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根本看不明白阿 大夫

【东方电子】GTC临近，AI算力如何布局-0219市场担忧分析：deep seek 对训练算力需求的压制（观点分享，谨慎参考，不作投资决策建议）

市场担忧核心：市场主要担心 deep seek 对整体训练算力需求的压制。大家预期除 deep seek 外，其他公司（包括北美的大模型公司）可能通过创新算法或优化框架，用相对有限算力实现较好模型训练效果，这导致春节后海外训练算力相关标的估值被压制。

从需求侧分析：以马斯克的
XAI 公司发布的 grow 3 为例，虽其在部分指标领先，但使用 10 万张 H100 训练出的性能仅比 deep seek 用 2 - 3
万张低阶算力（等效 A100）训练的模型性能提高 30% -
40%，效率较低。不过，北美大模型公司有使用更大算力集群提升模型的计划，且市场期待 OpenAI 的 GPT 4.5 和 GPT 5
在训练效果上取得突破。同时，目前 deep seek 以大元模型为主，后续迭代到多模态模型时，算力需求可能呈指数级跃升。

从供给侧分析：高阶算力供应严重不足，如英伟达
blackwell 系列卡盒机柜及新平台订单。但有好消息，台湾供应链消息显示，GB200 机柜原存在的漏液、MPS 电源、fino cable
cartage 良率内容来源于等问题正逐步解决。预计一季度出货约 1000 个柜子，二季度提升至 3000 - 5000
个柜子，下半年预期更高，全年预计 GP200 和 GP300 出货量达 3 - 3.5
万个柜子。随着英伟达先进算力芯片和机柜的突破，其业绩新旧动能转化可期，海外自研 asic
用于模型训练增加的资本开支，对相关芯片及硬件采购需求增大，供给端逻辑后续将更清晰。

AI
算力需求测算：以 BAT 为例
测算思路与假设：为探究基于 deep seek 或类似场景下 BAT 的算力需求，团队进行了定量测算。微信做 deep seek
接入灰度测试，假设 10% 用户接入；阿里通义千问模型预计接入苹果，按国内 2.5 亿部机型假设全部用户接入；百度搜索宣布接入 deep
seek，假设 5% 日活用户接入。同时，考虑不同平台功能复杂程度，假设微信单次请求 5000 个 token，阿里加苹果 1200 个
token，百度 3000 个 token。

测算结果：通过用户基数、请求频率和 token 量级算出日总 token 数，再根据模型参数及每个 token 占用算力（等效 A100
单卡算力），按实际使用率 50% 测算，微信日均算力需求约 1.7 万张 A100 卡，阿里加苹果约七八千张，百度约两三千张。在峰值压力（全天
token 集中在 1 小时处理）下，微信约 40 万张卡，阿里加苹果约 20 万张卡，百度约 6 万张卡。总体来看，BAT 日均 A100
需求约 3 万张，峰值需求约 65 万张。2024 年英伟达 A100 加 H100 预计出货量 400 万张，BAT
峰值需求约占其总体出货量的 16.5%。按成本结构计算，BAT 基于此场景的资本开支增量约 700 亿人民币（100
亿美金），表明后续算力需求旺盛。

AI
算力行业发展阶段与机会分析
行业发展历程回顾：从 2022 年 A 股 AI 板块表现来看，2022 年底开始发酵，当年光模块、工业互联等表现突出；去年 3
月以来，GB200 相关增量环节（如高速铜缆、电源、PCB 中的
HDI，代表公司有沃尔核材、盛虹科技、麦格米特）表现强劲。目前算力演绎处于中后程阶段。

GTC 2025 大会相关机会：在 3 月 17 日开始的 GTC 2025 大会上，英伟达预计推出 GB300 及 CPU
交换机等新产品。GB300 在 PCB 端有诸多变化，如从高 HDI 转高多层，GPU 的 socky 插槽从 SMT 转 socket，使用
PTPTFE 新的 PCB
材料和板卡，电源功率密度提升，使用麦格米特超级电容等，这些内容来源于带来了新的结构性增量机会。像景光电子等相关材料厂商已在 GB300
样机上得到验证。对于 CPU 交换机，其主要面向 L3 层互联，解决 CI out 问题，预计不会在 GB300 上出现 OIO 对机柜内
PCB 或高速统揽的削弱或取代（至少在 2027
年前），相关公司如太阳光、罗伯特科等有望受新产品推出催化。此外，电源功率、超级电容等环节也存在机会，目前较看好 PTPTFE PCB
的全新增量，此前 A 股投资人对 PTPTFE 相对陌生，相关机会仍在挖掘中。

总结与展望
综合判断与投资建议：需求侧对 deep seek 多模态及 ChatGPT 4.5 和 5
的进展抱有高期待，若有超预期突破，需求侧逻辑将转回英伟达相关公司；供给侧随着 GTC 2025 大会临近，GB300 及海外自研 asic
训练卡推出加速，逻辑逐渐清晰。因此，在 GTC 2025 临近时，坚定看好 AI 算力，尤其是在 3 月 17 日前，AI
算力至少会有不错反弹，同时更推荐结构性增长机会，如 PTPTFE PCB、CPU 交换机、功率及超级电容等领域。股市有风险，投资需谨慎