GPT大模型训练热潮有望带动服务器产业投资机遇

GPT模型热潮有望带动服务器产业投资机遇

我们认为，随着国内互联网厂商陆续开展类似产品研发，GPT大模型训练热潮或将带来底层算力需求快速释放。GPT模型算力需求分为训练+推理两类，产生于预训练、、日常运营三大场景。据我们测算，一次预训练需要3640 PFlop/s-day、单月运营需要算力7034.7 PFlop/s-day。复盘服务器产业发展历程来看，我们认为AI服务器更适合承接GPT大模型算力需求。拆解AI服务器来看，主要硬件成本来自算力芯片，且以GPU为主。我们认为，随着GPT热潮带动算力需求逐步释放，国内服务器产业有望迎来发展机遇，建议关注：浪潮信息、景嘉微。

：大模型+架构，带动并行计算需求

发布之后，引发了全球范围的关注和讨论，百度、阿里、京东等国内各大厂商相继宣布GPT模型开发计划。从AI模型应用场景来看，主要包括推理和训练两类。从实践场景来看，算力需求场景包括预训练、及日常运营。以GPT-3模型为例，随着模型朝更大体量的方向演进，一次训练所需的计算量最高达/s-day，单月运营算力7034.7 PFlop/s-day，对应成本约889万美元。我们认为，在架构加持下，GPT模型得以高效地完成大规模参数计算，随着模型持续迭代、参数体量不断提升，并行计算需求有望进一步释放。

需要的服务器：AI训练型服务器+AI推理型服务器

我们认为，计算架构的变化是推动服务器技术演进的关键变量。从计算场景来看，随着计算架构从PC到云计算，到边缘计算，再到AI训练，服务器需求也在发生相应变化。复盘主流服务器发展历程来看：1）通用服务器：以单机性能提升为迭代目标；2）云计算服务器：主要为承载大规模数据处理需求而生，以IaaS模式带来服务器商业模式的变革；3）边缘服务器：主要解决实时性、带宽成本、安全性等问题；4）AI服务器：专为人工智能训练设计，包括训练型和推理型，多采用大规模并行计算以提升效率。

需要的芯片：CPU+GPU、FPGA、ASIC

从产业需求来看，AI大模型训练需要大算力支持，智能算力需求释放有望带动AI服务器放量。目前国产AI服务器厂商主要包括浪潮信息、华为、新华三等，21H1国产AI服务器厂商占全球市场份额超35%。拆解AI服务器来看，主要硬件成本来自算力芯片，且以GPU为核心。目前海外主流AI GPU芯片包括英伟达H00、A100、V100等，受美国出口限制政策影响，目前国内在先进算力方面主要采购英伟达A800或更低端版本作为替代方案。考虑到部分国产AI GPU如华为昇腾在FP16浮点计算性能上已经实现对英伟达A100的加速追赶，未来随着国产生态打磨，AI GPU国产替代有望加速。

投资建议：关注服务器产业链

我们认为，随着GPT热潮带动算力需求逐步释放，国内AI服务器产业有望迎来发展机遇，建议关注核心环节龙头。目前国内AI服务器产业链公司主要包括：

①能够采购到海外高性能芯片的厂商：浪潮信息等；

②采用海光/寒武纪芯片的厂商：中科曙光；

③采用华为昇腾芯片的厂商：拓维信息等；

④底层芯片供应商：海光信息、寒武纪、景嘉微等。

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