【华泰科技】ChatGPT需要何种算力基础设施
（以下内容从华泰证券《》研报附件原文摘录）
如果您希望第一时间收到推送，别忘了加“星标”！ 2023年2月以来，Open AI 开发的 AI 应用 ChatGPT 使得 AIGC 关注度显著提升。我们认为AIGC等技术的应用背后离不开庞大的算力支撑，将会推动算力基础设施升级换代，据Lambda，GPT-3 的完整训练成本将达到每次466 万美元。在 AIGC 加速商业化的过程中，通信多板块有望获益：1）AIGC对于算力的消耗呈指数型增长，将推动光模块/服务器/交换机等云基础设施板块技术升级，CPO/硅光/液冷等新技术应用提速；2）运营商/IDC 作为算力基础设施的提供方，配置价值凸显。 核心观点 云基础设施：算力增长推动基础设施扩容，服务器、交换机加速迭代 AI 推动全球算力需求高速增长，高性能、高算力服务器/交换机的规模将提升。服务器方面，据 IDC，2022 年为 AI 工作的全球高性能服务器市场规模同比增51.4%，预计 2023 年国内服务器市场出货量增速将回升至 6.41%。交换机方面，IDC 预计 2023 年国内以太网交换机市场规模同比增长 9.2%，其中，算力升级将带动200/400G 高速率产品的加速部署，同时， AIGC 加速发展背景下，交换机芯片速率与功耗迅速增加。2022 年以来，我们观察到中兴通讯、锐捷网络、紫光股份等国内 ICT 厂商加速布局高性能、高算力服务器/交换机产品线，顺应算力升级趋势，在国内市场中份额持续提升。 光通信：网络带宽升级提速，CPO 技术有望成为高算力下有效解决方案 AI 对于高速率、大带宽的网络需求将较大的加速高速率光模块产品出货及CPO、硅光等新技术的应用。带宽升级领域，高速率光模块产品发展将提速，LightCounting 预计 800G 光模块将在 23-24 年开始规模化部署；此外，数据中心网络架构升级也会带动光模块用量明显增长。技术升级领域，传统可插拔技术难以支撑高算力背景下的速率演进，CPO 架构通过共封装形式则能够实现整机带宽密度的提升及降低功耗。据 LightCounting，到 2027 年CPO 技术在 AI 集群与 HPC 渗透率将提升至 30%。 IDC：AI 新应用拉动算力需求，2023 年行业供需格局有望迎来拐点 我们认为行业供需格局是 2022 年影响 IDC 公司业绩的主要因素，而当前国内数据中心供给端和需求端均已出现明显边际改善，行业供需格局拐点有望于 2023 年出现。供给方面，22 年 11 月 1 日起，《数据中心能效限定值及能效等级》将在全国范围内强制实施，绿色化能力较差的数据中心产能将加速出清；需求方面，2022 年 12 月，中央工作会议鼓励支持平台经济规范健康发展，且 3Q22 国内互联网云厂商利润端已有所改善，在此背景下，来自国内互联网云的基础设施需求增速有望逐步恢复。长期来看，随着 AIGC 等新应用拉动更高的算力需求，IDC 行业有望迎来新一轮景气周期。 运营商：算力网络建设主力军，资本开支进一步向产业数字化领域倾斜 2022 年国内三大运营商积极助力数字经济发展，产业数字化相关业务收入迅速增长，目前，产业数字化业务已成为三大运营商主要增长驱动力。同时，2022 年三大运营商持续加码算力网络建设，1H22 三大运营商合计资本开支为 1,620.5 亿元，同比增长 27%，从资本支出结构上看，运营商在以云计算、算力网络为代表的数字化转型方向的投资比重逐步增加。从 2023 年三大运营商年度工作会议中我们观察到，未来运营商将继续充当我国数字经济建设主力军的角色，推动我国算力基础设施建设进一步提速。 风险提示：中美贸易摩擦加剧；全球疫情反复；云厂商资本开支投入不及预期；5G 发展不及预期。 正文 ChatGPT 引发高算力需求，关注算力基础设施产业链发展机遇 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）是指从内容生产者视角进行分类的一类内容，或是一种内容生产方式，亦或是用于内容自动化生成的一类技术集合。2022 年下半年起，文生图模型 Stable Diffusion 的开源与 2023 年 ChatGPT 的出圈使得 AIGC 关注度提升。ChatGPT 的应用，背后离不开庞大的算力支撑，据 Lambda 官网数据，完成一次完整的 ChatGPT 训练总算力消耗约为 3640PF-days（即以每秒一千万亿次计算，需运行 3640 个整日），训练成本将达到 466 万美元。 在 AIGC 加速商业化的过程中，通信行业多板块将会获益，我们认为：1）AIGC 对于算力的消耗呈指数型增长，将推动光模块/服务器/交换机等云基础设施板块技术升级，CPO/硅光/液冷等新技术应用提速；2）运营商/IDC 作为算力基础设施的提供方，配置价值凸显。通信行业中云基础设施/光模块/IDC/运营商等板块有望迎来投资机遇。 AI应用加速出圈，产业化发展需要庞大算力支持 ChatGPT等AI应用产业化发展需要庞大的算力支撑。自Stable Diffusion被称为AI界的“神笔马良”到 ChatGPT成为AI界现象级产品，AIGC相关技术逐步发展成熟，市场关注度也持续攀升。2023年2月7日，微软宣布推出内置ChatGPT的必应搜索与Edge浏览器，谷歌、百度、阿里巴巴、腾讯等科技巨头也宣布将会推出自己的人工智能聊天机器人产品。这些新应用背后需要庞大的算力基础设施维持。 AIGC的发展将催生巨大的算力市场。模型训练方面，根据 ChatGPT开发公司OpenAI的研究报告《AI and Compute》，2012年起，AIGC模型训练所需要的算力每隔3-4个月翻一倍，整体呈现指数型上涨趋势。2012-2018年，训练AIGC模型所耗费的算力增长约30万倍，而摩尔定律在相对应的时间内只有7倍的增长。模型上线后运营方面，2月7日-2月9日ChatGPT官网多次因为满负荷而无法登入，再次显示当前算力不足的问题，算力基础设施升级需求凸显。 具体而言，ChatGPT 训练总算力消耗约为 3640PF-days，完整训练成本将达到 466 万美元。根据 Lambda 官网数据，微软为 OpenAI 设计了一个包含 10000 块 Nvidia V100 GPU的分布式集群进行 GPT-3 的模型训练，由于模型参数量较大（共 1750 亿参数），训练完成共耗费 30 天，消耗总算力为 3640PF-days。以 Nvidia Tesla V100 的 Lambda GPU 实例定价为 1.50 美元/小时测算，GPT-3 的完整训练成本将达到 466 万美元/次。 运营成本方面，我们认为 ChatGPT 所需的运营成本主要与应用访问量有关，据 OpenAI，截至 23 年 1 月，ChatGPT 月活跃用户数已达 1 个亿；2 月 7 日-2 月 9 日 ChatGPT 官网多次因为满负荷而无法登入，再次显示当前算力不足的问题，未来随着 AIGC 逐步普及，用户访问量提升，将带来更广阔的算力需求市场。 云基础设施：算力增长推动基础设施扩容，服务器、交换机加速迭代 AI应用带动全球算力规模持续快速增长，对服务器、交换机等基础设施提出更高要求。根据国家数据资源调查报告数据，2021年全球数据总产量达67ZB，2019-2021年平均增速超26%，根据中国信通院《中国算力发展指数白皮书》测算数据，2021年全球计算设备算力规模已达到615EFlops，同比增长44%，预计2025年全球算力规模将达到3300EFlops，2021-2025年CAGR达52.2%。根据华为统计，2010-2025年间，数据中心平均单机柜功耗增长近7倍。AIGC的发展对于服务器和交换机等基础设施的要求越来越高，适合AI的高性能服务器、高速率、功耗与成本可控的交换机需求也将相应增加。 服务器领域，高性能服务器市场规模增长迅速，预计2023年国内服务器出货量增速将回暖。2022年，在疫情、供应链短缺等多重问题的困扰下，国内服务器出货量增速放缓至0.45%。但随着AI应用的快速发展，高性能服务器出货量明显增加，带动服务器单价较此前有明显提升。根据IDC数据，2022年为AI工作的高性能服务器市场规模预计同比增长51.4%。展望2023年，国内数字经济政策的密集出台，将带动服务器市场需求回暖，2023年国内服务器市场出货量增速有望回升至6.41%，高于海外服务器出货量增速3.72%。 交换机领域，交换机芯片加速升级迭代，功耗随之提升。以博通交换机芯片为例，2010-2022年博通交换机芯片速率由640G提升至51.2T，光模块速率从10G迭代到800G。但与此同时，根据Cisco数据，2022年单交换机总功耗为2010年单交换机总功耗的22倍，其中交换芯片功耗增长约8倍，交换芯片SerDes功耗增长25倍，光模块功耗增长26倍。 2022年国内以太网交换机市场规模保持稳健增长，IDC预计2023年国内以太网交换机市场规模同比增长9.2%。根据IDC数据，3Q22中国以太网交换机市场规模为17.2亿美元，同比增长17.4%。随着未来AIGC商业化应用的持续推进、国内各省（市）加速夯实数字基础设施底座，IDC预计2022年国内以太网交换机市场规模将达到60.8亿美元，同比增速为9.9%；2023年国内以太网交换机市场规模将同比增长9.2%至66.37亿美元。 国内ICT基础设施提供商针对高算力场景提供对应产品，顺应算力升级趋势。中兴通讯于2023年1月12日正式推出G5系列服务器新品。其中，R6500 G5异构算力服务器内置10-20个异构计算智能加速引擎，可以根据不同应用场景，灵活调度各种不同的异构算力资源，实现算力的最佳组合，如“CPU+GPU”、“CPU+GPU+DPU”，满足AI/超算等多样性算力场景需求。紫光股份、锐捷网络同样拥有自家高性能服务器/交换机系列产品线，为未来AI与HPC发展提供硬件支持。 2022年以来，以中兴通讯、紫光股份、锐捷网络等ICT基础设施提供商市场份额提升迅速。国内服务器市场方面，3Q22中兴通讯市场份额占比达6.05%，同比提升2.61pct，环比提升1.5pct，达2016年以来新高。国内以太网交换机市场方面，锐捷网络凭借白盒交换机的优势，在国内数据中心交换机中的市场份额迅速提升，由1Q19的3.4%提升至2Q22的13.4%。在全球经济增长放缓及AIGC算力成本高昂的背景下，白盒交换机成本低、开放性高、操作难度小的优势将会更加突出，锐捷网络等相关ICT厂商有望在国内及国际交换机市场上占据更多份额。 光通信：AIGC驱动光通信产业链技术变革 光模块：CPO/硅光技术有望成为AI高算力下的有效解决方案 北美云厂商共同表示将支持新型数据中心架构、人工智能负载。2022年，北美三大云厂商资本开支保持稳健增长，4Q22MAGA合计资本开支432.91亿元，同比增长17.4%，环比增长7.5%。2023年，北美云厂商虽然普遍推行降本增效、优化资本开支结构，但4Q22业绩会上各家普遍表示将会将重心转移至支持人工智能负载，优化数据中心结构（如Meta表示2023年资本开支将重点建设成本效益更高的新数据架构，用以支持人工智能、非人工智能负载；微软表示将持续与客户保持合作，稳定在客户新增云计算负载中的份额）。 数据中心网络架构的演进带动光模块用量增长。随着数据流量与算力的提升，数据中心网络架构与容量都面临更为严苛的挑战，多平面CLOS网络架构正逐步发展成为数据中心网络架构的主流。根据《数据中心演进发展对光通信器件模块的影响》（2020，讯石信息咨询）的数据，从10G网络架构向多平面网络架构演进时，盒式交换机用量提升，带动光模块应用数量迅速增长，以收敛比1:3计算容量，多平面CLOS架构光模块应用相较于传统10G网络架构，光模块应用数量快速增长。 传统可插拔光模块技术演进难以支撑高算力背景下数据中心的可持续发展。根据Cisco数据，在高算力背景下交换机交换芯片、光模块功耗增长迅速，传统可插拔光模块技术演进难以支撑数据中心的可持续发展，主要由于1）SI（电传输）的实现遭遇材料瓶颈，PCB传输高速电信号，在应用传统可插拔光模块时，信号传输距离长、传输损失大。更低损耗的可量产PCB材料面临多重技术困难；2）功耗问题，满载1.6T模块设备功耗巨大，散热设计难度大，3）成本问题，整机成本相应提升，会加大网络建设的初期投入；4）端口设计密度无法持续提升，传统可插拔光模块系统在支持128端口时需要非常复杂的系统设计，模块散热难度较大。 硅光技术NPO与CPO技术可以有效降低功耗，是顺应算力升级的可持续发展路线。当前网络架构升级需要一方面满足人工智能、机器学习等应用对于带宽持续增加的实际需求，另一方面也需要突破功耗瓶颈，降低系统建设成本。对此，可以从交换机硅光技术发展的两个阶段实现，第一阶段为NPO（Near packaged optic，近封装光学）技术阶段，可以在CPO（Co-packaged optics，共封装光学）生态完备前，在最短时间内享受到低成本、低功耗收益。第二阶段为CPO技术阶段，这是交换机硅光技术的最终形态，可以极限降低网络的成本和功耗。 COBO联盟主席Brad Booth认为，NPO是CPO技术方案的第一代，是当前现实情况下很多厂商都可以提供的。主要由于16个光引擎环绕交换芯片的CPO模式是一种多芯片模块，25.6Tbps需要16个1.6Tbps模块，51.2Tbps需要16个3.2Tbps模块，在当前的技术条件下难以实现。NPO方案依靠中间层Interposer（主板之上的一种高性能PCB底板），方便交换芯片到光引擎的信号路由，PCB无需升级、成本大幅降低，且无须担心同一底板上的光引擎出现故障。 CPO与NPO封装位置有所差别。CPO形态是将交换芯片和光引擎共同装配在同一个插槽上，形成芯片与模组的共封装；NPO形态则是将光引擎与交换芯片解耦，装配在同一块系统主板上。两者虽然都有光电模组，但由于封装的位置不同，相应的走线距离与产生的功耗都会有所差别。 CPO架构是基于硅光技术实现高度集成的形态，通过共封装形式大幅缩短交换芯片和光引擎间的布线距离，进而降低SerDes的驱动功耗成本，同时可实现更高密度的高速端口，提升整机的带宽密度，实现大幅降低功耗，根据锐捷网络数据，相比应用传统光模块的设备，CPO设备整机功耗将降低23%。但由于芯片与硅光组件更高集成技术的不完备，CPO架构将会是长期方案。NPO方案则是基于硅光技术的高集成度和开放的生态，通过开放的光引擎接口，与交换芯片共同组装在同一块主板，以标准化架构的方式实现光引擎和芯片的解耦，实现对于功耗的降低。 CPO技术在AI集群和HPC中渗透率将逐步提升，预计在2027年部署的800G和1.6T端口中，CPO端口将占到近30%。根据LightCounting预测，未来5年时间内，AI集群与HPC将会是CPO技术主要的两大切入点，其背后的驱动力也是高算力、高带宽的迫切需求。LightCounting预计可插拔设备将在未来5年甚至更长时间内继续主导市场，然而在2027年部署的800G和1.6T端口中，CPO端口将占到近30%。Communications Industry Researchers (CIR)指出，2025年全球共封装光学元件(CPO)的销售额将超过13亿美元，并预测至2028年全球共封装光学器件的销售额将会翻一番，达到27亿美元。 光芯片：光通信产业链上游核心元器件，高端市场亟待突破 通信光芯片是光通信系统发射端核心上游元器件。光芯片与其他基础构件构成光通信产业上游，产业中游为光器件，包括光组件与光模块，产业下游组装成系统设备，最终应用于电信市场，如光纤接入、4G/5G移动通信网络，云计算、互联网厂商数据中心等领域。以光模块为例，光组件可分为光无源组件和光有源组件，其中光有源组件在系统中将光电信号相互转换，实现信号传输的功能，主要包括光发射组件、光接收组件、光调制器等。光芯片作为产业链核心上游元器件，经加工封装为光发射组件（TOSA）及光接收组件（ROSA），再将光收发组件、电芯片、结构件等进一步加工成光模块。 市场空间定量测算：2024年全球光纤接入+数据中心市场光芯片需求有望突破17亿美金。光纤接入、数据中心均为光芯片重要下游市场，其中光纤接入市场有望在全球10G-PON推进下持续增长，数据中心市场有望在高速率光模块持续导入驱动下实现快速增长。基于源杰科技于2022年9月21日发布的第二轮审核问询函回复中的测算方法，我们测算2020年全球光纤接入与数据中心市场对光芯片市场需求为9.4亿美元，预计2024年将增长至17.4亿美元，对应2021~2024年CAGR为17%。具体假设如下： 根据 LightCounting 于2022年4月发布的数据及预测： 1) 2020年全球光纤接入光模块市场规模约5.8亿美元，均为10G及以下速率光模块；预计至2024年全球光纤接入光模块市场规模约9.2亿美元，其中10G及以下速率光模块、25G及以上速率光模块市场规模分别约9.06、0.15亿美元； 2) 2020年全球数据中心光模块市场规模约37.2亿美元，其中10G及以下速率光模块、25G及以上速率光模块市场规模分别约4.6、32.6亿美元；预计至2024年全球数据中心光模块市场规模约71.7亿美元，其中10G及以下速率光模块、25G及以上速率光模块市场规模分别约2.6、69.1亿美元。 根据源杰科技于2022年9月21日发布的第二轮审核问询函回复中的数据： 1) 10G及以下速率光模块、25G及以上速率光模块毛利率分别为25%、30%； 2) 直接材料占光模块成本比例为80%； 3) 光芯片及组件成本占光纤接入光模块、数据中心光模块材料比例分别为85%、50%； 4) 光芯片成本占光芯片及组件材料比例为70%。 基于以上假设，我们测算2020年全球光纤接入与数据中心市场对光芯片市场需求为9.4亿美元，预计至2024年将增长至17.4亿美元，对应2021~2024年CAGR为17%；细分来看，光纤接入市场光芯片需求有望由2020年的2.1亿美元提升至2024年的3.3亿美元，对应2021~2024年CAGR为12%；数据中心市场光芯片需求有望由2020年的7.4亿美元提升至2024年的14.1亿美元，2021~2024年CAGR为18%。 竞争格局：2.5G/10G光芯片市场已实现国产化。根据ICC统计，2021年全球2.5G及以下 DFB/FP激光器芯片市场中，国产厂商占比较高，武汉敏芯（出货量份额为17%）、中科光芯（17%）、光隆科技（13%）、光安伦（11%）较为领先。其中在部分附加值较高的产品方面，如PON（GPON）数据下传光模块使用的2.5G 1490nm DFB激光器芯片，根据C&C统计，2020年源杰科技出货量占据该细分市场80%的份额；10G光芯片方面，根据ICC统计，2021年全球10G DFB激光器芯片市场中，较为领先的厂商包括源杰科技、住友电工等，其中源杰科技发货量占比为20%，全球市场份额居首。但另一方面，部分10G光芯片产品性能要求较高、难度较大，如10G VCSEL/EML激光芯片等，国产化率不到40%。 25G产品进口替代空间广阔。随着5G建设推进，我国光芯片厂商在应用于5G基站前传光模块的25G DFB激光器芯片有所突破，数据中心市场光模块企业开始逐步使用国产厂商的25G DFB激光器芯片，根据ICC统计，25G光芯片的国产化率约20%，但25G以上光芯片的国产化率仅为5%，当前25G及以上高速率光芯片仍多依赖进口，未来伴随国产厂商技术的进一步提升，对高速率光芯片的进口替代有望持续推进。 IDC：2023年行业供需格局有望迎来拐点 据国家市场监管总局（国家标准化管理委员会）网站消息，国家标准《数据中心能效限定值及能效等级》自2022年11月1日起在全国范围内强制实施。数据中心新国标向新建与改扩建的数据中心提出了PUE≤1.5的强制性能效准入要求，并要求1级数据中心能效达到1.2，2级数据中心能效达到1.3。此外，2022年11月14日《国务院关于数字经济发展情况的报告》公布，报告提出要适度超前部署数字基础设施建设，我们认为云基础设施板块有望受益于国内数字经济产业的持续发展。我们认为，随着数据中心能效新国标落地推行，绿色化能力较差、PUE高的IDC将逐步退出市场，同时东数西算及数字经济的持续发展有望带动IDC需求增长，预计行业供需格局将逐步得到改善。 2022 年起，东数西算各大算力节点加速建设，芜湖、韶关等地区项目陆续开工。2022 年起，随着“东数西算”政策的推进实施，国家规划的各个算力节点、各省（市）密切出台地方关于数据中心建设的相关政策，制定至 2025 年地区数据中心机柜数、上架率、PUE指标目标等。经过一年的招商引资，各地建设情况良好。例如，截止到 2022 年底，芜湖集群起步区已签约项目 10 个，累计投资额超 2200 亿元；已签订框架协议项目 7 个，累计投资额 725 亿元；在谈项目 11 个，累计投资额 885.6 亿元。和林格尔数据中心集群新建、续建的数据中心项目 14 个，总投资 685.69 亿元。 运营商：算力网络建设主力军，资本开支进一步向产业数字化倾斜 三大运营商积极助力数字经济高质量发展。中国移动积极构建基于“5G+算力网络+智慧中台”的“连接+算力+能力”新型信息服务体系，引领算力网络从概念原型到产业实践；中国电信全面实施“云改数转”战略，打造云网融合的新型信息基础设施，构建“2+4+31+X+O”的云资源布局；中国联通发挥“一个联通、一体化能力聚合、一体化运营服务”的特色优势，为各行各业的数字化转型提供支持，持续完善“5+4+31+X”算力布局，着力打造算网一体化生态体系。 2022年国内三大运营商加码算力网络建设。根据三大运营商中报数据，1H22三大运营商合计资本开支为1,620.5亿元，同比增长27%。根据各公司2021年年报中规划，2022年三大运营商全年资本开支预计合计3,532亿元，同比增长4.10%，资本开支温和增长。从资本支出结构上看，运营商在以云计算、算力网络为代表的数字化转型方向的投资比重逐步增加。展望2023年，运营商将继续充当我国算力建设主力军的角色，并继续推动我国算力网络建设进一步提速。 风险提示：中美贸易摩擦加剧；全球疫情反复；云厂商资本开支投入不及预期；5G 发展不及预期。 点击查看原报告 本材料所载观点源自2023年2月15日发布的《ChatGPT需要何种算力基础设施？》，分析师：黄乐平 SAC No. S0570521050001 | SFC No. AUZ066；余熠 SAC No. S0570520090002 | SFC No. BNC535，对本材料的完整理解请以上述研报为准。 C 免责声明 ▲向上滑动阅览 本公众号不是华泰证券股份有限公司（以下简称“华泰证券”）研究报告的发布平台，本公众号仅供华泰证券中国内地研究服务客户参考使用。其他任何读者在订阅本公众号前，请自行评估接收相关推送内容的适当性，且若使用本公众号所载内容，务必寻求专业投资顾问的指导及解读。华泰证券不因任何订阅本公众号的行为而将订阅者视为华泰证券的客户。 本公众号转发、摘编华泰证券向其客户已发布研究报告的部分内容及观点，完整的投资意见分析应以报告发布当日的完整研究报告内容为准。订阅者仅使用本公众号内容，可能会因缺乏对完整报告的了解或缺乏相关的解读而产生理解上的歧义。如需了解完整内容，请具体参见华泰证券所发布的完整报告。 本公众号内容基于华泰证券认为可靠的信息编制，但华泰证券对该等信息的准确性、完整性及时效性不作任何保证，也不对证券价格的涨跌或市场走势作确定性判断。本公众号所载的意见、评估及预测仅反映发布当日的观点和判断。在不同时期，华泰证券可能会发出与本公众号所载意见、评估及预测不一致的研究报告。 在任何情况下，本公众号中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。订阅者不应单独依靠本订阅号中的内容而取代自身独立的判断，应自主做出投资决策并自行承担投资风险。订阅者若使用本资料，有可能会因缺乏解读服务而对内容产生理解上的歧义，进而造成投资损失。对依据或者使用本公众号内容所造成的一切后果，华泰证券及作者均不承担任何法律责任。 本公众号版权仅为华泰证券所有，未经华泰证券书面许可，任何机构或个人不得以翻版、复制、发表、引用或再次分发他人等任何形式侵犯本公众号发布的所有内容的版权。如因侵权行为给华泰证券造成任何直接或间接的损失，华泰证券保留追究一切法律责任的权利。华泰证券具有中国证监会核准的“证券投资咨询”业务资格，经营许可证编号为：91320000704041011J。 aGPT 需要何种算力基础设施？
如果您希望第一时间收到推送，别忘了加“星标”！ 2023年2月以来，Open AI 开发的 AI 应用 ChatGPT 使得 AIGC 关注度显著提升。我们认为AIGC等技术的应用背后离不开庞大的算力支撑，将会推动算力基础设施升级换代，据Lambda，GPT-3 的完整训练成本将达到每次466 万美元。在 AIGC 加速商业化的过程中，通信多板块有望获益：1）AIGC对于算力的消耗呈指数型增长，将推动光模块/服务器/交换机等云基础设施板块技术升级，CPO/硅光/液冷等新技术应用提速；2）运营商/IDC 作为算力基础设施的提供方，配置价值凸显。 核心观点 云基础设施：算力增长推动基础设施扩容，服务器、交换机加速迭代 AI 推动全球算力需求高速增长，高性能、高算力服务器/交换机的规模将提升。服务器方面，据 IDC，2022 年为 AI 工作的全球高性能服务器市场规模同比增51.4%，预计 2023 年国内服务器市场出货量增速将回升至 6.41%。交换机方面，IDC 预计 2023 年国内以太网交换机市场规模同比增长 9.2%，其中，算力升级将带动200/400G 高速率产品的加速部署，同时， AIGC 加速发展背景下，交换机芯片速率与功耗迅速增加。2022 年以来，我们观察到中兴通讯、锐捷网络、紫光股份等国内 ICT 厂商加速布局高性能、高算力服务器/交换机产品线，顺应算力升级趋势，在国内市场中份额持续提升。 光通信：网络带宽升级提速，CPO 技术有望成为高算力下有效解决方案 AI 对于高速率、大带宽的网络需求将较大的加速高速率光模块产品出货及CPO、硅光等新技术的应用。带宽升级领域，高速率光模块产品发展将提速，LightCounting 预计 800G 光模块将在 23-24 年开始规模化部署；此外，数据中心网络架构升级也会带动光模块用量明显增长。技术升级领域，传统可插拔技术难以支撑高算力背景下的速率演进，CPO 架构通过共封装形式则能够实现整机带宽密度的提升及降低功耗。据 LightCounting，到 2027 年CPO 技术在 AI 集群与 HPC 渗透率将提升至 30%。 IDC：AI 新应用拉动算力需求，2023 年行业供需格局有望迎来拐点 我们认为行业供需格局是 2022 年影响 IDC 公司业绩的主要因素，而当前国内数据中心供给端和需求端均已出现明显边际改善，行业供需格局拐点有望于 2023 年出现。供给方面，22 年 11 月 1 日起，《数据中心能效限定值及能效等级》将在全国范围内强制实施，绿色化能力较差的数据中心产能将加速出清；需求方面，2022 年 12 月，中央工作会议鼓励支持平台经济规范健康发展，且 3Q22 国内互联网云厂商利润端已有所改善，在此背景下，来自国内互联网云的基础设施需求增速有望逐步恢复。长期来看，随着 AIGC 等新应用拉动更高的算力需求，IDC 行业有望迎来新一轮景气周期。 运营商：算力网络建设主力军，资本开支进一步向产业数字化领域倾斜 2022 年国内三大运营商积极助力数字经济发展，产业数字化相关业务收入迅速增长，目前，产业数字化业务已成为三大运营商主要增长驱动力。同时，2022 年三大运营商持续加码算力网络建设，1H22 三大运营商合计资本开支为 1,620.5 亿元，同比增长 27%，从资本支出结构上看，运营商在以云计算、算力网络为代表的数字化转型方向的投资比重逐步增加。从 2023 年三大运营商年度工作会议中我们观察到，未来运营商将继续充当我国数字经济建设主力军的角色，推动我国算力基础设施建设进一步提速。 风险提示：中美贸易摩擦加剧；全球疫情反复；云厂商资本开支投入不及预期；5G 发展不及预期。 正文 ChatGPT 引发高算力需求，关注算力基础设施产业链发展机遇 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）是指从内容生产者视角进行分类的一类内容，或是一种内容生产方式，亦或是用于内容自动化生成的一类技术集合。2022 年下半年起，文生图模型 Stable Diffusion 的开源与 2023 年 ChatGPT 的出圈使得 AIGC 关注度提升。ChatGPT 的应用，背后离不开庞大的算力支撑，据 Lambda 官网数据，完成一次完整的 ChatGPT 训练总算力消耗约为 3640PF-days（即以每秒一千万亿次计算，需运行 3640 个整日），训练成本将达到 466 万美元。 在 AIGC 加速商业化的过程中，通信行业多板块将会获益，我们认为：1）AIGC 对于算力的消耗呈指数型增长，将推动光模块/服务器/交换机等云基础设施板块技术升级，CPO/硅光/液冷等新技术应用提速；2）运营商/IDC 作为算力基础设施的提供方，配置价值凸显。通信行业中云基础设施/光模块/IDC/运营商等板块有望迎来投资机遇。 AI应用加速出圈，产业化发展需要庞大算力支持 ChatGPT等AI应用产业化发展需要庞大的算力支撑。自Stable Diffusion被称为AI界的“神笔马良”到 ChatGPT成为AI界现象级产品，AIGC相关技术逐步发展成熟，市场关注度也持续攀升。2023年2月7日，微软宣布推出内置ChatGPT的必应搜索与Edge浏览器，谷歌、百度、阿里巴巴、腾讯等科技巨头也宣布将会推出自己的人工智能聊天机器人产品。这些新应用背后需要庞大的算力基础设施维持。 AIGC的发展将催生巨大的算力市场。模型训练方面，根据 ChatGPT开发公司OpenAI的研究报告《AI and Compute》，2012年起，AIGC模型训练所需要的算力每隔3-4个月翻一倍，整体呈现指数型上涨趋势。2012-2018年，训练AIGC模型所耗费的算力增长约30万倍，而摩尔定律在相对应的时间内只有7倍的增长。模型上线后运营方面，2月7日-2月9日ChatGPT官网多次因为满负荷而无法登入，再次显示当前算力不足的问题，算力基础设施升级需求凸显。 具体而言，ChatGPT 训练总算力消耗约为 3640PF-days，完整训练成本将达到 466 万美元。根据 Lambda 官网数据，微软为 OpenAI 设计了一个包含 10000 块 Nvidia V100 GPU的分布式集群进行 GPT-3 的模型训练，由于模型参数量较大（共 1750 亿参数），训练完成共耗费 30 天，消耗总算力为 3640PF-days。以 Nvidia Tesla V100 的 Lambda GPU 实例定价为 1.50 美元/小时测算，GPT-3 的完整训练成本将达到 466 万美元/次。 运营成本方面，我们认为 ChatGPT 所需的运营成本主要与应用访问量有关，据 OpenAI，截至 23 年 1 月，ChatGPT 月活跃用户数已达 1 个亿；2 月 7 日-2 月 9 日 ChatGPT 官网多次因为满负荷而无法登入，再次显示当前算力不足的问题，未来随着 AIGC 逐步普及，用户访问量提升，将带来更广阔的算力需求市场。 云基础设施：算力增长推动基础设施扩容，服务器、交换机加速迭代 AI应用带动全球算力规模持续快速增长，对服务器、交换机等基础设施提出更高要求。根据国家数据资源调查报告数据，2021年全球数据总产量达67ZB，2019-2021年平均增速超26%，根据中国信通院《中国算力发展指数白皮书》测算数据，2021年全球计算设备算力规模已达到615EFlops，同比增长44%，预计2025年全球算力规模将达到3300EFlops，2021-2025年CAGR达52.2%。根据华为统计，2010-2025年间，数据中心平均单机柜功耗增长近7倍。AIGC的发展对于服务器和交换机等基础设施的要求越来越高，适合AI的高性能服务器、高速率、功耗与成本可控的交换机需求也将相应增加。 服务器领域，高性能服务器市场规模增长迅速，预计2023年国内服务器出货量增速将回暖。2022年，在疫情、供应链短缺等多重问题的困扰下，国内服务器出货量增速放缓至0.45%。但随着AI应用的快速发展，高性能服务器出货量明显增加，带动服务器单价较此前有明显提升。根据IDC数据，2022年为AI工作的高性能服务器市场规模预计同比增长51.4%。展望2023年，国内数字经济政策的密集出台，将带动服务器市场需求回暖，2023年国内服务器市场出货量增速有望回升至6.41%，高于海外服务器出货量增速3.72%。 交换机领域，交换机芯片加速升级迭代，功耗随之提升。以博通交换机芯片为例，2010-2022年博通交换机芯片速率由640G提升至51.2T，光模块速率从10G迭代到800G。但与此同时，根据Cisco数据，2022年单交换机总功耗为2010年单交换机总功耗的22倍，其中交换芯片功耗增长约8倍，交换芯片SerDes功耗增长25倍，光模块功耗增长26倍。 2022年国内以太网交换机市场规模保持稳健增长，IDC预计2023年国内以太网交换机市场规模同比增长9.2%。根据IDC数据，3Q22中国以太网交换机市场规模为17.2亿美元，同比增长17.4%。随着未来AIGC商业化应用的持续推进、国内各省（市）加速夯实数字基础设施底座，IDC预计2022年国内以太网交换机市场规模将达到60.8亿美元，同比增速为9.9%；2023年国内以太网交换机市场规模将同比增长9.2%至66.37亿美元。 国内ICT基础设施提供商针对高算力场景提供对应产品，顺应算力升级趋势。中兴通讯于2023年1月12日正式推出G5系列服务器新品。其中，R6500 G5异构算力服务器内置10-20个异构计算智能加速引擎，可以根据不同应用场景，灵活调度各种不同的异构算力资源，实现算力的最佳组合，如“CPU+GPU”、“CPU+GPU+DPU”，满足AI/超算等多样性算力场景需求。紫光股份、锐捷网络同样拥有自家高性能服务器/交换机系列产品线，为未来AI与HPC发展提供硬件支持。 2022年以来，以中兴通讯、紫光股份、锐捷网络等ICT基础设施提供商市场份额提升迅速。国内服务器市场方面，3Q22中兴通讯市场份额占比达6.05%，同比提升2.61pct，环比提升1.5pct，达2016年以来新高。国内以太网交换机市场方面，锐捷网络凭借白盒交换机的优势，在国内数据中心交换机中的市场份额迅速提升，由1Q19的3.4%提升至2Q22的13.4%。在全球经济增长放缓及AIGC算力成本高昂的背景下，白盒交换机成本低、开放性高、操作难度小的优势将会更加突出，锐捷网络等相关ICT厂商有望在国内及国际交换机市场上占据更多份额。 光通信：AIGC驱动光通信产业链技术变革 光模块：CPO/硅光技术有望成为AI高算力下的有效解决方案 北美云厂商共同表示将支持新型数据中心架构、人工智能负载。2022年，北美三大云厂商资本开支保持稳健增长，4Q22MAGA合计资本开支432.91亿元，同比增长17.4%，环比增长7.5%。2023年，北美云厂商虽然普遍推行降本增效、优化资本开支结构，但4Q22业绩会上各家普遍表示将会将重心转移至支持人工智能负载，优化数据中心结构（如Meta表示2023年资本开支将重点建设成本效益更高的新数据架构，用以支持人工智能、非人工智能负载；微软表示将持续与客户保持合作，稳定在客户新增云计算负载中的份额）。 数据中心网络架构的演进带动光模块用量增长。随着数据流量与算力的提升，数据中心网络架构与容量都面临更为严苛的挑战，多平面CLOS网络架构正逐步发展成为数据中心网络架构的主流。根据《数据中心演进发展对光通信器件模块的影响》（2020，讯石信息咨询）的数据，从10G网络架构向多平面网络架构演进时，盒式交换机用量提升，带动光模块应用数量迅速增长，以收敛比1:3计算容量，多平面CLOS架构光模块应用相较于传统10G网络架构，光模块应用数量快速增长。 传统可插拔光模块技术演进难以支撑高算力背景下数据中心的可持续发展。根据Cisco数据，在高算力背景下交换机交换芯片、光模块功耗增长迅速，传统可插拔光模块技术演进难以支撑数据中心的可持续发展，主要由于1）SI（电传输）的实现遭遇材料瓶颈，PCB传输高速电信号，在应用传统可插拔光模块时，信号传输距离长、传输损失大。更低损耗的可量产PCB材料面临多重技术困难；2）功耗问题，满载1.6T模块设备功耗巨大，散热设计难度大，3）成本问题，整机成本相应提升，会加大网络建设的初期投入；4）端口设计密度无法持续提升，传统可插拔光模块系统在支持128端口时需要非常复杂的系统设计，模块散热难度较大。 硅光技术NPO与CPO技术可以有效降低功耗，是顺应算力升级的可持续发展路线。当前网络架构升级需要一方面满足人工智能、机器学习等应用对于带宽持续增加的实际需求，另一方面也需要突破功耗瓶颈，降低系统建设成本。对此，可以从交换机硅光技术发展的两个阶段实现，第一阶段为NPO（Near packaged optic，近封装光学）技术阶段，可以在CPO（Co-packaged optics，共封装光学）生态完备前，在最短时间内享受到低成本、低功耗收益。第二阶段为CPO技术阶段，这是交换机硅光技术的最终形态，可以极限降低网络的成本和功耗。 COBO联盟主席Brad Booth认为，NPO是CPO技术方案的第一代，是当前现实情况下很多厂商都可以提供的。主要由于16个光引擎环绕交换芯片的CPO模式是一种多芯片模块，25.6Tbps需要16个1.6Tbps模块，51.2Tbps需要16个3.2Tbps模块，在当前的技术条件下难以实现。NPO方案依靠中间层Interposer（主板之上的一种高性能PCB底板），方便交换芯片到光引擎的信号路由，PCB无需升级、成本大幅降低，且无须担心同一底板上的光引擎出现故障。 CPO与NPO封装位置有所差别。CPO形态是将交换芯片和光引擎共同装配在同一个插槽上，形成芯片与模组的共封装；NPO形态则是将光引擎与交换芯片解耦，装配在同一块系统主板上。两者虽然都有光电模组，但由于封装的位置不同，相应的走线距离与产生的功耗都会有所差别。 CPO架构是基于硅光技术实现高度集成的形态，通过共封装形式大幅缩短交换芯片和光引擎间的布线距离，进而降低SerDes的驱动功耗成本，同时可实现更高密度的高速端口，提升整机的带宽密度，实现大幅降低功耗，根据锐捷网络数据，相比应用传统光模块的设备，CPO设备整机功耗将降低23%。但由于芯片与硅光组件更高集成技术的不完备，CPO架构将会是长期方案。NPO方案则是基于硅光技术的高集成度和开放的生态，通过开放的光引擎接口，与交换芯片共同组装在同一块主板，以标准化架构的方式实现光引擎和芯片的解耦，实现对于功耗的降低。 CPO技术在AI集群和HPC中渗透率将逐步提升，预计在2027年部署的800G和1.6T端口中，CPO端口将占到近30%。根据LightCounting预测，未来5年时间内，AI集群与HPC将会是CPO技术主要的两大切入点，其背后的驱动力也是高算力、高带宽的迫切需求。LightCounting预计可插拔设备将在未来5年甚至更长时间内继续主导市场，然而在2027年部署的800G和1.6T端口中，CPO端口将占到近30%。Communications Industry Researchers (CIR)指出，2025年全球共封装光学元件(CPO)的销售额将超过13亿美元，并预测至2028年全球共封装光学器件的销售额将会翻一番，达到27亿美元。 光芯片：光通信产业链上游核心元器件，高端市场亟待突破 通信光芯片是光通信系统发射端核心上游元器件。光芯片与其他基础构件构成光通信产业上游，产业中游为光器件，包括光组件与光模块，产业下游组装成系统设备，最终应用于电信市场，如光纤接入、4G/5G移动通信网络，云计算、互联网厂商数据中心等领域。以光模块为例，光组件可分为光无源组件和光有源组件，其中光有源组件在系统中将光电信号相互转换，实现信号传输的功能，主要包括光发射组件、光接收组件、光调制器等。光芯片作为产业链核心上游元器件，经加工封装为光发射组件（TOSA）及光接收组件（ROSA），再将光收发组件、电芯片、结构件等进一步加工成光模块。 市场空间定量测算：2024年全球光纤接入+数据中心市场光芯片需求有望突破17亿美金。光纤接入、数据中心均为光芯片重要下游市场，其中光纤接入市场有望在全球10G-PON推进下持续增长，数据中心市场有望在高速率光模块持续导入驱动下实现快速增长。基于源杰科技于2022年9月21日发布的第二轮审核问询函回复中的测算方法，我们测算2020年全球光纤接入与数据中心市场对光芯片市场需求为9.4亿美元，预计2024年将增长至17.4亿美元，对应2021~2024年CAGR为17%。具体假设如下： 根据 LightCounting 于2022年4月发布的数据及预测： 1) 2020年全球光纤接入光模块市场规模约5.8亿美元，均为10G及以下速率光模块；预计至2024年全球光纤接入光模块市场规模约9.2亿美元，其中10G及以下速率光模块、25G及以上速率光模块市场规模分别约9.06、0.15亿美元； 2) 2020年全球数据中心光模块市场规模约37.2亿美元，其中10G及以下速率光模块、25G及以上速率光模块市场规模分别约4.6、32.6亿美元；预计至2024年全球数据中心光模块市场规模约71.7亿美元，其中10G及以下速率光模块、25G及以上速率光模块市场规模分别约2.6、69.1亿美元。 根据源杰科技于2022年9月21日发布的第二轮审核问询函回复中的数据： 1) 10G及以下速率光模块、25G及以上速率光模块毛利率分别为25%、30%； 2) 直接材料占光模块成本比例为80%； 3) 光芯片及组件成本占光纤接入光模块、数据中心光模块材料比例分别为85%、50%； 4) 光芯片成本占光芯片及组件材料比例为70%。 基于以上假设，我们测算2020年全球光纤接入与数据中心市场对光芯片市场需求为9.4亿美元，预计至2024年将增长至17.4亿美元，对应2021~2024年CAGR为17%；细分来看，光纤接入市场光芯片需求有望由2020年的2.1亿美元提升至2024年的3.3亿美元，对应2021~2024年CAGR为12%；数据中心市场光芯片需求有望由2020年的7.4亿美元提升至2024年的14.1亿美元，2021~2024年CAGR为18%。 竞争格局：2.5G/10G光芯片市场已实现国产化。根据ICC统计，2021年全球2.5G及以下 DFB/FP激光器芯片市场中，国产厂商占比较高，武汉敏芯（出货量份额为17%）、中科光芯（17%）、光隆科技（13%）、光安伦（11%）较为领先。其中在部分附加值较高的产品方面，如PON（GPON）数据下传光模块使用的2.5G 1490nm DFB激光器芯片，根据C&C统计，2020年源杰科技出货量占据该细分市场80%的份额；10G光芯片方面，根据ICC统计，2021年全球10G DFB激光器芯片市场中，较为领先的厂商包括源杰科技、住友电工等，其中源杰科技发货量占比为20%，全球市场份额居首。但另一方面，部分10G光芯片产品性能要求较高、难度较大，如10G VCSEL/EML激光芯片等，国产化率不到40%。 25G产品进口替代空间广阔。随着5G建设推进，我国光芯片厂商在应用于5G基站前传光模块的25G DFB激光器芯片有所突破，数据中心市场光模块企业开始逐步使用国产厂商的25G DFB激光器芯片，根据ICC统计，25G光芯片的国产化率约20%，但25G以上光芯片的国产化率仅为5%，当前25G及以上高速率光芯片仍多依赖进口，未来伴随国产厂商技术的进一步提升，对高速率光芯片的进口替代有望持续推进。 IDC：2023年行业供需格局有望迎来拐点 据国家市场监管总局（国家标准化管理委员会）网站消息，国家标准《数据中心能效限定值及能效等级》自2022年11月1日起在全国范围内强制实施。数据中心新国标向新建与改扩建的数据中心提出了PUE≤1.5的强制性能效准入要求，并要求1级数据中心能效达到1.2，2级数据中心能效达到1.3。此外，2022年11月14日《国务院关于数字经济发展情况的报告》公布，报告提出要适度超前部署数字基础设施建设，我们认为云基础设施板块有望受益于国内数字经济产业的持续发展。我们认为，随着数据中心能效新国标落地推行，绿色化能力较差、PUE高的IDC将逐步退出市场，同时东数西算及数字经济的持续发展有望带动IDC需求增长，预计行业供需格局将逐步得到改善。 2022 年起，东数西算各大算力节点加速建设，芜湖、韶关等地区项目陆续开工。2022 年起，随着“东数西算”政策的推进实施，国家规划的各个算力节点、各省（市）密切出台地方关于数据中心建设的相关政策，制定至 2025 年地区数据中心机柜数、上架率、PUE指标目标等。经过一年的招商引资，各地建设情况良好。例如，截止到 2022 年底，芜湖集群起步区已签约项目 10 个，累计投资额超 2200 亿元；已签订框架协议项目 7 个，累计投资额 725 亿元；在谈项目 11 个，累计投资额 885.6 亿元。和林格尔数据中心集群新建、续建的数据中心项目 14 个，总投资 685.69 亿元。 运营商：算力网络建设主力军，资本开支进一步向产业数字化倾斜 三大运营商积极助力数字经济高质量发展。中国移动积极构建基于“5G+算力网络+智慧中台”的“连接+算力+能力”新型信息服务体系，引领算力网络从概念原型到产业实践；中国电信全面实施“云改数转”战略，打造云网融合的新型信息基础设施，构建“2+4+31+X+O”的云资源布局；中国联通发挥“一个联通、一体化能力聚合、一体化运营服务”的特色优势，为各行各业的数字化转型提供支持，持续完善“5+4+31+X”算力布局，着力打造算网一体化生态体系。 2022年国内三大运营商加码算力网络建设。根据三大运营商中报数据，1H22三大运营商合计资本开支为1,620.5亿元，同比增长27%。根据各公司2021年年报中规划，2022年三大运营商全年资本开支预计合计3,532亿元，同比增长4.10%，资本开支温和增长。从资本支出结构上看，运营商在以云计算、算力网络为代表的数字化转型方向的投资比重逐步增加。展望2023年，运营商将继续充当我国算力建设主力军的角色，并继续推动我国算力网络建设进一步提速。 风险提示：中美贸易摩擦加剧；全球疫情反复；云厂商资本开支投入不及预期；5G 发展不及预期。 点击查看原报告 本材料所载观点源自2023年2月15日发布的《ChatGPT需要何种算力基础设施？》，分析师：黄乐平 SAC No. S0570521050001 | SFC No. AUZ066；余熠 SAC No. S0570520090002 | SFC No. BNC535，对本材料的完整理解请以上述研报为准。 C 免责声明 ▲向上滑动阅览 本公众号不是华泰证券股份有限公司（以下简称“华泰证券”）研究报告的发布平台，本公众号仅供华泰证券中国内地研究服务客户参考使用。其他任何读者在订阅本公众号前，请自行评估接收相关推送内容的适当性，且若使用本公众号所载内容，务必寻求专业投资顾问的指导及解读。华泰证券不因任何订阅本公众号的行为而将订阅者视为华泰证券的客户。 本公众号转发、摘编华泰证券向其客户已发布研究报告的部分内容及观点，完整的投资意见分析应以报告发布当日的完整研究报告内容为准。订阅者仅使用本公众号内容，可能会因缺乏对完整报告的了解或缺乏相关的解读而产生理解上的歧义。如需了解完整内容，请具体参见华泰证券所发布的完整报告。 本公众号内容基于华泰证券认为可靠的信息编制，但华泰证券对该等信息的准确性、完整性及时效性不作任何保证，也不对证券价格的涨跌或市场走势作确定性判断。本公众号所载的意见、评估及预测仅反映发布当日的观点和判断。在不同时期，华泰证券可能会发出与本公众号所载意见、评估及预测不一致的研究报告。 在任何情况下，本公众号中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。订阅者不应单独依靠本订阅号中的内容而取代自身独立的判断，应自主做出投资决策并自行承担投资风险。订阅者若使用本资料，有可能会因缺乏解读服务而对内容产生理解上的歧义，进而造成投资损失。对依据或者使用本公众号内容所造成的一切后果，华泰证券及作者均不承担任何法律责任。 本公众号版权仅为华泰证券所有，未经华泰证券书面许可，任何机构或个人不得以翻版、复制、发表、引用或再次分发他人等任何形式侵犯本公众号发布的所有内容的版权。如因侵权行为给华泰证券造成任何直接或间接的损失，华泰证券保留追究一切法律责任的权利。华泰证券具有中国证监会核准的“证券投资咨询”业务资格，经营许可证编号为：91320000704041011J。 aGPT 需要何种算力基础设施？
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