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AIGC行业专题报告：国产AI芯片的百倍算力需求。AI 芯片是大模型的基础。AI 芯片主要分为训练和推理两类芯片，云和端对训练和推理芯片要求不同，目前主流架构包括 GPU、FPGA 和 ASIC 三类，通用性 GPU>FPGA>ASIC，性能功耗比 GPU<FPGA<ASIC。

四大 AI 芯片技术路线，均围绕打破英伟达 CUDA 生态垄断展开。英伟达凭借 CUDA、cuDNN 和 TensorRT 等软件工具链以及和 Tensorflow 的深度绑定构筑了极高的生态壁垒，2021 年GPU 市占率超 80%，高性能 AI 芯片 A100、H100 被禁止向中国出口后，快速推出 800 系列合法出口中国；寒武纪复制英伟达成长之路。

GPT-4 参数量高达 100 万亿，是 GPT-3 的 500 倍以上！即使考虑到 AI 芯片能力的提升（从当前主流的 A100 升级至 H100），仍然需要巨量的额外增量投资。

AI 芯片+AI 服务器，受益于 AIGC+类 GPT 等应用的“鲶鱼效应”。原有英伟达等供给有限，所以国产 AI 芯片有理论上的爆发弹性，AI 服务器有成长空间。由于 AIGC、类 GPT有“鲶鱼效应”，带来约百倍算力需求 。而英伟达等供给解决需求有瓶颈（根据 IDC 咨询，预测 2025 年 AI 服务器市场空间仅仅 318 亿美元，21-25 年预计 CAGR 仅仅 19.5%），因此国产 AI 芯片在逻辑上有爆发弹性，此外 AI 服务器也有成长空间。

寒武纪思元 590 将是最早实现商业应用的接近英伟达 A100 性能的国产 AI 训练芯片。目
前华为昇腾 910 性能超越英伟达 V100，但未达到 A100 水平，壁仞科 技 7nm 通 用 GPU
芯片 BR100 称其可与被禁售的英伟达 H100 一较高下，但尚未量产上市。寒武纪思源 590
芯片面积 800mm^2， 和 A100 一样。内存带宽 2.7T， 是 A100 1.8T 的 1.5 倍。 HBM2
使用海力士，功耗达 350W-550W，FP32 算力到 80TFLops，目前已经客户送样测试阶
段，在高性能国产 AI 芯片中进程最快，最有机会承接国内 AI 算法商对英伟达 A100、H100
的需求。