海内外算力产业进展及市场空间如何？

算力需求市场空间巨大。

1. 海外：模型、应用和算力相互推进

2 月 16 日，OpenAI 发布了首个文生视频模型 Sora。Sora 可以直接输出长达 60 秒 的视频，并且包含高度细致的背景、复杂的多角度镜头，以及富有情感的多个角色。 3 月 4 日，Anthropic 发布了新一代 AI 大模型系列——Claude 3。该系列包含三 个模型，按能力由弱到强排列分别是 Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Opus。 其中，能力最强的 Opus 在多项基准测试中得分都超过了 GPT-4 和 Gemini 1.0 Ultra， 在数学、编程、多语言理解、视觉等多个维度树立了新的行业基准。Claude 首次带来了 对多模态能力的支持（Opus 版本的 MMMU 得分为 59.4%，超过 GPT-4V，与 Gemini 1.0 Ultra 持平）。

3 月 18 日，马斯克开源大模型 Grok-1。马斯克旗下 AI 初创公司 xAI 宣布，其研发 的大模型 Grok-1 正式对外开源开放，用户可直接通过磁链下载基本模型权重和网络架 构信息。xAI 表示，Grok-1 是一个由 xAI 2023 年 10 月使用基于 JAX 和 Rust 的自定义 训练堆栈、从头开始训练的 3140 亿参数的混合专家（MOE）模型，远超 OpenAI 的 GPT 模型。 在 CEO 奥尔特曼的带领下，OpenAI 或许有望在今年夏季推出 GPT-5。 3 月 23 日，媒体援引知情人士透露，OpenAI 计划下周在美国洛杉矶与好莱坞的影 视公司和媒体高管会面。OpenAI 希望与好莱坞合作，并鼓励电影制作人将 OpenAI 最新 AI 视频生成工具 Sora 应用到电影制作中，从而拓展 OpenAI 在娱乐行业的影响力。

3 月 19 日，英伟达 GTC 大会上，英伟达发布新的 B200 GPU，以及将两个 B200 与单个 Grace CPU 相结合的 GB200。 全新 B200 GPU 拥有 2080 亿个晶体管，采用台积电 4NP 工艺节点，提供高达 20 petaflops FP4 的算力。与 H100 相比，B200 的晶体管数量是其（800 亿）2 倍多。而单 个 H100 最多提供 4 petaflops 算力，直接实现了 5 倍性能提升。 而 GB200 是将 2 个 Blackwell GPU 和 1 个 Grace CPU 结合在一起，能够为 LLM 推理工作负载提供 30 倍性能，同时还可以大大提高效率。

计算能力不断提升。过去，训练一个 1.8 万亿参数的模型，需要 8000 个 Hopper GPU 和 15MW 的电力。如今，2000 个 Blackwell GPU 就能完成这项工作，耗电量仅为 4MW。 在 GPT-3（1750 亿参数）大模型基准测试中，GB200 的性能是 H100 的 7 倍，训练速度 是 H100 的 4 倍。

2. 国内模型逐步追赶，提升算力需求

Kimi 逐渐走红。月之暗面 Kimi 智能助手 2023 年 10 月初次亮相时，凭借约 20 万 汉字的无损上下文能力，帮助用户解锁了专业学术论文的翻译和理解、辅助分析法律问 题、一次性整理几十张发票、快速理解 API 开发文档等，获得了良好的用户口碑和用户 量的快速增长。 2024 年 3 月 18 日，Kimi 智能助手在长上下文窗口技术上再次取得突破，无损上 下文长度提升了一个数量级到 200 万字。 过去要 10000 小时才能成为专家的领域，现在只需要 10 分钟，Kimi 就能接近任 何一个新领域的初级专家水平。用户可以跟 Kimi 探讨这个领域的问题，让 Kimi 帮助 自己练习专业技能，或者启发新的想法。有了支持 200 万字无损上下文的 Kimi，快速 学习任何一个新领域都会变得更加轻松。

访问量提升，kimi 算力告急。3 月 21 日下午，大模型应用 Kimi 的 APP 和小程序 均显示无法正常使用，其母公司月之暗面针对网站异常情况发布说明：从 3 月 20 日 9 点 30 分开始，观测到 Kimi 的系统流量持续异常增高，流量增加的趋势远超对资源的预 期规划。这导致了从 20 日 10 点开始，有较多的 SaaS 客户持续的体验到 429:engine is overloaded 的异常问题，并对此表示深表抱歉。 2024 年 3 月 23 日，阶跃星辰发布 Step 系列通用大模型。产品包括 Step-1 千亿参 数语言大模型、Step-1V 千亿参数多模态大模型，以及 Step-2 万亿参数 MoE 语言大模 型的预览版，提供 API 接口给部分合作伙伴试用。 相比于 GPT-3.5 是一个千亿参数模型，GPT-4 是拥有万亿规模参数，国内大模型厂 商如果想追赶，需要各个维度要求都上一个台阶。 阶跃星辰发布了万亿参数大模型预览版，标志着国产 AI 大模型取得了巨大进步。 国产 AI 大模型正在不断迭代，对算力需求会不断提升。

3. 国内 AI 算力市场空间

IDC 报告预计，2023 年中国人工智能服务器市场规模将达 91 亿美元，同比增长 82.5％，2027 年将达到 134 亿美元，2022-2027 年年复合增长率达 21.8％。

算力需求市场空间巨大。在英伟达 GTC 大会上，黄仁勋讲到，如果要训练一个 1.8 万亿参数量的 GPT 模型，需要 8000 张 Hopper GPU，消耗 15 兆瓦的电力，连续跑上 90 天。如果中国有十家大模型公司，则需要 8 万张 H100 GPU。我们预计，推理算力需求 将是训练的数倍，高达几十万张 H100。随着模型继续迭代，算力需求只会越来越大。 随着国产化率逐步提升，我们预计 AI 芯片逐步成为国内芯片的主要组成。