近期全球芯片巨头英伟达发布大超市场预期的财报和业绩展望，英伟达在业绩后暴涨超过24%，其总市值也创历史新高，一度接近1万亿美元。
伴随英伟达的大涨，港股市场中半导体板块也出现集体拉升，2023年5月29日盘中，宏光半导体一度涨幅达20%，ASMPT一度涨幅达到5.25%，中芯国际、华虹半导体、上海复旦涨幅分别达4.32%、3.78%、4.42%。
到5月29日收市宏光半导体涨34.67%，ASMPT涨5.09%，中芯国际涨2.77%，华虹半导体涨1.99%。
来源：ifind
英伟达首席执行官黄仁勋认为，OpenAI的ChatGPT等语言生成式工具和其他人工智能应用的崛起正在推动对计算能力的需求。而截至目前国内也至少有30家公司和机构正在训练人工智能大模型。除了已经公布相关聊天机器人产品的百度、阿里巴巴、商汤等公司之外，科大讯飞也在不久前正式对外发布讯飞星火认知大模型。
那么究竟这些人工智能大模型的崛起对于算力需求有多大，算力需求如果爆发，那么哪些产业会迎来宝贵的发展机遇，我们来详细看看。
一、英伟达业绩股价齐飞，大模型时代主打算力
近期全球芯片巨头英伟达召开了2024 财年一季度财报，其Q1营收约为71.9亿美元，环比增长19%，同比下降13%，降幅几乎为市场预期和四季度降幅的一半。
其中，英伟达AI芯片所在数据中心业务收入达42.8亿美元（环比+18%，同比+14%），创历史新高。公司预期二季度营收达110亿美元，同比增近33%，较华尔街预期高出50%。
在财报发布后的业绩会上英伟达称，目前有很多云公司竞相部署AI芯片，因此也锁定了公司数据中心芯片的大幅增长，未来计划下半年大幅增加供应。
财报后及业绩会期间，英伟达股价迅速拉升，一度涨至390美元上方的历史最高水平，盘后涨幅一度接近30%。市值增加2000亿美元至 9600亿美元，距离万亿市值仅一步之遥。
来源：财报
根据英伟达业绩会，全球数据中心规模已超万亿美元，各地都在积极投建数据中心，可以看到加速计算和生成式AI的发展势不可挡。由于大模型需要GPU进行训练，AI算力有望维持高确定性和高景气度方向。
同时，英伟达发布今年Q2展望及全年计划，其今年Q2收入预计为110亿美元，较市场预期的71.8亿美元高出53%，英伟达作为全球AI算力芯片龙头，充分享受这次AI浪潮下的红利。
在AI确定性的浪潮下，AI算力有望持续高度景气，同时由于英伟达业绩大超预期，相关半导体美股也全面暴涨，例如高通、AMD(超微半导体)、超微电脑、博通、麦维尔科技，还包括半导体产业链。
在ChatGPT引发AI浪潮后，国内大模型也开始于今年3、4月份密集发布，自研AI大模型进入“百花齐放”阶段，而大模型的涌现开启了算力竞赛。
算力是训练大模型的底层动力源泉，一个优秀的算力底座在大模型(AI 算法)的训练和推理具备效率优势。同时，大模型参数呈现指数规模，进一步引爆海量算力需求。根据OpenAI数据，模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度，存在万倍差距，因此带动了对AI训练芯片单点算力提升的需求。根据智东西数据，过去五年，大模型发展呈现指数级别，因此对算力需求也随之攀升。
来源：智东西
根据数据统计显示，大模型需要的算力量非常惊人。
基于Transformer体系结构的大型语言模型涉及高达数万亿从文本中学习的参数。开发它们是一个昂贵、耗时的过程，需要深入研究技术专长、分布式数据中心规模的基础设施和完整的堆栈加速计算方法。
以GPT-3为例，据OpenAI报告，训练一次1746亿参数的GPT-3模型需要的算力约为3640 PFlop/sday。即假如每秒计算一千万亿次，也需要计算3640天。
算力是打造大模型生态的必备基础，其中AI服务器、AI芯片、AI云是主要的AI硬件产品。算力是训练大模型的底层动力源泉，一个优秀的算力底座在大模型(AI算法)的训练和推理具备效率优势，从而大幅提升训练模型的效率。
二、AI芯片是算力“心脏”，AI云迎来黄金发展期
首先算力需求爆发之下，AI芯片是投资者要重点关注的。因为AI芯片是AI算力的“心脏”，伴随数据海量增长，算法模型趋向复杂，处理对象异构，计算性能要求高，AI芯片在可高效处理人工智能应用中日渐多样繁杂的计算任务。
其中GPU相较于比CPU更擅长并行计算，GPU是以吞吐量为导向的计算单元，转为执行多任务并行。由于微架构的不同导致CPU绝大部分晶体管用于构建控制电路和缓存，只有小部分晶体管用来完成运算工作，GPU则是流处理器和显存控制用于绝大部分晶体管，从而拥有更强大的并行计算能力和浮点计算能力。
文章前部分中提到英伟达AI芯片业绩暴涨，就是印证了在大模型时代背景下，对于算力的高景气需求。
CPU与GPU 框架对比：
来源：embeddedcomputing
AI时代算力需求爆发之下，AI芯片市场究竟会有多高的增长呢？
信息“爆炸”时代全世界的数据量激增，根据IDC预测，全球数据圈将由2018年的33ZB增长至2025年的175ZB。海量的数据，需要使用多种具有高速运算能力的人工智能芯片来完成过滤、分析，进而驱动AI芯片市场持续增长。
根据WSTS数据，2019年全球AI芯片市场规模仅110亿美元，2025年预计将增长至726亿美元，CAGR达到37%；根据甲子光年数据，中国AI芯片市场规模将从2018年的61亿元增长至2023年的556亿元，CAGR高达56%。
2018-2023E中国AI芯片市场规模
来源：甲子光年
其次AI服务器作为超算芯片载体也彰显出它的重要性。与通用服务器采用串行架构、以CPU为算力提供者不同的是，AI服务器采取异构架构，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等不同的组合方式，目前广泛使用的是CPU+GPU 。与通用服务器相比，AI服务器拥有更出色的高性能计算能力。
2021-2025年中国服务器市场规模及增速：
来源：IDC
还有就是AIGC时代之下，AI云迎来黄金发展周期。
云计算就是指通过互联网，以按需服务的形式提供计算资源。企业可以实现按需收费。由于AIGC引爆海量算力需求，因此人工智能在云计算中需求呈现爆发式增长，此外英伟达重磅推出AI foundations也印证了这个观点。
在2023年3月23日，英伟达GTC会议上，英伟达推出AI foundations云服务，此举意味着英伟达想快速抢占超算时代的AI云市场，从而具备先发优势，恰恰也侧面证实了全球AI云市场迎来黄金发展期。
英伟达AI云平台：
来源：英伟达官网
最后是应用端需求广阔，同样侧面反映全球算力需求高度增长。例如集成了ChatGPT功能的Bing在逐渐改变搜索引擎市场格局。根据界面新闻，截至3月8日，Bing预览版新增用户超过100万，必应搜索引擎的日活跃用户首次突破1亿，集成搜索+聊天功能的必应预览版自推出以来总聊天次数已超过4500万次。
StatCounter数据显示，2023年4月中国桌面搜索市场上，Bing的份额达37.4%，取代百度成为中国第一大桌面搜索引擎；百度的份额降至27.01%。
国内搜索引擎市场份额：
来源：StatCounter
三、海外巨头主导AI芯片市场，国内厂商加速替代
从目前市场格局来看，海外龙头垄断高端AI芯片市场，但国内厂商加速布局追赶。
英伟达、Intel 等老牌海外厂商产品布局广泛，既有云端训练+推理芯片，又有终端应用的产品，根据JPR统计，2022Q4英伟达在全球独显GPU市场中的份额高达82%，Intel和AMD的市占率均为9%，海外龙头几乎垄断了高端 AI 芯片市场。
来源：JPR
尽管目前AI芯片市场仍由海外大厂主导，但国内已涌现出一批优质的AI芯片公司，陆续发布产品推向市场。
例如：寒武纪的AI芯片思元290主要用于云端训练，而思元370可用于云端+训推，且思元370是公司推出的首款采用Chiplet技术的AI芯片，最大算力高达256TOPS。
海光信息的DCU芯片“深算一号”拥有丰富的软硬件生态，且能够兼容“CUDA”架构。而腾讯、百度、阿里巴巴等互联网大厂也通过投资、孵化等方式在AI芯片领域大力布局。其中，腾讯为燧原科技注资、百度为昆仑芯投资、阿里巴巴孵化了平头哥。
可以看到近年来国内的寒武纪、比特大陆、百度、地平线等优质本土厂商发力布局相关产品，展望未来，国内AI芯片公司仍有广阔成长空间。
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