Chatgpt带来算力芯片投资机会展望

AIGC引发内容生成范式革命，ChatGT引领人工智能应用照进现实，GT架构快速迭代，云端大模型多模态成为发展趋势，带来算力资源消耗快速上升。硬件基础设施成为发展基石，要求算力、运力、存力、散热等领域配套升级，算力芯片等环节核心受益。加之海外对华供应高端GU芯片受限，国内相关厂商迎来替代窗口期，各环节龙头有望进入高速发展阶段。

AIGC引发内容生成范式革命，云端算法向大模型多模态演进。云端部署算力中推理占比逐步提升，说明AI落地应用数量在不断增加，ChatGT发布引发多家科技巨头开展AI军备竞赛，或成为人工智能成熟度的分水岭。GT架构快速迭代，参数越来越多带动训练精度越来越高，云端大模型多模态成为发展趋势，带来算力资源消耗快速上升。
硬件基础设施成为发展基石，算力芯片等环节核心受益。算力需求，模型训练需要规模化的算力芯片部署于智能服务器，CU不可或缺，但性能提升遭遇瓶颈，CU+xU异构方案成为大算力场景标配。
其中GU并行计算优势明显，CU+GU成为目前最流行的异构计算系统，而NU在特定场景下的性能、效率优势明显，推理端应用潜力巨大，随着大模型多模态发展，硬件需求有望从GU扩展至周边编解码硬件。此外，后摩尔时代Chilet封装为先进制程的高性价比替代方案，成为半导体行业发展趋势。
存力需求，庞大训练通用数据集要求相应存储硬件设施，如温冷存储，数据访问加速，数据湖以及大容量存储，还需要专门面向AI定制的存储协议、访问协议，支持服务器与SSD通信的NVMe-oF协议也有望受益搭载使用。
运力需求，外部访问、内部数据翻译需要高速的网络连接线路或交换机系统，带动光通信技术升级。
散热需求，AI服务器功耗相对更高，当前主流散热方案正朝芯片级不断演进，芯片液冷市场发展潜力巨大。
国产厂商迎来发展窗口期，建议关注各环节龙头厂商。英伟达 、AMD对华供应高端GU芯片受限。国产算力芯片迎来国产替代窗口期；突破4800TOS、降低部署成本是国内算力芯片主要发力点。
当前已经涌现出一大批国产算力芯片厂商：1）寒武纪 ：国内人工智能芯片领军者，持续强化核心竞争力；2）海光信息 ：深算系列GGU提供高性能算力，升级迭代稳步推进；3）龙芯中科 ：自主架构CU行业先行者，新品频发加速驱动成长；4）芯原股份 ：国内半导体I龙头，技术储备丰富驱动成长；5）Chilet产业链布局正当时，重点关注各环节龙头厂商；6）CIe、CXL等高速接口，电源芯片厂商间接受益。
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