AIGC行业深度报告：ChatGPT国内算力拐点之时.pdf

ChatGPT:国内算力，拐点之时AIGC行业深度报告(10)核心逻辑:英伟达，全球AI算力王者归来:巨头指引，海外科技龙头厂商持续布局AI，持续加大资本支出储备AI相关产品，涉及数据中心和服务器，其中包括META、Google、微软，同时海外AI应用持续落地，其商业模式得到验证，例如Microsoft 365 Copilot的定价超预期。AI大模型时代拉开帷幕，对AI芯片需求量明显增多。英伟达实为全球AI算力王者，英伟达相关AI芯片三个月内两度涨价，其根本原因在于算力芯片供不应求，稀缺性强，算力芯片依旧为大模型时代的稀缺要素。AI有望成为台积电未来支柱，英伟达相关服务器厂商业绩有望高度景气:台积电表示AI服务器需求强劲，有望成为未来支柱领域，公司预计预计AI服务器未来5年收入将实现50%的CAGR增长。同时应对AI芯片需求，台积电加大资本支出。公司为应对英伟达、AMD 等厂商对 AI 芯片 CoWoS 等先进封装的需求，扩大对先进封装制造厂的建设。此举同样验证算力芯片高度景气。英伟达芯片相继落地，AI服务器厂商高度景气，中国台湾多家电子代工厂争相出货有望业绩兑现，例如鸿海、纬创、英业达、广达、超微电脑等。国内算力，拐点之时:算力是AIGCAIGC落地的先行指标，我们认为全球正处于AIGC的爆发期，如果说AIGC是科技企业开启第二轮业绩增长曲线的“流量入口”，那么算力即是科技厂商开启AI争夺战的“入场券”，目前我国相关AI应用目前已有雏形，我国正处于智算中心建设的加速期，因此相关AI算力产品有望成为本轮科技浪潮下的先行指标，其中包括算力服务器、光模块、交换机等产品。我们认为相关公司在本轮科技浪潮中业绩有望高度景气，目前相关公司业绩已经得到验证，例如中际旭创、中科曙光等。投资建议:关注三条投资主线：1)具备算力服务器的厂商，受益标的为浪潮信息、神州数码、中科曙光、紫光股份、拓维信息、工业富联、四川长虹、中国长城等；2)具备算力芯片的厂商，受益标的为寒武纪、海光信息、龙芯中科、景嘉微等；3)相关AI云厂商，受益标的为首都在线、鸿博股份、云赛智联、青云科技、优刻得、光环新网、新炬网络、真视通、恒润股份等。风险提示:核心技术水平升级不及预期的风险、AI伦理风险、政策推进不及预期的风险、中美贸易摩擦升级的风险。2目录301 全球科技巨头指引，算力持续验证02 国内算力，拐点之时03 投资建议:梳理AIGC相关受益厂商04 风险提示01全球科技巨头指引，算力持续验证41.1.1 巨头指引:Meta AI+广告业务加速回暖，加大AI投资5 Llama 2 大模型应用展示Meta元宇宙部门产品 Quest 3应用程序业务为绝对收入来源，拓宽元宇宙业务：Meta主营业务共分为应用程序系列部门（FoA）和现实实验室（Reality Labs）两部分。其中，应用程序系列主要包括其四大社交平台Facebook、Instagram、Messenger、WhatsApp，以及其他服务；Reality Labs主要包括增强和虚拟现实相关的消费硬件、软件和内容。AI+广告业务加速回暖，业绩增长超预期：当地时间7月26日，Meta公布截至2023年6月30日的第二季度业绩，营收创一年半最大同比增幅，EPS止降回升、增长21%。华尔街日报称，广告业务的反弹、Reels的变现以及人工智能驱动的广告定向投放和衡量都对第二财季的业绩做出了贡献。此外，Meta三季度营收指引高于预期，今年费用指引上调20亿美元，今年资本支出指引下调30亿美元，对非AI服务器节约成本，称继续投资AI和元宇宙将导致明年费用增加，元宇宙业务明年亏损将大增。将加大AI投资，挖掘大模型价值：今年2月，Meta在官网公布了一款新的人工智能大型语言模型Llama，并在7月宣布将与包括微软在内的主要云计算服务提供商合作，将其AI大语言模型Llama 2投入商业应用。Meta表示，不会对其大模型的访问或使用收费。扎克伯格提到，今年的一大重要事项就是继续挖掘Llama的价值，同时继续专注AI和元宇宙的结合。1.1.2 巨头指引:谷歌持续加大AI投资，涉及数据中心和服务器6 DUET AI工作示意图谷歌大模型及部分赋能产品谷歌第二季度财报发布，广告和云业务双丰收：谷歌第二季度实现营收746.04亿美元，同比增长7%，超出市场预期4.4%的增长，和727.7亿美元的营收预期。其中广告业务创收381.42美元，同比增长3.3%，我们认为其高于市场预期，其中最大预期差来自于YouTube广告(同比增速4.4%)。云相关业务营收80.31美元，同比增长约28%，保持高增长速度。谷歌将持续加大对生成式AIAI的探索:根据微软公开财报会，谷歌会持续加大对生成式AI的探索，其中相关管理层已经看到了生成式AI的巨大潜能，Bard的相关数据非常喜人，Duet AI、DeepMind、搜索业务、Gemini(多模态)等也有望引入谷歌云服务之中。此外，目前AI在帮助客户进行大规模广告覆盖中起到了基础作用，其中包括出价、广告针对性、创意、创新等服务，谷歌高管宣称未来有望引入生成式AI新产品，构建AI广告功能。未来将继续加大AIAI领域投资，涉及数据中心和服务器：谷歌公布本季度的资本支出68.9亿美元，谷歌表示在人工智能领域现阶段已处于领先地位，正在推动搜索引擎的下一步发展。根据公司公开财报会表示，公司将持续扩大资本开支，其中包括TPU、GPU、及数据中心扩容方面。1.1.3 巨头指引:微软持续加大资本支出，AI实为微软关键胜负手7 2023财年第四财季及全年报表微软云Open AI解决方案示意图营收超预期，AIAI影响尚未显现:北京时间7月26日，微软发布2023年第二季度财报。其中第二季度营收562亿美元，同比增长8%。具体来看，云服务营收240亿美元，同比增长15%。其中，Azure和其他云服务收入同比上涨26%；微软预计，下财季 Azure营收增长率将为25%至26%。生产力和业务流程营收183亿美元，同比增长10%；个人计算业务收入139亿美元，同比下降4%，Office365系列软件营收同比增长15%，微软365消费者订阅数增长至6700万；Dynamics365软件营收同比增长26%；然而其中AI影响尚未显现。微软破局之道，AIAI呼之欲出:根据微软公开电话会议，微软宣布为满足人工智能信号，整个财年中每个季度的资本支出都将连续增长，资本支出年增长率约为50%，将达到450亿至500亿美元；同时，Office等产品的定价也成为公司未来业绩增长的保障；此外，微软宣布聊天机器人Bing Chat将在第三方浏览器上推出，包括谷歌的Chrome和苹果的Safari；我们判断微软AI实为微软的第二波成长曲线，也为其破局之路，微软选择一种非常坚定的姿态，持续投资AI建设。1.2 海外AI应用持续落地，商业模式得到验证8 Microsoft 365 CopilotMeta发布LLaMa 2Microsoft 365 CopilotMicrosoft 365 Copilot定价超预期，AIAI市场潜力的巨大。7月19日，在Microsoft Inspire 活动中，微软宣布了 Microsoft 365 Copilot 的定价：企业账户每用户每月售价为 30 美元，远超市场预期，彰显人们对AI工具提升工作效率的认可以及产品需求强劲。受此影响，上周二微软股价收涨3.98%，报359.49美元，创历史新高。据SensorTower近日发布的2023年AI应用市场洞察报告，2023年上半年，全球AI应用市场迅猛增长，下载量同比增长114%，达到3亿次；AI应用内购收入同比增长175%，接近4亿美元，AI市场潜力的巨大。从云到端，国外大厂进入新一轮的大模型周期。今年4月，微软正式开源DeepSpeedChat训练模型，Meta开源LLaMA，在AI开发者中快速兴起基于LLaMA的训练风潮；5月，谷歌发布了适用边缘的大模型PaLM2，打通从云到边的AI全链路；6月，Meta 推出“类人”AI 模型I-JEPA，能比现有模型更准确地分析和完成未完成的图像；7月，苹果正式宣布启动开发AppleGPT，Meta发布最新AI大语言模型LLaMa 2系列，模型信息和起始代码全部开源，并支持免费可商用等。都表明国外大厂正在进入新一轮的大模型周期。1.2 海外AI应用持续落地，商业模式得到验证9 部分接入GPT-4的应用七月第二周高速增长的AI应用盘点海外大模型龙头企业开启AIAI建设，落地应用爆发性增加。例如：1）众多应用已接入GPTGPT-4 4，涉及文案处理、AI助理、游戏开发、图像处理、效率工具等多个领域。2）谷歌将承载PaLMPaLM 2 2大模型的聊天机器人Bard整合到办公软件“全家桶”中，应用包含Gmail、谷歌Docs、Slides等。3）CohereCohere与甲骨文合作帮助企业组建端对端的业务流程。4）Meta LLaMALLaMA2 2大模型融入Amazon Web Services，进一步助力商业化人工智能应用落地。海外AIAI应用落地趋势明显，部分应用活跃度高速上涨。根据SimilarWeb数据，七月中旬（即7月9日-7月15日）多款AI应用访问量呈现高增长速度。其中Tome（教育辅助）、NovelAI（小说生成工具）、Jasper（文案生成及处理）、Midjourney（图像生成）、CodeWhisperer（编程辅助）、CharacterAI（互动聊天）、Shopify（商家客服咨询）的周访问量同比增长18.73%、16.00%、12.93%、10.24%、5.60%、5.58%、3.44%。应用名称应用名称应用功能应用功能7 7月月9 9-7 7月月1515访问量访问量（百万）（百万）同比增同比增长长7 7月月2 2-7 7月月8 8访问量访问量（百万）（百万）Tome教育辅助3.626 18.73%3.054 NovelAI小说生成工具1.102 16.00%0.950 Jasper文案生成工具1.022 12.93%0.905 Midjourney图像生成工具6.780 10.24%6.150 CodeWhisperer编程辅助工具15.840 5.60%15.000 Character AI互动式聊天45.810 5.58%43.390 Shopify客服咨询（销售）25.550 3.44%24.700 1.3 ChatGPT开启大模型“军备赛”，算力呈现明显缺口ChatGPTChatGPT开启算力军备赛:我们认为数据、平台、算力是打造大模型生态的必备基础，且算力是训练大模型的底层动力源泉，一个优秀的算力底座在大模型(AI算法)的训练和推理具备效率优势；同时，算力是AI技术角逐“入场券”，其中AI服务器、AI芯片等为核心产品；此外，以英伟达为代表的科技公司正在快速补足全球AI算力需求，为大模型增添必备“燃料”。我们认为目前全球科技企业正处于算法和应用正在快速落地的时间内，算力短期呈现爆发性。大模型参数呈现指数规模，引爆海量算力需求:根据财联社和OpenAI数据，ChatGPT浪潮下算力缺口巨大，根据OpenAI数据，模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度，存在万倍差距。运算规模的增长，带动了对AI训练芯片单点算力提升的需求，并对数据传输速度提出了更高的要求。根据智东西数据，过去五年，大模型发展呈现指数级别，部分大模型已达万亿级别，因此对算力需求也随之攀升。10 大模型参数数量和训练数据规模快速增长近年大模型的参数规模增长趋势1.4 英伟达，全球AI算力王者归来AI大模型时代拉开帷幕，对AI芯片需求量明显增多。AI从2012年发展至今，随着模型参数量越来越大，对于计算量的要求也逐步增高。2022年11月份OpenAI发布ChatGPT，以ChatGPT为代表的大模型持续引爆市场。早在2019年，微软斥资几亿美元为Open AI的训练打造一台超级服务器，其中包括上万张英伟达A100，旨意为ChatGPT和New Bing提供算力基础，而相关大模型的火爆，AI硬件竞争持续升温，芯片遭“哄抢”导致价格大涨，根据界面新闻，英伟达AI旗舰芯片H100已明显提价。AI芯片业务大超预期：根据公司2024财年发布会，公司 AI 芯片所在数据中心业务收入达 42.8 亿美元(环比+18%，同比+14%)，创历史新高,二季度营收预期约 110 亿美元，同比增近 33%；毛利率超 64%。业绩会上英伟达称，众多云公司竞相部署 AI 芯片，其锁定了数据中心芯片的大幅增长，计划下半年大幅增加供应。英伟达持续发布全新产品，助力全球算力:英伟达今年陆续发布AI Foundations，DGX超级计算机，全新RTX4070，以及DGX GH200 AI超级计算机等全新AI产品。我们认为此次AI浪潮不同于元宇宙阶段，大模型已经产生相关落地应用，相关大模型的火热势必对算力产生超高需求，英伟达作为全球算力龙头深度受益。11 英伟达2023年相关AI产品1.4 英伟达，全球AI算力王者归来2023年3月23日GTC会议，英伟达全新AI相关产品助力全球AI生态。1）基础软件：推出全新加速库；2）芯片方面：推出数据中心Grace CPU，具备高能效、高运行速度等优势；3）服务器：推出DGX超级计算机；4）全新AI服务平台（DGX云与生成式AI服务），AI的“Iphone”时刻已经来临，AI foundations 云服务能够构建、改进和操作定制的大型语言模型和生成式 AI 模型，助力初创企业具备拥有生成式AI的能力，且已经具备多种生成式AI模型和相应案例。平台实为模型和算力之间的“桥梁”，是AIGC或大模型生成的必备要素，不论是数据库还是编译器，都需要通过平台来实现资源的合理分配以达到软硬件的最优组合，从而大幅提升模型效率。平台通过调用数据包来适配软硬件之间的结构，来达到模型的最优组合，从而提升模型乃至整个虚拟机的效率。12 英伟达加速计算库英伟达DGX H100英伟达AI Foundations能力示意图1.4 英伟达，全球AI算力王者归来2023年5月30日COMPUTEX主题演讲，英伟达展示多款新系统、软件及服务，让生成式AI触手可及，革新了广告、制造、电信等行业DGX GH200 AI超级计算机：由NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片和NVIDIA NVLink Switch System驱动，相比上一代将NVLink带宽提升了48倍以上。据腾讯网消息，谷歌云、Meta和微软是首批有望接入DGX GH200探索其用于生成式AI工作负载能力的公司。英伟达还计划将DGX GH200设计作为蓝图提供给云服务提供商等。模块化参考架构NVIDIA MGX：能够灵活地兼容多代NVIDIA产品，制造商可以使用通用架构和模块化组件构建CPU和加速服务器。NVIDIA Spectrum-X网络平台：是全球首款专为AI网络打造的51Tb/s以太网交换机，提高了基于以太网AI云的性能与效率，与现有以太网的堆栈实现互通。单台交换机即可实现突破性的256个200Gb/s端口的连接，以支持AI云的增长和扩展。ACE游戏开发版：在Omniverse的基础上，“ACE游戏开发版”为语音、对话和角色动画提供优化的AI基础模型。其代工服务协助开发者微调游戏模型，然后通过 NVIDIA DGX Cloud，GeForce RTX PC 或现场加以部署，以实时进行推理。在客户端侧，NVIDIA和微软合作，将加强1亿台配备RTX GPU的PC性能，这些GPU中的Tensor Core可大幅提升400多个AI加速Windows应用和游戏的性能。NVIDIA Omniverse的虚实融合：在数字广告领域，全球最大营销服务机构WPP正与NVIDIA一起在Omniverse Cloud上构建首个生成式AI内容引擎；在工业制造领域，企业可通过Omniverse和生成式AI 的API接口，构建工厂数字孪生。其他已运用相关产品的企业包括和硕、富士康、Techman Robot等13 英伟达DGX GH200 AI超级计算机英伟达“ACE游戏开发版”构建NPC场景英伟达最新组件Metropolis for Factories1.4 英伟达，全球AI算力王者归来芯片方向：发布应用于大规模人工智能和高性能计算应用程序的突破性加速CPU+GPUNVIDIAGrace Hopper超级芯片，该超级芯片可以为运行TB级数据的应用程序提供高达10倍的性能提升，使科学家和研究人员有能力解决更为复杂的问题。显卡方向：NVIDIATITIAN RTX显卡，它由Turing（图灵）架构提供支持，为用户的PC带来130 Tensor TFLOPs的性能，576个Tensor核心和24GB超快GDDR6内存，并且加入了加速AI和光线追踪的最新Tensor Core和RT Core技术。服务器方向:DGX超级计算机，配有 8 个 H100 GPU 模组，H100 配有 Transformer 引擎，旨在处理类似令人惊叹的 ChatGPT 模型，8 个 H100模组通过 NVLINK Switch 彼此相连，以实现全面无阻塞通信。云服务方向：NVIDIADGX平台为企业AI而构建，将NVIDIA软件，基础设施和专业知识的精华结合在一个从云端到本地数据中心的现代统一AI开发解决方案中。DRX平台具有（1）先进的人工智能开发平台：除常规应用，包含用于训练模型、优化框架和加速数据科学软件库的NVIDIAAI Enterprise 软件（2）注入NVIDIAAI 专业知识：可直接访问NVIDIADGXperts帮助优化企业的AI工作负责，以获得更高的投资回报率。（3）前所未有的性能：为AI基础设施提供清晰的可预测的成本模型。14 NVIDIA Grace Hopper超级芯片NVIDIA TITIAN RTX 显卡NVIDIA DGX云平台概念图1.5 三个月内两度涨价，英伟达涨价逻辑拆析15 英伟达产品实现云、边、端全面布局5月14日，据集微网消息，英伟达A100价格从去年12月开始上涨，截至今年4月上半月，其5个月价格累计涨幅达到37.5%；同期A800价格累计涨幅达20.0%。我们认为，第一轮涨价逻辑如下：1 1）GPTGPT催生AIAI算力需求爆发。随着ChatGPT带来AI产业大热，相关产业对AI算力硬件的需求也同步高涨。据前人工智能NLP企业首席科学家、千芯科技董事长陈巍测算，国内想要直接训练出一个GPT-3级别的大模型，研发训练层面最少需要3000到5000枚A100级别的AI芯片。随着国内诸如阿里巴巴、商汤科技等各类公司对大模型的持续深耕，保守估计国内A100级别的AI芯片缺口在30万枚左右。2 2）台积电供应侧芯片产能受限。由于台积电独有CoWoS封装技术，英伟达目前将GPU旗舰产品芯片独家由台积电代工生产，仅其余少量产品由三星代工完成。但由于AI浪潮引发了上游高端芯片需求的暴增，以往英伟达GPU的交付时间仅需3个月左右，目前新订单要推迟到年底，等待时间超过半年，甚至1年。同时目前英伟达芯片已经没有库存，H100和A100高算力GPU供不应求。1.5 三个月内两度涨价，英伟达涨价逻辑拆析16 英伟达A800持续涨价美国商务部工业和安全局发布半导体出口管制新规7月13日，据财联社消息，英伟达A800的售价已较一周前上涨约30%，单卡现货已达到近13万元一颗。同时今年6月开始，H800正式大规模推广，目前一颗H800的单卡GPU价格已高达20余万元，远高于涨价后的A800。我们认为，第二轮涨价原因主要在于A A800800、H H800800芯片供不应求，稀缺性强。根据Techweb消息，去年美国BIS颁发出口管制条例，为满足条例规定，英伟达调整技术参数，为中国厂商特供两者的替代品A800和H800。而由于H800 今年 3 月才开始投产，以当下的排产进度预计，部分 H800 要到今年底才能交货，导致目前芯片稀缺。政策是影响A800类芯片供应紧张程度的关键，可以预见，国内AIAI浪潮将推动A A800800类芯片的行情持续上涨。综合英伟达近期两度涨价逻辑可以看出，英伟达A800等高端芯片价格持续大幅涨价象征着以英伟达为首的算力芯片依旧是供不应求，算力芯片依旧为大模型时代的稀缺要素。1.6 台积电产能供不应求，AI有望成为其未来支柱英伟达与台积电共创AI时代硬件基础。在ChatGPT掀起的AI“淘金热”之下，英伟达的AI GPU几乎是所有大模型厂商的选择，而这背后也离不开台积电的高水平制造工艺。技术上最核心的原因是：V100、A100 以及最新的 H100 AI算卡无一不采用台积电 CoWoS 先进封装技术，用来解决高算力 AI 背景下芯片的存算一体。而这项CoWoS 技术也无法离开台积电的支持。AI浪潮下，台积电几乎独占英伟达AI芯片制造。根据36氪报道，英伟达对台积电的订单需求急剧增加，其中包括基于台积电7nm的A100芯片和4nm工艺的H100芯片。并且，台积电的5/4纳米工艺生产线几乎已经满负荷运转，而英伟达大量的最急件订单将持续一年时间。17资料来源：华西证券研究所英伟达芯片发展和制程迭代年份年份架构架构制程制程晶体管数量晶体管数量2010年Fermi40纳米30亿2012年Kepler28纳米71亿2014年Maxwell28纳米80亿2016年Pascal16纳米153亿2017年Volta12纳米211亿2018年Turing12纳米186亿2020年Ampere7纳米283亿2022年Hopper4纳米800亿台积电制程技术迭代历程1.6 台积电产能供不应求，AI有望成为其未来支柱台积电具备先进封装技术的先发优势。2012 年，台积电首次推出独家的 CoWoS 先进封装技术，实现了从晶圆代工到终端封装的一条龙服务，包括英伟达、苹果和 AMD 的核心产品都依赖台积电先进制程及其先进封装技术。CoWoS是台积电最强护城河技术。CoWoS是一种半导体封装技术，属于2.5D封装技术之一。该技术可以将多个有源硅芯片（通常包括逻辑和HBM堆栈）集成在无源硅中介层上，实现高度集成和优良性能。中介层充当顶部有源芯片的通信层，实现不同芯片之间的数据传输。然后再将内插器和有源硅连接到封装基板上，将芯片与系统PCB上的I/O连接起来，实现完整的半导体封装。在封装过程中，芯片以 3D 方式堆叠在单个封装中，可以缩短芯片之间的间距，使得芯片间的连接速度更快，可以带来高达 50%或更多的巨大性能提升。18资料来源：华西证券研究所Chip on Wafer示意图CoW芯片与基板（Substrate）连接示意图1.6 台积电产能供不应求，AI有望成为其未来支柱19 22Q1-23Q2营收情况（亿元）23Q2台积电营收占比（按平台）受宏观经济影响，台积电下调23全年营收预期。7月20日，台积电发布业绩快报，23H1实现营收319.47亿美元，同比下降7.1%；净利润125.53亿美元，同比下降14.9%。对此，台积电下调全年营收增速指引至-10%。AI服务器需求强劲，有望成为未来支柱领域。台积电表示，5G和HPC行业的增长趋势推动了计算需求的大规模结构性增长，同时对性能和能效计算提出了更高的要求，这促使前沿技术成为必要条件，公司预计21-26年将实现营收15-20%的CAGR增长。其中，23Q2AI服务器处理器相关需求约占总收入的6%左右，预计未来5年收入将实现50%的CAGR增长，收入占比将扩大到10%左右。17217919320416715536%44%48%43%4%-10%-20%0%20%40%60%05010015020025022Q122Q222Q322Q423Q123Q2营业总收入同比(%)44%33%8%15%高性能计算智能手机物联网其他营收1.6 台积电产能供不应求，AI有望成为其未来支柱20 台积电近年建厂进度汇总台积电5/4nm产线接近满载，产能不足是关键难题。台积电总裁魏哲家在公司法说会上表示，人工智能迸发式的发展为台积电带来了强劲的需求。尤其是在先进封装领域，特别是台积电的晶圆衬底上芯片（CoWoS）产能相当紧张。预计这种紧缩措施将在明年年底得到缓解。此外，台积电在亚利桑那州的圆晶厂由于能熟练安装设备的专业人员数量不足，量产时间推迟至2025年。应对AI芯片需求，台积电加大资本支出。公司为应对英伟达、AMD 等厂商对 AI 芯片 CoWoS 等先进封装的需求，扩大对先进封装制造厂的建设。此外，台积电也决定在资本支出中加重在 CoWoS 先进封装产能的建设。地区地区建设情况建设情况美国美国台积电在2020年5月15日宣布在美国亚利桑那州建造一座芯片工厂的该工厂于2021年6月份开始动工建设，2022年夏天封顶，计划2024年开始量产4 4纳米芯片纳米芯片，而不是之前计划的5纳米芯片，规划月产能为2万片晶圆。由于工程和设备安装进度延迟、人力资源短缺和成本紧张，该工厂不太可能在2024年全面投产，可能会推迟到2025年。日本日本2022年4月台积电与日本索尼及日本电装合资的晶圆代工厂JASM，已于21日在日本熊本县菊阳町开始动工，新工厂预定投资86亿美元，满产后每月可量产5.5万片28nm及更先进制程12吋晶圆。计划的初期预估资本支出约70亿美，2022年动工，2024年底前开始生产22/28nm制程12吋晶圆，月产能约为4.5万片。随着日本电装的加入，该晶圆厂的预定资本支出提高到了86亿美元，同时提供1216nm鳍式场效晶体管（FinFET）制程的专业的芯片制造服务，并将月产能提高至5.5万片12吋晶圆。欧洲欧洲台积电计划在德国德累斯顿市建立其第一家欧洲工厂。中国南京中国南京2023年7月25日，台积电正式确认，因应英伟达、AMD 等厂商对 AI 芯片 CoWoS 等先进封装的需求，将斥资 900 亿新台币（约 206.1 亿元人民币）在苗栗县铜锣乡兴建先进封装厂。新竹科学园区管理局已同意核拨土 7 公顷土地，预定 2026 年底完成建厂，2027 年第 3 季量产。这将是台积电继龙潭、竹南、南科后第六座封装生产据点。中国台湾中国台湾2023年7月20日，台积电在法说会上表示正按计划在南京扩充28nm制程产能。乘AIAI之风，超微电脑20232023第四财季业绩超预期：根据财报狗消息，公司第四财季营收21.8亿美元，同比增长34%，环比增长70%；超出了公司17-19亿美元的最初指导范围。2023财年收入为71.2亿美元，同比增长37%。根据财报会议，超微电脑明确表示，第四季度是公司强劲的AI/GPU和机架规模解决方案推动的，占总体收入的52%，且根据财报狗消息，公司强调24财年盈利能力预计持续增长，预计数据中心、新兴通信服务器提供商、企业人工智能扩建等将退工公司多元化增长。与英伟达深度合作，开发新款AIAI服务器平台：超微电脑是一家应用优化服务器解决方案全球领导厂商，涵盖的应用市场包括人工智慧(AI)、物联网(IOT)、服务器、储存、软件以及绿色运算解决方案。同时，据科创板日报6月2日消息，超微电脑创始人、CEO梁见后指出，市场对AI需求强劲，公司正扩大美国、荷兰等地产能，公司在马来西亚及日本都设有服务器生产基地，预计年底前要把4000台机柜产能拉升至5000台。1.7 英伟达芯片相继落地，相关服务器厂商业绩有望高度景气21 超微电脑产品超微电脑公司官网1.7 英伟达芯片相继落地，相关服务器厂商业绩有望高度景气22 工业富联高性能服务器产品AIAI服务器需求旺盛，中国台湾多家电子代工厂争相出货有望业绩兑现。我们认为随着英伟达芯片下半年持续供货，中国台湾相应AI服务器厂商有望拉动出货量上涨，使得业绩得到兑现。鸿海有望利用AIAI服务器重振增长。目前鸿海全球服务器市占率超过四成，是全球第一大AI服务器供应商。鸿海主要通过旗下工业富联与鸿佰科技进行AI服务器业务。鸿海董事长刘扬伟认为，随着ChatGPT使用率的上升，AI服务器市场下半年可能实现三位数增长。目前，公司由于智能手机市场的下滑，已经连续三个季度报告利润不及预期。董事长刘扬伟今年5月在年度股东大会上表示，鸿海正与英伟达在自动驾驶应用方面展开合作，预计下半年AIAI服务器销售收入将至少增长一倍。纬创AIAI服务器出货持续带动盈利高升。纬创7月3日宣布，公司6月单月营收赚赢今年第1季度，达到810.99 亿元。据电子时报报道，相关供应链表示，作为英伟达芯片的主要系统代工厂商，下半年纬创在A100的代工比重还将上升。纬创集团旗下纬颖服务器产品02国内算力，拐点之时232.1 新一轮AIGC爆发，英伟达芯片持续落地24资料来源：ITBEAR，IT之家，站长之家，OFweek 电子工程网，智通财经网，华西证券研究所NVIDIA L4 Tensor Core GPUNVIDIA DGX GH200英伟达芯片在全球范围内受到了广泛的关注和认可，具有极强的竞争力，长期占据高端GPUGPU市场的领导地位，TrendForce指出，目前AI服务器市场上，英伟达的GPU已成为主流芯片，市场份额约占60-70%。与海外大厂合作，芯片落地应用范围广泛。22年11月，微软和英伟达宣布建立多年的合作关系，为 Azure 客户开发新型的 AI人工智能云端超级计算机，由英伟达 GPU 技术驱动；23年3月，英伟达与谷歌合作推出一款新的云硬件产品，L4平台，作为通用 GPU，L4 提供视频解码以及转码和视频流功能，经过优化可以运行以视频为中心的应用程序；5月，NVIDIA宣布，GH200 Grace Hopper超级芯片已经全面投产，将为复杂AI、HPC工作负载提供澎湃的动力，欧洲和美国的超大规模云服务商、超算中心，将会成为接入GH200系统的首批客户。7月，特斯拉首席执行官马斯克表示，特斯拉对英伟达硬件的需求十分巨大，以至于其无法满足所需。2.1 新一轮AIGC爆发，英伟达芯片持续落地25 字节跳动火山引擎部分功能腾讯云新一代HCC高性能计算集群相关产品架构根据ICC讯消息，英伟达提供专供中国市场的A A800800和H H800800的芯片，互联网厂商正争相采购。腾讯云是腾讯公司旗下的产品，为开发者及企业提供云服务、云数据、云运营等整体一站式服务方案。今年腾讯云发布搭载英伟达H H800800TensorTensor CoreCore GPUGPU的最新一代腾讯云星星海自研服务器。进而推出国内首个嵌入英伟达H800芯片的面向大模型训练的新一代HCC高性能计算集群。根据实测结果显示，该集群的算力性能较前代提升高达3 3倍，是目前国内性能最强的大模型计算集群。字节跳动，据晚点LatePost报道，今年向英伟达订购了超过1010亿美元的GPUGPU，AIAI相关加速卡总计1010万块，将会应用到字节旗下产品火山引擎中，为火山引擎的企业客户提供充足的算力支持，提高大模型的研发效率，降低业务成本。优刻得致力于云计算服务平台的研发与应用。根据Ucliod公众号，公司表示为大模型训练提供充足算力，未来或会将A A800800部署到自建的数据中心中。另外，还表示已从英伟达采购其他相关产品包含网卡、交换机等。2.2 算力是AIGC落地的先行指标26 数据中心架构示意图京东云数据中心网络结构图算力是AIGCAIGC落地的先行指标：我们认为全球正处于AIGC的爆发期，如果说AIGC是科技企业开启第二轮业绩增长曲线的“流量入口”，那么算力即是科技厂商开启AI争夺战的“入场券”，目前国内外科技巨头持续布局算力储备，此外从英伟达芯片持续落地、涨价与台积电扩产的逻辑背后来看，AI算力芯片依旧是供不应求，是AI新时代的稀缺产品。我国正处于处于智算中心建设的加速期：以海外科技巨头为例，相关AI产品和模型部分已经落地，商业模式已得到验证，而我国相关AI应用目前已有雏形。此外，在我国AIGC短期应用爆发的趋势下，算力建设同样也是印证本轮景气度的先行指标，目前我国正处于从“智算”到“超算”跨越的新时代，我国正处于智能算力建设的加速期。相关AI算力产品有望成为本轮AI浪潮下的先行指标：我们认为无论是英伟达算力芯片落地角度还是我国智能算力建设加速角度，相关算力产品有望成为本轮景气度的先行指标，从数据中心架构示意图中看，相关的算力产品包括算力服务器、光模块、交换机等产品，同时我们认为相关公司在本轮科技浪潮中业绩有望高度景气。AIAI芯片是AIAI算力的“心脏”，GPUGPU价值凸显:伴随数据海量增长，算法模型趋向复杂，处理对象异构，计算性能要求高，AI 芯片在人工智能的算法和应用上做针对性设计，可高效处理人工智能应用中日渐多样繁杂的计算任务。在人工智能不断扩大渗透的数字时代，芯片多元化展现出广阔的应用前景，通过不断演进的架构，为下一代计算提供源源不断的动力源泉。GPUGPU作为AIAI芯片的主力军，正在大放异彩:AI芯片主要包括图形处理器(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、神经拟态芯片(NPU)等。人工智能深度学习需要异常强大的并行处理能力，GPU相比于CPU更擅长于并行计算能力，正在大放异彩。根据IDC的数据，2021年H1中国人工智能芯片，GPU占比最多为91.90%。GPUGPU服务器优势显著:GPU服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等，相较于通用服务器，在数据量和计算量方面具有成倍的效率优势。此外，GPU可作为深度学习的训练平台，优势在于1、GPU 服务器可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信；2、GPU服务器和云服务器搭配使用，云服务器为主，GPU服务器负责提供计算平台；3、对象存储 COS 可以为 GPU 服务器提供大数据量的云存储服务。2.2.1 AI加速服务器时代已经到来27资料来源：CSDN，阿里云官网，华西证券研究所GPU、FPGA、ASIC对比(纵轴代表灵活性、横轴代表性能)阿里云多路AI集群服务器示意图2.2.2 AIGC爆发，驱动光模块持续迭代及放量28 光模块是光纤通信中重要组成部分：是实现光信号传输过程中光电转换和电光转换功能的光电子器件。光模块工作在OSI模型的物理层，是光纤通信系统中的核心器件之一。它主要由光电子器件（光发射器、光接收器）、功能电路和光接口等部分组成，主要作用就是实现光纤通信中的光电转换和电光转换功能。AIGC爆发，数据中心向智算中心跨跃，光模块有望快速放量：为满足AI智算中心的高效处理诉求，网络架构持续向低延时高速率演进，同时由于AI大模型是高性能计算，因此强调低延时和高传输速率，因此我们判断在AIGC大背景下，高速率光模块有望快速放量。AIGC爆发，促使光模块持续迭代：光模块广泛应用于无线及传输设备，传输速度需配套满足相关算力需求，我们认为伴随着英伟达DGX GH200 AI超级计算机重磅发布，全球算力供不应求的大背景下，AI算力需求呈现指数级增长，因此对光模块的带宽要求和传输速率、覆盖度等指标有更高的要求，光模块有望持续迭代升级和快速放量。光模块原理图光模块发展示意图交换机受益于AIGCAIGC爆发，同样高度景气：交换机是一种网络硬件，通过报文交换接收和转发数据到目标设备，它能够在计算机网络上连接不同的设备。我们认为交换机是网络终端互联互通的关键设备，其中数据中心交换机主要支持数据中心网络组网，与光模块逻辑相似，AIGC爆发背景下，智算中心对交换器的可靠性，传输速率、密度等方面要求更高，因此需求旺盛，此外光模块和交换机需求呈现一定数据量关系。我国正处于智算中心建设加速期，交换机有望快速放量:我们以中国移动为例，其数据中心呈现接替化部署，其中2023-2024数据中心交换机采购数量为30660台，去年同期仅为16420台。英伟达发布全新SpectrumSpectrum-X X平台，以满足其对于AIAI性能高带宽需求：在今年的Computex大会上，英伟达推出Spectrum-X Ethernet以太网平台，其核心部分两个核心组件是Spectrum-4 Ethernet Swit