狼哥陪你读研报系列二 “AI奇点时刻”_狼王行千里

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策略对话电子：AI 服务器需求牵引
策略对话计算机，AI大模型时代
策略对话传媒，迎接新一轮场景革命
策略对话通信，AI算力基础设施共振
系列6部全部完成出完了。

这篇重点挑了一下你们感兴趣的

对话电子：AI 服务器需求牵引
对话传媒，迎接新一轮场景革命

对话电子：AI 服务器需求牵引

这篇主要是以AIGC 的内容生成视角，来看对电子产品的影响和预期
什么是AIGC？

然后论ChatGPT对电子行业硬件的拉动研判。

整个可以说对人工智能的炒作第一波
人工智能的二周期的主线的一个逻辑梳理。

GPGPU可以简单理解成显卡的GPU 或者说是显卡CPU
区别是 GPGPU负责的是一些非图形相关程序的运算，而GPU负责的是图形渲染，二者的任务并不一样.
以前这东西是用来挖比特币的，现在多用于AI的训练。

这波二周期炒的好的概念，先是服务器和CPO光模块然后扩展到存储芯片，光芯片。
英伟达这波躺赢，赚麻了，谁都离不开他的硬件。
上游硬件先行。现在到了疲软期了，毕竟高了吗？但是你说这些东西，除非未来除非没有。人工智能
的第二波，第三波了，如果有依然还有继续新高的能力，问题用那个票，可不一定了。
不见得是现在第一波涨的好的了。

chatgpt是最消耗算力资源的，它越强大。AIGC的生成能力就越强，最后万物皆AI的是AIGC的生成落地。

你们看看是不是相关收益的票都表现了，就是涨幅不同而已。
主要可以分为服务器整机产业链然后在细分成显卡芯片存储芯片等等，这波电源。没怎么动。
AIGC的硬件关联更多是终端设备的芯片消费电子方向的上游。

所以很多服务器缺货涨价，这里要考虑一个问题，是本身服务器的附加值涨价，还是成本显卡涨价。
前者对服务器厂商是利好，后者对显卡厂商是利好。这是不同的。
服务器这波炒的这么好，预期不是他本身涨价。而是预期服务器的出货量和需要迎来了爆发性增长。

这里以英伟达A100显卡举例了，训练GPT3.5 需要的显卡和服务器数量。
训练一个GPT-3.5 175B模型的NVIDIA
A100需求为1080个、AI服务器需求为135台
也就说1个服务器搭载8片显卡
我们先不论服务器多少钱啊。
就单独算下显卡，这块是大头吗，占比服务器成本的70%。
1块A100 大概是10w 人民币
1080X10W=1.16亿人民币

后面GPT每升级一次，参数都是几何级增加，图中提到谷歌那个万亿参数模型，我都没敢算需要多少钱，
你们算算告诉我。这还是一家，那个巨头不投这东西啊，投就要需要算力。
所以未来算力服务器等票，现在是高了，但是调整以后，再遇到一个风口，还是有卷土从来的机会的。

这里要提一点，英伟达的A100 H100 这些显卡，是不卖给我们的。这个是战略物资型显卡。
原因你们懂。

对我们开放的是3090这个档次的显卡
1张a100的价格现在大概可以买6~7张3090显卡。
6张3090 就完虐A100
你们可能会觉得英伟达是不是傻，其实不是的。
既然 3090 这么好，为啥大厂不用呢？
首先功耗1张a100的功耗比 3090低很多。能源问题。
其次
NVIDIA 很早就明确指出，禁止在数据中心使用消费级显卡（如 GeForce 系列）。
数据中心更多的会使用 SMX 封装的 A100，支持 NVLink 高速互联功能，
双向独立 PCIe DMA 引擎，ECC 显存容错，这在大规模训练场景中是非常关键的。
在生产环境中，模型半天训完还是 6 小时训完，训练是否稳定，
很多时候不是 50% 与 100 % 的区别，而是 0 与 1 的区别。
我们只核算了单卡成本，在数据中心中，任何设备都是要核算 TCO 成本的，
这里除了设备，还有机架位、网络等一系列的配套成本。
这样核算下来，消费卡的性价比就没那么高了。

我们不能让他们在这块卡脖子，所以GPU的自主可控也在路上，我们一直都在努力。
新三板上市的摩尔线程最近也发布了首款国产全功能GPU芯片
壁仞科技最近也发布了自己的首款通用GPU芯片

A股上市也就景嘉微和海光信息了。
国产GPU的研发制造一直在前行，虽然任重道远，但是我们会看到越来越多的国产GPU
芯片喷涌而出，相信在不就的将来，服务器也能用上国产芯片。

这里广发重点提到了海光信息

海光的GCU 性能是A100的60%左右

这块主要阐述了算力之存储方面的机会。
也诠释了维持cpo这波涨的这么好，剑桥为啥这么牛逼。

广发重点提了，源洁科技

以及上游PCB行业点名了沪电股份

电源这块还没炒到，效果一般。

这块讲的是aigc和消费电子的结合。未来6月的苹果 MR产品市场一直期待。
消费电子反复活跃，这块也是值得埋伏的方向，虽然有几个出来了，表现一般。
但这些未来依然有预期。就是风口还没到。

综上，你们会发现这篇更多的是人工智能的硬件收益方向的归纳和终结。
文中提到的，没提到的，都涨过，现在都在调整。
这也算广发说的一波结束后关注二波的节点。
也就是先炒上游，在炒中游，然后是下游。

第一波是上游算力核心为主。现在虽然调整了，但是只有要二波和三波。
这些东西调整后，还是有机会的。到时候选谁，要看政策，消息面的加持了。

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对话传媒，迎接新一轮场景革命
这篇主要讲的是AI+ 在TMT行业的落地应用以及细分行业的预期。

短期重点提了传媒行业在这里AI+行情里面的优势
（1）传媒是今年TMT中业绩环比改善高弹性（△g）最显著的方向，且AIGC
浪潮增强了未来业绩想象前景；
（2）尽管经历了陡峭上涨，当前行业估值分位数仍不高；
（3）行业处于过去若干年的基金配置底部，筹码结构干净。

传媒就是属于那种无法短期落地业绩预期，但是有利好，有逻辑，有价值重估预期。
而且有资金来开光，虽然涨了一波凌厉走势，和有业绩落地算力方向比不差。
但是传媒多数行业的估值仍在偏合意的水位，低于估值历史中枢

中期重点提到了，挖局上涨动力和核心内驱型公司
以新能源行情最受益的是动力电池
互联网涨幅最大的是微软
手机涨幅最大的是苹果

映射当下，AI大模型可能是产业链的核心环节，高成本驱动头部化，把握“头
部玩家”互联网大厂的投资机遇。

长期视角还是Ai+的赋能千行万业 TO B C G 的机会。

如何看待本轮 AI+传媒行情？是主题还是产业趋势？

广发观点偏产业趋势

这里电子行业在这波行情里面涨幅滞后，周五半导体集体爆发，是不是要补涨值得深思。

传媒视角看，本轮“AI+”行情和 13-15 年“移动互联网+”行情有何异同？

相同的是都是技术革新，赋能千行万业。
最大的不同，2013~2015 是杠杆牛资金持续入场。
现在的监管比当时严厉。

AI+在传媒互联网领域朝着大模型和应用落地两大方向演
绎，首先如何看待大模型领域的投资机会？

数据、算力、算法是大模型训
练的“三驾马车”，需要庞大的训练集和较高的训练成本，大厂天然具备优势。

算力和数据都是我们的短板，尤其是数据这个我们的优质数据很少。

这里重点提到了最先落地的百度有一定大厂优势

下游应用端，AI 有望赋能传媒哪些细分赛道？如何赋能？

列举了 ai+ 交易游戏办公 IP 营销几个方向的落地和影响。

Q5：在上述各赛道中，哪些领域今年可能率先观察到收入兑现或降本增效？

大部分ai+应用端都无法短期业绩落地。

但是预ai+营销是最早落地的，中期看ai+办公长期看ai+游戏和IP

但是最抓眼球的，和投机资金的反而是倒过来。

站在当前时点，如何看待行情持续性和后续演绎？

重点关注 ai+营销

具体有哪些值得关注的标的？

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