算力需求大爆炸

李赟

AI 浪潮來襲，通用大模型的訓(xùn)練、行業(yè)大模型的訓(xùn)練、基于通用大模型的行業(yè)應(yīng)用、以及推理皆需要大量智能算力提供支持。

算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要底座。隨著AI與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，算力規(guī)模不斷擴(kuò)大，需求持續(xù)攀升。

4月5日，OpenAI停止了ChatGPT Plus的銷售，官網(wǎng)中給出的理由為“由于需求量過大，我們暫停升級服務(wù)”。ChatGPT Plus是OpenAI提供的一項(xiàng)訂閱服務(wù)，使用價(jià)格為20美元/月。訂閱ChatGPT Plus服務(wù)的會員可享受三個(gè)福利：在高峰時(shí)代可以訪問ChatGPT、更快速的響應(yīng)以及優(yōu)先訪問新功能。

AI進(jìn)入“大模型”時(shí)代。OpenAI自發(fā)布GPT1.0模型之后，一直在持續(xù)迭代，陸續(xù)發(fā)布GPT2.0、GPT3.0和GPT3.5，近期發(fā)布GPT4.0是其持續(xù)投入AI大模型的必然階段。相比前幾個(gè)模型，GPT-4的參數(shù)量更大，模型迭代時(shí)間更長，也能夠給出更準(zhǔn)確的結(jié)果。新版本的發(fā)布是大模型循序漸進(jìn)發(fā)展的必然成果，未來大模型將成為AI開發(fā)范式。

東方證券認(rèn)為，此次ChatGPT Plus停售事件是因?yàn)樾枨罅窟^大，計(jì)算資源供不應(yīng)求。AI浪潮來襲，智能算力需求將快速提升，AI芯片、AI服務(wù)器以及云計(jì)算算力需求將持續(xù)提升。ChatGPT的訓(xùn)練需要上萬片英偉達(dá)的GPU。同時(shí)，在推理端，微軟已經(jīng)在Azure的六十多個(gè)數(shù)據(jù)中心中部署了幾十萬張GPU，為ChatGPT的超高訪問量提供支持。然而，還是似乎因?yàn)橛?jì)算資源供不應(yīng)求導(dǎo)致此次ChatGPT Plus停售。

AI浪潮來襲，通用大模型的訓(xùn)練、行業(yè)大模型的訓(xùn)練、基于通用大模型的行業(yè)應(yīng)用以及推理皆需要大量智能算力提供支持。AI芯片、AI服務(wù)器以及云計(jì)算算力需求將持續(xù)提升。

事實(shí)上，算力作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心生產(chǎn)力，已成為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施，中國智能算力規(guī)模正在高速增長。

IDC預(yù)測，2022年中國智能算力規(guī)模將達(dá)到268.0 EFLOPS（每秒百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算），超過通用算力規(guī)模，預(yù)計(jì)到2026年智能算力規(guī)模將達(dá)到1271.4 EFLOPS。2021-2026年，預(yù)計(jì)中國智能算力規(guī)模年復(fù)合增長率達(dá)52.3%，同期通用算力規(guī)模年復(fù)合增長率為18.5%。華為更是預(yù)測，未來10年人工智能算力需求將會增長500倍以上！

未來算力網(wǎng)絡(luò)一定會成為國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)新的基礎(chǔ)設(shè)施，根據(jù)國家信息中心聯(lián)合浪潮信息發(fā)布的《智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南》顯示，目前全國已有超過30個(gè)城市在建或籌建智算中心。近日，科技部也表態(tài)推動算力網(wǎng)建設(shè)，打造超算、智算的算力底座。日前，貴州省大數(shù)據(jù)發(fā)展管理局發(fā)布《關(guān)于印發(fā)面向全國的算力保障基地建設(shè)規(guī)劃的通知》。從能力指標(biāo)、質(zhì)量指標(biāo)、結(jié)構(gòu)指標(biāo)、通道指標(biāo)、產(chǎn)業(yè)指標(biāo)共5個(gè)維度提出未來三年的建設(shè)目標(biāo)。5大指標(biāo)均為爆發(fā)式擴(kuò)張，其中機(jī)架規(guī)模從10.8萬架提高到80萬架，三年時(shí)間擴(kuò)張達(dá)7倍；算力總規(guī)模從0.81 EFLOPS提高至10 EFLOPS，擴(kuò)張超11倍。

同時(shí)，AI計(jì)算需要多元異構(gòu)算力提供支持，將極大拉動GPGPU、AISC等AI芯片的需求。中國AI芯片市場規(guī)模有望快速增長，據(jù)艾瑞咨詢預(yù)測2027年將達(dá)到2164億元，國內(nèi)相關(guān)企業(yè)堅(jiān)持迭代升級，其產(chǎn)品性能日益提升，有望獲得更多市場份額，實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)替代。另外，隨著大模型的成熟部署，對性能要求稍低的推理芯片的占比將日益提升，也有益于國產(chǎn)AI芯片占比提升。

“智能革命”的起點(diǎn)

回顧歷史，人類社會目前經(jīng)歷了三次重大的產(chǎn)業(yè)變革：蒸汽時(shí)代、電氣時(shí)代、信息時(shí)代，其分別對應(yīng)了18世紀(jì)60年代末期英國人詹姆斯·瓦特制造的第一代具有實(shí)用價(jià)值的蒸汽機(jī)、美國在19世紀(jì)60年代實(shí)現(xiàn)了電力的廣泛應(yīng)用以及電燈被發(fā)明、1946年美國制造出人類第一臺二進(jìn)制計(jì)算機(jī)。每一次的產(chǎn)業(yè)革命都具有幾個(gè)共通點(diǎn)，首先均有標(biāo)志性的產(chǎn)品面世，其次持續(xù)時(shí)間較長以及對于世界發(fā)展影響深遠(yuǎn)。

如今，人類社會或已處在人工智能時(shí)代的臨門一腳。2022年11月，ChatGPT的發(fā)布讓世界看到了無限的可能性，這僅僅只是“智能革命”的起點(diǎn)，未來或?qū)⒊尸F(xiàn)出各行業(yè)各接納人工智能，人工智能助推世界發(fā)展的景象。

自2022年11月底以來，美國初創(chuàng)公司OpenAI發(fā)布的人工智能對話聊天機(jī)器人軟件（模型）ChatGPT迅速在社交媒體上走紅，短短5天，注冊用戶數(shù)就超過100萬，并在2個(gè)月內(nèi)突破1億，成為史上增長最快的消費(fèi)類應(yīng)用。

以ChatGPT為代表的AI大模型開啟了新一輪生產(chǎn)力革新的科技浪潮，大模型展現(xiàn)出了理解人類語言的潛力，顛覆過去互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的許多業(yè)態(tài)，并對實(shí)體經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。也因此，GPT被微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨評價(jià)為自圖形界面以來最重要的技術(shù)進(jìn)步，被英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛稱作是人工智能領(lǐng)域的iPhone時(shí)刻。

ChatGPT使得人與機(jī)器可以直接對話，機(jī)器能夠理解人復(fù)雜的意圖并能夠做出恰當(dāng)?shù)姆磻?yīng)，人與機(jī)器不再局限于簡單的指令式交互，可以流利地與機(jī)器對話，進(jìn)行復(fù)雜的交互。機(jī)器可以理解人復(fù)雜的意圖，輔助人類干更多的工作，人類生產(chǎn)力將會大幅提高，個(gè)人AI時(shí)代即將到來。從歷史經(jīng)驗(yàn)來看，新一輪交互革命引發(fā)的浪潮高度與速度都會遠(yuǎn)超上一代，目前個(gè)人AI時(shí)代仍處于萌芽狀態(tài)，未來給人類社會帶來的改變不可估量。

同時(shí)，ChatGPT也引發(fā)了國內(nèi)外大廠爭相布局，海外方面微軟、谷歌、亞馬遜等大廠均采取投資或商用的方式與OpenAI保持緊密合作，國內(nèi)方面騰訊、科大訊飛、京東等公司先后宣布與ChatGPT結(jié)合上線的業(yè)務(wù)線，百度、阿里巴巴、昆侖萬維已發(fā)或籌備類ChatGPT產(chǎn)品。

國外方面，Meta于近日發(fā)布圖像分割基礎(chǔ)模型SAM（Segment Anything Model）。SAM模型能夠在未經(jīng)過同類數(shù)據(jù)訓(xùn)練的情況下，自動分割圖像中的所有內(nèi)容，自動根據(jù)提示詞進(jìn)行圖像分割。

SAM的發(fā)布堪稱圖像識別行業(yè)的“GPT-3”時(shí)刻。國盛證券表示，圖像識別與分割是當(dāng)前許多智能化場景的基礎(chǔ)。例如智能駕駛中就需要對攝像頭呈現(xiàn)出的圖像進(jìn)行分割與識別，從而讓車輛做出反應(yīng)。醫(yī)學(xué)影像診斷中需要對病變位置進(jìn)行分割來進(jìn)行判斷。過去，圖像分割往往只能通過對預(yù)先打包的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并針對海量的特定場景進(jìn)行調(diào)優(yōu)，效率和成本均不占優(yōu)。此次Meta發(fā)布的SAM模型，能使得AI通過已有數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，獲得面對未知內(nèi)容的自動識別能力。

國盛證券認(rèn)為，可以把這個(gè)過程比作人類的視覺，人類所擁有看見新事物時(shí)自動處理并理解的能力。這將改變傳統(tǒng)的圖像識別訓(xùn)練模式，加快圖像識別行業(yè)的發(fā)展。

圖1：中國智能算力規(guī)模（EFLOPS）及預(yù)測

資料來源：IDC，民生證券研究院

圖2：中國通用算力規(guī)模（EFLOPS）預(yù)測

資料來源：IDC，民生證券研究院

視覺大模型，算力要先行。相較于傳統(tǒng)的圖像識別解決方案，SAM更加偏向于LLM模型（大型語言模型）的模式，即通過海量的預(yù)先訓(xùn)練與擴(kuò)大模型參數(shù)，來使得模型獲得自主識別和學(xué)習(xí)能力，最終實(shí)現(xiàn)圖像“AGI”。這類模式對于算力基礎(chǔ)設(shè)施的需求程度遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)的小模型或者垂直模型，同時(shí)圖像模型包含的數(shù)據(jù)量更大，訓(xùn)練過程中需要的計(jì)算能力，通信能力和存儲能力相較于文字模型更多。因此，視覺大模型的前提是海量的算力基建，算力的重要性在LLM模式邁入圖像領(lǐng)域時(shí)被再度提升。

國內(nèi)方面，以百度為代表的科技公司主導(dǎo)國內(nèi)AI基礎(chǔ)生態(tài)是大勢所趨。在這一生態(tài)下，一批基于大模型底座進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)的公司將在文字、圖像、音視頻生成、數(shù)字人、3D生成等領(lǐng)域大顯身手，“AI+”應(yīng)用端有望呈現(xiàn)百花齊放。

4月10日，商湯科技發(fā)布“日日新”大模型體系，含自然語言生成、照片生成服務(wù)、感知模型預(yù)標(biāo)注、模型研發(fā)。1800億參數(shù)中文語言大模型應(yīng)用平臺“商量”支持超長文本知識理解，支持問答、理解與生成等中文語言能力。

而商湯科技下一代軟件開發(fā)范式是AI for AI，代碼=80% AI生成+20%人工。超10億參數(shù)自研文生圖生成模型“秒畫”，支持二次元等多種生成風(fēng)格。單卡A100支持，2秒生成1張512K分辨率的圖片。用戶可基于單卡A100自訓(xùn)練。基于平臺發(fā)布的模型，可設(shè)置to B服務(wù)API（應(yīng)用程序編程接口），結(jié)合商湯大算力對外提供服務(wù)。

數(shù)據(jù)、算力與算法是人工智能時(shí)代的三大基石，三者相互促進(jìn)帶動AI+應(yīng)用快速落地，大語言模型在豐富的場景中帶動AIGC類應(yīng)用全面發(fā)展，開啟了新一輪人工智能創(chuàng)新周期，將帶動算力、服務(wù)器、通信等多領(lǐng)域的發(fā)展。

算力需求黃金時(shí)代

AI奇點(diǎn)的到來也將會成就算力領(lǐng)域的黃金時(shí)代。

算力是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠完成的計(jì)算任務(wù)量，通常用來描述計(jì)算機(jī)的處理能力。算力的單位通常采用FLOPS（Floating Point Operations Per Second）表示每秒鐘能夠完成的浮點(diǎn)運(yùn)算或指令數(shù)。以英偉達(dá)在2020年發(fā)布的A100產(chǎn)品為例，根據(jù)英偉達(dá)官方介紹，A100的理論浮點(diǎn)運(yùn)算性能可以達(dá)到19.5 TFLOPS，即每秒195萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算。

算力可分為通用算力、智能算力以及超算算力，對應(yīng)著三種計(jì)算模式：基礎(chǔ)計(jì)算、智能計(jì)算以及超級計(jì)算。不同的場景所需的算力種類不同，其對應(yīng)的計(jì)算精度也不盡相同。

AI大模型是“大數(shù)據(jù)+大算力+強(qiáng)算法”結(jié)合的產(chǎn)物，凝聚了大數(shù)據(jù)內(nèi)在精華的“隱式知識庫”，希望邏輯結(jié)構(gòu)能夠自發(fā)地從模型的訓(xùn)練過程中涌現(xiàn)。AI大模型包含了“預(yù)訓(xùn)練”和“大模型”兩層含義，即模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上完成了預(yù)訓(xùn)練后形成特征和規(guī)則，無需或僅需要少量數(shù)據(jù)的微調(diào)，就能直接支撐各類應(yīng)用。

人工智能實(shí)現(xiàn)方法之一為機(jī)器學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)是用來實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，通常可分為“訓(xùn)練”和“推理”兩個(gè)階段。訓(xùn)練階段：需要基于大量的數(shù)據(jù)來調(diào)整和優(yōu)化人工智能模型的參數(shù)，使模型的準(zhǔn)確度達(dá)到預(yù)期，核心在于算力；推理階段：訓(xùn)練結(jié)束后，建立的人工智能模型相可用于推理或預(yù)測待處理輸入數(shù)據(jù)對應(yīng)的輸出（例如給定一張圖片，識別該圖片中的物體），這個(gè)過程為推理階段，對單個(gè)任務(wù)的計(jì)算能力不及訓(xùn)練，但總計(jì)算量也相當(dāng)可觀。

比于傳統(tǒng)AI算法，大模型在參數(shù)規(guī)模上得到大幅提升，參數(shù)一般達(dá)到千億甚至萬億規(guī)模。例如OpenAI的GPT系列，最開始的GPT-1擁有1.17億個(gè)參數(shù)，到GPT-3的參數(shù)已經(jīng)到達(dá)1750億個(gè)，而相應(yīng)的能力也得到大幅提升。

GPT-3開啟了大模型時(shí)代。GPT-3使用了大量的語料庫進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使其能夠理解語言的規(guī)則和模式，并生成與輸入文本相關(guān)的自然語言文本，GPT-3的主要特點(diǎn)是它具有大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型，而同時(shí)大規(guī)模的訓(xùn)練模型與之對應(yīng)的便是龐大的算力需求。

根據(jù)OpenAI團(tuán)隊(duì)成員2020年發(fā)表的論文《Language Models are Few-Shot Learners》，GPT-3模型擁有約1750億個(gè)參數(shù)，這使得GPT-3擁有其他較少參考量模型來說更高的準(zhǔn)確性。同時(shí)基于1750億個(gè)參數(shù)的模型僅需少量的樣本訓(xùn)練，就能夠接近于BETR模型使用大量樣本訓(xùn)練后的效果。

大模型無論在性能還是在學(xué)習(xí)能力上，相較于其他模型都具備明顯優(yōu)勢，未來或?qū)⒊蔀樾袠I(yè)趨勢。伴隨大模型的明顯優(yōu)勢，與之而來的則是對于算力要求的顯著提升。以GPT-3為例，如果以英偉達(dá)旗艦級GPU產(chǎn)品A100對其進(jìn)行訓(xùn)練，1024塊A100卡需要耗費(fèi)超過1個(gè)月（大于30天），按比例可以計(jì)算出，如果需要單日完成訓(xùn)練，需要的A100數(shù)量則將超過30000塊。

OpenAl的數(shù)據(jù)也顯示，從2012年到2020年，其算力消耗平均每3.4個(gè)月就翻倍一次，8年間算力增長了30萬倍。OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman接受公開采訪表示，GTP-4參數(shù)量為GTP-3的20倍，需要的計(jì)算量為GTP-3的10倍；GTP-5在2024年底至2025年發(fā)布，它的參數(shù)量為GTP-3的100倍，需要的計(jì)算量為GTP-3的200-400倍。

此外，AI時(shí)代算力的增長也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了摩爾定律每18個(gè)月翻番的速率，根據(jù)中國信息通信研究院的估算，2021年全球超算算力規(guī)模大約為14EFLOPS，預(yù)測到2030年全球超算算力將達(dá)到0.2ZFLOPS，平均年增速超過34%。

而ChatGPT僅僅是AI大規(guī)模應(yīng)用的開始，更多的AI應(yīng)用尚在路上，海量的數(shù)據(jù)將會產(chǎn)生且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)居多，這些數(shù)據(jù)需要更大帶寬的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進(jìn)行傳輸，更多的AI算力進(jìn)行處理。

AI滲透千行百業(yè)，拉動智能算力規(guī)模高速增長。2022年，各行各業(yè)的AI應(yīng)用滲透度都呈不斷加深的態(tài)勢，尤其是在金融、電信、制造以及醫(yī)療領(lǐng)域，為實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長、保持強(qiáng)大競爭力、從而占據(jù)更大的市場份額，企業(yè)紛紛入局AI領(lǐng)域，通過新技術(shù)提升傳統(tǒng)業(yè)務(wù)用戶體驗(yàn)，人工智能應(yīng)用增長迅速。

據(jù)IDC和浪潮信息聯(lián)合發(fā)布的《2022-2023中國人工智能計(jì)算力發(fā)展評估報(bào)告》，預(yù)計(jì)到2023年年底，中國將有50%的制造業(yè)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)采用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)體驗(yàn)提升。在未來，隨著AI技術(shù)對傳統(tǒng)行業(yè)賦能作用日益凸顯，催生出更大智算需求成為必然。

顯然，算力已成為數(shù)字化時(shí)代的關(guān)鍵生產(chǎn)要素。越來越多的國家會認(rèn)識到算力對宏觀經(jīng)濟(jì)的重要性，算力資本與物質(zhì)資本形成互補(bǔ)效應(yīng)，共同促進(jìn)GDP增長，算力勢必會成為各國未來主要的角逐點(diǎn)。

隨著全球數(shù)字化進(jìn)程的全面開啟，算力作為重要支持，賦能作用已經(jīng)有所顯現(xiàn)?！?021-2022全球計(jì)算力指數(shù)評估報(bào)告》的評估結(jié)果顯示，15個(gè)重點(diǎn)國家的計(jì)算力指數(shù)平均每提高1點(diǎn)，國家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰，并預(yù)計(jì)該趨勢在2021-2025年將繼續(xù)保持。

隨著全球數(shù)字化進(jìn)程的推進(jìn)，云計(jì)算、人工智能、無人駕駛、AR/VR等新興數(shù)字科技產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，全球數(shù)據(jù)總量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。據(jù)IDC預(yù)測，2021-2025年，全球新增和復(fù)制的數(shù)據(jù)量復(fù)合增長率達(dá)到23%，與此同時(shí)，全球算力規(guī)模也在同步高增長。根據(jù)華為的預(yù)測，到2030年全球通用計(jì)算算力將達(dá)3.3 ZFLOPS（FP32，每秒十萬億億次浮點(diǎn)計(jì)算），AI計(jì)算算力將達(dá)到105 ZFLOPS（FP16），增長500倍。

在2022世界人工智能大會上，華為輪值董事長胡厚崑做出了上述預(yù)測，他提議“AI先行”，讓國家的算力網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)從這個(gè)最大的增量開始，通過新建人工智能計(jì)算中心，形成人工智能算力的網(wǎng)絡(luò)，也為國家推行東數(shù)西算的戰(zhàn)略的落地先行先試。他大膽預(yù)測，未來，算力網(wǎng)絡(luò)將像電網(wǎng)、通訊網(wǎng)、高鐵一樣，會成為國家新的基礎(chǔ)設(shè)施，為國家整體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供強(qiáng)大的動力。

隨著數(shù)字化進(jìn)程推進(jìn)，算力需求持續(xù)增長，數(shù)據(jù)中心的市場規(guī)模不斷擴(kuò)大。國內(nèi)外云計(jì)算龍頭企業(yè)亞馬遜、微軟、谷歌等紛紛加大資本開支，主要用于數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。服務(wù)器作為數(shù)據(jù)中心建設(shè)成本的最大部分，市場規(guī)?？焖贁U(kuò)張。

東吳證券表示，ChatGPT引爆的AI浪潮將拉動云服務(wù)器數(shù)量的增長，其國內(nèi)相關(guān)供應(yīng)廠商將有望受益于下游AI+級應(yīng)用所帶來的算力需求增長，國內(nèi)云服務(wù)器與算力相關(guān)廠商有望直接受益。

AI服務(wù)器算力底座

數(shù)據(jù)海量增加，算法模型愈加復(fù)雜，應(yīng)用場景的深入和發(fā)展，帶來了對算力需求的快速提升。

根據(jù)IDC測算，國內(nèi)智能算力規(guī)模正在高速增長，2021年中國智能算力規(guī)模達(dá)155.2 EFLOPS，2022年智能算力規(guī)模將達(dá)到268.0 EFLOPS，預(yù)計(jì)到2026年智能算力規(guī)模將進(jìn)入ZFLOPS級別，達(dá)到1271.4 EFLOPS。2021-2026年期間，預(yù)計(jì)中國智能算力規(guī)模年復(fù)合增長率達(dá)52.3%。通用算力規(guī)模也正在高速增長，根據(jù)IDC測算，2021年中國通用算力規(guī)模達(dá)47.7 EFLOPS，預(yù)計(jì)到2026年通用算力規(guī)模將達(dá)到111.3 EFLOPS。2021-2026年期間，預(yù)計(jì)中國通用算力規(guī)模年復(fù)合增長率為18.5%。

目前，AI服務(wù)器通常選用CPU和加速芯片組來滿足其龐大算力需求，其中加速芯片包括GPU、FPGA、ASIC等邏輯芯片，其中GPU由于其具有最強(qiáng)的計(jì)算能力同時(shí)具備深度學(xué)習(xí)等能力，成為服務(wù)器中加速芯片的首選。

根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2021年全球服務(wù)器出貨量達(dá)1315萬臺，同比增長7.8%，對應(yīng)全球市場規(guī)模達(dá)995億美元。根據(jù)Counterpoint預(yù)計(jì)，2022年全球服務(wù)器市場規(guī)模有望達(dá)到1117億美元，同比增長17.0%。預(yù)計(jì)云服務(wù)提供商數(shù)據(jù)中心擴(kuò)張?jiān)鲩L驅(qū)動力主要來自于汽車、5G、云游戲和高性能計(jì)算。

根據(jù)TrendForce數(shù)據(jù)，截至2022年全球搭載GPGPU的AI服務(wù)器（推理）出貨量占整體服務(wù)器比重約1%，同時(shí)TrendForce預(yù)測2023年伴隨AI相關(guān)應(yīng)用加持，年出貨量增速達(dá)到8%，2022-2026年CAGR為10.8%。

根據(jù)IDC發(fā)布的《全球人工智能市場半年度追蹤報(bào)告》顯示，2021年全球人工智能服務(wù)器市場規(guī)模達(dá)156.3億美元，約合人民幣1045億元，全球年度人工智能服務(wù)器市場首次突破千億元人民幣，同比2020年增速達(dá)39%。其中，浪潮信息、戴爾、HPE分別以20.9%、13.0%、9.2%的市占率位列前三，三家廠商總市場份額占比達(dá)43.1%。人工智能服務(wù)器市場預(yù)計(jì)將繼續(xù)高速增長，預(yù)計(jì)2026年全球人工智能服務(wù)器市場規(guī)模將達(dá)到347.1億美元，5年復(fù)合增長率為17.3%。

圖3：全球AI 芯片市場規(guī)模（億美元）

資料來源：Tractica、寒武紀(jì)招股書，民生證券研究院

圖4：國內(nèi)AI 芯片市場規(guī)模（億美元）

資料來源：寒武紀(jì)招股書，民生證券研究院

國內(nèi)市場方面，根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021年中國人工智能服務(wù)器市場規(guī)模達(dá)到59.2億美元，與2020年相比增長68.2%，其中，浪潮信息、新華三、寧暢、安擎、華為等諸多中國廠商正加速推動人工智能基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品的優(yōu)化更新。預(yù)計(jì)到2026年，中國人工智能服務(wù)器市場規(guī)模將達(dá)到123.4億美元。

安信證券表示，隨著ChatGPT模型的不斷升級，其參數(shù)量和模型規(guī)模也不斷增大，因此對計(jì)算資源的需求也越來越高。尤其是在推理過程中，需要將模型加載到計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行運(yùn)算，因此需要高性能的計(jì)算設(shè)備來支持模型的推理。同時(shí)，由于ChatGPT模型需要進(jìn)行海量的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，因此需要大量的算力資源來支持這些任務(wù)。ChatGPT的發(fā)展將帶來算力需求的大幅提升。

經(jīng)安信證券測算，到2024年底，若ChatGPT每日用戶數(shù)量達(dá)5億人，則需要23萬臺服務(wù)器；若用戶數(shù)量達(dá)10億人，則需要46萬臺服務(wù)器。2022-2024年CAGR分別達(dá)51.7%、114.5%。

隨著GPT模型在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，對算力的需求也在不斷增加。一方面，由于GPT模型的參數(shù)量越來越大，每次訓(xùn)練需要的算力也越來越大；另一方面，GPT模型的應(yīng)用場景也在不斷拓展，例如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別等領(lǐng)域，這些領(lǐng)域?qū)λ懔Φ男枨笠苍絹碓礁?。預(yù)計(jì)未來每日訪客數(shù)量將有巨大提升空間，算力需求短期內(nèi)有較大提升空間，AI服務(wù)器數(shù)量有較大增長空間。

AI芯片算力“明珠”

AI芯片是提供算力的基礎(chǔ)，包括人工智能芯片、服務(wù)器、計(jì)算架構(gòu)、算法及應(yīng)用等方面。

全球人工智能技術(shù)發(fā)展逐漸成熟，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施不斷建設(shè)完善，推動全球人工智能芯片市場高速增長。IDC全球范圍調(diào)研顯示，人工智能芯片搭載率（attach rate）將持續(xù)增高。根據(jù)Tractica、寒武紀(jì)招股書相關(guān)數(shù)據(jù)，全球人工智能芯片2022年市場規(guī)模預(yù)計(jì)約395億美元，預(yù)計(jì)到2025年將達(dá)到726億美元，年復(fù)合增長率達(dá)到22%。

國內(nèi)市場方面，隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展和計(jì)算能力的提升，根據(jù)寒武紀(jì)招股書，2022年中國人工智能芯片市場規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)368億元，預(yù)計(jì)2024年市場規(guī)模將達(dá)到785億元，復(fù)合增速有望達(dá)到46%。

根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021年中國AI芯片市場中，GPU的市場占有率近90%。因此，GPU也成為算力的核心硬件。

GPU是圖形處理器的簡稱，它是一種專門用于處理圖形、視頻、游戲等高性能計(jì)算的硬件設(shè)備。GPU相對于傳統(tǒng)的中央處理器（CPU）而言，其擁有更多的計(jì)算核心和更快的內(nèi)存帶寬，能夠大幅度提高計(jì)算效率和圖形渲染速度。

現(xiàn)階段，隨著例如英偉達(dá)A100、H100等型號產(chǎn)品的發(fā)布，GPU在算力方面的優(yōu)勢相較于其他硬件具有較大優(yōu)勢，GPU的工作也從一開始的圖形處理逐步轉(zhuǎn)化為計(jì)算，成為最適合支撐人工智能訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的硬件。

國盛證券認(rèn)為，其原因主要在于一是擁有更多處理單元：GPU相比于CPU等其他硬件有更多的處理單元（核心數(shù)更多），因此可以并行處理更多的數(shù)據(jù)。主要系GPU最初是為了圖形渲染而設(shè)計(jì)的，而圖形渲染涉及的計(jì)算是高度并行化的。這種并行化的特性使GPU非常適合進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)這樣的大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計(jì)算。

二是具有更高的內(nèi)存帶寬和更大的內(nèi)存容量：在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)等計(jì)算時(shí)，需要大量的內(nèi)存和高速的內(nèi)存帶寬來存儲和處理海量數(shù)據(jù)。GPU相比于其他硬件（如CPU），具有更高的內(nèi)存帶寬和更大的內(nèi)存容量，可以更有效地存儲和處理數(shù)據(jù)，從而提高計(jì)算速度。

三是具有專門的計(jì)算單元：相較于其他硬件，GPU具有例如張量核心和矩陣乘法等計(jì)算單元，可以更快地執(zhí)行常見的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)操作：如卷積和矩陣乘法。這些計(jì)算單元與通用計(jì)算單元相比，具有更高的效率和更快的速度。

基于上述優(yōu)勢，通用圖形處理單元（GPGPU）也因運(yùn)而生，其主要利用GPU的功能來執(zhí)行CPU的任務(wù)，雖然在設(shè)計(jì)初期是為了更好地圖形處理，但是多內(nèi)核多通道的設(shè)計(jì)使其非常適合科學(xué)計(jì)算，發(fā)展至今GPGPU也成為了專為計(jì)算而設(shè)計(jì)的硬件。

GPU市場規(guī)模的大小取決于多種因素，其中游戲和娛樂市場一直是GPU市場的主要驅(qū)動力，因?yàn)檫@些領(lǐng)域需要高性能的GPU來支持更高質(zhì)量的游戲畫面和娛樂內(nèi)容。同時(shí)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展對GPU市場也有著巨大的影響，因?yàn)檫@些技術(shù)需要大量的計(jì)算能力，而GPU可以提供比CPU更高的效率。此外，科學(xué)和研究領(lǐng)域的需求以及新興市場（如游戲機(jī)和數(shù)據(jù)中心）也對GPU市場的規(guī)模產(chǎn)生了影響。根據(jù)Verified Market Research的數(shù)據(jù)，2021年全球GPU市場規(guī)模為334.7億美元，預(yù)計(jì)到2030年將達(dá)到4473.7億美元，期間CAGR達(dá)到33.3%。

目前，GPU在AI服務(wù)器中價(jià)值量占比接近50%。據(jù)國盛證券測算，以英偉達(dá)的DGX A100為例，其搭載了8張A100 Tensor GPU，根據(jù)新浪科技數(shù)據(jù)，DGX A100售價(jià)約為19.9萬美元； A100 Tensor價(jià)格為1.00萬-1.20萬美元。按照1.20萬美元售價(jià)計(jì)算可得出GPU在DGX A100價(jià)值量占比約為48.24%。

根據(jù)TrendForce的預(yù)計(jì)，2023年全球AI服務(wù)器（推理）出貨大約在14.4萬臺，到2026年預(yù)計(jì)實(shí)現(xiàn)出貨量20.0萬臺。假設(shè)訓(xùn)練AI服務(wù)器和推理AI服務(wù)器的比例為1：4，則可以得到2023年、2026年訓(xùn)練服務(wù)器的數(shù)量大約為3.60萬、5.00萬臺。由于兩種AI 服務(wù)器對應(yīng)的模型訓(xùn)練階段不同，假設(shè)推理AI服務(wù)器和訓(xùn)練AI服務(wù)器使用的GPU數(shù)量分別為4張和8張，則可以計(jì)算出2023年、2026年全球AI服務(wù)器領(lǐng)域所需GPU數(shù)量約為86.4萬張和120萬張，以A100 Tensor約1.20萬美元的價(jià)格作為參考計(jì)算出2023年、2026年AI服務(wù)器所需GPU的價(jià)值分別為103.7億美元和144.0 億美元。

此外，汽車智能化也將帶動GPU的算力需求。輔助駕駛成為汽車研發(fā)的重點(diǎn)方向，L1至L5級別越高自動化水平越高，對于算力的需求也隨之大幅提升。為了實(shí)現(xiàn)L2或者更高等級的自動駕駛，往往需要部署如攝像頭、激光雷達(dá)在內(nèi)的多種傳感器，例如Tesla Model 3車型中包括了8個(gè)攝像頭和12個(gè)超聲波雷達(dá)。多傳感器帶來的是龐大的數(shù)據(jù)處理需求，伴隨攜帶自動駕駛功能的汽車銷量持續(xù)提升，相關(guān)算力硬件需求也逐步擴(kuò)大。

目前，英偉達(dá)自動駕駛平臺NVIDIA DRIVE Thor能夠提供2000 TFLOPS算力，為自動駕駛、車載AI、停車輔助等多功能提供所需算力需求。

目前，全球GPU市場基本被海外企業(yè)壟斷。全球范圍內(nèi)，人工智能、云端計(jì)算和獨(dú)立GPU主要為英偉達(dá)主導(dǎo)，旗下深度學(xué)習(xí)旗艦GPU產(chǎn)品A100和H100最高浮點(diǎn)算力分別實(shí)現(xiàn)19.5 TFLOPS和67 TFLOPS；PC GPU由于涵蓋集成GPU，英特爾由于為全球CPU龍頭，使其在PC GPU中份額最高。

根據(jù)Jon Peddie Research數(shù)據(jù)，2022年四季度PC GPU中，英特爾、英偉達(dá)、AMD份額分別為71%、17%、12%；2022年四季度獨(dú)立GPU中，英特爾、英偉達(dá)、AMD 份額分別為6%、85%、9%。

2022年10月，美國對中國半導(dǎo)體進(jìn)行三方面限制，在AI領(lǐng)域限制中國獲取等效8 Int 600 TOPS 算力的芯片。英偉達(dá)針對中國市場推出了符合新規(guī)的A800芯片，相比A100芯片，A800互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)由600GB/s降為400GB/s，國產(chǎn)大模型算力需求和國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨阻礙。

高端型號產(chǎn)品的出口限制將在很大程度上影響國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展，根據(jù)國盛證券的計(jì)算，GPT-3當(dāng)日完成訓(xùn)練需要的A100數(shù)量將超過3萬塊，國內(nèi)公司百度旗下大模型ERNIE3.0 Titan，參數(shù)量達(dá)到2600億，高于GPT-3的1750億，其所需的同規(guī)格GPU數(shù)量也將遠(yuǎn)大于GPT-3。同時(shí)，未來AI倘若進(jìn)入大模型時(shí)代，相關(guān)算力需求將快速增加，屆時(shí)對于國產(chǎn)高算力GPU需求將進(jìn)一步提升， GPU國產(chǎn)化進(jìn)程迫在眉睫。

東吳證券表示，以GPU細(xì)分賽道來看，目前國內(nèi)自研GPU的領(lǐng)軍企業(yè)主要是寒武紀(jì)、景嘉微、華為昇騰等，其中成立最早的是景嘉微，主打產(chǎn)品有JH920獨(dú)立顯卡。行業(yè)內(nèi)專家稱，從產(chǎn)品參數(shù)來看，景嘉微的JH920的性能與英偉達(dá)在2016年發(fā)布的GTX 1050相仿，雖然僅相差6年，但考慮到模型與算力發(fā)展之迅速，整體而言國產(chǎn)GPU的現(xiàn)狀并不算樂觀，雖然在特殊領(lǐng)域可滿足部分的需求，但是在中高端領(lǐng)域及硬核的算力需求仍存在較長的追趕道路。

國產(chǎn)替代加速期

東方證券表示，人工智能一直是中美兩國科技競爭的重要領(lǐng)域，而中美在AI的三大技術(shù)數(shù)據(jù)、算法、算力中各有優(yōu)勢。中國的數(shù)據(jù)優(yōu)勢較為明顯，然而算法和智能算力卻明顯落后于美國。智能算力對于中國發(fā)展AI、數(shù)據(jù)要素以及社會全方位的發(fā)展都有著重大的戰(zhàn)略意義。

從智能算力總額來看，美、中處于領(lǐng)先地位。從人均智能算力的角度，中國仍處于全球中等水平。據(jù)《中國算力指數(shù)發(fā)展白皮書（2022）》，美、中的智能算力處于全球領(lǐng)先地位，分別占全球比重的45%和28%。然而從人均算力的高低來衡量，中國僅處于中等水平。據(jù)IMB研究發(fā)現(xiàn)，人均算力的水平與一國的智能化水平高度相關(guān)，中國積極發(fā)展智能算力、打造智算中心是打造國際競爭力、發(fā)展綜合國力的關(guān)鍵。

近年來，國家制定一系列政策，在全國范圍內(nèi)推動信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，智算中心的建設(shè)是其中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。2020年4月20日，國家發(fā)改委首次明確新型基礎(chǔ)設(shè)施范圍，將智能計(jì)算中心作為算力基礎(chǔ)設(shè)施的重要代表納入信息基礎(chǔ)設(shè)施范疇。2021年5月，國家發(fā)改委等四部門聯(lián)合發(fā)布了《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》，提出布局全國算力網(wǎng)絡(luò)樞紐節(jié)點(diǎn)。2022年2月17日，國家發(fā)改委、中央網(wǎng)信辦、工業(yè)和信息化部、國家能源局聯(lián)合印發(fā)通知，同意在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏8地啟動建設(shè)國家算力樞紐節(jié)點(diǎn)，并規(guī)劃了10個(gè)國家數(shù)據(jù)中心集群?！皷|數(shù)西算”工程正式全面啟動。而智算中心承載的以模型訓(xùn)練為代表的非實(shí)時(shí)性計(jì)算尤為適合“東數(shù)西算”。

隨著全國一體化算力網(wǎng)絡(luò)和“東數(shù)西算”工程的部署，中國智能計(jì)算中心也加快布局。根據(jù)國家信息中心與相關(guān)部門聯(lián)合發(fā)布的《智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南》，當(dāng)前超過30個(gè)城市正在建設(shè)或提出建設(shè)智算中心，整體布局以東部地區(qū)為主，并逐漸向中西部地區(qū)拓展。根據(jù)ICPA智算聯(lián)盟統(tǒng)計(jì)，截至2022年3月，全國已投運(yùn)的人工智能計(jì)算中心有近20個(gè)，在建設(shè)的人工智能計(jì)算中心超20個(gè)。

另外，科技部出臺政策推動人工智能公共算力平臺建設(shè)，要求在混合部署的公共算力平臺中，自主研發(fā)芯片所提供的算力標(biāo)稱值占比不低于60%，并優(yōu)先使用國產(chǎn)開發(fā)框架，使用率不低于60%，此舉將推動中國AI芯片等國產(chǎn)化進(jìn)程。

隨著智能計(jì)算資源需求的大幅增加，東方證券認(rèn)為 AI芯片、AI服務(wù)器以及云計(jì)算算力需求將持續(xù)提升，國產(chǎn)化替代有望加速。

AI計(jì)算需要多元異構(gòu)算力提供支持，將極大拉動GPGPU、AISC等AI芯片的需求。中國AI芯片市場規(guī)模有望快速增長，據(jù)艾瑞咨詢發(fā)布的《2022年中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告（Ⅴ）》，預(yù)計(jì)2027年達(dá)到2164億元。目前，英偉達(dá)憑借其AI芯片的超高性能，占中國加速卡市場的80%以上。根據(jù)東方證券研報(bào)，海光信息、寒武紀(jì)等巨頭堅(jiān)持迭代升級，其產(chǎn)品性能日益提升，有望獲得更多市場份額，實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)替代。另外，隨著大模型的成熟部署，對性能要求稍低的推理芯片的占比將日益提升，也有益于國產(chǎn)AI芯片占比提升。

AI計(jì)算需求提升有望持續(xù)拉動AI服務(wù)器需求，國產(chǎn)AI服務(wù)器龍頭有望持續(xù)受益。相比于AI芯片，AI服務(wù)器的技術(shù)壁壘較低，浪潮信息、中科曙光等中國服務(wù)器廠商占領(lǐng)了AI服務(wù)器絕大部分市場，有望持續(xù)受益于智能算力需求提升。根據(jù)東方證券研報(bào)，浪潮信息的AI服務(wù)器在世界市場和中國市場均蟬聯(lián)第一位，是AI服務(wù)器行業(yè)的頂尖巨頭。而中科曙光是高性能計(jì)算的龍頭，響應(yīng)國家號召建設(shè)曙光5A級智算中心，覆蓋全算力精度，賦能人工智能應(yīng)用場景落地。拓維信息和四川長虹則是華為的親密合作伙伴，依托“昇騰+鯤鵬”打造AI服務(wù)器。

隨著AI算法的計(jì)算需求不斷增加，將有越來越多的企業(yè)使用云計(jì)算平臺來滿足其計(jì)算需求，中立云計(jì)算廠商有望持續(xù)受益。云計(jì)算廠商可以為企業(yè)提供靈活的計(jì)算資源，幫助企業(yè)更好地管理其計(jì)算需求，提高其計(jì)算效率和靈活性，減少部署和管理本地計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜性。根據(jù)東方證券研報(bào)，除了華為云等國內(nèi)外云計(jì)算巨頭，優(yōu)刻得、深桑達(dá)旗下中國電子云等第三方中立廠商也在積極參與AI云服務(wù)，有望持續(xù)受益于AI算力需求的提升。一方面，這些廠商可以作為客戶除云大廠外的第二選擇。另外，這些廠商具有中立方的身份優(yōu)勢，不會和下游客戶產(chǎn)生競爭，更容易獲得客戶信任。