天风证券:人工智能之火点燃算力需求 AI服务器迎投资机遇 每日热点
天风证券研报指出,ChatGPT带来算力的需求快速增长,异构计算成为发展趋势,GPU服务器更适用于处理大算力需求场景,我们判断应用将增加。我们认为ChatGPT的训练和推理场景都将带来服务器市场增量需求,预计未来AI服务器产业链市场规模将迎来快速增长期。
全文如下
天风·通信 | 人工智能之火点燃算力需求,AI服务器迎投资机遇
(资料图片仅供参考)
核心观点
ChatGPT带来算力的需求快速增长,异构计算成为发展趋势,GPU服务器更适用于处理大算力需求场景,我们判断应用将增加。我们认为ChatGPT的训练和推理场景都将带来服务器市场增量需求,预计未来AI服务器产业链市场规模将迎来快速增长期。
正文
1.服务器构成及市场情况
服务器市场规模持续增长。根据 Counterpoint 的全球服务器销售跟踪报告,2022年,全球服务器出货量将同比增长6%,达到 1380 万台。收入将同比增长 17%,达到1117 亿美元。根据IDC、中商产业研究院,我国服务器市场规模由2019年的182亿美元增长至2022年的273.4亿美元,复合年均增长率达14.5%,预计2023年我国服务器市场规模将增至308亿美元。
竞争格局:根据IDC发布的《2022年第四季度中国服务器市场跟踪报告Prelim》,浪潮份额国内领先,新华三次之,超聚变排行第三,中兴通讯进入前五。
2.AIGC带来服务器变革
AIGC火热,产业生态形成
2022年12月,Open AI的大型语言生成模型ChatGPT火热,它能胜任刷高情商对话、生成代码、构思剧本和小说等多个场景,将人机对话推向新的高度。全球各大科技企业都在积极拥抱AIGC,不断推出相关技术、平台和应用。
生成算法、预训练模式、多模态等AI技术累计融合,催生了AIGC的大爆发。
目前,AIGC产业生态体系的雏形已现,呈现为上中下三层架构:①第一层为上游基础层,也就是由预训练模型为基础搭建的AIGC技术基础设施层。②第二层为中间层,即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具。③第三层为应用层,即面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务。
模型参数量持续提升
GPT模型对比BERT模型、T5模型的参数量有明显提升。GPT-3是目前最大的知名语言模型之一,包含了1750亿(175B)个参数。在GPT-3发布之前,最大的语言模型是微软的Turing NLG模型,大小为170亿(17B)个参数。GPT-3 的 paper 也很长,ELMO 有 15 页,BERT 有 16 页,GPT-2 有 24 页,T5 有 53 页,而 GPT-3 有 72 页。
训练数据量不断加大,对于算力资源需求提升。
回顾GPT的发展,GPT家族与BERT模型都是知名的NLP模型,都基于Transformer技术。GPT,是一种生成式的预训练模型,由OpenAI团队最早发布于2018年,GPT-1只有12个Transformer层,而到了GPT-3,则增加到96层。其中,GPT-1使用无监督预训练与有监督微调相结合的方式,GPT-2与GPT-3则都是纯无监督预训练的方式,GPT-3相比GPT-2的进化主要是数据量、参数量的数量级提升。
3.训练&推理带来服务器增量需求
由于OpenAI暂未公开ChatGPT(基于大语言模型GPT-3.5)相关技术细节。估算基于GPT-3。
根据天翼智库,训练阶段的算力估算。
根据OpenAI在2020年发表的论文,训练阶段算力需求与模型参数数量、训练数据集规模等有关,且为两者乘积的6倍:训练阶段算力需求=6×模型参数数量×训练集规模。
GPT-3模型参数约1750亿个,预训练数据量为45 TB,折合成训练集约为3000亿tokens。即训练阶段算力需求=6×1.75×1011×3×1011=3.15×1023 FLOPS=3.15×108 PFLOPS
依据谷歌论文,OpenAI公司训练GPT-3采用英伟达V100 GPU,有效算力比率为21.3%。GPT-3的实际算力需求应为1.48×109 PFLOPS(17117 PFLOPS-day)。
假设应用A100 640GB服务器进行训练,该服务器AI算力性能为5 PFLOPS,最大功率为6.5 kw,则我们测算训练阶段需要服务器数量=训练阶段算力需求÷服务器AI算力性能=2.96×108台(同时工作1秒),即3423台服务器工作1日。
4.AI服务器市场有望迎来高速发展机遇
AI服务器作为算力基础设备有望受益于算力需求持续增长
AI服务器作为算力基础设备,其需求有望受益于AI时代下对于算力不断提升的需求而快速增长。
根据TrendForce,截至2022年为止,预估搭载GPGPU(General Purpose GPU)的AI服务器年出货量占整体服务器比重近1%,预估在ChatBot相关应用加持下,有望再度推动AI相关领域的发展,预估出货量年成长可达8%;2022~2026年复合成长率将达10.8%。
AI服务器是异构服务器,可以根据应用范围采用不同的组合方式,如CPU + GPU、CPU + TPU、CPU + 其他加速卡等。IDC预计,中国AI服务器2021年的市场规模为57亿美元,同比增长61.6%,到2025年市场规模将增长到109亿美元,CAGR为17.5%。
5.AI服务器产业链解析
AI服务器核心组件包括GPU(图形处理器)、DRAM(动态随机存取存储器)、SSD(固态硬盘)和RAID卡、CPU(中央处理器)、网卡、PCB、高速互联芯片(板内)和散热模组等。
CPU主要供货厂商为Intel、GPU目前领先厂商为国际巨头英伟达,以及国内厂商如寒武纪、海光信息等。
内存主要为三星、美光、海力士等厂商,国内包括兆易创新等。
SSD厂商包括三星、美光、海力士等,以及国内江波龙等厂商。
PCB厂商海外主要包括金像电子,国内包括沪电股份、鹏鼎控股等。
主板厂商包括工业富联,服务器品牌厂商包括浪潮信息、紫光股份、中科曙光、中兴通讯等。
6.AI服务器竞争格局
IDC发布了《2022年第四季度中国服务器市场跟踪报告Prelim》。从报告可以看到,前两名浪潮与新华三的变化较小,第三名为超聚变,从3.2%份额一跃而至10.1%,增幅远超其他服务器厂商。Top8服务器厂商中,浪潮、戴尔、联想均出现显著下滑,超聚变和中兴则取得明显增长。其中,浪潮份额从30.8%下降至28.1%;新华三份额从17.5%下降至17.2%;中兴通讯(000063)从3.1%提升至5.3%,位居国内第5。联想降幅最为明显,从7.5%下降至4.9%。
据TrendForce集邦咨询统计,2022年AI服务器采购占比以北美四大云端业者Google、AWS、Meta、Microsoft合计占66.2%为最,而中国近年来随着国产化力道加剧,AI建设浪潮随之增温,以ByteDance的采购力道最为显著,年采购占比达6.2%,其次紧接在后的则是Tencent、Alibaba与Baidu,分别约为2.3%、1.5%与1.5%。
国内AI服务器竞争厂商包括:浪潮信息、新华三、超聚变、中兴通讯等。
服务器主要厂商包括:工业富联、浪潮信息、超聚变、紫光股份(新华三)、中兴通讯、中科曙光。
AI服务器目前领先厂商为工业富联和浪潮信息,浪潮信息在阿里、腾讯、百度AI服务器占比高达90%。
紫光股份在 GPU 服务器市场处于领先地位,有各种类型的 GPU 服务器满足各种 AI 场景应用。特别针对 GPT 场景而优化的 GPU 服务器已经完成开发,并取得 31 个世界领先的测试指标,该新一代系列 GPU 服务器将在今年二季度全面上市。
中兴通讯近年服务器发展较快,年初推出AI服务器G5服务器,此外在布局新一代AI加速芯片、模型轻量化技术,大幅降低大模型推理成本。
风险提示:ChatGPT发展低于预期的风险、ChatGPT政策监管的风险、下游应用推广不及预期、行业竞争加剧,价格和盈利能力下降的风险。
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