【行业研究报告】电子设备-电子行业行业深度报告:AI商业模式逐步落地,算力产业链迎接星辰大海

类型: 行业深度研究

机构: 中国银河

发表时间: 2023-03-27 00:00:00

更新时间: 2023-03-28 20:15:26

史发展余70年,当前正处于新一轮产业变革制高点。从规模上看,
全球AI产业规模预计2030年将达到1500亿,未来8年复合增速
约40%。从市场来看,美国领先,中国和欧盟并驾齐驱,三地企业
合计份额为70.01%。2022年中国人工智能产业规模达1958亿元,
年增长率7.8%,整体稳健增长。模型、数据和算力为人工智能发展
三驾马车,Transformer模型的引入标志着自然语言处理模型能够大
规模地生成类似人类的语言,并且进入可大规模、可复制的大工业
规模地生成类似人类的语言,并且进入可大规模、可复制的大工业
落地阶段。算法模型发展的同时,对于数据规模和质量的要求也在
不断提高。其中ChatGPT参数量达到1750亿次,数据规模达到
45TB,从1956-2020年,计算机处理能力的FLOPS增加了一万亿
倍。同时海外和国内互联网行业巨头积极布局AI,竞赛压力逐步提
升。
⚫AI产业迎来“iPhone”时刻,英伟达召开GTC2023,关注高性能计
算相关领域壁垒。英伟达在GTC2023推出AIFoundations云服务,
从NEMO、PICASSO、BIONEMO三方面,赋能不同AI场景。同
时发布H100NVL服务器,相比A100DGX提供10倍的计算速度。
在大算力背景下,存算性能呈现剪刀差,存储器件性能远弱于算力
性能提升,AI训练未来的瓶颈不是算力,而是GPU的“内存墙”。
因此,未来存算一体化趋势确定,HBM与Chiplet有望实现降本增
效,全球半导体厂商已提出多种解决方案,存内计算电路可基于
SRAM和NORFlash实现。HBM的高带宽技术,基于TSV和芯片
堆叠技术的堆叠可实现高于256GBp/s带宽远超过DDR4和
GDDR6。Chiplet技术无需中介层、芯片直接通过TSV直接进行高
密度互连,性能可以得到很大的提升,算力水平也会提高。
⚫AI商业落地曙光出现,ChatGPT引爆大算力需求。ChatGPT是使
用海量语料库进行训练的语言生成器,在2022年11月ChatGPT
推出后,迅速引爆市场,2个月内月活跃用户数便达一亿,成为
了历史上用户增长最快的消费应用。ChatGPT参数量2018年
OpenAI发布的ChatGPT1.0的模型参数为1.17亿,2019年的第
二代模型参数为15亿,ChatGPT3.0的参数相比于ChatGPT2.0
增长了近百倍,达到了1750亿。强大的算力水平是AI大模
型必备的技术支撑,ChatGPT3.0模型需要使用1024颗英伟达
A100芯片训练长达一个月的时间,AIGC商业落地蓄势待发,未
来对算力的需求更将超乎想象。
高峰
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王子路
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