长江AI产业链深度巡演2未来AI算力需求将如何增长

AI算力需求增长分析

核心观点

• AI算力需求持续高速增长：大模型时代下，训练计算量和模型参数量大幅提升，推动智能算力需求远超摩尔定律，未来10年预计增长数百倍。
• 算力需求驱动因素：模型参数量、训练数据量、模型数量、应用场景、用户使用时长和频次、Token消耗量等因素共同影响算力需求。
• 算力架构：涉及芯片、服务器、计算中心、云服务及产业链，硬件构建复杂多样，生成式AI依赖算力层和数据层。

关键数据

• 算力需求增长：2012-2023年算力需求翻倍，大模型训练需求每年持续增长。
• 市场测算：
  • 2023年算力/服务器市场规模约560亿美元，2024年预计增长1倍至1.2万亿美元，2028年预计达1.8万亿美元以上。
  • 2024年NVidia GPU占比约64%，存储占比提升至30%以上，PCB占比个位数，CPU占比约4%，电源占比3%，液冷占比不到2%，互连占比约1%。
  • ASIC芯片在算力中的占比低于NVidia GPU（约40%），其他环节占比提升，尤其是PCB、存储、光模块。

研究结论

• 高速增长趋势：未来几年算力需求持续高速增长，资本开支和模型厂AR增速较高。
• 投资关注领域：光模块、存储、PCB等环节增速超越市场，是重点投资方向。
• 核心关注点：算力侧成本占比高或增速快的环节，如光模块、存储、PCB。