從ChatGPT看GPU算力需求及國產(chǎn)化分析

我們搭建一個滿足現(xiàn)在ChatGPT日常訪問使用場景的算力，基于1億用戶保守測算，GPU需求量在23.3億美元，對應的CPU/存儲價值量分別為3.14/2.78億美元。若搜索平臺均搭載類ChatGPT功能，預計對于GPGPU的需求將增加136.3億美元，對應地增加CPU/存儲芯片價值量分別為18.4/16.3億美元。我們預計隨著在類GPT基礎模型上開發(fā)的應用程序逐漸增多，有望打開千行百業(yè)的海量應用場景，對于算力的需求將實現(xiàn)顯著提升，為GPGPU的需求帶來新的增量。長久來看，我們認為美國禁售給中國高端GPU的禁令給國產(chǎn)GPGPU和AI芯片廠商帶來快速發(fā)展的機會，建議重點關注實現(xiàn)自主創(chuàng)新，打造自主生態(tài)體系，打磨產(chǎn)品實現(xiàn)穩(wěn)定供貨的公司。

▍需求測算：

我們搭建一個滿足現(xiàn)在ChatGPT日常訪問使用場景的算力，基于1億用戶保守測算，GPU需求量在23.3億美元，以及對應的CPU/存儲價值量分別為3.14/2.78億美元。若搜索平臺均搭載類ChatGPT功能，預計對于GPGPU的需求將增加136.3億美元，對應地增加CPU/存儲芯片價值量分別為18.4/16.3億美元。

▍應用拓展：

ChatGPT只是GPT的其中一個應用程序，GPT-3在推出9個月內(nèi)，已被數(shù)萬開發(fā)者用于 300 多個不同的應用程序。我們預計未來隨著在類GPT基礎模型之上開發(fā)的應用程序逐漸增多，有望打開千行百業(yè)的海量應用場景，相對應地其對于算力的需求將實現(xiàn)顯著提升，將為GPGPU的需求帶來新的增量。

▍技術差距：

GPGPU的核心壁壘是高精度浮點計算及CUDA生態(tài)。從高精度浮點計算能力來看，國內(nèi)GPU產(chǎn)品與國外產(chǎn)品的計算性能差距約5年；在軟件和生態(tài)層面距離英偉達CUDA生態(tài)還有近10年的距離。

▍短期來看：

我們認為對高端通用計算GPU的禁令短期內(nèi)可能會影響英偉達和AMD的GPU產(chǎn)品在中國的銷售，中國AI計算、超級計算和云計算產(chǎn)業(yè)進步受到一定的阻礙?？墒褂糜ミ_和AMD的還沒有被禁止的、以及國產(chǎn)廠商的中高計算性能CPU、GPU、ASIC芯片等進行替代。

▍長期來看：

國產(chǎn)CPU、GPU、AI芯片廠商受益于龐大的國內(nèi)市場，疊加國內(nèi)的信創(chuàng)市場帶來國產(chǎn)化需求增量。我們預期未來國內(nèi)AI芯片的國產(chǎn)化比例將顯著提升，借此機會進行產(chǎn)品升級，逐漸達到國際先進水平突破封鎖。

▍風險因素：

用戶拓展不及預期風險，AI技術及新產(chǎn)品開發(fā)發(fā)展不及預期風險，外部制裁加劇風險，宏觀經(jīng)濟需求下行風險。