(孫慶陽)生成式AI已取得突破，實(shí)現(xiàn)了從0到1的跨越。中信建投證券聯(lián)合中新經(jīng)緯研究院共同發(fā)布了《算力大時(shí)代，AI算力產(chǎn)業(yè)鏈全景梳理》，報(bào)告對生成式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。

從報(bào)告內(nèi)容來看，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。

【資料圖】

報(bào)告指出，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。

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(最小單位)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。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。另外，人工智能算力需求有望推動(dòng)海底數(shù)據(jù)中心規(guī)?；l(fā)展。

報(bào)告推算，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。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?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。

報(bào)告認(rèn)為，全球AI服務(wù)器市場規(guī)模未來3年內(nèi)將保持高速增長，2022年中國AI服務(wù)器市場規(guī)模67億美元，同比增長24%。2023-2025年，中國AI服務(wù)器市場規(guī)模有望達(dá)到134/307/561億美元，同比增長101%/128%/83%。AI服務(wù)器是算力基礎(chǔ)設(shè)施最主要的硬件，訓(xùn)練型主要成本來自于GPU芯片。競爭格局方面，考慮到AI服務(wù)器研發(fā)和投入上需要更充足的資金及技術(shù)支持，國內(nèi)市場的競爭格局預(yù)計(jì)將繼續(xù)向頭部集中，保持一超多強(qiáng)的競爭格局。

展望未來，在“東數(shù)西算”統(tǒng)籌下，電信運(yùn)營商在云計(jì)算業(yè)務(wù)方面仍將實(shí)現(xiàn)快速增長，百度、字節(jié)跳動(dòng)等互聯(lián)網(wǎng)公司在AIGC領(lǐng)域有望實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展，都將對包括IDC在內(nèi)的云基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生較大新增需求，相關(guān)IDC廠商有望獲益。(中新經(jīng)緯APP)

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