GPT模型热潮有望带动ChatGPT服务器产业投资

GPT 模型热潮有望带动 ChatGPT 服务器产业投资机遇 我们认为，随着国内互联网厂商陆续开展 ChatGPT 类似产品研发，GPT 大 模型训练热潮或将带来底层算力需求快速释放。GPT 模型算力需求分为训 练+推理两类，产生于预训练、Fune、日常运营三大场景。据我们测算， ChatGPT 一次预训练需要 3640 PFlop/s-day、单月运营需要算力 7034.7 PFlop/s-day。复盘服务器产业发展历程来看，我们认为 AI 服务器更适合承 接 GPT 大模型算力需求。拆解 AI 服务器来看，主要硬件成本来自算力芯片， 且以 GPU 为主。我们认为，随着 GPT 热潮带动算力需求逐步释放，国内 ChatGPT 服务器产业有望迎来发展机遇，建议关注:浪潮息、景嘉微。
ChatGPT:大模型+Transformer 架构，带动并行计算需求
ChatGPT 发布之后，引发了全球范围的关注和讨论，百度、阿里、京东等 国内各大厂商相继宣布 GPT 模型开发计划。从 AI 模型应用场景来看，主要 包括推理和训练两类。从实践场景来看，算力需求场景包括预训练、Fune 及日常运营。以 GPT-3 模型为例，随着模型朝更大体量的方向演进，一次 训练所需的计算量最高达 3640PFlop/s-day，单月运营算力 7034.7 PFlop/s-day，对应成本约 889 万美元。我们认为，在 Transformer 架构加 持下，GPT 模型得以高效地完成大规模参数计算，随着模型持续迭代、参 数体量不断提升，并行计算需求有望进一步释放。
ChatGPT 需要的服务器:AI 训练型服务器+AI 推理型服务器 我们认为，计算架构的变化是推动服务器技术演进的关键变量。从计算场景 来看，随着计算架构从 PC 到云计算，到边缘计算，再到 AI 训练，服务器 需求也在发生相应变化。复盘主流服务器发展历程来看:1)通用服务器: 以单机性能提升为迭代目标;2)云计算服务器:主要为承载大规模数据处 理需求而生，以 IaaS 模式带来服务器商业模式的变革;3)边缘服务器:主 要解决实时性、带宽成本、安全性等问题;4)AI 服务器:专为人工智能训 练设计，包括训练型和推理型，多采用大规模并行计算以提升效率。
ChatGPT 需要的芯片:CPU+GPU、FPGA、ASIC
从产业需求来看，AI 大模型训练需要大算力支持，智能算力需求释放有望带 动 AI 服务器放量。目前国产 AI 服务器厂商主要包括浪潮息、华为、新华 三等，21H1 国产 AI 服务器厂商占全球市场份额超 35%。拆解 AI 服务器来 看，主要硬件成本来自算力芯片，且以 GPU 为核心。目前海外主流 AI GPU 芯片包括英伟达 H00、A100、V100 等，受美国出口限制政策影响，目前国 内在先进算力方面主要采购英伟达 A800 或更低端版本作为替代方案。考虑 到部分国产 AI GPU 如华为昇腾在 FP16 浮点计算性能上已经实现对英伟达 A100 的加速追赶，未来随着国产生态打磨，AI GPU 国产替代有望加速。
投资建议:关注 ChatGPT 服务器产业链
我们认为，随着 GPT 热潮带动算力需求逐步释放，国内 AI 服务器产业有望 迎来发展机遇，建议关注核心环节龙头。目前国内 AI 服务器产业链公司主 要包括:1)能够采购到海外高性能芯片的厂商:浪潮息等;2)采用海光 /寒武纪芯片的厂商:中科曙光;3)采用华为昇腾芯片的厂商:拓维息等; 4)底层芯片供应商:海光息、寒武纪、景嘉微等。
风险提示:宏观经济波动;下游需求不及预期;算力需求测算与实际不符。