半导体行业专题报告：“AI革命”算力篇.pdf

半导体行业专题报告：“AI革命”算力篇。GPU：算力的核心硬件，海外绝对垄断。根据 Verified Market Research 数据，2021 年全球 GPU 市场规模为 334.7 亿美金，预计到 2030 年将达到 4473.7 亿美金，期间 CAGR 33.3%。全球 GPU 市场目前被海外企业垄断，根据 Jon Peddie Research 数据， 2022年四季度PC GPU中，英特尔/英伟达/AMD份额分别为71%/17%/12%；2022Q4 独立 GPU 中，英特尔/英伟达/AMD 份额分别为 6%/85%/9%，全球范围内 GPU 市 场呈现出海外三巨头垄断局面。

LLM 模型带动算力需求。LLM 模型的训练需要大量的计算资源和海量的文本数据， 因此需要使用分布式计算和大规模数据处理技术。例如，GPT-3 模型拥有约 1750 亿 参考量，这使得 GPT-3 拥有其他较少参考量模型来说更高的准确性：仅需少量的样 本训练就能够接近于 BETR 模型使用大量样本训练后的效果。但同时，如果以英伟 达旗舰级 GPU 产品 A100 对 GPT-3 进行训练，1024 块 A100 卡需要耗费超过 1 个月（大于 30 天），则我们可以按比例计算出，如果需要单日完成训练，需要的 A100 数量将超过 30000 块。我们认为，LLM 模型无论在性能还是在学习能力上， 相较于其他模型都具备明显优势，未来或将成为行业趋势，同时大规模的训练模型 与之对应的便是庞大的算力需求。

服务器：GPU 市场的重要增长动力。服务器中 GPU 由于其具有最强的计算能力同 时具备深度学习等能力，目前成为服务器中加速芯片的首选。AI 服务器中 GPU 单 品类硬件价值量占比较高：我们以 Nvidia DGX A100 为例，通过计算我们发现其 GPU 价值量占比约为 48.24%。根据 TrendForce 数据，截止 2022 年全球搭载 GPGPU 的 AI 服务器出货量占整体服务器比重约 1%，同时 TrendForce 预测 2023 年伴随 AI 相关应用加持，年出货量增速达到 8%，2022~2026 年 CAGR 为 10.8%。 我们假设训练 AI 服务器和推理 AI 服务器的比例为 1:4，计算得到 2023/2026 年 训练服务器的数量大约为 3.60/5.00 万台。同时假设推理 AI 服务器和训练 AI 服 务器使用的 GPU 数量分别为 4 张和 8 张，算出 2023 年和 2026 年全球 AI 服务器 领域所需 GPU 数量约为 86.4 万张和 120 万张，以 A100 约 1.20w 美金的价格作 为参考计算出 2023 年和 2026 年 AI 服务器所需 GPU 的价值分别为 103.7 亿美 元和 144.0 亿美元。