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证券研究报告·行业深度报告
算力大时代，AI算力产业链
全景梳理
核心观点
生成式AI取得突破，我们对生成式AI带来的算力需求做了上
下游梳理，并做了交叉验证，可以看到以ChatGPT为代表的
大模型训练和推理端均需要强大的算力支撑，产业链共振明
显，产业链放量顺序为：先进制程制造-以Chiplet为代表的
2.5D/3D封装、HBM-AI芯片-板卡组装-交换机-光模块-
液冷-AI服务器-IDC出租运维。综合来看，大模型仍处于混
战阶段，应用处于渗透率早期，AI板块中算力需求增长的确
定性较高，在未来两年时间内，算力板块都将处于高景气度
阶段，重点推荐AI算力产业链各环节相关公司。
摘要
生成式AI取得突破，实现了从0到1的跨越，以ChatGPT
为代表的人工智能大模型训练和推理需要强大的算力支撑。自
2022年底OpenAI正式推出ChatGPT后，用户量大幅增长，围绕
ChatGPT相关的应用层出不穷，其通用性能力帮助人类在文字等
工作上节省了大量时间。同时在Transformer新架构下，多模态
大模型也取得新的突破，文生图、文生视频等功能不断完善，并
在广告、游戏等领域取得不错的进展。生成式AI将是未来几年最
重要的生产力工具，并深刻改变各个产业环节，围绕生成式AI，
无论是训练还是推理端，算力需求都将有望爆发式增长。
训练和推理端AI算力需求或几何倍数增长。首先是训练侧，
参考OpenAI论文，大模型训练侧算力需求=训练所需要的token
数量*6*大模型参数量。可以看到从GPT3.5到GPT4，模型效果越
来越好，模型也越来越大，训练所需要的token数量和参数量均
大幅增长，相应的训练算力需求也大幅增长。并且，与GPT4相
关的公开论文也比较少，各家巨头向GPT4迈进的时候，需要更
多方向上的探索，也将带来更多的训练侧算力需求。根据我们
的推算，2023年-2027年，全球大模型训练端峰值算力需求量的
年复合增长率有望达到78.0%，2023年全球大模型训练端所需全
部算力换算成的A100芯片总量可能超过200万张。其次是推理
侧，单个token的推理过程整体运算量为2*大模型参数量，因此
大模型推理侧每日算力需求=每日调用大模型次数*每人平均查
询Token数量*2*大模型参数量，仅以Google有哪些信誉好的足球投注网站引擎为例，每
本报告亦可能由中信建投（国际）证券有限公司在香港提供。同时
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