计算机行业专题研究：ChatGPT服务器深度拆解-230225（23页）.pdf

1、 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。1 证券研究报告 计算机计算机 ChatGPT 服务器服务器：深度：深度拆解拆解 华泰研究华泰研究 计算机计算机 增持增持 (维持维持)研究员 谢春生谢春生 SAC No.S0570519080006 SFC No.BQZ938 +(86)21 2987 2036 联系人 林海亮林海亮 SAC No.S0570122060076 +(86)21 2897 2228 行业行业走势图走势图 资料来源：Wind，华泰研究 重点推荐重点推荐 股票名称股票名称 股票代码股票代码 目标价目标价 (当地币种当地币种)投资评级投资评级 浪潮信息 0

2、00977 CH 44.06 买入 景嘉微 300474 CH 96.74 买入 资料来源：华泰研究预测 2023 年 2 月 25 日中国内地 专题研究专题研究 GPT 模型热潮有望带动模型热潮有望带动 ChatGPT 服务器服务器产业投资机遇产业投资机遇 我们认为，随着国内互联网厂商陆续开展 ChatGPT 类似产品研发，GPT 大模型训练热潮或将带来底层算力需求快速释放。GPT 模型算力需求分为训练+推理两类，产生于预训练、Finetune、日常运营三大场景。据我们测算，ChatGPT 一次预训练需要 3640 PFlop/s-day、单月运营需要算力 7034.7 PFlop/s-da

3、y。复盘服务器产业发展历程来看，我们认为 AI 服务器更适合承接 GPT 大模型算力需求。拆解 AI 服务器来看，主要硬件成本来自算力芯片，且以 GPU 为主。我们认为，随着 GPT 热潮带动算力需求逐步释放，国内ChatGPT 服务器产业有望迎来发展机遇，建议关注：浪潮信息、景嘉微。ChatGPT：大模型：大模型+Transformer 架构，带动并行计算需求架构，带动并行计算需求 ChatGPT 发布之后，引发了全球范围的关注和讨论，百度、阿里、京东等国内各大厂商相继宣布 GPT 模型开发计划。从 AI 模型应用场景来看，主要包括推理和训练两类。从实践场景来看，算力需求场景包括预训练、Fi

4、netune及日常运营。以 GPT-3 模型为例，随着模型朝更大体量的方向演进，一次训练所需的计算量最高达 3640PFlop/s-day，单月运营算力 7034.7 PFlop/s-day，对应成本约 889 万美元。我们认为，在 Transformer 架构加持下，GPT 模型得以高效地完成大规模参数计算，随着模型持续迭代、参数体量不断提升，并行计算需求有望进一步释放。ChatGPT 需要的服务器：需要的服务器：AI 训练型服务器训练型服务器+AI 推理型服务器推理型服务器 我们认为，计算架构的变化是推动服务器技术演进的关键变量。从计算场景来看，随着计算架构从 PC 到云计算，到边缘计算，

5、再到 AI 训练，服务器需求也在发生相应变化。复盘主流服务器发展历程来看：1）通用服务器：以单机性能提升为迭代目标；2）云计算服务器：主要为承载大规模数据处理需求而生，以 IaaS 模式带来服务器商业模式的变革；3）边缘服务器：主要解决实时性、带宽成本、安全性等问题；4）AI 服务器：专为人工智能训练设计，包括训练型和推理型，多采用大规模并行计算以提升效率。ChatGPT 需要的芯片：需要的芯片：CPU+GPU、FPGA、ASIC 从产业需求来看，AI 大模型训练需要大算力支持，智能算力需求释放有望带动 AI 服务器放量。目前国产 AI 服务器厂商主要包括浪潮信息、华为、新华三等，21H1 国

6、产 AI 服务器厂商占全球市场份额超 35%。拆解 AI 服务器来看，主要硬件成本来自算力芯片，且以 GPU 为核心。目前海外主流 AI GPU芯片包括英伟达 H00、A100、V100 等，受美国出口限制政策影响，目前国内在先进算力方面主要采购英伟达 A800 或更低端版本作为替代方案。考虑到部分国产 AI GPU 如华为昇腾在 FP16 浮点计算性能上已经实现对英伟达A100 的加速追赶，未来随着国产生态打磨，AI GPU 国产替代有望加速。投资建议：关注投资建议：关注 ChatGPT 服务器产业链服务器产业链 我们认为，随着 GPT 热潮带动算力需求逐步释放，国内 AI 服务器产业有望迎