未来随着大语言模型不断迭代、GPT等语言模型渗透率不断提高，算力时代下服务器呈现基建化趋势。看好算力芯片及服务器需求剧增下存储、电源芯片、封测、PCB等相关零组件的成长空间。

1）ChatGPT爆火，其能力已接近人类水平

     GPT升级至四代，模型能力高速提升。2023年3月15日，OpenAI正式官宣了多模态大模型GPT-4，ChatGPT4将输入内容扩展到2.5万字内的文字和图像，较ChatGPT能够处理更复杂、更细微的问题。

     最新版的GPT-4在ChatGPT的GPT-3.5基础上主要提升了语言模型方面的能力，并添加了多模态功能，在不同语言情景和内部对抗性真实性评估的表现都显著优于GPT-3.5，在各种专业和学术基准上已经表现出人类水平。

2）以搜索引擎和办公软件为支点，下游应用多点开花

    OpenAI+传统搜索引擎=AI智能搜索引擎。ChatGPT能生成和理解类人类思维方式与上下文联系的结果，ChatGPT都对传统搜索引擎是一种颠覆式进化。

    Office方面：OpenAI+办公软件，以Office全家桶与微软TeamspremiumChatGPT为例。ChatGPT+Office三大件Word、Excel、PowerPoint可完成从文字创作到可视化全程服务。

     ChatGPT可以根据用户的描述需求自动撰写文档内容，缩短文档的创作时间；根据已形成文档内容智能推荐文档格式、排版等；并根据用户描述制作个性化PPT，同时智能生成朗读语言助力PPT演示。

3）算力需求带动AI服务器需求量上涨

      GPT4作为大型多模态模型支持图像和文本的输入，背后是大语言模型的演进与参数量、训练数据量的指数级增长。

      GPT4频频下调提问限制次数传达算力不足信息，大语言模型的快速迭代催生大量算力需求。满足算力需求依托叠加AI服务器数量与提升服务器算力性能两种途径，从而支撑大语言模型发挥预期功效。

     我们率先提出建立推理/训练服务器需求测算模型：1）考虑大语言模型迭代呈现参数量指数级增长趋势，GPT-4参数量为万亿，此基础上我们测算得出GPT-4推理发挥预期功效所需服务器数量为6652台，百万亿参数基础上，所需服务器数量将上升至66万台；2）根据硅谷披露GPT-4训练Token数9万亿，我们测算得出GPT-4训练所需服务器数量为1391台。未来随着大语言模型不断迭代、GPT等语言模型渗透率不断提高，算力时代下服务器呈现基建化趋势。

4）AI服务器核心依托高性能芯片，国产芯片自主发展潜力大

      AI芯片中GPU凭借并行计算具备强大算力，占据AI芯片大部分市场；美企英伟达独占鳌头，占据80%GPU市场。相比英伟达产品，国产芯片性能存在较大差距，仍处于追赶阶。受美实体清单影响，高端芯片采购受阻，倒逼国内服务器厂商大力推进国产替代，利好国产芯片自主发展。

    看好算力芯片及服务器需求剧增下相关零组件的成长空间。

     CPU\GPU等：寒武纪、景嘉微、海光信息；存储：江波龙、聚辰股份；

      电源芯片：晶丰明源、杰华特；封测：长电科技、通富微电；

      PCB及其他：深南电路、沪电股份、鼎通科技、裕太微、澜起科技、工业富联。

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