集ChatGPT+AIGC+AI算力算法、人工智能于一体的厂商，走出了5天3板的势头
浪潮信息再度涨停，走出了5天3板的势头，成交额超54亿元。现在，ChatGPT已经推动了AI发展的新时期，AI服务器、AI芯片等领域迎来重要的新的机遇。
数据海量增加的情况下，对算力需求的快速提升，算力行业的发展已经是大势所趋。根据IDC预估，国内智能算力规模正在高速增长，2021年至2026年，预计我国智能算力规模年复合增长率达52.3%，为通用算力规模年复合增长率为18.5%。同时，2021年全球人工智能服务器市场规模达156.3亿美元，预计2026年全球人工智能服务器市场规模将达到347.1亿美元，五年复合增长率为17.3%。而同期我国人工智能服务器市场规模达到59.2亿美元，与2020年相比增长68.2%。
在AI服务器、AI芯片领域，出现了不少国内厂商，像AI芯片龙头寒武纪、景嘉微等，AI服务器龙头中科曙光、中国长城、浪潮信息等。其中浪潮信息已连续5年保持我国AI服务器市场份额超过50%，龙头地位稳固。根据IDC最新发布的《中国加速计算市场（2021年下半年）跟踪报告》，2021全年浪潮信息AI服务器在我国市场占有率足足有52.4%。从2017年至今，浪潮信息已连续5年保持我国AI服务器市场份额超过50%。
尤其是ChatGPT的兴起推动着人工智能在应用端的蓬勃发展，这也对计算设备的运算能力提出了前所未有的需求。
AI服务器，人工智能发展核心算力基础
数据海量增加，算法模型愈加复杂，应用场景的深入和发展，带来了对算力需求的快速提升，AI服务器为算力载体，所以，AI服务器市场市场发展得很快，根据IDC发布的《全球人工智能市场半年度追踪报告》显示，2021年全球人工智能服务器市场规模达156.3亿美元，约合人民币1045亿元，同比2020年增速达39%。
2021年我国人工智能服务器市场规模达到59.2亿美元，比2020年提高了68.2%，这里面国内做的比较快的厂商像浪潮信息、新华三、宁畅、华为等，都在研发人工智能基础设施。这里面浪潮信息、戴尔、HPE的市场份额最高，占据着20.9%、13.0%、9.2%的市场。同时，国内智能算力规模正在高速增长，2021年我国智能算力规模达155.2 每秒百亿亿次浮点运算（EFLOPS），2022年智能算力规模将达到268.0 EFLOPS，预计到2026年智能算力规模将进入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，达到1,271.4 EFLOPS。
我们上面的数据也显示出，市场占据比较多的浪潮信息，已经是连续多年占据AI服务器龙头地位。浪潮信息持续在AI服务器的研究比较深也比较领先，生产了很多优秀的AI服务器。
浪潮在2019 GPU技术大会(GTC2019)上推出了AI服务器NF5488M5，是第一次实现了4U空间内集成8颗通过高速NVSwitch无阻塞全互联的最新一代NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs，高扩展、高性能、高能效，可灵活部署，AI计算性能可达每秒一千万亿次，适用于图像视频、语音识别、金融分析、智能客服等典型AI应用场景。
NF5488M5还配置2颗28核的顶配CPU，配合3UPI连接设计，提供顶级通用计算性能。4U尺寸、6KW供电设计使其适用于更广泛的数据中心部署环境，特别适合于功耗受限的机柜上架场景。同时使用更加灵活的集群部署方案，能实现从硬件到应用的集成部署。
2020年，浪潮全新发布自研的新一代AI服务器NF5488A5，提供极致的AI性能和超高速带宽，支持图像视频、语音识别、金融分析、智能客服等典型AI应用场景，帮助AI用户高效完成AI基础设施和开发环境的构建，缩短开发周期，显著提升AI开发和应用效率。这款AI服务器在最新公布的MLPerf全球权威AI测试榜单中，仅用时33.37分钟，就在包含128万张图片的ImageNet数据集上完成Resnet50模型的训练，相当于每秒训练23000多张图片，单机计算性能排名第一。
之后，浪潮又增加新技术，推出了NF5688M6，相比NF5488A5，该产品率先在6U空间内支持2颗Intel最新的Ice Lake CPU和8颗NVIDIA最新的NVSwitch全互联 A800 GPU。NF5688M6在业界是首个风冷支持400W A800 GPU，同时可提供高达12张PCIe扩展的产 品，支持自研双宽N20X，NV DPU等智能网卡。结合领先的AI算力资源调度平台AIStation，充分释放强大AI计算性能。
浪潮信息在服务器上的规划很长，自然也这部分的营收占比也很高，近五年占比均在98%以上，并且贡献了95%以上的毛利。
浪潮信息的服务器产品处理器及其他部件主要以英特尔、英伟达的产品为主，AI服务器中的主要芯片通常是中央处理单元 (CPU)以及图形处理单元 (GPU) 。其中，CPU专为通用计算任务而打造，用来操作AI服务器中的控制和管理任务。性能上以及范围上没有GPU强大，它的优势是更通用，可以处理更广泛的任务。英特尔和AMD是CPU主要的供货商，他们的CPU广泛应用于AI服务器。
而GPU专为高性能计算任务而设计，非常适合需要并行处理的 AI 应用程序。它们有许多核心，允许它们同时执行许多任务，从而加快了AI算法的处理时间。
浪潮信息在服务器领域处于市场的领先，由于英特尔X86在服务器芯片市场占比过大，我国很多服务器厂商，离不开对Intel在底层芯片架构上的重度依赖。像浪潮信息前从英特尔公司采购金额高达179亿元，占对外采购额近40%。前两年传出英特尔真的给浪潮信息断供的消息，对浪潮信息的产量就有很大利空。但是后来，英特尔已经恢复对浪潮信息的供货。这种事情对浪潮这类企业的影响很大。相反我国兆芯和中科曙光旗下的海光都能研发X86 CPU芯片，尤其是海光已经量产，已经供货给国内服务器厂商。海光的这个产品也是源自Zen架构授权，现在产品的性能水平和Intel在逐渐缩小，市场话语权也越来越高。
浪潮信息也在用英伟达的GPU来做AI服务器，像浪潮的AI服务器NF5688M6核心部件里面，CPU用的是英特尔的，GPU卡用的是英伟达的，英伟达做GPU比较厉害，当时英伟达推出过NVLink，来连接高速GPU形成性能更强的计算系统。浪潮选择了这款产品，于是后来推出了第一款基于NVLink高速AI服务器。
从算力、算法和应用出发布局AIGC技术
ChatGPT需要海量的算力支撑，再加上发展人工智能大模型需要AIGC技术支撑，AIGC就是AI人工智能生成内容，ChatGPT是AIGC的一款具体的应用和产品。生成式AI有很大的发展和应用市场，或许会改变人类内容创作、知识获取、交流互动原有的模式，帮助推动人工智能发展新的生产方式和落地应用。
现在，生成式AI的开发主要依托于大模型技术，要有大量的自然语言或多模态数据集做支撑，还要对拥有巨大参数的超大规模模型进行训练。只有更高性能的AI算力，才能训练出更大参数、更高精度、更高能力的大模型。前几天浪潮信息还发布了AI算力服务产品，开展AIGC技术研究。将基于国内领先智算中心的算力基础设施，推出高性能的AI算力服务。目前，浪潮信息的AI算力服务相关信息已在元脑生态AIStore平台上线，包括有多种算力、数据、算法等可选产品，并提供进一步购买和试用咨询。
详细来看，AIGC研究上已从算力、算法和应用三个方面进行布局和长期研发投入，其中源1.0大模型也是预训练巨量自然语言模型。这个产品的模型结构和GPT-3差不多，GPT-3我们都只，它是美国OpenAI研发的聊天机器人程序ChatGPT目前采用的模型结构。源1.0大模型和GPT-3相比参数量增加40%，训练数据集提升很多倍，达到了2457亿参数，训练使用了5TB的高质量中文数据。
浪潮信息阐述其巨量模型“源1.0”的4个技能大模型，分别为对话、问答、翻译和古文，在各自的细分领域精度业界领先，对话模型打榜CUGE两项榜单均位居榜首，翻译模型打榜业内权威WMT数据集及CUGE两项榜单均位居榜首。打榜WebQA任务上，问答模型以55.97%的准确度在业界遥遥领先。可直接应用于人机交互、知识检索、语言翻译和文学创作等领域。基于大模型生成特定领域的技能大模型（Skill Model）改变了以往AI模型生产方式，将原本耗时数月经年的大模型开发训练周期，缩短至短短数周，大幅度降低了开发与训练成本。
现在浪潮在AI产品端具有多个AI计算平台、AI资源平台（AIStation训练平台、AIStation推理平台、T-EYE-浪潮）、AI算法平台（AutoML Sutie-浪潮、TF2）。
浪潮的 AI 服务器的毛利率比其他的互联网服务器要高。AI服务器还在发展中，并不是非常成熟，AI服务器上游的芯片存在差异化，再加上AI 服务器包括了训练、推算、推理等不同的需求，底层没有统一的操作系统。训练的框架上厂商能够研发，比如有的互联网企业，但浪潮会供给底层的AI训练，对整个底层的类似于超系统的整个深度学习的框架提供附加产品，这一点就是比较突出的优势。
在过去几年中，人工智能有了些许发展，在某些领域也实现了落地。现在在ChatGPT推动下，还会推动人工智能技术的发展。随着ChatGPT在资本市场所带来的热潮，很多厂商也都有参与或者大涨，归根结底还是要回归技术产品上，、AI技术核心最终比拼的是落地能力。
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