本文來自格隆匯專欄：天風研究，作者：潘暕團隊

核心觀點

我們認為以GPT-4/ChatGPT為代表的預訓練大模型或將催生未來對AI服務器的擴產需求，建議關注：服務器芯片：英偉達（天風海外組覆蓋）、AMD、Intel、寒武紀、海光信息（天風計算機組覆蓋）、龍芯中科等；AI服務器製造：工業富聯；圖像數據資源及應用：大華股份、海康威視等；先進製造及封裝：台積電、中芯國際、長電科技、通富微電等；企業級存儲：瀾起科技、江波龍（天風計算機組聯合覆蓋）、兆易創新等。

摘要

ChatGPT：突破性的對話系統預訓練生成模型。

ChatGPT是基於transformer架構的文本生成式AI。ChatGPT由GPT系列分化而來，從GPT-1到ChatGPT，算法上均採用的是transformer架構，模型結構改進程度偏弱，主要為數據與算力的擴展。（1）AIGC視角下，ChatGPT在AI中屬於可交互的文本AIGC，其興起源於深度學習技術的快速突破和日益增長的數字內容供給需求；（2）transformer視角下，transformer幫助AI文本生成的核心技術NLP走出了發展困境。隨着基於transformer的模型越來越大，它們開始可以輸出達到人類水平的結果甚至超人的結果。GPT憑藉着高算力與大數據成為了目前規模競爭下的勝者。

雲端：半導體+AI生態逐漸清晰

更大的算力意味着更多的計算機設備，搭建這些設備也需要更多的核心器件。企業對類ChatGPT技術的追求，在服務器產業鏈的發展上預計將起到積極的促進作用。（1）AI算力芯片：AI算力芯片是類ChatGPT模型的基石，支撐類ChatGPT模型需要大量的算力芯片，其中對GPU、FPGA、ASIC需求較大；（2）HBM/Chiplet：AI芯片性能及成本的平衡也帶動周邊生態，HBM/Chiplet等產業鏈受益。在HBM領域，AI對話程序在執行計算期間需要大容量、高速的存儲支持，預計AI芯片發展也將會進一步擴大高性能存儲芯片需求；在Chiplet領域，Chiplet是佈局先進製程、加速算力升級的關鍵技術。

類ChatGPT對芯片的需求將量大且具有高持續性

按照我們的預設，當前的ChatGPT模型至少在服務器上花費了3.47億美元，其中CPU、GPU、DRAM分別為0.29、2.66、0.23億美元。未來隨着ChatGPT的市佔率及應用端的發展，我們預測它的日活量（DAU）與每人每天生成單詞2023年後均會呈現階梯式高速增長直至2030年後放緩，服務器成本也將隨之繼續擴張，預計2030年服務器成本高達975.1億美元。

終端：“ChatGPT+”加速數字經濟發展

應用端相關行業通過ChatGPT找到了新的發力點，推出ChatGPT相關產品，加速數字化轉型。在人工智能行業，ChatGPT可以助力AI開發、優化模型優化及豐富應用場景等，其中與具體任務相結合的應用將會是中短期內可行性較高的熱點。服務上，ChatGPT能夠幫助APP/語音助手提供更好的聊天服務；產品上，ChatGPT能夠增強智能產品的交互性。此外，ChatGPT還能夠應用在搜索引擎、泛娛樂、自媒體等其他行業上。

投資建議：我們認為以GPT-4/ChatGPT為代表的預訓練大模型或將催生未來對AI服務器的擴產需求，建議關注：

服務器芯片：英偉達（天風海外組覆蓋）、AMD、Intel、寒武紀、海光信息（天風計算機組覆蓋）、龍芯中科等；

AI服務器製造：工業富聯；

圖像數據資源及應用：大華股份、海康威視等；

先進製造及封裝：台積電、中芯國際、長電科技、通富微電等；

企業級存儲：瀾起科技、江波龍（天風計算機組聯合覆蓋）、兆易創新等。

風險提示： ChatGPT發展不及預期；國際局勢震盪加重貿易成本；市場競爭加劇；本文對芯片市場空間測算是基於一定前提假設，存在假設條件不成立、市場發展不及預期等因素導致市場空間測算結果偏差。

注：本文節選自天風證券股份有限公司2023年4月2日發佈的研究報吿：《我們認為以GPT-4/ChatGPT為代表的預訓練大模型或將催生未來對AI服務器的擴產需求》報吿分析師：潘暕 SAC編號 S1110517070005             駱奕揚 SAC編號 S1110521050001

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