AIGC需要强大的算力支撑，算力的爆发驱动上游相关硬件基础设施量价齐升（附股）

东方证券指出，ChatGPT在全球的流行正在推动AIGC产业化正在全面提速。在此背景下，国内外各大云厂商开始推出了自己的AI对话系统，科技巨头之间的军备竞赛已经打响。以ChatGPT为代表的AIGC持续为服务器算力带来增量需求，高性能芯片、数据中心等基础设施建设的重要性日益凸显，有望深度受益。

ChatGPT是由OpenAI公司在2022年11月30日发布的一种聊天机器人模型，是由人工智能技术驱动的自然语言处理工具。ChatGPT月活跃用户在推出两个月内破亿，成为史上增长最快的消费者应用。

爆火的背后，OpenAI的CEO表示ChatGPT的运营费用高得“令人瞠目结舌”，一次回复可能会花掉OpenAI2美fen，大约是谷歌搜索查询平均成本的七倍。尤其考虑到ChatGPT面向全球大众用户，用的人越多，带宽消耗越大，服务器成本只会更高。

东方证券认为，以ChatGPT为代表的AIGC持续为服务器算力带来增量需求，高性能芯片、数据中心等基础设施建设的重要性日益凸显，有望深度受益。

1）AIGC需要强大的算力支撑。 GPT系列模型是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型，完成文章生成等任务并不需要有监督学习进行模型微调，但需要大量的数据、参数以及强大的算力支撑。GPT-3在微软提供的AzureAI超算基础设施（由V100GPU组成的高带宽集群）上进行训练，总算力消耗约3640PF-days（即每秒一千万亿次计算，运行3640天）。

2）ChatGPT的持续升温为AIGC带来全新增量，对AI模型训练所需要的算力支持提出了更高要求。云计算基础设施作为算力底座，其重要性日益凸显，包括高性能芯片、数据中心、网络等基础设施建设为算力、应用以及产业发展提供可持续发展的保障。

2）服务器芯片随算力需求增长。 ChatGPT完美运行的三个条件训练数据+模型算法+算力，需要在基础模型上进行大规模预训练，存储知识的能力来源于1750亿参数，需要大量算力。目前人工智能一般采用的英伟达的A100显卡，而采购一片英伟达顶级GPU成本为8万元，GPU服务器成本通常超过40万元。对于ChatGPT而言，支撑其算力基础设施至少需要上万颗英伟达A100，一次模型训练成本超过1200万美元。 无论是量还是价上，算力的爆发都回推升芯片/显卡的需求。

①量 AIGC带来的全新场景+原场景流量大幅提高

技术原理角度ChatGPT基于Transformer技术，随着模型不断送代，层数也越来越多，对算力的需求也就越来越大。

运行条件角度ChatGPT完美运行的三个条件训练数据+模型算法+算力，需要在基础模型上进行大规模预训练，存储知识的能力来源于1750亿参数，需要大量算力。

②价 对高端芯片的需求将拉动芯片均价

采购一片英伟达顶级GPU成本为8万元，GPU服务器成本通常超过40万元。ChatGPT支撑算力基础设施至少需要上万颗英伟达GPUA100，芯片需求的快速增加会进一步拉高芯片均价。

③“背后英雄” GPU或CPU+FPGA等算力支撑

GPU可支撑强大算力需求。 从AI模型构建的角度:第一阶段是用超大算力和数据构建预训练模型，第二阶段是在预训练模型上进行针对性训练。

CPU+FPGA拭目以待。 FPGA芯片作为可编程芯片，可以针对特定功能进行扩展，在AI模型构建第二阶段具有-定的发挥空间。而FPGA想要实现深度学习功能，需要与CPU结合。

云计算依靠光模块实现设备互联，伴随数据传输量的增长，光模块作为数据中心内设备互联的载体，需求量随之增长。

2021年中国服务器出货量达到391万台，同比增长11.7%。未来几年，随着下游柿场需求回暖,有望加快5G、工业互联网、大数据中心、人工智能等七大领域新型基础设施的建设进度，中国服务器柿场仍会稳步增长。深度学习在人工智能领域的广泛应用使计算能力需求呈现指数级增长。据前瞻产业研究院的数据， 我国人工智能芯片的柿场规模增速惊人，到2024年，柿场规模将达到785亿元。

1）服务器升级推动高速高频PCB发展。 一般服务器/存储器的PCB需求以六至十六层板和封装基板为主，随着5G、云计算、AI、大数据等的发展，对服务器算力的要求越来越高，高速、大容量、云计算、高性能的服务器的需求将越来越大，对PCB的设计要求也不断升级，如高层数、大尺寸、高纵横比、高密度、高速材料的应用、无铅焊接的应用等。PCB在高端服务器中的应用主要包括背板、高层数线卡、HDI卡、GF卡等，其特点主要体现在高层数、高纵横比、高密度及高传输速率。

此外，用于服务器产品的超高层板过于庞大且厚重，针对如此大片的精密运算板材进行耐高温、耐撞击的保护，所耗费的成本也较大，因此直接采用HDI板将运算核心缩小化成为最佳选择，从而有望为HDI板带来巨大柿场需求。

国内GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模块产业链玩家包括

GPU海光息、景嘉微

CPU龙芯中科、中国长城

FPGA安陆、复旦微、紫光

AI芯片寒武纪、澜起科技

光模块德科立、天孚通、中际旭创

PCB领域关注加大投资服务器领域的全球PCB龙头鹏鼎控股，和深南电路、胜宏科技等服务器营收占比较高的PCB厂商。