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核心觀點(diǎn)
　　生成式AI取得突破，我們對生成式AI帶來的算力需求做了上下游梳理，并做了交叉驗(yàn)證，可以看到以ChatGPT為代表的大模型訓(xùn)練和推理端均需要強(qiáng)大的算力支撐，產(chǎn)業(yè)鏈共振明顯，產(chǎn)業(yè)鏈放量順序?yàn)椋合冗M(jìn)制程制造->以Chiplet為代表的2.5D/3D封裝、HBM->AI芯片->板卡組裝->交換機(jī)->光模塊->液冷->AI服務(wù)器->IDC出租運(yùn)維。綜合來看，大模型仍處于混戰(zhàn)階段，應(yīng)用處于滲透率早期，AI板塊中算力需求增長的確定性較高，在未來兩年時(shí)間內(nèi)，算力板塊都將處于高景氣度階段，重點(diǎn)推薦AI算力產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)相關(guān)公司。
　　摘要
　　生成式AI取得突破，實(shí)現(xiàn)了從0到1的跨越，以ChatGPT為代表的人工智能大模型訓(xùn)練和推理需要強(qiáng)大的算力支撐。自2022年底OpenAI正式推出ChatGPT后，用戶量大幅增長，圍繞ChatGPT相關(guān)的應(yīng)用層出不窮，其通用性能力幫助人類在文字等工作上節(jié)省了大量時(shí)間。同時(shí)在Transformer新架構(gòu)下，多模態(tài)大模型也取得新的突破，文生圖、文生視頻等功能不斷完善，并在廣告、游戲等領(lǐng)域取得不錯(cuò)的進(jìn)展。生成式AI將是未來幾年最重要的生產(chǎn)力工具，并深刻改變各個(gè)產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)，圍繞生成式AI，無論是訓(xùn)練還是推理端，算力需求都將有望爆發(fā)式增長。
　　訓(xùn)練和推理端AI算力需求或幾何倍數(shù)增長。首先是訓(xùn)練側(cè)，參考OpenAI論文，大模型訓(xùn)練側(cè)算力需求=訓(xùn)練所需要的token數(shù)量*6*大模型參數(shù)量?？梢钥吹綇腉PT3.5到GPT4，模型效果越來越好，模型也越來越大，訓(xùn)練所需要的token數(shù)量和參數(shù)量均大幅增長，相應(yīng)的訓(xùn)練算力需求也大幅增長。并且，與GPT4相關(guān)的公開論文也比較少，各家巨頭向GPT4邁進(jìn)的時(shí)候，需要更多方向上的探索，也將帶來更多的訓(xùn)練側(cè)算力需求。根據(jù)我們的推算，2023年-2027年，全球大模型訓(xùn)練端峰值算力需求量的年復(fù)合增長率有望達(dá)到78.0%，2023年全球大模型訓(xùn)練端所需全部算力換算成的A100芯片總量可能超過200萬張。其次是推理側(cè)，單個(gè)token的推理過程整體運(yùn)算量為2*大模型參數(shù)量，因此大模型推理側(cè)每日算力需求=每日調(diào)用大模型次數(shù)*每人平均查詢Token數(shù)量*2*大模型參數(shù)量，僅以Google搜索引擎為例，每年調(diào)用次數(shù)至少超過2萬億，一旦和大模型結(jié)合，其AI算力需求將十分可觀。隨著越來越多的應(yīng)用和大模型結(jié)合，推理側(cè)算力需求也有望呈現(xiàn)爆發(fā)增長勢頭。根據(jù)我們的推算，2023年-2027年，全球大模型云端推理的峰值算力需求量的年復(fù)合增長率有望高達(dá)113%。
　　算力產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值放量順序如下：先進(jìn)制程制造->以Chiplet為代表的2.5D/3D封裝、HBM->AI芯片->板卡組裝->交換機(jī)->光模塊->液冷->AI服務(wù)器->IDC出租運(yùn)維。
　　先進(jìn)封裝、HBM：為了解決先進(jìn)制程成本快速提升和“內(nèi)存墻”等問題，Chiplet設(shè)計(jì)+異構(gòu)先進(jìn)封裝成為性能與成本平衡的最佳方案，臺積電開發(fā)的CoWoS封裝技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算核心與HBM通過2.5D封裝互連，因此英偉達(dá)A100、H100等AI芯片紛紛采用臺積電CoWos封裝，并分別配備40GBHBM2E、80GB的HBM3內(nèi)存。全球晶圓代工龍頭臺積電打造全球2.5D/3D先進(jìn)封裝工藝標(biāo)桿，未來幾年封裝市場增長主要受益于先進(jìn)封裝的擴(kuò)產(chǎn)。先進(jìn)封裝市場的快速增長，有望成為國內(nèi)晶圓代工廠商（中芯國際）與封測廠商（長電科技、通富微電、甬矽電子和深科技）的新一輪成長驅(qū)動力。
　　AI芯片/板卡封裝：以英偉達(dá)為代表，今年二季度開始釋放業(yè)績。模型訓(xùn)練需要規(guī)?；乃懔π酒渴鹩谥悄芊?wù)器，CPU不可或缺，但性能提升遭遇瓶頸，CPU+xPU異構(gòu)方案成為大算力場景標(biāo)配。其中GPU并行計(jì)算優(yōu)勢明顯，CPU+GPU成為目前最流行的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)，而NPU在特定場景下的性能、效率優(yōu)勢明顯，推理端應(yīng)用潛力巨大，隨著大模型多模態(tài)發(fā)展，硬件需求有望從GPU擴(kuò)展至周邊編解碼硬件。AI加速芯片市場上，英偉達(dá)憑借其硬件產(chǎn)品性能的先進(jìn)性和生態(tài)構(gòu)建的完善性處于市場領(lǐng)導(dǎo)地位，在訓(xùn)練、推理端均占據(jù)領(lǐng)先地位。根據(jù)Liftr Insights數(shù)據(jù)，2022年數(shù)據(jù)中心AI加速市場中，英偉達(dá)份額達(dá)82%。因此AI芯片需求爆發(fā)，英偉達(dá)最為受益，其Q2收入指引110億美金，預(yù)計(jì)其數(shù)據(jù)中心芯片業(yè)務(wù)收入接近翻倍。國內(nèi)廠商雖然在硬件產(chǎn)品性能和產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)架構(gòu)方面與前者有所差距，但正在逐步完善產(chǎn)品布局和生態(tài)構(gòu)建，不斷縮小與行業(yè)龍頭廠商的差距，并且英偉達(dá)、AMD對華供應(yīng)高端GPU芯片受限，國產(chǎn)算力芯片迎來國產(chǎn)替代窗口期。當(dāng)前已經(jīng)涌現(xiàn)出一大批國產(chǎn)算力芯片廠商：1）寒武紀(jì)：國內(nèi)人工智能芯片領(lǐng)軍者，持續(xù)強(qiáng)化核心競爭力；2）海光信息：深算系列GPGPU提供高性能算力，升級迭代穩(wěn)步推進(jìn)；3）龍芯中科：自主架構(gòu)CPU行業(yè)先行者，新品頻發(fā)加速驅(qū)動成長；4 ）芯原股份：國內(nèi)半導(dǎo)體IP龍頭，技術(shù)儲備豐富驅(qū)動成長；5）工業(yè)富聯(lián)：提供GPU芯片板塊組裝服務(wù)。
　　交換機(jī)：與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)相比，AI數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)會帶來更多的交換機(jī)端口的需求。交換機(jī)具備技術(shù)壁壘，中國市場格局穩(wěn)定，華為與新華三（紫光股份）兩強(qiáng)爭霸，銳捷網(wǎng)絡(luò)展現(xiàn)追趕勢頭，建議重點(diǎn)關(guān)注。
　　光模塊：AI算力帶