电子行业深度报告-AI系列深度：ChatGPT掀起算力潮，芯片及服务器上游投资价值凸显

1 / 5 证券研究报告·行业深度报告·电子 电子行业深度报告 东吴证券（香港） 请务必阅读正文之后的免责声明部分 AI 系列深度：ChatGPT 掀起算力潮，芯片及服务器上游投资价值凸显 2023 年 04 月 24 日 分析师 陈睿彬 (852) 3982 3212 chenrobin@dwzq.com.hk 行业走势 相关研究 《技术创新系列深度-苹果 MR搭载前沿技术，引领产业风向》 2023-03-16 《充电桩行业高速增长，上游元器件需求弹性提升》 2023-03-10 特此致谢东吴证券研究所对本报告专业研究和分析的支持，尤其感谢张良卫、马天翼、唐权喜和周高鼎的指导。 增持（维持） [Table_Tag] [Table_Summary] 投资要点 ◼ ChatGPT 爆火，其能力已接近人类水平。GPT 升级至四代，模型能力高速提升。2023 年 3 月 15 日，OpenAI 正式官宣了多模态大模型 GPT-4，ChatGPT4 将输入内容扩展到 2.5 万字内的文字和图像，较 ChatGPT 能够处理更复杂、更细微的问题。最新版的 GPT-4 在 ChatGPT 的 GPT-3.5基础上主要提升了语言模型方面的能力，并添加了多模态功能，在不同语言情景和内部对抗性真实性评估的表现都显著优于 GPT-3.5，在各种专业和学术基准上已经表现出人类水平。 ◼ 以搜索引擎和办公软件为支点，下游应用多点开花。OpenAI+传统搜索引擎=AI 智能搜索引擎。ChatGPT 能生成和理解类人类思维方式与上下文联系的结果，ChatGPT 都对传统搜索引擎是一种颠覆式进化。Office方面：OpenAI+办公软件，以 Office 全家桶与微软 Teams premium ChatGPT 为例。ChatGPT+Office 三大件 Word、Excel、PowerPoint 可完成从文字创作到可视化全程服务。ChatGPT 可以根据用户的描述需求自动撰写文档内容，缩短文档的创作时间；根据已形成文档内容智能推荐文档格式、排版等；并根据用户描述制作个性化 PPT，同时智能生成朗读语言助力 PPT 演示。 ◼ 算力需求带动 AI 服务器需求量上涨。GPT4 作为大型多模态模型支持图像和文本的输入，背后是大语言模型的演进与参数量、训练数据量的指数级增长。 GPT4 频频下调提问限制次数传达算力不足信息，大语言模型的快速迭代催生大量算力需求。满足算力需求依托叠加 AI 服务器数量与提升服务器算力性能两种途径，从而支撑大语言模型发挥预期功效。我们率先提出建立推理/训练服务器需求测算模型：1）考虑大语言模型迭代呈现参数量指数级增长趋势，GPT-4 参数量为万亿，此基础上我们测算得出 GPT-4 推理发挥预期功效所需服务器数量为 6652 台，百万亿参数基础上，所需服务器数量将上升至 66 万台；2）根据硅谷披露GPT-4 训练 Token 数 9 万亿，我们测算得出 GPT-4 训练所需服务器数量为 1391 台。未来随着大语言模型不断迭代、GPT 等语言模型渗透率不断提高，算力时代下服务器呈现基建化趋势。 ◼ AI 服务器核心依托高性能芯片，国产芯片自主发展潜力大。AI 芯片中GPU 凭借并行计算具备强大算力，占据 AI 芯片大部分市场；美企英伟达独占鳌头，占据 80%GPU 市场。相比英伟达产品，国产芯片性能存在较大差距，仍处于追赶阶。受美实体清单影响，高端芯片采购受阻，倒逼国内服务器厂商大力推进国产替代，利好国产芯片自主发展。 ◼ 投资建议：我们看好算力芯片及服务器需求剧增下相关零组件的成长空间。CPU\GPU 等：寒武纪、景嘉微、海光信息；存储：江波龙、聚辰股份；电源芯片：晶丰明源、杰华特；封测：长电科技、通富微电；PCB及其他：深南电路、沪电股份、鼎通科技、裕太微、澜起科技、工业富联 ◼ 风险提示：LLM 模型发展不及预期、行业空间测算不及预期、AI 芯片发展不及预期。 Error! Unknown document property name. 2 / 5 行业深度报告 东吴证券（香港） 请务必阅读正文之后的免责声明部分 1. ChatGPT 快速迭代，OpenAI 模型演进，下游应用百花齐放 GPT 迭代更新，人工智能掀起科技潮：GPT 升级至四代，模型能力高速提升；提供变革性的用户体验，用户数量飙升；带动 AI 潮流，多种相关产品推出。 OpenAI 模型演进，人工智能向应用拓展：OpenAI 模型可以完成绝大多数文本和图像任务，具有成熟的生产力。AIGC 发展改革生产力，已具备多领域应用能力。 Open AI 赋能下游应用，AI+降本增效：以 Azure OpenAI 为例：AI 技术模型全覆盖。OpenAI+传统搜索引擎=AI 智能搜索引擎。OpenAI+办公软件，以 Office 全家桶与微软 Teams premium ChatGPT 为例。 2. 云服务器优化配置算力资源，是主要算力供给方式 云计算属于分布式计算，满足各类算力需求。面对 AI 的需求提升，云计算可带来4 个方面的提升：1.资源共享和优化：云计算可以通过提高资源利用率来减少服务器的总数量。2.弹性可伸缩：云计算服务提供了高度的弹性和可伸缩性，使得用户可以根据实际需求调整所需的计算资源。3.成本效益：云计算通常采用按需付费的模式，用户只需支付实际使用的计算资源。4.更快的创新和部署：云计算使得企业能够更快地开发和部署新的应用程序和服务。 云算力市场规模持续扩大，下游应用渗透提升。云算力市场根据 Gartner 统计，2021 年以 IaaS、PaaS、SaaS 为代表的全球公有云市场规模达到 3307 亿美元，增速达 32.5%。其中，IaaS、PaaS、SaaS 市场规模分别同比增长 42.7%、39.3%、23.6%至 916 亿美元、869 亿美元、1522 亿美元。 3. ChatGPT 引爆算力需求，拉动高端芯片市场扩张 人工智能 IT 技术栈分为四层架构，算力是基础。AI 芯片主要有 CPU、GPU、FPGA及 ASIC，以 GPU 为主的并行计算为 AI 提供了主要生产力。 ChatGPT 数据量扩张，算力需求持续增加带动高算力芯片市场，AI 芯片市场规模持续扩张。同时根据亿欧智库预测，2025 年我国 AI 芯片市场规模将达到 1780 亿元，2019-2025GAGR 可达 42.9%。 GPT-4 发挥预期效果需服务器数量与芯片所提供算力支撑。OpenAI 官方尚未完全公开 GPT4 数据，根据 the Decoder 报告，此次 GPT-4 是模型参数数量为 1 万亿（GPT3参数为 1750 亿），基于英伟达 A100 进行测算，GPT4 发挥预期能力下推理过程所需服务器数量约为 6652 台。根据硅谷披露 GPT-4 训练 Token 数 9 万亿，我们测算得出 GPT-4训练所需服务器数量为 1391 台。 Error! Unknown document property n