AI大模型开展算力竞赛，打开AI芯片、光模块和光芯片需求缺口（附下载）
今天分享的是AI系列深度研究报告：《AI大模型开展算力竞赛，打开AI芯片、光模块和光芯片需求缺口》。（报告出品方：源达）
精选报告来源公众：人工智能学派
报告共计：14页
【报告内容摘要如下】
➢AI大模型对算力需求大，推动AI基础设施建设
AIGC行业进入高速发展期，AI大模型性能持续提升的背后是千亿级以上的参数训练，带来对算力的高额需求，有望推动新一轮AI基础设施建设。根据IDC数据，预计2023年全球AI支出增速有望达27.9%，而中国智能算力规模将达427EFlop/s，同比增长59%。我们认为AI基建产业链中的核心部件供应公司有望充分受益行业发展机遇。
➢AI芯片是算力的底层核心，自主可控加快国产芯片发展
AI芯片的数量决定AI大模型的算力。以NvidiaH100为例，在我们测算下一个日均访问量在12亿次（3亿人访问×访问4次）的AI大模型对GPU的需求在13889台；2022年10月7日美国商务部发布的《BIS条例》将NvidiaA100和H100列入对华出口管制名单。在自主可控趋势下国内芯片厂商有望受益AI发展浪潮。目前寒武纪等国内公司的下一代人工智能芯片研发进展顺利，或能在未来填补部分人工智能芯片需求缺口。
➢高算力需与高速网络架构匹配，光模块/光芯片需求提升
AI大模型中东西向流量大幅增加，更适配叶脊网络架构，将会显著增加400G/800G等高端光模块的用量。以NvidiaDGXH100网络架构为例，一个4-SU单元的NvidiaDGXH100网络架构中GPU、800G光模块和400G光模块的用量比约是1：1.5：1。目前国产光模块已在全球市场中占有较高份额，中际旭创已实现800G光模块批量出货。光芯片作为决定光模块性能的核心部件，未来国产化率上升空间可观。
【内容看点】
- Al 大模型发展如火如茶，算力需求缺口大
- Al 芯片:算力核心构成，自主可控推动国产化
- 光模块:新型网络架构对高端光模块用量增加
- 光芯片:光模块核心部件，国产化空间开阔
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