算力的提升是人工智能发展的基石
　　ChatGPT的面世将人工智能大模型这一概念引入更多人的视野，大模型具有“可以实现众多场景通用、泛化和规模化复制”等特性，将成为AI规模应用的重要途径。人工智能大模型优化演进以人工智能数据中心的建设、CPU、AI计算加速芯片、数据中心存储等硬件的性能优化为基础。
　　人工智能计算中心建设快速推进，CPU、GPU、闪存等半导体硬件的性能优化是数据中心“计算提速”的基石
　　服务器在数据中心硬件成本中的占比约为70%，CPU、GPU、存储三个模块的芯片成本在更高性能的服务器中成本占比达50%-80%。IDC发布的报告显示，2021年我国AI服务器支出规模同比增长44.5%，是近年来我国投资的重点方向，国内AI服务器的渗透率呈稳步提升趋势，会带动底层硬件产品的需求稳定增长。我们预计2023/2024/2025应用AI服务器领域的X86 CPU芯片出货量为72.55万片/90.05万片/108.61万片；2023年国内市场规模预计为43.53亿美元，年同比增长约为34.4%。2023/2024/2025年国内AI加速芯片市场规模为43.37/58.72/76.42亿美元，市场规模年同比增速分别为36.3%/35.4%/30.1%。
　　数据中心存储领域，全闪存存储将取代传统硬盘存储成为数据中心存储主力，优化数据存储容量及应用效率；同时降低数据中心能耗，实现绿色节能。
　　投资建议
　　2023年数字化建设在多领域稳步推进，为产业链发展带来新动能，预期提振多种半导体硬件的市场需求，带动大数据中心的建设加速。建议关注数字经济发展为传感器、CPU、GPU等领域带来的需求增量。汽车智能化渗透率提升及出口增长驱动板块需求稳步增长，建议关注车规级MOSFET及SIC功率器件的国产化进程。中长期，人工智能技术的落地商用将持续增多，人工智能技术的发展以算力资源的扩充、CPU&GPU处理速度、存储器及接口芯片等半导体硬件性能的提升为基础，建议关注Chiplet及先进封装，新型存储等先进技术的发展。建议持续关注半导体行业，维持行业增持评级。
　　风险提示
　　新产品商用化进程不及预期；市场需求不振；技术研发不及预期；宏观政策变化不及预期。
　　

研究报告全文：证券研究报告2023年02月20日湘财证券研究所行业研究半导体行业事件点评ChatGPT专题研究之二算力的提升是人工智能发展的基石相关研究核心要点1内需提振创新驱动半导体算力的提升是人工智能发展的基石产业结构性复苏在望20230130ChatGPT的面世将人工智能大模型这一概念引入更多人的视野大模型具2探寻ChatGPT的能力圈及有可以实现众多场景通用泛化和规模化复制等特性将成为AI规破圈成长之路20230208模应用的重要途径人工智能大模型优化演进以人工智能数据中心的建设CPUAI计算加速芯片数据中心存储等硬件的性能优化为基础人工智能计算中心建设快速推进CPUGPU闪存等半导体硬件的性能行业评级增持优化是数据中心计算提速的基石近十二个月行业表现服务器在数据中心硬件成本中的占比约为70CPUGPU存储三个模块的芯片成本在更高性能的服务器中成本占比达50-80IDC发布的报告显示2021年我国AI服务器支出规模同比增长445是近年来我国投资的重点方向国内AI服务器的渗透率呈稳步提升趋势会带动底层硬件产品的需求稳定增长我们预计202320242025应用AI服务器领域的X86CPU芯片出货量为7255万片9005万片10861万片2023年国内市场规模预计为4353亿美元年同比增长约为3442023202420251个月3个月12个月年国内AI加速芯片市场规模为433758727642亿美元市场规模年同相对收益-266-112-87比增速分别为363354301绝对收益-32-25-199数据中心存储领域全闪存存储将取代传统硬盘存储成为数据中心存储主注相对收益与沪深300相比力优化数据存储容量及应用效率同时降低数据中心能耗实现绿色节能分析师王文瑞投资建议证书编号S05005230100012023年数字化建设在多领域稳步推进为产业链发展带来新动能预期提Tel862150293694振多种半导体硬件的市场需求带动大数据中心的建设加速建议关注数Emailwangwr2xcsccom字经济发展为传感器CPUGPU等领域带来的需求增量汽车智能化渗透率提升及出口增长驱动板块需求稳步增长建议关注车规级MOSFET地址上海市浦东新区银城路88及SIC功率器件的国产化进程中长期人工智能技术的落地商用将持续号中国人寿金融中心10楼湘财证增多人工智能技术的发展以算力资源的扩充CPUGPU处理速度存券研究所储器及接口芯片等半导体硬件性能的提升为基础建议关注Chiplet及先进封装新型存储等先进技术的发展建议持续关注半导体行业维持行业增持评级风险提示新产品商用化进程不及预期市场需求不振技术研发不及预期宏观政策变化不及预期敬请阅读末页之重要声明行业研究1算力的提升是人工智能发展的基石ChatGPT的面世也将人工智能大模型这一概念引入更多人的视野大模型具有可以实现众多场景通用泛化和规模化复制等特性将成为AI规模应用的重要途径人工智能语言大模型是一种具有复杂结构和大量参数的深度学习模型这些参数允许模型更好地捕捉和记忆训练数据减少了对于数据标注的依赖的特性根据华为的研究报告显示人工智能大模型的优势在于随着超大模型的的与训练语言模型的不断提高模型的语言理解基线能力得到提升在大模型落地应用于其他行业时只需根据已有的基础模型结合特定行业的领域数据进行调整即可生成某个领域的相关模型且得到良好的精度和性能ChatGPT就是自然语言应用程序中较为成熟的大模型之一2021年以来国内也陆续发布了一系列大模型如华为与鹏程实验室联合发布的鹏程盘古系列超大规模预训练稠密模型中科院自动化所发布了全球首个三模态大模型紫东太初北京智源人工智能研究院发布的悟道20稀疏模型等算力的提升是人工智能大模型优化演进的核心因素之一以人工智能数据中心的建设CPUAI计算加速芯片数据中心存储等硬件的性能优化为基础专题一中我们对于ChatGPT的局限性及破圈成长路径进行梳理分析后发现数据库更新频率的提高数据广度的扩展及质量的提升模型的持续优化等是推动以ChatGPT为代表的人工智能大模型持续成长的重要因素而数据库的扩展人工智能模型的优化都对算力资源及算力成本提出了更高的要求华为发布的研究报告显示大规模预训练模型的参数量持续增多需要的算力也从TFLOPS1TFLOPS一万亿次浮点运算秒增加至PFLOPS1PFLOPS一千万亿次浮点运算秒级别多数企业面临算力不足和算力成本昂贵两大难题当前算力成本占据企业开发成本的15-25人工智能计算中心的建设高效运营和可持续发展可以有效推进国内人工智能产业的发展2数据中心建设的基础半导体硬件人工智能计算中心AICC是专注于AI计算的新型城市基础设施为人工智能模型的训练和部署提供了大量丰富的计算资源相较于传统数据中心在硬件配置上通常需要高性能CPUAI计算加速芯片高速存储大内存和高带宽以支持复杂的人工智能模型数据中心的投资总成本分为投资成本和运营成本两部分IT设备购置服务器数据存储设备等硬件设施的资金支出占比较高其中服务器在数据中敬请阅读末页之重要声明2行业研究心硬件成本中的占比约为70服务器则主要由CPUGPUPCBDRAMSSDBMC基板管理控制器根据IDC研究显示CPUGPU存储三个模块的芯片成本在基础型服务器中占比约为30在更高性能的服务器中芯片成本占比达50-80图1先进计算技术产业体系架构资料来源中国信通院湘财证券研究所整理21数据中心建设带动CPUGPU需求上行根据艾瑞咨询统计数据显示2021年国内专用AI服务器的渗透率为6-7IDC发布的报告显示2021年我国AI服务器支出规模同比增长445是近年来我国投资的重点方向国内AI服务器的渗透率呈稳步提升趋势会带动底层硬件产品的需求稳定增长根据IDC信息显示国内的X86服务器以双路服务器为主2016年至2020年占比均高于80IDC统计显示2021年我国X86服务器出货量为3751万台年同比增长约91预计2022年销量为4084万台同比增长892023年出货量增速约为92021-2025年均复合增长率为88同等平台且同一级别条件下的服务器服务器上搭载的CPU路数与多线程性能正相关服务器路数越多服务器计算性能越强我们认为2路和4路服务器市场占比会缓慢上升我们结合IDC海光信息的数据资料假设202320242025年双路服务器占比为89390904路服务器占比为465353202320242025我国AI服务器的渗透率分别为8910根据X86服务器的出货量服务器路数分布情况我们预计2023年国内敬请阅读末页之重要声明3行业研究市场X86服务器出货量为90691万片年同比增长约922024年出货量将增长至10005万片年同比增速为1032025年出货量预计为10861万片年同比增速约为86其中202320242025应用AI服务器领域的X86CPU芯片出货量为7255万片9005万片10861万片表1AI服务器用CPU芯片出货量预测2022E2023E2024E2025EX86服务器出货量万台4084454845251路服务器市场份额占比630600551路服务器出货量万台257267241926262路服务器市场份额占比890089390902路服务器出货量万台3631239739433470054路服务器市场份额占比4604605305304路服务器出货量万台18772047256427848路服务器市场份额占比0100100200208路服务器出货量万台041045097105X86CPU芯片出货量万片8302890691100050108611X86CPU芯片出货量同比9210386AI服务器市场渗透率658910AI服务器用CPU芯片万片53977255900510861资料来源IDC海光信息艾瑞咨询湘财证券研究所基于2021年国内市场服务器的市场规模及出货量2509亿美元3911万台结合CPU占服务器成本的13-12则X86CPU单价分别为5000美元6300美元由于AI计算中心通常使用高性能的处理器我们假设AI服务器用CPU芯片价格为6000美元片则2023年国内市场规模预计为4353亿美元年同比增长约为344表2AI服务器用CPU市场规模预测2023E2024E2025EAI服务器用CPU芯片万片7255900510861CPU市场规模6300美元片亿435354036517资料来源IDC海光信息湘财证券研究所AI服务器计算加速芯片的配置数量呈增长趋势IDC统计数据显示2017年平均每台AI服务器配置431个GPU2018年提高为51个到2019年就提高至802我们假设2023年平均每台服务器配备802个AI芯片随后逐年增加1片AI计算加速芯片单价为1500美元2023至2025年价格年调减3敬请阅读末页之重要声明4行业研究则202320242025年国内AI加速芯片的出货量为289140365528万片出货量年同比增长率约为36339637202320242025年的AI加速芯片市场规模为433758727642亿美元年同比增速分别为363354301IDC预测2026年中国加速计算服务器市场将达到1034亿美元表3AI计算加速芯片销量及市场规模预测2023E2024E2025E服务器年出货量万台452498553AI服务器渗透率89010AI服务器出货量361448553AI芯片搭载量台8910AI芯片出货量万片289140365528出货量同比增长363396370AI加速器芯片单价美元15001455138225AI加速器市场规模亿美433758727642元市场规模年均增速363354301资料来源芯智讯湘财证券研究所服务器的AI计算加速芯片由GPUGPGPUFPGAASIC专用集成电路这三类产品构成其中FPGA的特性为现场可编程性用户可根据自身的需求进行芯片的功能配置具有使用灵活性强产品开发周期较短小批量使用成本相对较低系统扩展性强且在并行运算加速方面表现出色但其规模效应不及ASIC专用芯片因而常年被用作ASIC的小批量替代品适配于发展迅速技术迭代尚处于高速阶段计算任务灵活多变的数据中心业务需求现阶段已被业界广泛用作计算密集型任务的加速卡GPGPU作为运算协处理器针对不同应用领域的需求具备更高的浮点运算精度和性能在能效比同构数据处理量大规模部署下的综合成本及通用性等方面更具备优势被广泛用于商业计算和大数据处理IDC研究报告中显示2021年中国加速服务器市场中GPU服务器市场份额90占据主导地位NPUFPGA和ASIC加速服务器的市场份额约为116但市场规模增速接近438IDC预计GPU仍将是AI计算加速芯片市场上的主流产品2025年市场份额占比接近80假设202320242025年GPU在该领域的市场份额占比分为别888580则GPU加速器市场规模2022至2025年均复合增速为2964Frostsullivan数据显示2020年应用于服务器加速器领域的FPGA芯片中国销售额约占中国FPGA芯片市场份额的1072022年全国FPGA销敬请阅读末页之重要声明5行业研究售额为2088亿元预计2025年国内FPGA的销售额为3322亿元假设2022年应用于数据加速器领域的FPGA销售额占比为102025年比例13则2025年国内该领域的FPGA市场规模为498亿元约为77亿美元预计2022至2025年该领域的FPGA年均复合增速为418表4各类AI计算加速芯片市场规模预期2023E2024E2025ECAGRAI加速器市场规模亿美4337587276423392元GPU计算加速器市场规模3816649916112964亿美元FPGA计算加速器亿美元321527774180汇率取65其余计算加速器亿美元20357696资料来源IDCFrostsullivan湘财证券研究所22全闪存分布式存储助推数据中心存储量速齐升内存和存储硬盘也是影响数据中心算力提升的重要因素内存是服务器系统运行程序和数据的主要工作区域若内存的容量不足则会导致系统频繁地读写磁盘导致性能降低存储则是系统数据存储的主要区域若存储容量不足则系统会因磁盘空间不足导致系统性能下降同时系统的稳定性和可靠性也会受到影响随着5G云计算AI高性能数据分析等新技术新应用的发展落地数据存储需求快速提升同时非结构化数据的占比也持续提升如视频语音图片文件等容量正在从PB到EB级跨越对于存储系统性能提出了更高的要求受存储技术发展和下游需求的驱动存储行业的发展趋势为1全闪存存储取代传统硬盘存储3DNAND堆叠层数存储单元数位量持续增加闪存存储与机械磁盘存储相比具有响应时间短可用性高能耗和占用空间低的优势其中NANDFlash是全球市场大容量非易失性存储的主流方案NANDFLASH产品的技术路线为提高存储单元的可存储数位bit量NANDFlash根据其每个存储单元存储的数据位数存储密度分为SLCNAND1位存储单元MLCNAND2位存储单元TLCNAND3位单元QLCNAND4位存储单元随着数据存储量的快速提升TLC颗粒已经成为企业级SSD主流选择QLCSSD也已登上市场舞台提升NANDFlash的堆叠层数由传统的平面结构2DNAND演进为多层垂直堆叠结构3DNAND提升了NAND容量的同时敬请阅读末页之重要声明6行业研究实现了更低功耗更佳的耐用性目前3DNAND已进入200层时代镁光SK海力士及长江存储都发布了200层NAND存储图22020年NANDS闪存细分类型结构占比图32DNANDVS3DNANDSLCQLCMLCTLC资料来源Trendforce湘财证券研究所资料来源智能计算芯世界湘财证券研究所SSD单盘价格随着堆叠层数的增加和出货量的提升将逐步降低根据IDC预测2025年SSD单位容量价格将低于10K转速的HDD性能优势叠加成本的下滑Trendforc预计2023年服务器领域存储容量总需求增长率约为446智能手机数据中心等下游需求端的数据存储容量持续上行多层数大容量3DNAND产品市场份额稳步提升图4IDC预测SSD单位容量价格走势图5NANDFLASH各类产品出货量预期资料来源华为技术湘财证券研究所资料来源Trendforce湘财证券研究所2分布式存储携手多样化数据加速引擎提升数据应用效率人工智能大模型中的数据多以文本图像音频视频社交媒体帖子电子邮件等形式存在为非结构化数据非结构化数据通常具有大量的不确定性和复杂性在数据处理和存储层面都有更高的要求数据处理方面需要通过自然语言处理将非结构化数据转化为结构化数据存储方面非结构化数据需要占据更大的存储空间OpenAI采用了分布式存储来存储和处理ChatGPT模型的数据分布式存储是一种将数据分散存储在多台计算机节点上的存储方式在分布式存储系统中多个存储节点协同工作将数据划分成多个块并存储在不同敬请阅读末页之重要声明7行业研究的节点上这些节点之间通过网络连接互相通信协作实现数据的分发备份和恢复等功能分布式存储具有高可用高容错高扩展性等特点可为大规模数据处理提供良好的基础设施支持通常需要大量的DRAM内存和SSD硬盘来实现高性能和高可靠性的存储和访问3数据中心建设与双碳数据中心是耗能大户据数字能源产业智库预测全球数据中心能耗将从2020年的6700亿度电增长至2025年的9500亿度电占全球用电量的比例约为3数据中心的节能可以通过数据中心冷却系统的优化数据中心供配电系统的优化及存储硬件产品优化等方面实现其中数据中心供电系统包括变配电系统备用发电机组不间断电源系统机柜配电系统照明及建筑电气系统等各部分都可以通过选用自损耗较小能源效率高的设备高效变压设备高压直流系统和锂电池实现节能如高频化智能化绿色节能的不间断电源系统UPS就已经获得了市场的认可数据中心存储领域华为技术研究显示相同容量的闪存盘相较于机械硬盘能耗降低约70相同条件下全闪存数据中心的能耗则比传统数据中心能耗下降约21图6数据中心实现绿色节能资料来源华为技术湘财证券研究所整理4投资建议2023年数字化建设在多领域稳步推进为产业链发展带来新动能预期提振多种半导体硬件的市场需求带动大数据中心的建设加速建议关注数字经济发展为传感器CPUGPU等领域带来的需求增量汽车智能化渗透率提升及出口增长驱动板块需求稳步增长建议关注车规级MOSFET及SIC功率器件的国产化进程中长期人工智能技术的落地商用将持续增多人工智敬请阅读末页之重要声明8行业研究能技术的发展以算力资源的扩充CPUGPU处理速度存储器及接口芯片等半导体硬件性能的提升为基础建议关注Chiplet及先进封装新型存储等先进技术的发展建议持续关注半导体行业维持行业增持评级5风险提示新产品商用化进程不及预期市场需求不振技术研发不及预期宏观政策变化不及预期敬请阅读末页之重要声明9分析师声明本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师以独立诚信谨慎客观勤勉尽职公正公平准则出具本报告本报告准确清晰地反映了本人的研究观点本人不曾因不因也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿湘财证券投资评级体系市场比较基准为沪深300指数买入未来6-12个月的投资收益率领先市场基准指数15以上增持未来6-12个月的投资收益率领先市场基准指数5至15中性未来6-12个月的投资收益率与市场基准指数的变动幅度相差-5至5减持未来6-12个月的投资收益率落后市场基准指数5以上卖出未来6-12个月的投资收益率落后市场基准指数15以上重要声明湘财证券股份有限公司经中国证券监督管理委员会核准取得证券投资咨询业务许可本研究报告仅供湘财证券股份有限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本报告由湘财证券股份有限公司研究所编写以合法地获得尽可能可靠准确完整的信息为基础但对上述信息的来源准确性及完整性不做任何保证湘财证券研究所将随时补充修订或更新有关信息但未必发布在任何情况下报告中的信息或所表达的意见仅供参考并不构成所述证券买卖的出价或征价本公司及其关联机构雇员对使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失概不负责投资者应明白并理解投资证券及投资产品的目的和当中的风险在决定投资前如有需要投资者务必向专业人士咨询并谨慎抉择在法律允许的情况下我公司的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易并可能为这些公司正在提供或争取提供多种金融服务本报告版权仅为湘财证券股份有限公司所有未经本公司事先书面许可任何机构和个人不得以任何形式翻版复制发布转发或引用本报告的任何部分如征得本公司同意进行引用刊发的需在允许的范围内使用并注明出处为湘财证券研究所且不得对本报告进行任何有悖原意的引用删节和修改如未经本公司授权私自转载或者转发本报告所引起的一切后果及法律责任由私自转载或转发者承担本公司并保留追究其法律责任的权利敬请阅读末页之重要声明