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计算机行业研究/行业深度

拥抱AI算力时代的星辰大海

——AI算力行业深度报告

增持(维持)

行业：计算机

日期：2024年11月06日

分析师：李行杰

E-mail：lixingjie@

SAC编号：S1760524010003

分析师：夏明达

E-mail：xiamingda@

SAC编号：S1760523080004

近一年行业与沪深300比较

20% 8% -4%-16%-28%-40%

计算机沪深300

11/2301/2403/2406/2408/2410/24

资料来源：Wind，甬兴证券研究所

相关报告：

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。

n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

n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。

行业深度报告

请务必阅读报告正文后各项声明2

正文目录

1.ChatGPT开启本轮AI世代，大模型发展进入新纪元 3

1.1.大模型，AI领域的重要基建 3

1.2.模型向“大”而生，催生“大”算力发展刚需 5

1.3.模型扩容+下游CapEx增长+垂类模型落地，推动算力需求高增 7

2.算力高需求的趋势下，AI芯片增量空间可观 11

2.1.GPU并行计算特征满足算力需求 11

2.2.GPU占据AI芯片主导地位，ASIC等芯片前景广阔 11

2.3.全球GPU市场规模约653亿美元，英伟达优势明显 12

2.4.国内AI芯片稳步前行，华为昇腾保持领先 16

3.投资建议 17

4.风险提示 17

图目录

图1:大模型对齐人类偏好过程 3

图2:国内外主要大模型基座发展历程 4

图3:SuperCl