AI帶動萬億藍海市場，“模型+數據+算力”為產業核心壁壘。AI歷史發展余70年，當前正處于新一輪產業變革制高點。從規模上看，全球AI產業規模預計2030年將達到1500億，未來8年復合增速約40%。從市場來看，美國領先，中國和歐盟并駕齊驅，三地企業合計份額為70.01%。2022年中國人工智能產業規模達1958億元，年增長率7.8%，整體穩健增長。模型、數據和算力為人工智能發展三駕馬車，Transformer模型的引入標志著自然語言處理模型能夠大規模地生成類似人類的語言，并且進入可大規模、可復制的大工業落地階段。算法模型發展的同時，對于數據規模和質量的要求也在不斷提高。其中ChatGPT參數量達到1750億次，數據規模達到45TB，從1956-2020年，計算機處理能力的FLOPS增加了一萬億倍。同時海外和國內互聯網行業巨頭積極布局AI，競賽壓力逐步提升。

AI產業迎來“iPhone”時刻，英偉達召開GTC2023，關注高性能計算相關領域壁壘。英偉達在GTC2023推出AIFoundations云服務，從NEMO、PICASSO、BIONEMO三方面，賦能不同AI場景。同時發布H100NVL服務器，相比A100DGX提供10倍的計算速度。在大算力背景下，存算性能呈現剪刀差，存儲器件性能遠弱于算力性能提升，AI訓練未來的瓶頸不是算力，而是GPU的“內存墻”。因此，未來存算一體化趨勢確定，HBM與Chiplet有望實現降本增效，全球半導體廠商已提出多種解決方案，存內計算電路可基于SRAM和NORFlash實現。HBM的高帶寬技術，基于TSV和芯片堆疊技術的堆疊可實現高于256GBp/s帶寬遠超過DDR4和GDDR6。Chiplet技術無需中介層、芯片直接通過TSV直接進行高密度互連,性能可以得到很大的提升，算力水平也會提高。

AI商業落地曙光出現，ChatGPT引爆大算力需求。ChatGPT是使用海量語料庫進行訓練的語言生成器，在2022年11月ChatGPT推出后，迅速引爆市場，2個月內月活躍用戶數便達一億，成為了歷史上用戶增長最快的消費應用。ChatGPT參數量2018年OpenAI發布的ChatGPT1.0的模型參數為1.17億，2019年的第二代模型參數為15億，ChatGPT3.0的參數相比于ChatGPT2.0增長了近百倍，達到了1750億。強大的算力水平是AI大模型必備的技術支撐,ChatGPT3.0模型需要使用1024顆英偉達A100芯片訓練長達一個月的時間,AIGC商業落地蓄勢待發，未來對算力的需求更將超乎想象。

我們認為，在ChatGPT等應用商業化出現落地方式，AIGC創作內容不斷增長的條件下，芯片作為AI行業的基礎設計，為AI訓練和數據計算提供支持，未來AI應用落地層面對龐大算力的需求更為重要，因此，相關算力產業鏈未來發展值得期待。我們看好國內相關算力產業鏈公司的未來發展，建議關注：GPU、加速卡、AI芯片：寒武紀(688256.SH)、景嘉微(300474.SZ)、海光信息(688041.SH);先進封裝：通富微電(002156.SZ)、長電科技(600584.SH)、深科技(000021.SZ);服務器及加速卡PCB：滬電股份(002463.SZ)、勝宏科技(300476.SZ);AIoT產業鏈：瑞芯微(603893.SH)、全志科技(300458.SZ)、晶晨股份(688099.SH)、富瀚微(300613.SZ);芯片IP：芯原股份(688521.SH)、華大九天(301269.SZ);存儲芯片/模組/PCIe：兆易創新(603986.SH)、江波龍(301308.SZ)、北京君正(300223.SZ)、聚辰股份(688123.SH)、瀾起科技(688008.SH);散熱材料：中石科技(300684.SZ)、飛榮達(300602.SZ)。

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