20250321-源达信息-半导体行业研究_推理算力需求持续增长_ASIC端侧应用前景广阔_13页_986kb

文档总结

核心内容

本文档分析了推理算力需求持续增长的行业趋势，指出随着大模型的不断发展和应用，推理端的算力需求正快速上升。同时，文档强调了ASIC芯片在端侧部署中的优势，认为其在功耗、性能、成本等方面相较于通用GPU更具竞争力，未来在AI产品商业化过程中具有广阔的市场前景。

主要观点

• 大模型参数规模持续增加：大模型的参数量与算力消耗呈正相关，随着模型性能的提升，算力需求也同步上升。
• 推理需求增长显著：IDC预测，到2026年，推理服务器的工作负载占比将从2020年的51.5%提升至62.2%，中国人工智能服务器的推理算力占比同样呈上升趋势。
• Deepseek推动大模型平价化：Deepseek-V3和R1模型通过算法优化，大幅降低了训练成本，使大模型在端侧和应用侧的商业化进程提速。
• 本地推理成为趋势：随着AI应用场景的多样化，本地推理需求上升，有助于降低延时、提高吞吐量、保障数据安全和用户隐私，进一步推动ASIC芯片市场发展。
• ASIC芯片具备多方面优势：相比GPU，ASIC在功耗、效率、成本等方面表现更优，更适合端侧设备如智能驾驶、AI眼镜、智能家居等场景。
• 投资建议聚焦ASIC芯片厂商：建议关注芯原股份和寒武纪两家公司在ASIC芯片领域的布局和表现。

关键信息

推理算力需求扩容

• 大模型迭代推动算力需求增长，尤其是推理端需求的提升。
• ChatGPT3.5和GPT-4的商业化加速了大模型的普及，用户数量增长迅速。
• Deepseek-V3和R1模型通过优化算法显著降低了训练成本，实现大模型平价化，促进端侧和应用侧的市场扩展。
• Deepseek-V3模型的API调用价格远低于GPT-4，如每百万输入Token价格为0.5元（缓存命中）和2元（缓存未命中），输出价格为8元。

ASIC芯片发展前景

• 性能优势：ASIC芯片针对特定算法优化设计，在特定任务上拥有更强大的算力和更高的计算效率。
• 功耗优势：ASIC芯片在单位算力能耗方面显著优于GPU，适合终端设备使用。
• 成本优势：ASIC芯片单位算力成本更低，具备更高的经济性。
• 应用场景广泛：ASIC不仅适用于AI领域，还在国防、智慧办公、智慧安防、智能家居等行业有广泛应用。
• 市场规模增长：据IDC预测，2021年全球ASIC芯片市场规模为199亿美元，预计到2025年将增长至462亿美元，年均增长率达23.4%。

投资建议

• 芯原股份：提供芯片定制服务和IP授权，覆盖消费电子、汽车电子、计算机、工业、数据处理、物联网等多个领域。
• 寒武纪：产品覆盖云端、边缘端和终端场景，终端智能处理器IP已出货过亿台，云端和边缘产品也已实现量产。

风险提示

• 技术迭代风险：AI技术发展迅速，ASIC芯片可能面临性能和技术的快速更新压力。
• 下游需求不及预期风险：AI商业化进程可能受市场接受度、应用场景落地速度等因素影响。
• 中美贸易摩擦风险：贸易政策变化可能对芯片供应、技术出口等方面造成影响。

图表目录

• 图1：云端部署、边缘部署、终端部署
• 图2：训练与推理环节的性能需求不同
• 图3：中国人工智能服务器工作负载预测，2020-2026
• 图4：参数量与大模型性能
• 图5：增长1亿用户花费时间
• 图6：推理模型输入输出价格（元/1M Tokens）
• 图7：GeForce RTX 50
• 图8：ASIC芯片性能优势
• 图9：2021-2025EASIC全球市场规模（亿美元）
• 图10：2020-2024芯原股份营业总收入（亿元）
• 图11：2020-2024芯原股份扣非归母净利润（亿元）
• 图12：2020-2024寒武纪营业总收入（亿元）
• 图13：2020-2024寒武纪扣非归母净利润（亿元）

表格目录

• 表1：不同模型参数规模
• 表2：Deepseek-V3模型训练成本
• 表3：英伟达主流产品能耗 (W)

分析师信息

• 吴起涤，执业登记编号：A0190523020001，邮箱：wuqidi@yd.com.cn
• 赵毅轩，执业登记编号：A0190124060001，邮箱：zhaoyixuan@yd.com.cn

公司信息

• 芯原股份：提供芯片定制服务和IP授权，覆盖多个行业应用。
• 寒武纪：产品布局全面，涵盖云端、边缘端和终端场景，已实现量产。

投资评级说明

重要声明

• 本报告仅限中国大陆地区发行，仅供河北源达信息技术股份有限公司的客户使用。
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