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一、AI 有望明顯拉動算力基礎設施投資 

1.1ChatGPT 爆紅引發了人們對於人工智能發展的高度關注 

人工智能（AI）是指由機器展示的智能，即計算機基於大數據模擬人腦的各項功能，例如推理、視覺識別、 語義理解、學習能力及規劃與決策能力等。人工智能生成內容（AIGC）是指利用人工智能技術來生成內容，包 括繪畫、作曲、剪輯、寫作等。AIGC 的萌芽可追溯到上世紀 50 年代，90 年代從實驗性向實用性逐漸轉變， 但受限於算法瓶頸，無法直接生成內容，從 21 世紀 10 年代开始，隨着以生成對抗網絡（GAN）爲代表的深度 學習算法的提出和迭代，AIGC 迎來了快速發展階段。

市場需求推動 AIGC 技術加速落地。

1）降低人力和時間成本：AIGC 可以幫助人們完成許多繁瑣工作，從而 節省人力資本和工作時間，並可以在相同的時間內產出更多內容。

2）改善內容質量。AIGC 被認爲是繼專業生 產內容（PGC）、用戶生產內容（UGC）之後的新型內容生產方式。盡管 PGC 和 UGC 的內容更具多元化、個性化， 但受限於激勵措施和創作者自身因素影響，市場存在供給不足的現象。

3）促進產業數字化，助力數字經濟發展。 產業數字化是數字經濟的融合部分，是傳統產業應用數字技術所帶來的生產數量和效率提升，其新增產出構成 數字經濟的重要組成部分，AIGC 爲數字經濟提供了重要的數據要素。

ChatGPT 的爆紅引發了人們對於人工智能發展的高度關注。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 發布語言模型 ChatGPT。該模型採用對話的形式與人進行交互，可以回答後續問題、承認錯誤、挑战不正確的前提、拒絕不適 當的請求。ChatGPT 不僅在日常對話、專業問題回答、信息檢索、內容續寫、文學創作、音樂創作等方面展現 出強大的能力，還具有生成代碼、調試代碼、爲代碼生成注釋的能力。 

1.2 人工智能需要強大算力支撐 

以 ChatGPT 爲代表的人工智能應用在運行背後需要強大的算力支撐。OpenAI 在 2018 年推出的 GPT 參數量 爲 1.17 億，預訓練數據量約 5GB，而 GPT-3 參數量達 1750 億，預訓練數據量達 45TB。在模型訓練階段，ChatGPT 的總算力消耗約爲 3640PF-days，總訓練成本爲 1200 萬美元，在服務訪問階段則會有更大消耗。

IDC 數據顯示：2021 年全球人工智能 IT 投資額爲 929.5 億美元，預計 2026 年將增至 3014.3 億美元，復合 年增長率約 26.5%。2026 年中國市場 AI 投資預計將達 266.9 億美元，約佔全球投資 8.9%，居世界第二位，復合 年增長率約 21.7%。未來五年，硬件將成爲中國人工智能最大的細分市場，佔人工智能總投資的 50%以上。IDC 預測，2026 年，中國在人工智能硬件市場的 IT 投資將超過 150 億美元，接近美國人工智能硬件的市場規模，五年復合年增長率 16.5%。服務器作爲硬件市場的主要組成部分，預計將佔總投入的 80%以上。 

人工智能的發展將對算力提出更高要求，算力網絡基礎設施需求有望持續提升。根據中國信通院數據，2021 年全球計算設備算力總規模達到 615EFlops（每秒浮點運算次數），同比增長 44%，其中基礎算力規模爲 369EFlops， 智能算力規模爲 232EFlops，超算算力規模爲 14EFlops，預計 2030 年全球算力規模將達到 56ZFlps，平均年均增 長 65%。 

我國智能算力規模持續高速增長，2021 年智能算力規模已經超過通用算力。根據中國信通院數據，我國計 算設備算力總規模達到 202EFlops，全球佔比約爲 33%，保持 50%以上的高速增長態勢，增速高於全球，其中智 能算力增長迅速，增速爲 85%，在我國算力中的佔比超過 50%。

1.3AI 算力產業鏈涉及環節較多，行業需求有望全面提升

AI 算力產業鏈涉及環節較多，按照算力基礎設施構成來看，包括 AI 芯片及服務器、交換機及光模塊、IDC 機房及上遊產業鏈等。其中，隨着訓練和推理需求提升，AI 芯片及服務器需求將率先放量；AI 算力對數據中心 內部數據流量較大，光模塊速率及數量均有顯著提升，交換機的端口數及端口速率也有相應的增長；IDC 也有 望進入需求釋放階段，預計液冷溫控滲透率將快速提升，海底數據中心也可能將迎來產業化的關鍵節點。 

1、AI 芯片和服務器需求將率先放量 

根據測算，2023 年-2027 年全球大模型訓練端峰值算力需求量的年復合增長率爲 78.0%。2023 年全球大模 型訓練端所需全部算力換算成的 A100 總量超過 200 萬張。從雲端推理所需算力角度測算，2023 年-2027 年，全 球大模型雲端推理的峰值算力需求量的年復合增長率爲 113%，如果考慮邊緣端 AI 推理的應用，推理端算力規 模將進一步擴大。

根據 IDC 數據，2022 年全球 AI 服務器市場規模 202 億美元，同比增長 29.8%，佔服務器市場規模的比例 爲 16.4%，同比提升 1.2pct。我們認爲全球 AI 服務器市場規模未來 3 年內將保持高速增長，市場規模分別爲 395/890/1601 億美元，對應增速 96%/125%/80%。根據 IDC 數據，2022 年中國 AI 服務器市場規模 67 億美元， 同比增長 24%。我們預計，2023-2025 年，結合對於全球 AI 服務器市場規模的預判，以及對於我國份額佔比持續提升的假設，我國 AI 服務器市場規模有望達到 134/307/561 億美元，同比增長 101%/128%/83%。

2、AI 算力改變數據中心內部網絡架構，光模塊和交換機速率及需求提升 AI 數據中心中，由於內部數據流量較大，因此無阻塞的胖樹網絡架構成了重要需求之一，光模塊速率及數 量均有顯著提升，交換機的端口數及端口速率也有相應的增長。

800G 光模塊 2022 年底开始小批量出貨，2023 年需求主要來自於英偉達和谷歌，2024 年有望大規模出貨， 並存在時間前移的可能。從交換機的電口來看，SerDes 通道的速率每四年翻倍，數量每兩年翻倍，交換機的帶 寬每兩年翻倍；從光口來看，光模塊每 4 年升級一次，實際出貨時間是晚於電口 SerDes 及交換機芯片新版發布 的時間。2019 年作爲 100G 光模塊升級的時間點，市場分成了 200G 和 400G 兩條升級路徑。

但是在 2023 年這 個時間點，市場下一代高速率光模塊均指向 800G 光模塊，疊加 AIGC 帶來的算力和模型競賽，我們預計北美各 大雲廠商和相關科技巨頭均有望在 2024 年大量採購 800G 光模塊，同時 2023 年也可能提前採購。

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