摘要
ChatGPT用户数快速增长，需求量火爆引发宕机。ChatGPT自发布以来用户数量快速增长。在庞大用户群涌入的情况下，ChatGPT服务器2天宕机5次，火爆程度引人注目的同时也催生了对算力基础设施建设更高的要求。我国《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》对算力和服务器性能的提升都提出了较高要求。
AI架构主要包括三层架构，ChatGPT算力主要由微软提供的超级计算机满足。AI产业主要包括基础层，技术层，应用层三层架构，技术层面，OpenAI使用的大模型训练成为未来发展趋势。ChatGPT的算力主要由微软向OpenAI提供的超级计算机——Azure AI超算平台满足。
AI带动算力新需求，AIGC技术应用场景广。人工智能三大要素主要包括数据，算法，以及算力。AI技术的演进使人工智能训练任务中使用的算力呈指数级增长，催生了算力方面更高的需求。技术层面，AIGC技术产业链覆盖公司业务广泛，但目前国内玩家并不多。产业下游应用场景丰富，未来随着AIGC技术的不断演进，更多的应用场景值得期待。
目前我国AI服务器市场增速较快，算力市场也保持持续增长。AI服务器方面，根据IDC最新发布的《中国加速计算市场（2021年下半年）跟踪报告》，2021年全年中国AI服务器市场规模达350.3亿元，同比增长68.6%。算力方面，经信通院测算2021年我国计算设备算力总规模达到202 EFlops,增速约50%，高于全球增速。
投资建议：ChatGPT目前已经成为史上增长最快的消费者应用程序。算力设施重点推荐景嘉微、浪潮信息、海光信息、中科曙光、寒武纪，关注胜宏科技、好利科技。
风险提示：AI技术发展不及预期；AI应用场景落地速度不及预期；AI引发的各种法律及伦理问题；AI带动算力需求扩张程度不及预期；行业竞争加剧。
目录
1.ChatGPT用户数快速增长，需求量火爆引发宕机
2. OpenAI算力架构
3.AI带动算力新需求，AIGC技术应用场景广
4. 我国的AI服务器及算力市场规模
5. 投资建议
6. 风险提示
1. ChatGPT用户数快速增长，需求量火爆引发宕机
ChatGPT用户数快速增长。根据Similarweb数据，网站chat.openai.com在最近3个月以来用户数量快速增长。2023年1月，网站访问量达到61600万人次，相比2022年12月访问量26600万人次增长131.6%，相比2022年1月访问量15.27万人次增长174018%。OpenAI在ChatGPT推出仅两个月后，月活跃用户已达1亿，成为历史上增长最快的消费应用。据应用分析公司Sensor Tower的数据，TikTok在全球上线后花了大约9个月的时间才增加到1亿用户，而Instagram则花了两年半的时间。从地域上来看，访客地区分布方面美国占15.36%，印度占7.07%，法国4.35%，德国3.65%。从地区分布可以看出ChatGPT在欧美及印度渗透率较高，目前国内尚未能够直接使用该产品。
ChatGPT需求量火爆引发服务器宕机，我国注重提高算力基础设施建设。在庞大用户群涌入的情况下，ChatGPT服务器2天宕机5次，火爆程度引人注目。但与此同时人工智能技术的发展也对为其提供基础计算工具和环境的数据中心算力以及服务器硬件设备产生了新的要求。《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》强调到2021年底，全国数据中心平均利用率力争提升到55%以上，总算力超过120 EFLOPS，新建大型及以上数据中心PUE降低到1.35以下；到2023年底，全国数据中心机架规模年均增速保持在20%左右，平均利用率力争提升到60%以上，总算力超过200 EFLOPS，高性能算力占比达到10%。国家枢纽节点算力规模占比超过70%。此外，计划还提出新型数据中心应具备高技术、高算力、高能效、高安全等特征。“四高”已经成为未来数据中心的必备条件，而相应的服务器市场或将迎来较快增长。
2. OpenAI算力架构
AI架构主要包括基础层，技术层，应用层三层架构。人工智能产业主要包括三层架构。其中，基础层中底层芯片是支撑AI服务器的硬件基础。AI服务器主要由CPU和加速芯片构成，主要应用于计算机视觉，机器学习等领域，可以提供超过30TOPS的训练算力。CPU满足逻辑判断，任务调度与控制等基本计算任务；GPU适用于通用并行计算，能够为AI训练任务提供更高算力；FPGA具有低延时，开发周期短等特性，可用于AI推理任务等；ASIC与通用集成电路相比功耗更低性能更优，可用于针对AI训练任务设定特定框架。不同芯片类型为AI服务器提供了底层硬件基础。技术层中，深度学习框架方面，据OpenAI透露其之后将主要使用PyTorch作为官方深度学习框架。训练模型方面，OpenAI主要应用大模型进行AI的训练，大模型目前已经成为应对AI领域碎片化的一种方式。它能够提高模型泛化能力，较少对于领域数据标注的依赖和模型微调。2017年Transformer架构提出，使得深度学习模型参数突破了1亿。OpenAI基于Transformer架构不断迭代其软件架构，目前最新版本已经建立在GPT-3.5的架构基础之上。在大模型之上，人工智能架构还包括多种上层应用，如相应的AIGC技术应用等。
OpenAI算力主要由微软提供的超级计算机满足。微软于去年投资10亿美金为OpenAI构建支撑其训练的超级计算机——Azure AI超算平台，该新超级计算机拥有超过28.5万个CPU核心，1万个GPU，每个GPU服务器的网络连接能力为400GBps。目前OpenAI的算力主要由该新型计算机提供。2021年，微软发布其新款Azure GPU芯片NDm A100 v4 系列，据Azure官网公布消息，该芯片也有应用于OpenAI的研发当中。
3. AI带动算法新需求，AIGC技术应用场景广
人工智能三大要素主要包括数据，算法，以及算力。由于机器学习中的监督学习和半监督学习都要用标注好的数据进行训练，因此数据标注是人工智能产业的上游产业，数据也是人工智能三要素之一。算法方面，当前最具代表性的深度学习算法模型有深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络。其中深度神经网络和循环神经网络是深度学习的基础。人工智能在算法的推动下得以发展。算力是算法和数据的基础设施，算力大小决定了数据处理能力的强弱，芯片则是决定算力的硬件基础。人工智能在数据，算法，以及算力的支撑性下得以发展。
OpenAI引发算力新需求。OpenAI的研发主要依托AIGC（利用人工智能技术来生成内容）技术。根据OpenAI近日发布的数据，自2012年以来人工智能训练任务中使用的算力呈指数级增长，其增长速度为每3.5个月翻一倍。截止目前人们对算力的需求已增长了超过300,000倍，摩尔定律已然失效。ChatGPT的火爆引发了市场对算力方面的新需求。
技术层面，AIGC产业链覆盖范围较广。从产业链角度，AIGC产业链上游主要由数据供给方，数据分拆及标注，创作者生态，底层配合工具等构成；中游主要包括内容设计，内容制作工具，周边售卖，运营增效，个性化市场营销等垂直赛道公司；下游主要包括各类内容创作及分发平台，第三方分发渠道，内容终端生产厂商，消费品厂商等。AIGC产业链覆盖范围较广，但目前国内参与者并不多。随着OpenAI在国内的逐渐落地以及产品逐渐适配中文语境，未来更多玩家有望参与进来。
AIGC产业下游应用场景广泛。AIGC适用的业务场景主要分为内容领域和拓展领域。内容领域，AIGC可用于直接生产可消费内容，如有声书等；制作内容辅助生产工具；或基于生成内容进一步变现。拓展领域，AIGC可用于个性化内容营销，合成数据生成，基于复刻的个人永生，实时交互性内容，以及特定场景服务等。具体来说，AIGC可应用于文本生成，音频生成，视频生成，跨模态生成，图像生成，策略生成，GameAI,虚拟人生成等多个领域。随着人工智能的发展，AIGC技术有望迎来更加广泛的应用场景。
4.我国的AI服务器及算力市场规模
目前我国AI服务器市场增速较快。根据IDC最新发布的《中国加速计算市场（2021年下半年）跟踪报告》，2021年全年中国AI服务器市场规模达350.3亿元，同比增长68.6%。浪潮信息、宁畅、新华三、华为、安擎位居前五，占据了82.6%的市场份额。其中，浪潮AI服务器市场占有率达52.4%，连续5年(2017–2021年)市场份额超过50%。
我国算力规模保持持续增长态势。根据《中国算力产业白皮书》，经信通院测算2021年我国计算设备算力总规模达到202 EFlops,增速约50%，高于全球增速。基础算力规模95 EFlops,增速24%；智能算力规模约104 EFlops,增速85%；超算算力规模约3 EFlops,增速约30%。总体来看我国算力规模保持持续增长。
5. 投资建议
ChatGPT目前已经成为史上增长最快的消费者应用程序。算力设施重点推荐景嘉微、浪潮信息、海光信息、中科曙光、寒武纪，关注胜宏科技、好利科技。
6. 风险提示
1）AI技术发展不及预期；
2）AI应用场景落地速度不及预期；
3）AI引发各种法律与伦理问题；
4）AI带动算力需求扩张程度不及预期；
5）行业竞争加剧。
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证券研究报告：《从应用到算力，ChatGPT点燃基础设施需求》
报告发布日期：2023年2月14日
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