算力的提升是人工智能大模型优化演进的核心因素之一，以人工智能数 据中心的建设、CPU、AI 计算加速芯片、数据中心存储等硬件的性能优化为 基础。专题一中我们对于 ChatGPT 的局限性及“破圈成长路径”进行梳理分 析后发现：数据库更新频率的提高、数据广度的扩展及质量的提升，模型的持 续优化等是推动以 ChatGPT 为代表的人工智能大模型持续成长的重要因素， 而数据库的扩展、人工智能模型的优化都对算力资源及算力成本提出了更高 的要求。华为发布的研究报告显示大规模预训练模型的参数量持续增多，需要 的算力也从 TFLOPS（1TFLOPS=一万亿次浮点运算/秒）增加至 PFLOPS （1PFLOPS=一千万亿次浮点运算/秒）级别，多数企业面临算力不足和算力 成本昂贵两大难题，当前算力成本占据企业开发成本的 15%-25%。人工智能 计算中心的建设、高效运营和可持续发展可以有效推进国内人工智能产业的 发展。 

算力的提升是人工智能发展的基石 ChatGPT 的面世将人工智能大模型这一概念引入更多人的视野，大模型具 有“可以实现众多场景通用、泛化和规模化复制”等特性，将成为 AI 规 模应用的重要途径。人工智能大模型优化演进以人工智能数据中心的建 设、CPU、AI 计算加速芯片、数据中心存储等硬件的性能优化为基础。 

人工智能计算中心建设快速推进，CPU、GPU、闪存等半导体硬件的性能 优化是数据中心“计算提速”的基石 服务器在数据中心硬件成本中的占比约为 70%，CPU、GPU、存储三个模 块的芯片成本在更高性能的服务器中成本占比达 50%-80%。IDC 发布的 报告显示，2021 年我国 AI 服务器支出规模同比增长 44.5%，是近年来我 国投资的重点方向，国内 AI 服务器的渗透率呈稳步提升趋势，会带动底 层硬件产品的需求稳定增长。我们预计 2023/2024/2025 应用 AI 服务器领 域的 X86 CPU 芯片出货量为 72.55 万片/90.05 万片/108.61 万片；2023 年 国内市场规模预计为43.53亿美元，年同比增长约为34.4%。2023/2024/2025 年国内 AI 加速芯片市场规模为 43.37/58.72/76.42 亿美元，市场规模年同 比增速分别为 36.3%/35.4%/30.1%。 数据中心存储领域，全闪存存储将取代传统硬盘存储成为数据中心存储主 力，优化数据存储容量及应用效率；同时降低数据中心能耗，实现绿色节 能。 

投资建议 2023 年数字化建设在多领域稳步推进，为产业链发展带来新动能，预期提 振多种半导体硬件的市场需求，带动大数据中心的建设加速。建议关注数 字经济发展为传感器、CPU、GPU 等领域带来的需求增量。汽车智能化渗 透率提升及出口增长驱动板块需求稳步增长，建议关注车规级 MOSFET 及 SIC 功率器件的国产化进程。中长期，人工智能技术的落地商用将持续 增多，人工智能技术的发展以算力资源的扩充、CPU&GPU 处理速度、存 储器及接口芯片等半导体硬件性能的提升为基础，建议关注 Chiplet 及先进封装，新型存储等先进技术的发展。建议持续关注半导体行业，维持行业增持评级。 

风险提示 新产品商用化进程不及预期；市场需求不振；技术研发不及预期；宏观政 策变化不及预期。