AI算力研究框架.pdf
这份文档是国海证券关于AI算力研究框架的专题研究报告，发布于2023年6月13日。报告的核心要点包括：
* **GPT-4的技术创新：** GPT-4是世界首个最接近AGI的AI系统，展现出强大的“涌现能力”，是AI技术和工程的伟大创新，开启了科技“十年新周期”。GPT-4的成功得益于其参数规模扩大，以及RLHF、Transformer、Prompt、插件、系统工程等方面的伟大创新。ChatGPT将如同操作系统一样，对科技产业产生深远影响，并加速AGI时代的到来。
* **AI算力的重要性：** 算力是科技企业大模型竞赛的核心“装备”，也是AIGC应用的关键基建。Transfomer架构大模型训练对算力的消耗呈指数级增长，ChatGPT的成功激发了全球科技巨头对AI战略的重视，使得算力需求迎来脉冲式增长。
* **AI算力的主要发展方向：** 计算是AI算力的核心引擎，而存储、网络、软件也是AI算力的主要发展方向。
* 计算方面，GPU是ChatGPT训练和推理的核心支柱，受益于AI和高性能市场需求增长，GPU行业景气度显著提升。AI服务器作为GPU的重要载体，预计其市场规模、渗透率将随着GPU放量迎来同步高增。
* 网络方面，网络已成为限制AI算力提升的主要瓶颈。英伟达推出InfiniBand架构下的NVLink、NVSwtich等方案，将GPU之间的通信能力上升到新高度。800G、1.6T高端光模块作为AI训练的上游核心器件，将受益于大模型训练需求的增长。
* 存储方面，“内存墙”是制约算力提升的重要因素。NAND、DRAM等核心存储器在制程方面临近极限，不断探索“3D”等多维解决方案。HBM基于其高宽带特性，成为了高性能GPU的核心组件。
* **投资建议：** ChatGPT对算力的影响远不止当前可见的基建投入，未来Transformer大模型的迭代以及AIGC大模型应用将是算力市场不断超预期的源泉。报告列出了浪潮信息、中科曙光、紫光股份、英伟达、AMD、中际旭创、新易盛等一系列相关公司。
* **风险提示：** 报告同时提示了宏观经济影响下游需求、大模型迭代不及预期、大模型应用不及预期、市场竞争加剧、中美博弈加剧、相关公司业绩不及预期等风险。
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