英偉達將雲上提供AI算力，概念股爆發！行業迎來「增擋提速」？

今日，算力、雲服務板塊全線爆發，截止收盤，青雲科技漲超２０％、寒武紀漲１7.07％、光環新網漲１6.35％、中富通１３.37％、拓維信息１０.０２％、鴻博股份、優刻得漲超９％、中科曙光、順網科技漲超７％、初靈信息、神州數碼、立方數科、南陵科技等跟漲。

消息面上，英偉達推出面向大語言模型和生成式AI的雲服務產品，針對算力需求巨大的ChatGPT，英偉達發佈了NVIDIA H100 NVL，與谷歌雲、微軟Azure、甲骨文雲聯手推出DGX(AI超級計算機)雲服務。（點擊瞭解很多詳細內容）

另外，據市場消息，英偉達表示已將其旗艦產品修改爲可合法出口中國的版本，可替代被新規限制出口的A100。公司也已開發出可出口中國的H100替代版本，該版本名為H800，目前正被阿里巴巴、百度和騰訊等企業的雲計算部門使用。

值得關注的是，今年的政府工作報告曾明確提出，要大力發展數字經濟。而作為「數字經濟」的技術底座之一，算力服務儼然會迎來新的發展高峰期。

算力板塊獲高度重視

算力決定了數字經濟發展速度，以及社會智能發展高度。

根據IDC、浪潮信息、清華大學全球產業研究院聯合發佈的數據顯示，計算力指數平均每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰。

截至2022年底，全國在用數據中心機架總規模超過650萬標準機架，算力總規模達到180EFLOPS，位居全球第二，算力總規模近五年年均增速超過25%，存力總規模超過1000EB。當前的算力規模中，有超過20%的算力是智能算力，可用於人工智能各類應用，包括模型訓練和推理。

據央視新聞報道，「東數西算」工程從系統佈局進入了全面建設階段。截至目前，「東數西算」工程的8個國家算力樞紐節點建設已全部開工，2023年新開工的數據中心項目近70個，其中，西部新增數據中心的建設規模超過60萬機架，同比翻了一番。

「東數西算」工程自啟動至今，全國新增投資超過4000億元，整個「十四五」期間，將累計帶動各方面投資超過3萬億元。

此外，數據中心作為「東數西算」工程的重要核心構成，也是算力最重要的物理承載基礎，近來也是備受國家支持。

今年2月發佈的《數字中國建設整體佈局規劃》中明確指出，要夯實數字中國建設基礎，系統優化算力基礎設施佈局，促進東西部算力高效互補和協同聯動，引導通用數據中心、超算中心、智能計算中心、邊緣數據中心等合理梯次佈局。

3月16日，工業和信息化部公示2022年國家新型數據中心典型案例名單，共有33家數據中心入選。其中，大型數據中心21家，針對互聯網、工業、金融、政務等重點行業領域，聚焦數據中心基礎設施、運營管理、數字技術、生態能力，特別是在支撐行業數字化轉型、賦能千行百業兩方面效果明顯的大型及以上數據中心典型應用案例。

GPT4.0更大模型對算力提出更高需求 

最新發布的GPT-4是一個大型多模態模型，接受圖像和文本輸入，然后進行文本輸出，它在管理文字從屬性、一致性和常識推理方面的能力都有了大幅提高。

可以確定的是，未來，GPT-4將帶來更為豐富的應用場景。

然而，伴隨參數規模增速的不斷提升，算力和訓練成本仍存在瓶頸。根據行業調研信息，AI訓練的算力增長符合摩爾定律，大約每20個月翻一番；深度學習用於AI訓練的算力大約每6個月翻一番；而目前大規模模型的訓練算力是原來的10到100倍。

在大模型訓練時，微軟專門打造的超級計算裝置訓練成本約500萬美元/次，並且不同的併發用户數，這個階段的花費彈性巨大，難以預估。據統計，ChatGPT每日推理成本在28萬美元左右。

如何在AI算力上實現技術突破、降低成本、擴大規模，提升AI訓練的邊際效益，將成為技術創新的焦點。

而此次，針對算力需求巨大的 ChatGPT，英偉達發佈的 NVIDIA H100 NVL與當前唯一可以實際處理ChatGPT的 HGX A100相比，速度快上10倍，可以將大語言模型的處理成本降低一個數量級。

中信建投研報認為，從語言模型走向多模態模型，GPT-4將帶來更為豐富的應用場景。算力硬件作為AI大模型基礎設施，未來將持續受益於AI技術的迭代和商業化應用。隨着GPT4.0更大模型對算力提出更高需求的同時，多模態特性又增加了對其他編解碼模塊的需求。展望未來，多模態應當具備三個基本組成部分，第一部分是圖像，視頻為多幀的圖像；第二部分為音頻；第三部分為文字。因此，隨着多模態的發展，在硬件算力層面，需要面向視頻、音頻再增加編解碼能力的支持。建議關注從GPU算力擴展到GPU周邊支持性的編解碼IP如VPU模塊的機會。

在全球數據總量和算力規模呈現高速增長態勢下，中信證券表示，AI發展快速拉昇算力需求，雲廠商具有較高確定性會受益。AI大模型訓練環節的海量參數、數據庫以及用户調用次數的快速增長，均帶來了算力需求的激增。考慮到資源優勢及經濟性，雲廠商有望成為AI算力需求的主要承載方，如微軟是OpenAI的獨家雲服務提供商，Anthropic將谷歌雲作為首選的雲提供商。國內互聯網雲廠商在數據庫、彈性計算等方面已積累深厚優勢，亦有望受益於國內AI產業蓬勃發展帶來的訓練及應用環節的增量算力需求。