從ChatGPT看GPU算力需求及國產化分析
中信證券搭建一個滿足現在ChatGPT日常訪問使用場景的算力，基於1億用戶保守測算，GPU需求量在23.3億美元，對應的CPU/存儲價值量分別爲3.14/2.78億美元。若搜索平臺均搭載類ChatGPT功能，預計對於GPGPU的需求將增加136.3億美元，對應地增加CPU/存儲芯片價值量分別爲18.4/16.3億美元。
我們預計隨着在類GPT基礎模型上開發的應用程序逐漸增多，有望打開千行百業的海量應用場景，對於算力的需求將實現顯著提升，爲GPGPU的需求帶來新的增量。長久來看，我們認爲美國禁售給中國高端GPU的禁令給國產GPGPU和AI芯片廠商帶來快速發展的機會，建議重點關注實現自主創新，打造自主生態體系，打磨產品實現穩定供貨的公司。
需求測算：
我們搭建一個滿足現在ChatGPT日常訪問使用場景的算力，基於1億用戶保守測算，GPU需求量在23.3億美元，以及對應的CPU/存儲價值量分別爲3.14/2.78億美元。若搜索平臺均搭載類ChatGPT功能，預計對於GPGPU的需求將增加136.3億美元，對應地增加CPU/存儲芯片價值量分別爲18.4/16.3億美元。
應用拓展：
ChatGPT只是GPT的其中一個應用程序，GPT-3在推出9個月內，已被數萬開發者用於 300 多個不同的應用程序。我們預計未來隨着在類GPT基礎模型之上開發的應用程序逐漸增多，有望打開千行百業的海量應用場景，相對應地其對於算力的需求將實現顯著提升，將爲GPGPU的需求帶來新的增量。
技術差距：
GPGPU的核心壁壘是高精度浮點計算及CUDA生態。從高精度浮點計算能力來看，國內GPU產品與國外產品的計算性能差距約5年；在軟件和生態層面距離英偉達CUDA生態還有近10年的距離。
短期來看：
我們認爲對高端通用計算GPU的禁令短期內可能會影響英偉達和AMD的GPU產品在中國的銷售，中國AI計算、超級計算和雲計算產業進步受到一定的阻礙。可使用英偉達和AMD的還沒有被禁止的、以及國產廠商的中高計算性能CPU、GPU、ASIC芯片等進行替代。
長期來看：
國產CPU、GPU、AI芯片廠商受益於龐大的國內市場，疊加國內的信創市場帶來國產化需求增量。我們預期未來國內AI芯片的國產化比例將顯著提升，藉此機會進行產品升級，逐漸達到國際先進水平突破封鎖。
風險因素：
用戶拓展不及預期風險，AI技術及新產品開發發展不及預期風險，外部制裁加劇風險，宏觀經濟需求下行風險。
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