一张图了解AI算力产业链标的

ChatGPT大模型计算量高速扩张，算力需求陡增。1）以ChatGPT为代表的大模型参数量、数据量高度扩张，GPT-3模型参数量高达1750亿，大模型训练需要强大算力支撑。2）当前Google每日搜索量已达到35亿，我们认为ChatGPT日活提升空间广阔，算力需求有望持续释放。3）未来多模态趋势下，更广的数据形态、更多的应用场景、更深的用户体验，亦将大幅提升支撑人工智能的算力需求，算力或迎来高速扩张时代。

ChatGPT人工智能引领新一轮科技革命：2022年末面世的ChatGPT在2023年3月再次迎来GPT-4的突破。最新发布的GPT-4有两大亮点：一是多模态与长内容生成能力，能将一张草图快速编为完整网站，能够在法考、数学考试上取得优异成绩等，成为在知识、技能、逻辑领域的全能“人才”。二是商业化进程加快，本次GPT-4的发布伴随着NewBing的接入，微软随后发布Microsoft365Copilot，极大提高office的生产力和交互方式，同时GPT-4通过开放API接口，尝试接入更多的商业合作伙伴，以创造出更多商业化的应用。

算力为ChatGPT底层瓶颈。目前ChatGPT曾因访问量激增而导致官网瘫痪，暴露了其算力不足的问题。在当今以深度学习为中心的人工智能发展中，AI模型的进步主要依赖于大规模数据的消化，伴随着AI模型的数据量、结构的复杂程度不断增加，模型尺寸呈现指数级增加，但传统服务器已无法满足AI时代下算力超越摩尔定律的翻倍速率，需要CPU与加速芯片组合的AI服务器来满足更高吞吐量互联的需求，AI服务器已成为支撑人工智能发展的重要算力支撑。根据IDC数据，2021年全球服务器市场规模为992亿美元，同比增长9.01%，AI服务器市场规模为156.3亿美元，占整体市场的15.76%，同比增长39.1%，远超服务器行业平均增势，该比重在ChatGPT加持下有望继续成长，如纬颖科技2022年AI服务器出货量已占比20%，我们认为未来数据中心发展核心为人工智能方向。

由ChatGPT快速迭代引出的算力缺口和云平台繁荣，带动服务器终端客户capex进展超预期。微软早在2019年以10亿美金投资OpenAI，2020年买断GPT-3背后基础技术的独家许可，Azure云平台成为其独家云供应商。微软数据披露，从GPT到GPT-3，参数量从1.17亿到1750亿，增长1500倍，庞大的参数量需要算力和服务器持续迭代。同时，2023年3月，Azure首次向B端开放企业级服务，并将ChatGPT技术扩展到PowerPlatform上，将其打造为开发者们的新“栖息地”。综合来看，GPT-4参数量指数级增长+开放Azure服务带来的客户增量，推动微软capex回升向上。云服务商竞争仍在继续，客户Capex回暖使AI服务器产能有望受益扩张。