大摩数字经济混合雷志勇:看好人工智能带来的算力资本开支提升

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  AI浪潮下云计算服务器等算力基础设施迎来新一轮增长。据华为&信通院数据,2024年全球算力总规模615EFlops,2030年将达56ZFlops,2024~2030CAGR 65%。华为轮值董事长胡厚崑指出,到2030年,通用算力将增加10倍,人工智能算力将增加500倍。服务器是AI算力载体,大算力需求下服务器市场迎新一轮增长。根据IDC数据,2024年全球服务器出货量1516万台,同比增长12%,产值达1216亿美元,随着AI、元宇宙等兴起,算力需求持续释放带动算力基础设施产业迎来增长新周期,预计2026年全球服务器出货量将达1885万台,5年CAGR6.8%,产值将达1665亿美元,5年CAGR10.2%。

  目前用于人工智能大模型训练和推理的GPU持续紧张,海外AI芯片龙头在AI训练芯片具备十分显著的优势,H100 GPU是当前市场综合性能、生态和性价比来看最好的产品,但由于半导体晶圆厂通常1年左右的扩产周期,短期爆发的AI大模型训练需求无法得到足够满足,根据海外晶圆代工龙头二季度公开业绩法说会,预计AI芯片的供应紧张持续到2024年底,而其中核心在于先进封装(COWOS,Chip on wafer on substrate)产能,预计COWOS的产能大约会增加2倍左右,反映了AI带动的算力需求的激增。

  从需求端角度来看,北美云厂商四巨头近期陆续发布2024Q2业绩,同时对后续季度进行展望,基本上都提到加大对AI大模型和云业务的支出,同时挤压传统服务器的资本开支,预计北美云厂商四巨头的资本开支增速有望稳中有升,但AI有关的算力资本开支占比有望大幅提升。从技术角度来看,大模型的参数仍然呈现指数上行,根据公开数据显示,GPT 3大模型训练需要13亿参数,GPT 3.5需要1760亿参数,GPT 4.0参数量提升到1.8万亿,今年7月GPT 5.0完成商业注册,预计有17.5万亿参数,进一步带动训练端算力的需求。

  综合以上,虽然前期资本市场对算力需求和相关A股标的业绩预期提升过快带来回调压力,但算力板块的景气度趋势没有受到影响,仍然有望是人工智能大趋势下的核心受益板块。

  (作者:大摩数字经济混合基金经理  雷志勇)

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