20230407-国盛证券-区块链_AIGC的看多期权-AI云算力_11页_1mb

区块链与AIGC云算力产业分析总结

核心内容概述

本报告主要探讨AIGC（人工智能生成内容）产业中云算力的发展趋势及其对产业链的影响。随着AIGC技术的快速发展，算力需求持续增长，预计在1.6至7.5年内将超过当前比特币挖矿产业的耗电量。AIGC云算力作为算力驱动的重要业态，正成为推动该产业发展的重要力量。英伟达DGX云的推出标志着AIGC云算力进入新阶段，而加密资产挖矿历史上的云算力模式为AIGC提供了可借鉴的经验。

---

主要观点

1. AIGC云算力的定义与现状

• AIGC云算力是用户通过云平台租用高性能GPU（如英伟达A100、H100）和AI处理器进行模型训练和推理的计算资源。
• 英伟达DGX云作为全球首台云中的AI超级计算机，配备8个H100 GPU模组，具有强大的算力处理能力，适合运行如ChatGPT类大模型。
• 云算力是算力生产商在销售硬件之外，将算力推向市场的终极形态。

2. AIGC算力需求与成本

• AIGC大模型（如GPT-3 175B）训练所需算力极高，单次训练成本可达10亿元级别，非头部厂商难以承担。
• GPT类模型的参数、日活和数量的快速增长，是算力需求上升的主要驱动力。
• ChatGPTPlus停售反映了算力成本高企，即便是头部厂商也面临压力。

3. 云算力的商业模式与优势

• 云算力采用“化整为零”的方式，按需付费，降低使用门槛。
• 云算力平台可赋能腰部模型厂商，使其无需自建超算集群即可参与AIGC竞争。
• 云算力具备价格弹性，随着GPU供不应求，算力价格有望上涨，从而提升IDC企业的盈利能力。

4. 云算力对IDC产业的影响

• IDC运营商可通过提供云算力服务，缩短投资回收期，提升上架率，拓展第二增长曲线。
• 云算力模式与IDC原有的服务模式高度契合，为IDC企业带来新的收入来源。
• 能获得低价电力、GPU设备和客户资源的IDC服务商具有显著优势。

---

关键信息

算力需求增长趋势

• 根据OpenAI测算，2012年至2018年，AI训练算力年增长率高达10倍，整体呈现指数级增长。
• 摩尔定律与黄氏定律共同推动算力发展，其中黄氏定律强调GPU性能每12个月翻倍。

云算力模式分类

1. 算力买断：面向训练需求频繁的大客户，签订长约，提供专属GPU资源。
2. 算力零售：面向中小客户，按需租赁，价格随市场波动，具备涨价弹性。

投资建议

• 推荐IDC服务商：光环新网、奥飞数据、数据港、润泽科技、科华数据、宝信软件、世纪华通。
• 配套关注企业：
  • 光模块服务商：新易盛、天孚通信、中际旭创、太辰光。
  • 基础电信运营商：中国电信、中国移动、中国联通。
  • 云计算服务平台：亚马逊、微软、谷歌、阿里、腾讯。

---

风险提示

• AIGC技术发展不及预期，如多模态技术（图生文、文生视频等）仍处于早期阶段，可能无法如期推进。
• 全球地缘冲突加剧，如美国对高端AI显卡（如A100）的禁运，可能对我国AIGC产业发展造成一定阻碍。

---

产业链图谱

• 上游：GPU生产商（如英伟达）、光模块供应商。
• 中游：云服务提供商（如微软云、阿里云）。
• 下游：AIGC内容提供商、互联网企业、金融机构等。

---

结论

AIGC云算力正成为推动AI产业发展的重要基础设施，具备价格弹性、算力平权和商业模式创新等优势。随着算力需求的爆发，IDC企业有望通过布局云算力服务，提升盈利能力并缩短投资回报周期。未来，具备低成本电力、优质GPU资源和客户基础的IDC服务商将在竞争中占据有利地位。