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证券研究报告/投资策略
推理算力需求持续增长，ASIC端侧应用前景广阔
半导体行业研究
投资要点
➢推理算力需求扩容
分析师：吴起涤
近年来大模型持续迭代，大模型参数规模总体呈现增加趋势，参数增加带动算力
执业登记编号：A0190523020001
需求扩容。ChatGPT3.5加速了生成式人工智能的商业化进程，实现注册用户数
wuqidi@
量破亿仅耗时两个月，微软、谷歌等科技巨头纷纷接入，之后大模型热度持续火
爆，带动算力需求激增。DeepseekR1问世推动大模型平价化，降低了大模型开分析师：赵毅轩
发成本，利于为下游端侧和应用侧打开市场空间，下游爆发同样将催生大量算力
执业登记编号：A0190124060001
需求，并推动算力需求由训练端向推理端转移。据IDC预测，推理服务器的工作
zhaoyixuan@
负载占比预计由2020年的51.5%逐年增加至2026年的62.2%，中国人工智能服
务器工作负载结构中的推理算力占比总体呈现增加趋势。
上证指数与万德芯片概念指数走势
➢Deepseek推动大模型平价化，端侧，应用侧商业化进程有望提速
上证指数与万德芯片概念指数走势
通过一系列算法优化，Deepseek-V3相较于同类模型，训练成本大幅下降，完成20.00%
15.00%
训练仅耗时不到两个月，按H800芯片算力测算，Deepseek-V3预训练阶段的训10.00%
5.00%
练时长为266,4万GPU小时，上下文扩展训练耗时11.9万GPU小时，后训练阶段0.00%
-5.00%
耗时5,000GPU小时，假设H800每小时的租赁价格为2美元，则模型的总训练成-10.00%
本为557.6万美元，训练成本仅为GPT-4o的十分之一。上证指数万德芯片概念指数
➢ASIC适于端侧部署，市场空间广阔资料来源：Wind，源达信息证券研究所
本地推理不仅可以降低延时、提高吞吐量，摆脱网络限制，还有助于保护数据安
全和用户隐私，终端推理任务的本地化运行或是未来的发展趋势，本地推理需求
的增加将促进ASIC市场需求扩容。
ASIC芯片
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