三奥特曼(OpenAICEO)融资7万亿美金，AI算力需求难言顶

OpenAI的CEO奧特曼最近正在融资7万亿美金用于A1芯片研发和生产，引发了市场关于算力需求的热议。市场也有了不少测算，如果按照3万美金一片计算，7万亿美金可以购买大约2.3亿片英伟达的H100，数十倍于英伟达一年的产能。我们认为:1.7万亿美金的数字虽然比较夸张，但是如果考虑未来五年或者AGI的算力需求的话，相对还是合理的。综合目前各方面情况看，AGI研发，对模型规模和数据需求巨大，单集群至少需要一百倍以上的算力提升，两三年的周期内，算力需求可能看不到天花板:2.2023年的百模大战军备竞赛，在某种程度上给0penA1、Google、Meta这些巨头带来了极大的危机感，此轮军备竞赛由巨头发起，技术层面的原因是AGI研发的真实需求，商业层面原因是大幅提高竞争门槛，将未来的潜在竞争对手挡在门外;3.英伟达非常配合，新的路线图从两年的产品周期缩短为一年，进一步拉动算力需求。

四、数据将是模型进一步发展的重中之重

除了算力之外，下一步模型研发对于数据的需求也是至少几个数量级的提升:一方面，模型进入到多模态时代后，训练用的图像.视频等数据量远大于语言文字，另一方面，无论是图像视频生成还是理解，高清晰度意味着要求更高的图像细节，视频帧率等，这些都带来几倍甚至数十倍的数据量需求。之前有两种较为流行的观点，一是大模型已经把数据训练完了，另一个是生成的数据不可以作为训练用。在只考虑语言文字数据的前提下，这两种观点都有一定道理，但是多模态之后，这两个观点都被打破了，一是互联网上图像视频的数据量远远多于文字，二是多模态之后，很多研究表明用算法生成的图像视频数据是可以用来训练的。目前训练中数据的最大瓶颈是高质量的图像视频数据，例如2K以“分辨率的图像和视频，逻辑性更强更接近人类物理世界表达的视频数据。以及三维空间数据等。结论是:如果算力门槛的几十亿甚至上百亿美金是有形的，那么巨头手中握有的海量高质量数据则是无形的，更将成为决定以后模型竞争成败的关键。

五、总体结论:

1、利好算力板块。

2、利好手握数据资源的平台公司。

3、模型能力增强后，相关行业落地速度大幅加快。

风险提示:

1、AGI研发过程遇到难以跨越的瓶颈，导致AI进步速度大幅低于预期;

2、发现新算法，导致技术路线产生巨大变化。

二电子

AI大模型持续升级，继续看好AI受益产业链

樊志远

国金证券电子首席分析师

执业编号:S1130518070003

OpenAI!推出了创新视频生成模型Sora，能够将简短的文本描述转化为最长达一分钟的精细、高清视频片段。Sora这一技术突破不是用在静态图片上，而是应用于视频。OpenAI引入了DALL-E3“扩散模型”的技术，与Transformer的神经网络相结合，能够将一堆随机分布的像素点转化为清晰的图片

谷歌宣布推出全新的 Gemini 1.5A1 模型，可以一次性处理大量信息，包括1小时的视频、11 小时的音频、超过3万行代码的代码库或超过 70 万字的文字。

预测OpenAI视频生成模型Sora及Gemini 1.5 A1模型对Ai芯片的需求大幅提升，OPEN AI CEO Sam Altman计划募集七万亿美元资金，计划颠覆AI芯片和芯片制造。英伟达黄仁勋近期访台与魏哲家会面，盼解决AI芯片供应紧张问题，，此外AMD MI300X芯片在近日正式交货，客户已收到多台内置8个M300X芯片的运算设备，微软和Meta已采购大量的MI300系列，台积电COWOS需求持续旺盛，台积电设定了提高先进封装能力的目标，预测到2024年底，台积电CoWoS封装的产能将达到每月3.2万片，到2025年底将增加到4.4万片。英伟达、AMD等客户越来越多地要求超级急件

AI大模型不断升级，AI芯片、HBM芯片、Ai服务器、光模块/光芯片及交换机等相关产业链持续受益，看好重点受益产业链:沪电股份、中际旭创、新易盛、天孚通信、通富微电、生益科技、兴森科技、胜宏科技。风险提示:AI云端需求不达预期、AI落地应用低于预期。

三、传媒

AI工具化进步迅速，看好AI应用板块

陆意 国金传媒互联网首席分析师

执业编号:S1130522080009

1、Sora视频生成模型无论在时长、视频品质、分镜合理程度等方面，都远超过去的视频生成模型。随着视频生成A!算法工具化的进步，AI视频生成有望实现商业化。推荐关注KOL短视频生成相关的【天下秀】、有望实现电视剧降本增效的【华策影视】等。2、Gemini 1.5模型支持百万级上下文长度，解决了过去在文字生成领域，因为上下文限制，而造成的不能生成长篇文字的困扰推荐关注小说生成相关标【中文在线】、【掌阅科技】等。

风险提示:

1、AI发展不及预期

2、AI领域监管尚不清晰

3、AI应用竞争格局恶化

四、计算机

AI产业新变化在计算机板块的机会映射

孟灿 国金计算机首席分析师

执业编号:S1130522050001

1、多模态大模型的发展，有利于AI落地应用普及速度提升。利好办公软件(如金山办公、万兴科技、福昕软件、汉仪股份、美图等)，企业服务软件(如致远互联、泛微网络、赛意信息、汉得信息等)，安防数字化转型,智能硬件(海康威视、大华股份、萤石网络、千方科技、熵基科技、虹软科技、中科创达等)。

2、AI算力需求高增，ARM架构迎来良好机遇。在国产替代背景下，利好国产A!芯片供应商(如鲲鹏)昇腾、寒武纪、海光信息、龙芯中科、中国长城等)，ARM架构占优，尤其利好采用ARM架构的飞腾(中国长城)、华为鲲鹏产业链(如拓维信息、广电运

通、常山北明、高新发展等)。

3、高质量数据的重要性进一步提升，数据要素价值逐步走向市场化。利好具备多维感知能力的上游龙头(海康威视、大华股份等)、金融(医疗/交通等垂直领域高价值数据拥有者/服务商(久远银海、通行宝、零点有数等)、向量数据库提供商(星环科技等)

风险提示:大国间科技竞争制约增加、技术落地应用不及预期、竞争加剧、商业模式不清晰等。

五、基础化工

AI行业重大边际变化，看好能业绩兑现的AI材料标的

陈屹

国金证券基础化工首席分析师

执业编号:S1130521050001

在今年宏观背景下，我们认为产业趋势是今年最重要的投资主线，没有之一，具体来说，主要两个方向，一是制造业出海，化工这边最为典型的是轮胎出海，也是业绩最先兑现的在行业之一，中国轮胎企业凭借自身的制造优势，不断地攻城略地，叠加中国轮胎企业产品力、渠道力的不断提升，该趋势有加速之势;另外一个方向是AI材料，这是我们持续重点跟踪的方向，基于先前2006-2022年A股、大化工及研究框架体系的迭代，跟踪这个产业需重点关注龙头的进展，因为龙头引领产业趋势，春节期间龙头事件多多，包括OpenAI以及Gemini，这些事件可能会进一步催化A!板块行情，映射到化工，最为确定是A1材料，也就是常说的买铲环节，这个环节主要有两类化工新材料，一类是高频高速树脂，受益于A服务器的放量，该材料有望持续放量，相对应的标的是东材科技、圣泉集团，另外一类是芯片材料，尤其是HBM材料，相对应的标的是雅克科技。

风险提示:

1、AI生态闭环不及预期

2、原材料价格大幅波动

3、高频高速树脂及HBM材料竞争格局恶化

4、技术迭代带来的材料变化风险

六、医药

AI技术进步带来医疗设备、药物发现和疾病诊治领域创新机会

责维

国金证券医药首席分析师

执业编号:S1130518080002

生成式AI技术迅速发展，带来医疗设备、药物发现和疾病诊治领域新变革机会。世卫组织认为，大型多模式模型(LMM)未来有望广泛应用于医疗、科研和用药方面，AI医疗影像、AI辅诊等逐步落地，有望更进一步提升医疗质量与效率。当前我国医疗资源特别是医生资源仍然相对紧张，从医学科研、药物研发，医疗设备运维，医院管理，再到智慧诊疗等各阶段，均有大模型产只涵现，多家企业等围绕医疗各个环节展开医疗大模型的布局，AI医疗成为各大玩家重点加码的赛道。同时，多家医疗器械设备上市企业积极推动人工智能与医疗设备器械融合，AI+医疗设备已逐渐成为了未来医疗器械行业发展热点赛道之一。风险提示:医疗事故风险;审批门槛超预期风险;技术突破超出预期风险;知识产权纠纷风险。