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這篇報(bào)告，有何不同？
　　本篇報(bào)告主要圍繞聯(lián)想集團(tuán)債務(wù)、PC、AI以及服務(wù)器等熱點(diǎn)問(wèn)題展開(kāi)分析，如何看待聯(lián)想集團(tuán)的高負(fù)債問(wèn)題？當(dāng)前國(guó)內(nèi)信創(chuàng)政策加速落地，部分外資品牌收縮在華業(yè)務(wù)，預(yù)計(jì)公司將從中受益多少？以ChatGPT為首的主流大語(yǔ)言模型對(duì)于下游AI服務(wù)器需求有多少？從長(zhǎng)期來(lái)看，日常運(yùn)營(yíng)所需服務(wù)器市場(chǎng)空間有多大？從服務(wù)器上下游分析可得服務(wù)器上游核心零部件等均為壟斷性競(jìng)爭(zhēng)，而下游的部分行業(yè)應(yīng)用如云計(jì)算廠商等議價(jià)能力較強(qiáng)，公司有望如何破局？
　　聯(lián)想集團(tuán)的核心邏輯：
　　PC行業(yè)集中度呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，國(guó)內(nèi)信創(chuàng)政策加速落地，加之公司高端化戰(zhàn)略穩(wěn)步推進(jìn)，因而PC業(yè)務(wù)“量”與“價(jià)”長(zhǎng)期上有望保持穩(wěn)中有升；受益于下游AIChatGPT應(yīng)用的旺盛需求，服務(wù)器等云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施保持高速增長(zhǎng)，有望構(gòu)筑公司第二增長(zhǎng)曲線。從產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)上，公司已建立“端-邊-云-網(wǎng)-智”架構(gòu)體系，能夠?yàn)榭蛻籼峁┤珬Ｊ浇鉀Q方案。我們認(rèn)為，公司前期可通過(guò)銷售硬件率先與客戶建立聯(lián)系，后期通過(guò)相關(guān)軟件與服務(wù)持續(xù)獲得穩(wěn)定現(xiàn)金流和收入。
　　問(wèn)題1：如何看待聯(lián)想集團(tuán)的高負(fù)債問(wèn)題？
　　聯(lián)想資產(chǎn)負(fù)債率明顯低于同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手：PC、服務(wù)器等硬件生產(chǎn)制造屬于重資產(chǎn)行業(yè)，2021年戴爾與惠普資產(chǎn)負(fù)債率均位于100%以上，而聯(lián)想的資產(chǎn)負(fù)債率低于90%，明顯低于同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。在重資產(chǎn)行業(yè)中充分利用財(cái)務(wù)杠桿提升公司整體盈利水平是行業(yè)特有屬性。
　　高負(fù)債的背后來(lái)源于供應(yīng)鏈的“無(wú)息貸款”：通過(guò)對(duì)聯(lián)想集團(tuán)的負(fù)債進(jìn)行拆解，我們發(fā)現(xiàn)公司的債務(wù)主要來(lái)自于上游供應(yīng)商的應(yīng)付賬款，而這在某種程度上彰顯了聯(lián)想集團(tuán)作為鏈主，其在供應(yīng)鏈中的強(qiáng)勢(shì)地位，通過(guò)占用上游供應(yīng)商的應(yīng)收賬款，公司實(shí)現(xiàn)了低成本的融資。
　　問(wèn)題2：當(dāng)前國(guó)內(nèi)信創(chuàng)政策加速落地，戴爾、惠普收縮在華業(yè)務(wù)，預(yù)計(jì)聯(lián)想集團(tuán)PC業(yè)務(wù)能受益多少？
　　作為國(guó)內(nèi)PC業(yè)務(wù)的龍頭，聯(lián)想集團(tuán)有望受益于信創(chuàng)政策加速落地，由此假設(shè)：1)根據(jù)IDC預(yù)測(cè)，全球PC出貨量在2023~2025年同比增速分別為-4.2%、3%、5%；2)假設(shè)2023~2025年中國(guó)PC市場(chǎng)占全球比重分別為17%、17.4%、17.8%；3)聯(lián)想集團(tuán)在中國(guó)PC市占率于2023~2025年分別上升4.5pct、3pct、1.5pct；4)聯(lián)想集團(tuán)2023~2025年在海外PC市場(chǎng)出貨量增速與行業(yè)平均水平持平，分別為-4.45%、2.5%、4.49%；5)基于聯(lián)想集團(tuán)全球PC平均售價(jià)每年增長(zhǎng)2%；我們根據(jù)中國(guó)PC市場(chǎng)占全球比重測(cè)算了中國(guó)PC市場(chǎng)出貨量，并基于此得出海外PC市場(chǎng)出貨量增速，進(jìn)而分別算出聯(lián)想集團(tuán)在國(guó)內(nèi)與海外市場(chǎng)的出貨量，之后得出聯(lián)想集團(tuán)在全球PC市場(chǎng)整體出貨量，進(jìn)而測(cè)算出公司2023年-2025年在全球PC市場(chǎng)的收入分別增長(zhǎng)1.1%、7.8%、8.7%，對(duì)應(yīng)收入為429、463、503億美元，對(duì)應(yīng)市占率為24%、24.7%、25%
　　我們認(rèn)為，以ChatGPT為首的大語(yǔ)言模型在自然語(yǔ)言處理技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍，其擁有非常廣闊的下游應(yīng)用前景，并可能由此掀起新一輪AI產(chǎn)業(yè)革命。大語(yǔ)言模型預(yù)測(cè)能力的顯著提升離不開(kāi)高算力所帶來(lái)的涌現(xiàn)能力，而黃氏定律預(yù)測(cè)GPU將推動(dòng)AI性能實(shí)現(xiàn)逐年翻倍，進(jìn)而降低AI的單位算力成本，而AI算力成本的下探有助于加速下游的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，由此形成正向循環(huán)。
　　問(wèn)題3：請(qǐng)問(wèn)當(dāng)前主流大語(yǔ)言模型，對(duì)于服務(wù)器需求分別有多少？
　　預(yù)訓(xùn)練階段：我們基于微軟-英偉達(dá)合著論文得到“GPU數(shù)量-算力關(guān)系式”，即在規(guī)定時(shí)間內(nèi)大語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練顯卡需求量正比于模型參數(shù)量以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)集大小同時(shí)反比于顯卡算力，該公式倍數(shù)系數(shù)為8。假設(shè)：1)訓(xùn)練時(shí)間為10/14/18/22/26/30/34天；2)GPT-3參數(shù)量為175 billion；3)GPT-3訓(xùn)練集全部訓(xùn)練一遍，總數(shù)為499 billion token（實(shí)際訓(xùn)練時(shí)按權(quán)重隨機(jī)抽?。?；4)根據(jù)David Patterson等人所著論文中訓(xùn)練結(jié)果效率推算，GPU互聯(lián)計(jì)算效率為22%~45%之間；5)服務(wù)器采用8卡服務(wù)器，GPU采用英偉達(dá)A10080GB版本，以FP16數(shù)據(jù)格式計(jì)算?；诿舾行苑治觯玫紾PT-3預(yù)訓(xùn)練服務(wù)器需求數(shù)量為212~1472臺(tái)，當(dāng)中以算力輸出效率為22%為例，訓(xùn)練時(shí)間為10/14/18/22/26/30/34天，對(duì)應(yīng)服務(wù)器需求量為1472/1052/818/669/566/491/433臺(tái)。（目前Finetune階段算力需求小于預(yù)訓(xùn)練階段，因而完全可以基于前期預(yù)訓(xùn)練階段的算力基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行訓(xùn)練，出于保守估算，我們不再另行測(cè)算）
　　日常運(yùn)營(yíng)階段：基于時(shí)間概念，核心測(cè)算邏輯為單個(gè)模型中，單塊A100生成的詞數(shù)的速率是固定的，因而GPU需求數(shù)量的多少取決于每秒服務(wù)器根據(jù)提問(wèn)需生成答案的詞數(shù)，由此假定1)單塊A100生成每個(gè)單詞的速度與模型的參數(shù)量呈現(xiàn)線性關(guān)系，根據(jù)Tom Goldstein測(cè)算，平均單塊A100處理每3billion參數(shù)的模型需耗時(shí)6ms，進(jìn)而根據(jù)不同模型參數(shù)量測(cè)算A100生成回答詞數(shù)的速率；2)Open AI用戶遍布全球且分布均勻，假定各個(gè)時(shí)段用戶的訪問(wèn)數(shù)量穩(wěn)定（即不考慮高峰、低谷時(shí)間段等）；3)根據(jù)路透社數(shù)據(jù)，ChatGPT2023年3月15日的日活躍用戶數(shù)為5837萬(wàn)人；4)假設(shè)平均每個(gè)用戶提問(wèn)10次，每個(gè)問(wèn)題回答需生成30個(gè)詞；5)不考慮API接口調(diào)用情況