电子行业：“AI革命”算力篇-20230408-国盛证券-29页_2mb

电子行业“AI革命”算力分析总结

核心内容概述

本文主要围绕“AI革命”中算力需求的爆发，重点分析GPU作为核心硬件的市场现状、未来发展趋势及国产化紧迫性，同时探讨服务器作为GPU市场增长动力以及汽车智能化对算力的需求，最后推荐相关标的并提示潜在风险。

主要观点

1. GPU：算力的核心硬件

• GPU市场规模预计从2021年的334.7亿美元增长至2030年的4473.7亿美元，CAGR为33.3%。
• GPU市场目前被海外三巨头（英伟达、AMD、英特尔）垄断，其中英伟达占据主导地位。
• GPU在AI训练和推理中具备显著优势，如更多处理单元、高内存带宽和专用计算单元（如张量核心）。

2. LLM模型带动算力需求激增

• 大型语言模型（LLM）对算力需求极高，如GPT-3拥有约1750亿参数，训练所需GPU数量庞大。
• 以英伟达A100为例，若需单日完成GPT-3训练，所需GPU数量将超过30000块。
• 百度ERNIE3.0 Titan参数量达2600亿，所需GPU数量远超GPT-3。

3. 服务器：GPU市场的重要增长动力

• AI服务器中GPU价值量占比约48.24%，成为服务器中加速芯片的首选。
• 2022年全球AI服务器（推理）出货量占比约1%，预计2023年增速为8%，2022~2026年CAGR为10.8%。
• 2023年和2026年AI服务器所需GPU数量分别为86.4万张和120万张，对应价值分别为103.7亿美元和144.0亿美元。

4. 汽车智能化推动GPU需求

• 自动驾驶级别从L0到L5，自动化水平逐步提升，对算力需求也不断增长。
• 汽车智能化发展将推动GPU在车载计算领域的应用，如英伟达DRIVE Thor提供2000 TFLOPS算力。

5. GPU国产化进程加速

• 由于美国对高端GPU出口限制，国产GPU需求迫在眉睫。
• 国产GPU公司如景嘉微、沐曦、壁仞科技、摩尔线程等逐步崛起，但整体性能仍与海外龙头存在差距。

关键信息

GPU市场现状

• 全球GPU市场由英伟达、AMD、英特尔主导，其中英伟达在独立GPU市场占比85%。
• GPU在AI服务器中价值占比约50%，是算力需求的核心。

LLM算力需求

• GPT-3训练需要1024块A100卡，耗时超过30天。
• 若需单日完成训练，所需A100数量将超过30000块。
• 百度ERNIE3.0 Titan模型训练所需A100数量约为1522块。

服务器需求预测

• 2023年AI服务器（推理）出货量预计14.4万台，2026年预计20.0万台。
• 训练与推理AI服务器数量比为1:4，推理服务器使用4张GPU，训练服务器使用8张GPU。
• 2023年全球AI服务器所需GPU价值约为103.7亿美元，2026年预计为144.0亿美元。

国产GPU进展

• 国产GPU公司包括景嘉微、沐曦、壁仞科技、摩尔线程、芯动科技、登临科技等。
• 国产GPU在FP32算力方面与海外龙头仍有差距，但正在快速追赶。

标的推荐

• 景嘉微：国产GPU龙头，JM9系列第二款芯片进展顺利，具备较强竞争力。
• 寒武纪：国产AI芯片领军企业，思元370性能显著提升，具备良好的技术储备。
• 芯原股份：国产IP龙头，Chiplet技术持续加速，为AI芯片提供IP支持。
• 海光信息：国产CPU、DCU龙头，业绩增长显著，受益于国产化趋势。

风险提示

• 下游需求不及预期
• 国产化进程不及预期
• 测算误差风险

未来展望

• 随着LLM模型的普及和算力需求的增加，GPU市场将面临更大增长。
• 国产GPU厂商有望在政策支持和技术突破下实现快速发展，逐步替代海外产品。
• AI在汽车、通信、数据中心等领域的应用将带动GPU需求的持续上升。

图表概览

• 图表1-3：展示英伟达GPU产品、独立与集成GPU的对比。
• 图表4-9：说明GPU性能、算力单位、超级计算机算力演变等。
• 图表10-13：描绘AI、机器学习、深度学习与LLM的发展历程。
• 图表14-16：展示GPU数量与算力的关系、模型参数提升对性能的影响。
• 图表17-23：AI服务器出货量、GPU价值占比、所需GPU数量与价值测算。
• 图表24-26：汽车自动化级别、自动驾驶对算力需求、英伟达车载算力演变。
• 图表27-28：全球新能源汽车销量、中国新能源汽车月销量。
• 图表29-33：GPU性能迭代、出口限制、各公司GPU算力对比。

作者与相关研究

• 作者：分析师 郑震湘、余凌星
• 相关研究包括：
  1. 《电子：先进封装引领“后摩尔时代”，国产供应链新机遇》
  2. 《电子：AI带动存算需求提升，存储国产化有望持续推进》
  3. 《电子：卫星通信：推动智能终端设备技术创新升级》

结论

GPU作为AI革命的核心算力硬件，市场需求持续增长，未来将随着大模型的发展而进一步扩大。虽然目前市场被海外企业垄断，但随着国产化加速，中国GPU厂商有望在这一领域取得突破。同时，服务器和汽车智能化也将成为推动GPU需求增长的重要因素。