月,OpenAI推出了专业版(付费版)ChatGPT,每月20美元,相较于免费版,它将随时可用,回复更快。2022年3月,OpenAI进一步面对商业用户开放了ChatGPT的API(应用程序编程接口),并声称其调用成本降低了90%。

  由于ChatGPT访问量巨大,商业化意味着OpenAI需要在大流量、高系统复杂度的环境中为用户提供流畅、可靠的服务。一般来说,人工大模型的参数较多,多采用分布式存储,分布式推理,在每次调用中需访问更多存储资源、算力资源和网络资源,在此情况下,企业为保证用户享

  有和普通互联网访问接近的服务质量,需要向相关企业采购更多应用性能监测服务。

  博睿数据是目前A股唯一一家以应用性能监测服务作为主营业务的公司。根据IDC 2022H1的数据,博睿数据以18.4%的市场份额,在中国应用性能监控市场位列第一。

  随着互联网行业增长放缓,应用性能监测服务景气度也有所下滑,博睿数据业绩在2021年和2022年前三季度均出现亏损。

  在各大互联网巨头快速跟进人工智能大模型的相关应用的背景下,应用性能监测服务或迎来第二春。

  概念公司各有缺陷

  ChatGPT的火热以及数字中国的良好预期给了A股运维管理企业双重概念加持,但从基本面来看各企业各有缺陷。

  博睿数据的业务更偏向推理侧,在训练侧相对较弱。2019年,公司网络性能监测产品收入为607.05万元,占收入比例为3.69%,这一定程度上代表公司在训练侧的实力。

  新炬网络和神州泰岳则对于电信运营商大客户极为依赖。

  新炬网络第一大客户中国移动占其2021年收入的65.08%,神州泰岳前两大客户分别占其2021年收入的41.04%和30.99%。这类客户在人工智能和云计算技术能力方面,均弱于百度、阿里等互联网企业,对人工智能大模型的引入也会相对较慢。因此只能说是概念股而已。

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