前言：AIGC大模型時代算力供需失衡導(dǎo)致光通信、算力租賃等概念走紅，光通信產(chǎn)業(yè)鏈核心零部件光芯片市場國產(chǎn)替代空間廣闊，國內(nèi)科研團(tuán)隊近期實現(xiàn)重大突破，雖未實現(xiàn)商業(yè)化落地，但體現(xiàn)了國內(nèi)科研團(tuán)隊的研發(fā)實力，打開了國產(chǎn)芯片的估值天花板。科創(chuàng)100ETF（588190）布局國內(nèi)半導(dǎo)體、醫(yī)藥等國產(chǎn)替代長期邏輯有望演繹的賽道，從資本市場助力科創(chuàng)板中小企業(yè)突破“卡脖子”技術(shù)難關(guān)，當(dāng)前市場環(huán)境下配置價值凸顯，值得持續(xù)關(guān)注。
一、大模型時代，算力供需失衡加劇
二、算力需求催生光通信、算力租賃等概念大熱
三、算力需求長期指向國產(chǎn)芯片替代空間廣闊
一、大模型時代，算力供需失衡加劇
近期算力相關(guān)的光通信、算力租賃等概念市場關(guān)注度重回巔峰，無論之后預(yù)期能否落地，至少驗證了小盤成長風(fēng)格的占優(yōu)，使市場對相關(guān)賽道的利好消息格外敏感。回顧2023年年初以來的AIGC行情，GPU為驅(qū)動AI技術(shù)發(fā)展以及應(yīng)用落地的關(guān)鍵引擎，大模型訓(xùn)練、微調(diào)、推理催生大量AI算力需求，這也帶來了國內(nèi)外AI上游算力板塊的高景氣度。
為什么大模型訓(xùn)練會催生AI需求呢？簡單理解，人工智能可以視為人腦仿生發(fā)明，大模型訓(xùn)練的參數(shù)與人腦中的神經(jīng)元作用類似，對大腦而言，神經(jīng)元數(shù)量多到一定程度，能執(zhí)行任務(wù)的復(fù)雜程度達(dá)到一定水平，“意識”出現(xiàn)；對AI大模型而言，參數(shù)躲到一定程度，架構(gòu)復(fù)雜到一定程度，“智慧”涌現(xiàn)。
圖：近年來超大模型預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)增長趨勢
（信息來源：《Large Language Models： A New Moore’s Law?》、西部證券
就AI大模型迭代路徑來看，這一規(guī)律也得到顯現(xiàn)。大模型訓(xùn)練規(guī)模與參數(shù)量、數(shù)據(jù)量及訓(xùn)練輪數(shù)等緊密相關(guān)，且模型能力與訓(xùn)練規(guī)模關(guān)系并非線性，即大家平時學(xué)習(xí)新事物時的“一萬小時定律”可能在AI大模型學(xué)習(xí)時也有所體現(xiàn)。當(dāng)模型訓(xùn)練規(guī)模在一定范圍內(nèi)時，“萬事開頭難”，模型能力并未隨著訓(xùn)練規(guī)模的提升而提高；當(dāng)模型訓(xùn)練規(guī)模超過某臨界值后，模型效果顯著提升，“智慧”出現(xiàn)。
2018年的GPT-1模型只有12層，約1.2億個參數(shù)，需要5GB訓(xùn)練數(shù)據(jù)；
2019年的GPT-2模型有48層，約15億參數(shù)，需要40GB訓(xùn)練數(shù)據(jù)；
2020年的GPT-3模型有96層，參數(shù)在百億到千億量級，需要45TB訓(xùn)練數(shù)據(jù)；
2022年的GPT-3.5/ChatGPT模型有96層，參數(shù)達(dá)千億量級，已能進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作等復(fù)雜任務(wù)，點燃全球資本市場熱情；
2023年的GPT-4參數(shù)可能突破萬億級。（信息來源：西部證券）
大模型復(fù)雜程度的提升帶來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及推理需求的高企，其中涉及大量的矩陣運算和卷積運算，具有強(qiáng)并行運算和浮點計算能力的GPU逐步成為計算主力軍，也成為市場衡量算力需求的“單位”。據(jù)相關(guān)論文介紹，GPT-3需要使用1024張A100 GPU訓(xùn)練34天；GPT-4需要使用約2.5萬個A100 GPU訓(xùn)練90-100天。也就是說，GPT-3迭代到GPT-4，參數(shù)規(guī)模增大10倍，對應(yīng)訓(xùn)練計算量增加至少60倍。且模型參數(shù)量的增加與所需的GPU數(shù)量之間，也是非線性關(guān)系。（信息來源：《Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM》、浙商證券）
對算力市場規(guī)模進(jìn)行量化，據(jù)TrendForce集邦咨詢，2023年搭載GPU等算力核心零部件的AI服務(wù)器出貨量近120萬臺，年同比增長38.4%，2022-2026年AI服務(wù)器出貨量年復(fù)合增長率有望達(dá)到22%，其中AI芯片2023年出貨量將成長46%。我國大模型競爭開啟背景下，智能算力規(guī)模增長潛力巨大，據(jù)IDC測算，2021-2026年我國智能算力規(guī)模的年復(fù)合增長率達(dá)52.3%。
圖：我國智能算力規(guī)模預(yù)測（單位：EFLOPS）
(信息來源：IDC、東吳證券)
二、算力需求催生光通信、算力租賃等概念大熱
有的小伙伴可能會疑惑，算力需求這么旺盛，擴(kuò)充AI服務(wù)器、GPU等核心算力零部件的供給不就行了？然而，GPU的制作工藝非常復(fù)雜，頭部廠商寥寥，供不應(yīng)求程度達(dá)到極致。因此，產(chǎn)能擴(kuò)張非一日之功，而AI中游大模型布局訓(xùn)練、下游應(yīng)用需求旺盛，催生了很多過渡性質(zhì)或修補(bǔ)性質(zhì)的算力相關(guān)概念大熱，其中就包括光通信和算力租賃。
光通信：
算力主要取決于GPU的計算速度，但實際應(yīng)用中GPU的利用率通常只能達(dá)到10%-30%，利用率不高的原因就在于通信。前文提到，AI模型參數(shù)和訓(xùn)練用數(shù)據(jù)量大，為縮短訓(xùn)練時間，同時需要多個GPU、多臺服務(wù)器進(jìn)行計算，再對計算結(jié)果進(jìn)行匯總。GPU的并行計算架構(gòu)對通信（即數(shù)據(jù)傳輸）提出更高要求。
光通信是利用光信號進(jìn)行信息傳輸?shù)耐ㄐ欧绞剑捎诠庾拥幕A(chǔ)特性具有高速、大容量、低損耗、抗干擾能力強(qiáng)的優(yōu)勢，能夠大幅提升算力的利用效率，從而在一定程度上緩解算力供給不足的困境。光模塊作為光通信中的核心器件，功能是實現(xiàn)光電轉(zhuǎn)換，發(fā)送端把電信號轉(zhuǎn)換為光信號，通過光纜傳送后，接收端再把光信號轉(zhuǎn)換為電信號。由于數(shù)據(jù)終端使用01電信號，所以光電轉(zhuǎn)換是光通信的必要環(huán)節(jié)，對應(yīng)光模塊也是必需品。（信息來源：東北證券）
圖：全球光模塊市場及數(shù)據(jù)流量增長情況
（信息來源：LigntCounting、IDC、華泰證券）
因此，光模塊市場規(guī)模是衡量光通信產(chǎn)業(yè)景氣度的有效指標(biāo)。據(jù)LightCounting數(shù)據(jù)，2022年全球光模塊市場規(guī)模122億美元，伴隨數(shù)據(jù)流量快速增長，云計算、AI發(fā)展將接力4G、5G建設(shè)需求持續(xù)拉升光模塊市場規(guī)模。光通信及其產(chǎn)業(yè)鏈零部件廠商概念的走熱實際指向算力供需失衡的現(xiàn)實。
算力租賃：
同樣關(guān)注度極高的算力租賃更好理解，顧名思義就是對算力進(jìn)行出租，是通過云計算服務(wù)商租用計算資源的模式。算力使用者無需投入大量資金購買計算設(shè)備，卻可以使用高效穩(wěn)定的計算服務(wù)，并根據(jù)實際使用情況支付相應(yīng)費用。使用者通過租賃計算資源，可以快速地啟動項目，減少相應(yīng)成本。
AI算力租賃業(yè)務(wù)的商業(yè)本質(zhì)是為了實現(xiàn)算力資源配置效率的最優(yōu)化。據(jù)浙商證券測算，如果只比較服務(wù)器采購成本與租金成本，AI算力租賃并沒有性價比；但將服務(wù)器等待、調(diào)試、運維成本和軟件研發(fā)試錯成本考慮在內(nèi)后，AI算力租賃業(yè)務(wù)具有了顯著的性價比。簡單來說，AI算力租不如買，但是首先買不到、其次時間等不起、最后買到了知道怎么穩(wěn)定使用還需要花費額外時間精力。算力租賃業(yè)務(wù)走紅的背后也是算力的供不應(yīng)求。（信息來源：東吳證券）
三、算力需求長期指向國產(chǎn)芯片替代空間廣闊
光芯片和電芯片是光模塊核心組成部分。據(jù)《中國光通信器件行業(yè)全景圖譜》和億渡數(shù)據(jù)，光芯片和電芯片在光模塊成本中占比分別達(dá)50%和18%，是最主要的成本來源。光芯片是實現(xiàn)光電轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)元件，包括實現(xiàn)電光轉(zhuǎn)換的激光器芯片和光電轉(zhuǎn)換的探測器芯片，其性能直接絕對光模塊傳輸效率。電芯片主要對復(fù)雜的數(shù)字信號進(jìn)行處理。
圖：光模塊成本構(gòu)成
（信息來源：OFWEEK、億渡數(shù)據(jù)、華泰證券）
光芯片國產(chǎn)替代空間廣闊。據(jù)ICC統(tǒng)計，數(shù)據(jù)中心市場光模塊企業(yè)開始逐步使用國產(chǎn)廠商中低端25G光芯片，25G光芯片國產(chǎn)化率約為20%。但25G以上中高端光芯片的國產(chǎn)化率僅為5%，多依賴進(jìn)口，未來伴隨國產(chǎn)廠商技術(shù)的進(jìn)一步提升，高速率光芯片進(jìn)口替代有望持續(xù)推進(jìn)。
國內(nèi)科研團(tuán)隊實現(xiàn)重大突破，打開國產(chǎn)芯片遠(yuǎn)景空間。11月3日，國內(nèi)某高校研究團(tuán)隊突破傳統(tǒng)芯片物理瓶頸，創(chuàng)造性提出光電融合的全新計算框架，研制出國際首個全模擬光電智能計算芯片，經(jīng)試驗，該芯片在智能視覺目標(biāo)識別任務(wù)方面的算力可達(dá)目前高性能商用芯片的3000余倍，超高性能芯片研發(fā)全新思路打開。（信息來源：華泰證券）
AIGC大模型時代算力供需失衡導(dǎo)致光通信、算力租賃等概念走紅，光通信產(chǎn)業(yè)鏈核心零部件光芯片市場國產(chǎn)替代空間廣闊，國內(nèi)科研團(tuán)隊近期實現(xiàn)重大突破，雖未實現(xiàn)商業(yè)化落地，但體現(xiàn)了國內(nèi)科研團(tuán)隊的研發(fā)實力，打開了國產(chǎn)芯片的估值天花板。科創(chuàng)100ETF（588190）布局國內(nèi)半導(dǎo)體、醫(yī)藥等國產(chǎn)替代長期邏輯有望演繹的賽道，從資本市場助力科創(chuàng)板中小企業(yè)突破“卡脖子”技術(shù)難關(guān)，當(dāng)前市場環(huán)境下配置價值凸顯，值得持續(xù)關(guān)注。
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