2023 年 4 月 13 日，微软发布开源大模型 DeepSpeed-Chat，再度引发对算力需求的讨论。从技术层面来看，DeepSpeed-Chat 可以简易地进行类 ChatGPT 模型的训练和推理,主要由监督微调、奖励模型微调和人类反馈强化学习（RLHF）三个步骤组成，其带来的影响一方面降低了模型训练门槛有助于下游应用拓展，FINETUNE 难度降低，另一方面大模型是简易训练的基础，未来对大模型的算力需求仍在，同时应用需求的爆发也会带来算力的增长。基于当前 AI产业趋势确定的大背景下，我们对算力产业链中相关转债进行全面系统梳理，并从绝对价格、转债股债性价比等角度进行比较，以供投资者参考。1. AI 算力环节转债图谱1.1. Al 大模型带动算力需求增长Al 大模型落地带动海量算力需求。从 ChatGPT、文心一言到 BloombergGPT、DeepSpeed Chat，近半年 AI 大模型持续推出，并在多场景广泛深入地应用，大模型是人工智能发展的必然趋势，AI 大模型时代已来临。算力是打造大模型生态的必备基础，AI 大模型通过存储更多的参数来增
