计算机行业动态报告：ChatGPT系列报告，算力“军备竞赛”

ChatGPT是由微软投资的AI实验室OpenAI开发出的一款智能聊天机器人模型，它能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。每一代GPT模型的参数量都快速增长，2019年2月发布的GPT-2参数量为15亿，而2020年5月的GPT-3，参数量达到了1750亿。ChatGPT能够实现当前如此强大的交互，离不开背后庞大的算力支撑，随着AI等新技术的发展，对高可靠、高性能、高安全算力需求更加突出。 AI服务器：人工智能发展核心算力底座。1）数据海量增加等趋势下，带来了对算力需求的快速提升。根据IDC测算，国内智能算力规模正在高速增长，2 2021-2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%，中国通用算力规模年复合增长率为18.5%。2）根据IDC数据，2021年全球人工智能服务器市场规模达156.3亿美元，预计2026年全球人工智能服务器市场规模将达到347.1亿美元，五年复合增长率为17.3%。根据IDC数据，2021年中国人工智能服务器市场规模达到59.2亿美元，与2020年相比增长68.2%，其中，浪潮信息、新华三、宁畅、安擎、华为等诸多中国厂商发挥重要作用。 浪潮信息已连续5年保持中国AI服务器市场份额超过50%，龙头地位稳固。市场份额方面，根据IDC最新发布的《中国加速计算市场（2021年下半年）跟踪报告》，2021全年浪潮信息AI服务器中国市场占有率达52.4%。自2017年以来，浪潮信息已连续5年保持中国AI服务器市场份额超过50%。 AI芯片：AI算力“明珠”，国产厂商持续发力核心领域。随着大数据的发展和计算能力的提升，根据寒武纪招股书，2022年中国人工智能芯片市场规模预计达368亿元，预计2024年市场规模将达到785亿元，复合增速有望达到46%。根据IDC数据，2021年中国人工智能芯片市场中，GPU的市场占有率近90%，ASIC，FPGA，NPU等非GPU芯片市场占有率超过10%。景嘉微、寒武纪等国内GPU、AI芯片龙头正持续发力，产品、市场等方面不断进取。 投资建议：ChatGPT引领AI发展大潮，背后需要算力的快速提升，因此算力行业的发展已经是大势所趋，AI服务器、AI芯片等领域迎来重要的发展机遇。 建议重点关注国内AI服务器龙头浪潮信息，同时建议关注AI芯片龙头寒武纪、景嘉微，AI服务器龙头中科曙光、中国长城。 风险提示：ChatGPT技术落地不及预期；行业竞争加剧；底层算力市场格局具有不确定性。 重点公司盈利预测、估值与评级 1算力：ChatGPT发展的核心基础底座 ChatGPT是由微软投资的AI实验室OpenAI开发出的一款智能聊天机器人模型，它能够根据用户的文本输入，产生相应的智能回答。这个回答可以是简短的词语，也可以是长篇大论。其中GPT是Generative Pre-trained Transformer（生成型预训练变换模型）的缩写。通过学习大量现成文本和对话集合，ChatGPT能够像人类那样即时对话，流畅地回答各种问题，包括回答历史问题，到写故事，甚至是撰写商业计划书和行业分析等。 OpenAI：持续精进，每一代GPT模型的参数量都快速增长。1）概况：总部位于旧金山，由特斯拉的马斯克、Sam Altman及其他投资者在2015年共同创立，马斯克在2018年时因公司发展方向分歧而离开。OpenAI因推出GPT系列自然语言处理模型而闻名。2）业务：从2018年起，OpenAI就开始发布生成式预训练语言模型GPT（Generative Pre-trained Transformer），可用于生成文章、代码、机器翻译、问答等各类内容。3）每一代GPT模型的参数量都快速增长：2019年2月发布的GPT-2参数量为15亿，而2020年5月的GPT-3，参数量达到了1750亿。 表1：GPT家族主要模型对比 ChatGPT能够实现当前如此强大的交互，离不开背后庞大的算力支撑。根据绿色节能数据中心官方公众号，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days。按近期在国内落地的某数据中心为参照物，算力500P耗资30.2亿落成，若要支持ChatGPT的运行，需要7—8个这样数据中心支撑，基础设施投入需以百亿计。 因此，随着AI等新技术的发展，对高可靠、高性能、高安全算力需求更加突出，全球正掀起一场算力的“军备竞赛”，数据中心、AI芯片、服务器等环节作为算力基础设施，有望被高度重视。 2AI服务器：人工智能发展核心算力底座 2.1数据量增长带来算力需求提升，智能算力规模有望快速增长 数据海量增加，算法模型愈加复杂，应用场景的深入和发展，带来了对算力需求的快速提升。1）根据IDC测算，国内智能算力规模正在高速增长，2021年中国智能算力规模达155.2每秒百亿亿次浮点运算（EFLOPS），2022年智能算力规模将达到268.0 EFLOPS，预计到2026年智能算力规模将进入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，达到1,271.4EFLOPS。2021-2026年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达52.3%。2）通用算力规模也正在高速增长，根据IDC测算，2021年中国通用算力规模达47.7EFLOPS，预计到2026年通用算力规模将达到111.3 EFLOPS。2021-2026年期间，预计中国通用算力规模年复合增长率为18.5%。 图1：中国智能算力规模（EFLOPS）及预测 图2：中国通用算力规模（EFLOPS）及预测 AI服务器市场保持快速发展：国内2021年市场规模超300亿元，增速近70%。1）全球市场：根据IDC发布的《全球人工智能市场半年度追踪报告》显示，2021年全球人工智能服务器市场规模达156.3亿美元，约合人民币1045亿元，全球年度人工智能服务器市场首次突破千亿元人民币，同比2020年增速达39%。 其中，浪潮信息、戴尔、HPE分别以20.9%、13.0%、9.2%的市占率位列前三，三家厂商总市场份额占比达43.1%。人工智能服务器市场预计将继续高速增长，预计2026年全球人工智能服务器市场规模将达到347.1亿美元，五年复合增长率为17.3%。 2）国内市场：根据IDC数据，2021年中国人工智能服务器市场规模达到59.2亿美元，与2020年相比增长68.2%，其中，浪潮信息、新华三、宁畅、安擎、华为等诸多中国厂商正加速推动人工智能基础设施产品的优化更新。预计到2026年，中国人工智能服务器市场规模将达到123.4亿美元。 从工作负载角度而言：企业将把精力更多从人工智能训练转移到人工智能推理工作负载上，根据IDC数据，2021年中国数据中心用于推理的服务器的市场份额占比已经过半，达到57.6%，预计到2026年，用于推理的工作负载将达到62.2%。 图3：中国人工智能服务器工作负载预测，2020-2026 2.2浪潮信息：连续多年占据AI服务器龙头地位 浪潮信息已连续5年保持中国AI服务器市场份额超过50%，龙头地位稳固。 市场份额方面，根据IDC最新发布的《中国加速计算市场（2021年下半年）跟踪报告》，2021全年浪潮信息AI服务器中国市场占有率达52.4%。2017-2021年，浪潮信息已连续5年保持中国AI服务器市场份额超过50%。 图4：2021年中国AI服务器市场份额 浪潮信息持续在AI领域布局：2023年2月10日，浪潮信息推出AI算力服务产品，将基于国内领先智算中心的算力基础设施，为国内客户提供先进、开放、高性能、高质量的AI算力资源和配套服务，支撑AI模型构建、训练和推理的业务全流程，赋力生成式AI产业创新。目前，AI算力服务相关信息已在元脑生态AIStore平台上线，包括有多种算力、数据、算法等可选产品，并提供进一步购买和试用咨询。 目前，浪潮在AI产品端具有多个AI计算平台、AI资源平台（AIStation训练平台、AIStation推理平台、T-EYE-浪潮）、AI算法平台（AutoML Sutie-浪潮、TF2），在医疗、金融、电力等行业具有完善的解决方案，多个领域具有成功案例。 图5：浪潮信息AI领域的重点客户 3AI芯片：AI算力“明珠”，国产厂商持续发力核心领域 3.1AI芯片是提供算力的基础，国内市场22-24年增速有望超40% AI包括人工智能芯片、服务器、计算架构、算法及应用等方面，本文主要关注算力层面，即AI芯片和服务器。 1）全球市场：全球人工智能技术发展逐渐成熟，数字化基础设施不断建设完善，推动全球人工智能芯片市场高速增长。IDC全球范围调研显示，人工智能芯片搭载率（attach rate）将持续增高。根据Tractica、寒武纪招股书相关数据，全球人工智能芯片2022年市场规模预计约395亿美金，预计到2025年将达到726亿美金，年复合增长率达到22%。 图6：全球AI芯片市场规模（亿美元） 2）国内市场：22-24年复合增速有望达到46%。随着大数据的发展和计算能力的提升，根据寒武纪招股书，2022年中国人工智能芯片市场规模预计达368亿元，预计2024年市场规模将达到785亿元，复合增速有望达到46%。 图7：国内AI芯片市场规模（亿美元） 2021年国内仍以GPU为主实现数据中心计算加速。根据IDC数据，2021年中国人工智能芯片市场中，GPU的市场占有率近90%，ASIC，FPGA，NPU等非GPU芯片市场占有率超过10%。 图8：中国人工智能芯片市场份额情况（2021年） 3.2景嘉微：深耕GPU铸就自身优势，芯片业务实现高速增长 国内GPU龙头，产品不断迭代体现自身实力。景嘉微是国内首家成功研制国产GPU芯片并实现大规模工程应用的企业，在GPU体系结构、图形绘制高效处理算法、高速浮点运算器设计、可复用模块设计、快速大容量存储器接口设计、低功耗设计等方面有深厚的技术积累，先后研制成功JM5系列、JM7系列、JM9系列等具有自主知识产权的高性能GPU芯片。JM9系列两款图形处理芯片分别于2021年11月和2022年6月完成阶段性测试工作，公司按照推广规划逐步在各个领域开展试点应用工作并取得了客户的良好反馈。 GPU相关业务保持快速发展。从不同业务拆分看，和GPU相关的图形显控领域产品、芯片两大业务保持快速发展，图形显控领域产品18-21年收入复合增速达到21%，芯片业务18-21年收入复合增速高达180%。 图9：景嘉微收入变化（百万元，18-21年，分业务） 表2：景嘉微产品系列梳理 3.3寒武纪：国内AI芯片龙头，18-21年营收复合增速达到83% 寒武纪是国内AI芯片龙头，专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新。公司的主营业务是各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售，主要产品为云端智能芯片及加速卡、训练整机、边缘智能芯片及加速卡、终端智能处理器IP以及上述产品的配套软件开发平台。 目前，公司的主要产品线包括云端产品线（云端智能芯片、加速卡及训练整机）、边缘产品线（在终端和云端之间的设备上配备适度的计算能力）、IP授权及软件（IP授权和基础系统软件平台）。 表3：寒武纪产品梳理 2022年，公司的第五代智能处理器微架构、第五代智能处理器指令集均在研发中。新一代智能处理器微架构的升级除了在编程灵活性、性能、功耗、面积等方面能够大幅提升产品竞争力之外，还针对新兴的智能算法重点应用领域，比如广告推荐系统、新兴自然语言处理算法等进行了重点优化。 2022年3月21日，公司正式发布新款训练加速卡MLU370-X8。MLU370-X8搭载双芯片四芯粒思元370，集成寒武纪MLU-Link™多芯互联技术，主要面向训练任务，在业界应用广泛的YOLOv3、Transformer等训练任务中，8卡计算系统的并行性能平均达到350W RTX GPU的155%。与此前发布的MLU370-S4、MLU370-X4相比，MLU370-X8定位为训练加速卡。三款加速