算力，AI大模型时代的能源动力。通用人工智能技术有望启动以算力为主体能源的第四次工业革命，算力需求有望高增。技术革命是以新一代生产力工具的大范围应用为核心，以主体能源为基础动力的全局性经济范式转型。历史上共发生过三次技术革命，我们认为，本轮通用型人工智能发展浪潮有望启动第四次技术革命：以AGI为新一代生产力工具，以算力为主体能源。历史上历次技术革命中主体能源都会随新一代生产力工具的广泛应用而需求高增，我们预计AI算力需求有望在模型规模、算法创新、海量数据、应用落地等多端推动下高增。AI模型训练规模增速超过摩尔定律，进入大模型时代。在2010年以前（前深度学习时代），AI训练计算的增长与摩尔定律一致，大约每20个月翻一倍。2010~2015年（深度学习时代），AI深度学习训练所需FLOPs相比之前发生斜率突变，每6个月翻一倍，远超摩尔定律。2016年至今（大模型时代），AI大模型训练所需FLOPs出现断点跳跃，随着能够处理更长序列和更复杂任务的Transformer等模型问世，算法的持续创新推动了对更高计算能力的需求，2022年训练大模型的算力需求达到了8×1023FLOPs。透视算力产业链——上游：芯片/元器件中游：服务器/网络设施下游：IDC/云服务。1）上游-芯片/元器件——异构算力蓬勃发展，国产替代空间广阔。随着业界对算力需求的不断提高，越来越多的计算平台开始引入CPU、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算。2020年我国MPU市场规模达到2,336亿元，约占全球39.7%；2022年全球GPU市场规模达422亿美元，NV占全球GPU市场份额80%以上；2022年全球ASIC市场规模在千亿体量，我国约占全...
发表评论取消回复