半导体行业分析：AI算力产业链梳理——技术迭代推动瓶颈突破，AIGC场景增多驱动算力需求提升

　　AI大模型引领应用层百花齐放，算力层长期受益：

　　ChatGPT、GPT4.0、Microsoft365Copilot、文心一言等相继发布，以ChatGPT为代表的AI大模型及其初步应用“一石激起千层浪”，其相关技术变革预计将对个体的工作、生活及社会组织方式带来的广泛影响。以海内外IT龙头为代表的企业界也开始深入挖掘此次技术变革对公司经营方式、商业模式的潜在颠覆性变化，并重新评估未来的发展战略。我们认为，AI大模型在参数规模、计算量简化、安全性及多模态融合等方向虽然仍有迭代进步空间，但其迄今展示出的“思维能力”可作为先进生产力工具已是不争事实。随着多模态大模型GPT-4的发布，基于文字、图片等垂直场景的应用步伐有望“从1到10”加速，类似于移动互联网时代各类型APP的百花齐放，其竞争格局也会逐步加剧。而类比19世纪末的美国西部“淘金热”对铲子、牛仔裤的大量需求，我们认为以GPGPU为代表的算力基础设施作为AI大模型底座将长期稳定受益。

　　ChatGPT算力需求加速增长，基于大算力、先进制程领域的技术创新企业有望受益：

　　我们根据GPT-4对使用次数的限制推论，目前AI大模型的算力水平显著供不应求。以OpenAI的算力基础设施为例，芯片层面GPGPU的需求最为直接受益，其次是CPU、AI推理芯片、FPGA等。AI服务器市场的扩容，同步带动高速网卡、HBM、DRAM、NAND、PCB等需求提升。同时，围绕解决大算力场景下GPU“功耗墙、内存墙”问题的相关技术不断升级，如存算一体、硅光/CPO产业化进程有望提速；先进制程芯片演进中已有的Chiplet等技术路径也将受益；Risk-V由于开源免费、开发者自由度高、自主可控度高、更适应AIoT处理器架构需求等优势，带动围绕AI场景的参与企业数量提升。

　　本报告的创新点：

　　1）以GPT-3模型为例的GPGPU市场测算：预计用于高端GPGPU显卡的训练及推理部分市场空间合计约145亿元，其中训练市场规模约28亿元，推理市场规模约117亿元。分别对应约3200张和135031张英伟达A100GPU芯片。

　　2）对GPT-4算力需求及未来趋势的推论：GPT-4由于复杂度提升、图片识别功能加入，推算算力需求翻倍增长。长期看来，伴随编译器等软件端技术迭代，新产品推出有望提速。我们认为AI大模型有望向小型化、高效化方向发展，对算力需求趋势从单模型所需高性能芯片价值转变为应用端规模增长带来的用量提升。

　　3）重点技术梳理：存算一体技术、HBM技术、Chiplet技术、CPO技术等技术。

　　4）系统梳理潜在受益的产业链环节及标的。

　　投资建议：我们建议关注国产大算力芯片、英伟达/AMD产业链、上游硬件供应商、下游多模态应用落地等。1）GPU/AI芯片：寒武纪、海光信息、景嘉微、澜起科技；2）英伟达产业链配套：胜宏科技、和林微纳；3）CPU：海光信息、龙芯中科、澜起科技；4）FPGA：紫光国微、复旦微电、安路科技；5）芯片IP：芯原股份、华大九天;6）服务器：浪潮信息、工业富联、中科曙光;7）Chiplet等先进封装相关：通富微电、长电科技、兴森科技、深南电路、生益科技、华正新材;8）光模块：天孚通信、新易盛、中际旭创;9）AIoT:乐鑫科技、恒玄股份、炬芯科技;10）SoC：晶晨股份、瑞芯微、全志科技、恒玄科技、富瀚微;11）Risk-V：兆易创新、芯原股份、国芯科技、北京君正;12）存算一体：兆易创新、恒烁股份;13）存储芯片/模组：兆易创新、佰维存储、江波龙、北京君正、聚辰股份;14）CPU/GPU等供电芯片：杰华特、晶丰明源；15）多模态下游应用：海康威视、大华股份、萤石网络、漫步者等

　　风险提示：技术研发不及预期的风险；应用落地不及预期的风险；中美贸易摩擦的风险。