AI算力行业深度报告：拥抱AI算力时代的星辰大海

　　核心观点

    　　ChatGPT 开启本轮语言大模型时代，“大”算力成为刚需

    据superclue，自ChatGPT 在2022 年11 月发布以来，AI 大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大人工智能浪潮，2023 年以来海外厂商大模型引领，OpenAI 发布GPT-4，Meta 开源Llama2 等，国内大模型持续迭代升级，目前顶尖模型部分通用能力已逼近世界顶尖水平，其中Hunyuan-Turbo-Preview、AndesGPT-2.0、SenseChat5.5、Doubao_pro_preview、DeepSeekV2-0628、Qwen2-72B-Instruct 等模型表现领先。由于大模型性能表现显著优于小模型，同时模型参数量提升为重要技术路线之一，我们认为“大”算力刚需属性凸显。

    　　模型扩容+下游CapEx 增长+垂类模型落地，推动算力需求高增短期看，训/推两端算力需求或随模型参数量、要求训练效率、用户使用频率等关键指标同步提升，假设模型平均参数量保持1000 亿个不再增长，当大模型数量达到10 个，平均训练tokens 数达到7000 个时，训练端峰值算力需求或将达3472Pflops-day，推理端最大并发峰值算力需求将达到23148Pflops-s。中期看，北美头部CSP 资本开支持续增长，AI 需求保持强劲。24Q2 北美四大CPS 资本开支总计516.3 亿美元，同比+59.0%。长期看，行业/垂类模型发展过程中，为解决通用大模型的垂直化适配问题，GCI 解决方法或调用更多知识资源，计算规模或将提升，带动算力需求同步提升。

    　　全球GPU 市场约653 亿美元，英伟达占大头，国内华为昇腾领先GPU 因并行计算架构带来强大计算效率，适配大模型计算需求。据Statista，全球GPU 市场规模2024 年达653 亿美元，2029 年有望达到2742 亿美元，期间CAGR 达约33.2%，据JPR 数据，英伟达市场份额24Q1 占据近90%。国内厂商方面，华为昇腾相对领先，代表着国内高端AI 芯片领域的前沿力量。据华东师范大学，FP16 精度下，910B 算力达313TFLOPS，处于国内先进水平。

    　　投资建议

    　　我们认为，受益于大模型的蓬勃发展，算力需求正处于高增阶段。

    　　AI 芯片作为重要算力底座，在自主可控的背景下景气度有望提升，重点关注华为昇腾链相关环节投资机会，以及海光信息、寒武纪等算力链投资机会

    风险提示

    　　行业竞争加剧风险、商业化进度不及预期风险、技术路线调整风险等。

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