半导体行业分析:AI算力产业链梳理——技术迭代推动瓶颈突破,AIGC场景增多驱动算力需求提升

半导体行业分析:AI算力产业链梳理——技术迭代推动瓶颈突破,AIGC场景增多驱动算力需求提升
ChatGPT 浪潮推动算力需求提升,以 GPU 为核心的硬件市场扩容。随着 ChatGPT 等生成式 AI 模型的兴起,对算力提出了更高的要求,推动了算力产业链的发展。 **1. AI 大模型驱动算力需求:** * **ChatGPT 引领应用爆发:** ChatGPT 等大型语言模型的发布,引发了 AI 应用的爆发,推动了算力需求。 * **算力需求激增:** AI 模型参数量、计算量不断增加,对算力提出更高要求,特别是高端 GPGPU 显卡。 * **GPGPU 受益:** GPGPU(通用图形处理器)以其并行计算能力,成为 AI 模型训练和推理的首选,市场空间巨大。 **2. 产业链机会:** * **硬件端:** GPGPU、CPU、AI 芯片、FPGA 等硬件需求增加,带来高速网卡、HBM、DRAM、NAND 等配套需求。 * **技术创新:** 存算一体、Chiplet、CPO等技术有望加速发展,先进芯片制程将受益。 * **市场测算:** 以 GPT-3 为例,高端 GPGPU 显卡市场空间预计达 145.32 亿元,其中训练市场 27.84 亿元,推理市场 117.48 亿元。 **3. 大模型面临的挑战及解决路径:** * **挑战:** “内存墙”、“功耗墙”制约了 AI 发展。 * **解决路径:** 存算一体、HBM 技术、Chiplet 技术、CPO 技术等。 **4. 投资建议:** * **关注标的:** 国产大算力芯片、英伟达/AMD 产业链、上游硬件供应商、下游多模态应用等。 * **重点关注:** GPU/AI 芯片、英伟达产业链配套、CPU、FPGA、存储芯片/模组、光模块等。 **5. 技术及应用趋势:** * **模型小型化:** AI 模型有望向小型化、高效化方向发展。 * **算力需求变化:** 算力需求将从单模型所需芯片价值量转变为应用端规模增长带来的用量提升。 * **重点技术:** 存算一体、HBM、Chiplet、CPO等。 **6. 英伟达的优势与国产 GPU 的机会:** * **英伟达优势:** 英伟达在 GPGPU 领域拥有技术优势,CUDA 架构构筑了核心壁垒。 * **国产 GPU 机会:** 在中美贸易摩擦的背景下,国产 GPU 有望加速发展,实现自主可控。
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