电子行业AI算力供应链系列报告：大模型时代AI服务器需求提升，算力市场打开长线空间-20230420-招商证券-27页_2mb

报告摘要

大模型时代AI服务器需求提升，算力市场打开长线空间

核心内容

随着大模型技术的快速发展，AI服务器的需求显著提升，推动算力市场进入长线增长阶段。AI模型的发展主要分为训练和推理两个阶段，其中训练阶段的算力需求远高于推理阶段，但未来推理端需求增长潜力巨大，预计远期推理算力需求可能超过训练需求。AI服务器作为数据中心的核心设施，其在服务器市场中的占比将逐步提升，成为推动算力市场增长的关键因素。

主要观点

AI模型发展驱动算力需求：
- AI模型参数量和训练数据量的同步增长导致算力需求激增，从GPT-1到GPT-3，参数量增长近5600倍。
- 训练阶段的算力需求显著，以GPT-3为例，单日训练所需A100 GPU数量超过3万张。
- 推理阶段需求增长弹性较大，预计未来需求可能远超训练需求。
数据中心与AI服务器关系密切：
- 数据中心是未来智能时代的基础设施，服务器占数据中心购置成本的70%。
- AI服务器因GPU的引入，使得数据中心购置成本显著降低，未来AI服务器出货量增速将高于行业整体。
服务器架构演变：
- 从以CPU为主到以GPU为核心，AI服务器中GPU+CPU+存储的价值量占比有望超过80%。
- 服务器按外形和应用场景分类，AI服务器在结构上更注重GPU的配置，以满足AI训练和推理需求。
英伟达的软硬件生态布局：
- 英伟达通过GPU、CPU、DPU等多层次产品布局，构建了完整的AI算力解决方案。
- CUDA架构适配多种深度学习框架，增强用户对英伟达产品的依赖。
投资建议：
- 建议关注AI服务器相关产业链，包括GPU、CPU、存储、PCB/IC载板、连接器及线缆、散热、电源、模拟芯片、接口类芯片、RAID卡、功率器件等。
- 特别关注国际GPU龙头英伟达，以及国内GPU厂商如寒武纪、海光信息和景嘉微。

关键信息

AI服务器出货量预测：预计2022年AI服务器占全球服务器出货量的1%，未来增速将高于行业整体，2027年占比有望显著提升。
算力需求测算：未来5年AI服务器需求将数倍增长，预计2027年AI服务器市场规模超2000亿元，GPU市场规模超1000亿元。
成本对比：虽然单个GPU节点成本高于CPU节点，但整体数据中心购置成本可降低40%。
GPU产品线：英伟达提供Tesla、GeForce、Quadro三大产品线，其中Tesla系列用于数据中心，H100为最新训练芯片，性能较A100提升9倍。
FPGA潜力：FPGA在推理端具备低延迟、高灵活性，未来在AI领域可能有较大渗透空间。