电子行业：AIGC凸显对算力基础设施的需求

有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 电子行业 行业研究 | 动态跟踪 ⚫ AIGC 需要强大的算力支撑。ChatGPT 是由 OpenAI 公司在 2022 年 11 月 30 日发布的一种聊天机器人模型，是由人工智能技术驱动的自然语言处理工具。GPT 系列模型是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型，完成文章生成等任务并不需要有监督学习进行模型微调，但需要大量的数据、参数以及强大的算力支撑。GPT-3 在微软提供的 Azure AI 超算基础设施（由 V100GPU 组成的高带宽集群）上进行训练，总算力消耗约 3640 PF-days（即每秒一千万亿次计算，运行 3640 天）。ChatGPT 的持续升温为 AIGC 带来全新增量，对 AI 模型训练所需要的算力支持提出了更高要求。云计算基础设施作为算力底座，其重要性日益凸显，包括高性能芯片、数据中心、网络等基础设施建设为算力、应用以及产业发展提供可持续发展的保障。 ⚫ 服务器芯片随算力需求增长。2021 年中国服务器出货量达到 391 万台，同比增长 11.7%。未来几年，随着下游市场需求回暖, 有望加快 5G、工业互联网、大数据中心、人工智能等七大领域新型基础设施的建设进度，中国服务器市场仍会稳步增长。深度学习在人工智能领域的广泛应用使计算能力需求呈现指数级增长。据前瞻产业研究院的数据，我国人工智能芯片的市场规模增速惊人，到 2024 年，市场规模将达到 785 亿元。 ⚫ 服务器升级推动高速高频 PCB 发展。一般服务器/存储器的 PCB 需求以六至十六层板和封装基板为主，随着 5G、云计算、AI、大数据等的发展，对服务器算力的要求越来越高，高速、大容量、云计算、高性能的服务器的需求将越来越大，对 PCB 的设计要求也不断升级，如高层数、大尺寸、高纵横比、高密度、高速材料的应用、无铅焊接的应用等。PCB 在高端服务器中的应用主要包括背板、高层数线卡、HDI 卡、GF 卡等，其特点主要体现在高层数、高纵横比、高密度及高传输速率。此外，用于服务器产品的超高层板过于庞大且厚重，针对如此大片的精密运算板材进行耐高温、耐撞击的保护，所耗费的成本也较大，因此直接采用 HDI 板将运算核心缩小化成为最佳选择，从而有望为 HDI 板带来巨大市场需求。 ⚫ 我们看好以 ChatGPT 为代表的 AIGC 持续为服务器算力带来增量需求，高性能芯片、数据中心等基础设施建设的重要性日益凸显，有望深度受益。 芯片领域：建议关注澜起科技、海光信息、龙芯中科、寒武纪-U 等 CPU、GPU AI计算芯片厂商，国芯科技、东芯股份等其它服务器相关芯片厂商。 PCB 领域：建议关注加大投资服务器领域的全球 PCB 龙头鹏鼎控股，和深南电路、胜宏科技等服务器营收占比较高的 PCB 厂商。 风险提示 ⚫ 下游服务器市场规模增长不及预期；客户拓展不及预期。 投资建议与投资标的 核心观点 国家/地区 中国 行业 电子行业 报告发布日期 2023 年 02 月 09 日 蒯剑 021-63325888*8514 kuaijian@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860514050005 香港证监会牌照：BPT856 李庭旭 litingxu@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860522090002 杨宇轩 yangyuxuan@orientsec.com.cn 韩潇锐 hanxiaorui@orientsec.com.cn 张释文 zhangshiwen@orientsec.com.cn 薛宏伟 xuehongwei@orientsec.com.cn 多频共振驱动模拟芯片成长，国产替代迎来历史机遇期 2023-01-30 国产化与需求共振，MLCC 拐点可期 2023-01-30 DDR5 和车规存储国产化拉动，看好存储板块复苏 2022-12-15 AIGC 凸显对算力基础设施的需求 看好（维持） 仅供内部参考，请勿外传 电子行业动态跟踪 —— AIGC凸显对算力基础设施的需求 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 2 AIGC 凸显对算力基础设施的需求 AIGC 需要强大的算力支撑。ChatGPT 是由 OpenAI 公司在 2022 年 11 月 30 日发布的一种聊天机器人模型，是由人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它使用了 Transformer 架构并训练了大量的文本数据，能够进行语言翻译、问答、对话等任务。由于其在各种对话交互处理中的性能表现出色，自上线之后就迅速走红，仅一周就吸引了超过百万用户。ChatGPT 是 由 GPT-3 微调得到的一个聚焦于对话交互的过渡版本。GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练语言模型）系列模型是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型，完成文章生成等任务并不需要有监督学习进行模型微调，但需要大量的数据、参数以及强大的算力支撑。GPT-3 在微软提供的 Azure AI 超算基础设施（由 V100GPU 组成的高带宽集群）上进行训练，总算力消耗约 3640 PF-days（即每秒一千万亿次计算，运行 3640 天）。ChatGPT 的持续升温为AIGC 带来全新增量，对 AI 模型训练所需要的算力支持提出了更高要求。云计算基础设施作为算力底座，其重要性日益凸显，包括高性能芯片、数据中心、网络等基础设施建设为算力、应用以及产业发展提供可持续发展的保障。 图 1：GPT-3 模型与其他语言模型的训练算力消耗对比 数据来源：《Language Models are Few-Shot Learners》，东方证券研究所 服务器芯片随算力需求增长。2021 年中国服务器出货量达到 391 万台，同比增长 11.7%。未来几年，随着下游市场需求回暖, 有望加快 5G、工业互联网、大数据中心、人工智能等七大领域新型基础设施的建设进度，中国服务器市场仍会稳步增长。深度学习在人工智能领域的广泛应用使计算能力需求呈现指数级增长。GPGPU 是人工智能领域最主要的协处理器解决方案，占据人工智能 90%以上的市场份额，在智能工厂、无人驾驶、智慧城市等领域具有广泛的市场空间，GPGPU 的需求也会随着算力需求的增长不断增长。据前瞻产业研究院的数据，我国人工智能芯片的市场规模增速惊人，到 2024 年，市场规模将达到 785 亿元。 图 2：中国服务器出货量（万台）及增速 图 3：中国人工智能芯片市场规模 仅供内部参考，请勿外传 电子行业动态跟踪 —— AIGC凸显对算力基础设施的需求 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 3