算力产业链分析报告( 47页)

目 录

一、 AI 带动万亿蓝海市场，“模型+数据+算力”为产业核心壁垒 ..... 3

（一）AI 产业历经70 年发展，终将迎来第四次工业革命 .... 3

（二）产业规模扩容厂商竞入新蓝海，国家政策AI 发展 .... 5

（三）人工智能发展三驾马车——模型、数据和算力 ....... 9

1、模型 ....... 10

2、数据 ....... 12

3、算力 ....... 12

（四）互联网行业巨头积极布局，AI 竞赛压力不减.... 14

1、微软——投资OpenAI，探索AI 在在多场景落地 ..... 14

2、谷歌——引领人工智能驱动商业化创新 ..... 16

3、百度——All in AI，十年布局长跑 .... 17

二、英伟达举办GTC2023，关注高性能计算相关领域壁垒....... 20

（一）概况

（二）大算力场景下，多项技术瓶颈期待突破 .... 23

（三）存算一体化趋势确定，HBM 与Chiplet 实现降本增效 ..... 25

三、AI 商业落地曙光出现，ChatGPT 引爆大算力需求 ...... 29

（一）AI 芯片：算力水平是核心竞争力 ..... 31

（二）先进封装：“后摩尔时代”先进封装突破极限 ....... 34

（三）服务器PCB：AI 服务器催动PCB 技术升级 ...... 35

（四）散热：功耗与算力同步提升，散热技术面临挑战 .... 38

（五）AIoT：从“万物互联”到“万物智联” .... 40

插 图 目 录

图1：全球人工智能产业浪潮 .... 5

图2： 人工智能全球市场规模预测 ....... 5

图3： 2017 年人工智能全球产业格局 ..... 5

图4：人工智能全球产业分布 .... 6

图5：中国人工智能产业规模 .... 6

图6：人工智能应用方向 ....... 6

图7： 人工智能应用市场细分 ...... 7

图8：中国机器视觉产业规模 .... 7

图9：截至2021 年8 月机器视觉专利申请数 ....... 7

图10：中国人工智能产业图谱 .... 10

图11： 预训练大模型基本原理 ....... 11

图12：超大规模模型参数和数据规模变化...... 12

图13：1956-2015 年算力实现万亿倍增长 ..... 13

图14：AlexNet 到AlphaGo Zero：计算量增加300,000 倍 ....... 13

图15：微软AI 的基因组学小组在癌症治疗中的作用 ..... 14

图16：微软人工智能方面突破的时间轴 ..... 15

图17：GPT-4 与GPT-3 在各类考试中的结果对比 ..... 15

图18：谷歌LLM 领域的发展时间轴 ....... 16

图19：百度深度学习发展历程 .... 17

图20：文心发展历程 ...... 18

图21：文心大模型全景图 ....... 19

图22：英伟达GTC2023 会议 .... 20

图23：上万台 DGX 连接组成 AI 超级计算机 ...... 20

图24： DGX A100 系统与AI 数据中心参数比较 ....... 20

图25：AI Foundations 一站式云服务 .... 21

图26：NeMo 的应用栈 ...... 21

图27：NEMO 服务流程 ...... 21

图28：Picasso 动态化原理 .... 22

图29：Picasso 高性能渲染 .... 22

图30：BIONEMO 提供多种生物制药领域模型 ..... 22

图31：BIONEMO 支持云端运行 .... 22

图32： Nvidia 不同显卡类型规格对比 ...... 23

图33：存储计算“剪刀差” .... 23

图34：基于忆阻器的存算一体技术 .... 24

图35：冯诺依曼计算架构 ....... 24

图36：存储器类型 ...... 24

图37：AI 模型和GPU 内存增长剪刀差 ...... 25

图38：非AI 训练传输容量和速度没有触摸到内存墙 ..... 25

图39：四种存算一体架构 ....... 26

图40：HBM 设计结构 .... 27

图41：英伟达GPU 算力和工艺节点的关系 ....... 27

图42：异构堆叠芯片图示 ....... 27

图43：各Chiplet 可采用不同工艺尺寸....... 28

图44：各Chiplet 可采用不同材质 ...... 28

图45：2.5D/3D 封装结构示意图 .... 28

图46： ChatGPT 海量数据的来源占比 ..... 29

图47：部分应用程序月活达到一亿所用时间 ...... 29

图48：ChatGPT 的应用界面 ...... 29

图49：不同的语言模型训练所用的总算力、参数（Params）、训练数据量等（Token） ...... 30

图50：大模型具有较强的通用性，赋能AI 到千行百业 ...... 31

图51：ChatGPT 官宣开放API 授权....... 31

图52：ChatGPT 推出付费订阅版ChatGPT Plus ...... 31

图53：1985-2025 年间算力需求的增长 ..... 32

图54：GPU/ASIC/FPGA 三种计算架构特点 ...... 32

图55：英伟达A100 芯片规格参数 ..... 33

图56：英伟达A100 和英伟达其他芯片性能对比 ....... 33

图57：海光DCU 产品深算一号和其他产品的对比 .... 34

图58：海光DCU 产品形态 ..... 34

图59：龙芯中科募投资金使用明细 .... 34

图60：龙芯中科拥有GPGPU 技术储备 ..... 34

图61：使用FCBGA 技术生产的产品 ..... 35

图62：长电科技2.5D/3D 集成技术解决方案 ..... 35

图63：华为Atlas 800 训练服务器内部结构图....... 36

图64： PCB 四层板结构示意图 ..... 36

图65： 胜宏科技服务器用PCB 板结构图 ..... 37

图66：芯片的功率密度近年来不断提升 ..... 38

图67：协同设计的微流体冷却电子设备结构图及各角度试图 .... 39

图68：AloT 技术架构图...... 40

图69：全志科技R 系列产品图谱 ....... 41

表 格 目 录

表1： 人工智能发展历程 ..... 3

表2：近五年中国人工智能政策 .... 8

表3：GPT 训练数据规模持续增大 ..... 12

表4：两代产品参数对比 ..... 18

表5：存内计算器件对比分析 ...... 25

表6：全球厂商的存算一体解决方案 ....... 26

表7：寒武纪比主要产品目录 ...... 33

表8：沪电股份研发项目进度 ...... 37

表9：中石科技热解决方案产品 ...... 39

表10：瑞芯微部分AloT 产品及其应用领域 ....... 41

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