国内终端AI芯片落地速度低于预期，国产替代确定性高，可借助Chiplet等技术共同构筑生态，并在数据应用层面进行追赶。2022年10月7日，美国BIS发布《出口管制条例》，限制向中国芯片制造商出口先进芯片和生产先进芯片的设备，根据环球时报微信公众号，英伟达A100型芯片已被美国商务部添加到出口管制名单中，而英伟达GPU在AI应用中可替换性较低，因为芯片处理AI负载、图形计算等多重功能。在海外富有先进性能的高算力芯片出口受限情况下，国内终端AI芯片落地速度普遍低于预期，难以落地主要归因于：应用效果较好的模型对芯片算力要求高，而现阶段芯片功耗及成本无法满足需求，与此同时芯片产品迭代时间较长。我们认为，在当前中美关系背景下，AI芯片国产替代确定性较高，而国外AI芯片在底层算法上具备核心优势，国内则可在应用层面进行追赶，此外，平衡芯片性能、良率、成本矛盾的技术包括Chiplet等也将共同构筑AI硬科技端生态，加速AI芯片实现落地。
　　GPT-3训练阶段成本预计在500万美元/次。根据电子技术应用ChinaAET微信公众号援引Open AI测算，自2012年起，全球头部AI模型训练算力需求每3-4个月翻一番，每年头部训练模型所需算力增长幅度高达10倍，而ChatGPT训练阶段总算力消耗约为3640 PF-days（即1 PetaFLOP/s效率跑3640天）。根据普超资本微信公众号，GPT-3训练成本预计在500万美元/次。
　　Nvidia DGXA100640GB服务器为ChatGPT所需的标配硬件。根据环球零碳微信公众号，我们以单NVIDIAA100 GPU在ChatGPT上打印一个单词需要约350ms进行假设。根据Nvidia官网产品手册，Nvidia DGXA100640GB含8个A100 GPU及1个AMDRome 7742处理器，因此我们以上述硬件作为测算基础。
　　运营阶段，我们预计ChatGPT年GPU/CPU需求空间分别在7000万美元及778万美元。根据CCTV4微信公众号，截至23年1月，ChatGPT积累了1亿月活跃用户。我们假设后续稳定运营时期，总访问量维持在2000万次左右，咨询量以8个问题计算，总咨询量在1.6亿次。单个字大约在A100 GPU上消耗350ms，因此总GPU运行小时约为466667小时。因此，对GPU/CPU单日同时运转的耗用量分别为19444/4861个。对应现有价格及替换周期假设，我们预计运营阶段，ChatGPT年GPU/CPU需求空间分别在7000万美元及778万美元。
　　投资建议：建议关注：模型（商汤-W、云从科技-UW、科大讯飞）/算力芯片（寒武纪-U、景嘉微、海光信息）/接口芯片（澜起科技）/CPUIP授权、SoC（国芯科技）/服务器（浪潮信息）/IDC（宝信软件、润泽科技）
　　风险提示。AI终端应用发展不及预期；AIGC技术发展不及预期；半导体国产替代进程不及预期；测算中存在一定的假设，故结果具有一定的不稳定性。
　　
　　

研究报告全文：TableMainInfo行业研究信息设备半导体产品与半导体设备证券研究报告行业跟踪报告2023年02月15日TableInvestInfo投资评级优于大市维持OpenAI算力需求测算市场表现TableSummary投资要点TableQuoteInfo1974半导体产品与半导体设备海通综指1160国内终端AI芯片落地速度低于预期国产替代确定性高可借助Chiplet等技346术共同构筑生态并在数据应用层面进行追赶2022年10月7日美国BIS发布出口管制条例限制向中国芯片制造商出口先进芯片和生产先进芯片的-467设备根据环球时报微信公众号英伟达A100型芯片已被美国商务部添加到出-1281口管制名单中而英伟达GPU在AI应用中可替换性较低因为芯片处理AI负-2095载图形计算等多重功能在海外富有先进性能的高算力芯片出口受限情况下202222022520228202211国内终端AI芯片落地速度普遍低于预期难以落地主要归因于应用效果较好资料来源海通证券研究所的模型对芯片算力要求高而现阶段芯片功耗及成本无法满足需求与此同时芯片产品迭代时间较长我们认为在当前中美关系背景下AI芯片国产替代相关研究确定性较高而国外AI芯片在底层算法上具备核心优势国内则可在应用层面TableReportInfo优质IC设计企业投资机遇显现进行追赶此外平衡芯片性能良率成本矛盾的技术包括Chiplet等也将共20230204同构筑AI硬科技端生态加速AI芯片实现落地半导体设备材料国产化紧迫20230207锂电池管理芯片研究20230116GPT-3训练阶段成本预计在500万美元次根据电子技术应用ChinaAET微信公众号援引OpenAI测算自2012年起全球头部AI模型训练算力需求每3-4个月翻一番每年头部训练模型所需算力增长幅度高达10倍而ChatGPT训练阶段总算力消耗约为3640PF-days即1PetaFLOPs效率跑3640天根据普超资本微信公众号GPT-3训练成本预计在500万美元次分析师郑宏达Tel02123219392NvidiaDGXA100640GB服务器为ChatGPT所需的标配硬件根据环球零碳证书S0850516050002微信公众号我们以单NVIDIAA100GPU在ChatGPT上打印一个单词需要约350ms进行假设根据Nvidia官网产品手册NvidiaDGXA100640GB含8个A100GPU及1个AMDRome7742处理器因此我们以上述硬件作为测算基础运营阶段我们预计ChatGPT年GPUCPU需求空间分别在7000万美元及778万美元根据CCTV4微信公众号截至23年1月ChatGPT积累了1亿月活跃用户我们假设后续稳定运营时期总访问量维持在2000万次左右咨询量以8个问题计算总咨询量在16亿次单个字大约在A100GPU上消耗350ms因此总GPU运行小时约为466667小时因此对GPUCPU单日同时运转的耗用量分别为194444861个对应现有价格及替换周期假设我们预计运营阶段ChatGPT年GPUCPU需求空间分别在7000万美元及778万美元投资建议建议关注模型商汤-W云从科技-UW科大讯飞算力芯片寒武纪-U景嘉微海光信息接口芯片澜起科技CPUIP授权SoC国芯科技服务器浪潮信息IDC宝信软件润泽科技风险提示AI终端应用发展不及预期AIGC技术发展不及预期半导体国产替代进程不及预期测算中存在一定的假设故结果具有一定的不稳定性请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明行业研究半导体产品与半导体设备行业21AI变革驱动优质科技企业实现长期价值重估AI变革驱动优质科技企业实现长期价值重估AIGC领域中近期OpenAI开发的ChatGPT引发了强烈反响技术算法模型的进步降低了AI训练和运行的成本人工智能使用门槛逐渐降低Gartner将AIGC列为最有商业前景的AI技术预计2-5年内将进入生产成熟期根据中国网科学援引沙利文的预计21-26年我国对话式AI市场规模年复合增速将达263我们认为在AIGC快速驱动下人工智能落地场景有望实现丰富化而这一技术变革将引领优质科技企业实现长期价值重估国内终端AI芯片落地速度低于预期国产替代确定性高可借助Chiplet等技术共同构筑生态并在数据应用层面进行追赶2022年10月7日美国BIS发布出口管制条例限制向中国芯片制造商出口先进芯片和生产先进芯片的设备根据环球时报微信公众号英伟达A100型芯片已被美国商务部添加到出口管制名单中而英伟达GPU在AI应用中可替换性较低因为芯片处理AI负载图形计算等多重功能在海外富有先进性能的高算力芯片出口受限情况下国内终端AI芯片落地速度普遍低于预期难以落地主要归因于应用效果较好的模型对芯片算力要求高而现阶段芯片功耗及成本无法满足需求与此同时芯片产品迭代时间较长我们认为在当前中美关系背景下AI芯片国产替代确定性较高而国外AI芯片在底层算法上具备核心优势国内则可在应用层面进行追赶此外平衡芯片性能良率成本矛盾的技术包括Chiplet等也将共同构筑AI硬科技端生态加速AI芯片实现落地2OpenAI算力需求测算训练阶段成本方面根据电子技术应用ChinaAET微信公众号援引OpenAI测算自2012年起全球头部AI模型训练算力需求每3-4个月翻一番每年头部训练模型所需算力增长幅度高达10倍而ChatGPT训练阶段总算力消耗约为3640PF-days即1PetaFLOPs效率跑3640天根据普超资本微信公众号GPT-3训练成本预计在500万美元次运营成本方面我们测算硬件端结果如下图TablePicPe1OpenAI运营阶段硬件成本测算资料来源Nvidia官网产品手册CCTV4微信公众号思腾合力微信公众号华尔街见闻微信公众号newegg官网半导体产业纵横微信公众号五维实验室微信公众号海通证券研究所预测硬件基础根据环球零碳微信公众号我们以单NVIDIAA100GPU在ChatGPT上打印一个单词需要约350ms进行假设根据Nvidia官网产品手册NvidiaDGXA100640GB含8个A100GPU及1个AMDRome7742处理器因此我们以上述硬件作为测算基础计算假设访问及咨询量根据CCTV4微信公众号截至23年1月ChatGPT请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明行业研究半导体产品与半导体设备行业3积累了1亿月活跃用户我们假设后续稳定运营时期总访问量维持在2000万次左右咨询量以8个问题计算总咨询量在16亿次单个字大约在A100GPU上消耗350ms因此总GPU运行小时约为466667小时因此对GPUCPU单日同时运转的耗用量分别为194444861个对应现有价格及替换周期假设我们预计运营阶段ChatGPT年GPUCPU需求空间分别在7000万美元及778万美元3投资建议建议关注模型商汤-W云从科技-UW科大讯飞算力芯片寒武纪-U景嘉微海光信息接口芯片澜起科技CPUIP授权SoC国芯科技服务器浪潮信息IDC宝信软件润泽科技4风险提示AI终端应用发展不及预期AIGC技术发展不及预期半导体国产替代进程不及预期测算中存在一定的假设故结果具有一定的不稳定性请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明行业研究半导体产品与半导体设备行业4信息披露分析师声明TableAnalysts郑宏达电子计算机行业本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格以勤勉的职业态度独立客观地出具本报告本报告所采用的数据和信息均来自市场公开信息本人不保证该等信息的准确性或完整性分析逻辑基于作者的职业理解清晰准确地反映了作者的研究观点结论不受任何第三方的授意或影响特此声明分析师负责的股票研究范围TableStocks重点研究上市公司利亚德歌尔股份顺络电子中颖电子木林森佳都科技闻泰科技创业慧康视源股份芯海科技航天宏图立昂微宇瞳光学敏芯股份传音控股骏成科技云从科技-UW广联达用友网络鼎龙股份蓝思科技商汤-W思维列控金溢科技长川科技晶晨股份芯朋微芯原股份-U拉卡拉三利谱投资评级说明1投资评级的比较和评级标准类别评级说明以报告发布后的6个月内的市场表现优于大市预期个股相对基准指数涨幅在10以上为比较标准报告发布日后6个月内股票投资评中性预期个股相对基准指数涨幅介于-10与10之间的公司股价或行业指数的涨跌幅级弱于大市预期个股相对基准指数涨幅低于-10及以下相对同期市场基准指数的涨跌幅无评级对于个股未来6个月市场表现与基准指数相比无明确观点2市场基准指数的比较标准优于大市预期行业整体回报高于基准指数整体水平10以上股市场以海通综指为基准香港市A行业投资评场以恒生指数为基准美国市场以标中性预期行业整体回报介于基准指数整体水平-10与10之间级普或纳斯达克综合指数为基准500弱于大市预期行业整体回报低于基准指数整体水平-10以下法律声明本报告仅供海通证券股份有限公司以下简称本公司的客户使用本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议在任何情况下本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任本报告所载的资料意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断本报告所指的证券或投资标的的价格价值及投资收入可能会波动在不同时期本公司可发出与本报告所载资料意见及推测不一致的报告市场有风险投资需谨慎本报告所载的信息材料及结论只提供特定客户作参考不构成投资建议也没有考虑到个别客户特殊的投资目标财务状况或需要客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况在法律许可的情况下海通证券及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易还可能为这些公司提供投资银行服务或其他服务本报告仅向特定客户传送未经海通证券研究所书面授权本研究报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝复印件或复制品或再次分发给任何其他人或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用所有本报告中使用的商标服务标记及标记均为本公司的商标服务标记及标记如欲引用或转载本文内容务必联络海通证券研究所并获得许可并需注明出处为海通证券研究所且不得对本文进行有悖原意的引用和删改根据中国证监会核发的经营证券业务许可海通证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明