ChatGPT 引发高算力需求，关注算力基础设施产业链发展机遇
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）是指从内容生产者视角进行分类的一类内容，或是一种内容生产方式，亦或是用于内容自动化生成的一类技术集合。
2022 年下半年起，文生图模型 Stable Diffusion 的开源与 2023 年 ChatGPT 的出圈使得 AIGC 关注度提升。ChatGPT 的应用，背后离不开庞大的算力支撑，据 Lambda 官网数据，完成一次完整的 ChatGPT 训练总算力消耗约为 3640PF-days（即以每秒一千万亿次计算，需运行 3640 个整日），训练成本将达到 466 万美元。
在 AIGC 加速商业化的过程中，通信行业多板块将会获益，华泰证券认为：
1）AIGC 对于算力的消耗呈指数型增长，将推动光模块/服务器/交换机等云基础设施板块技术升级，CPO/硅光/液冷等新技术应用提速；
2）运营商/IDC 作为算力基础设施的提供方，配置价值凸显。通信行业中云基础设施/光模块/IDC/运营商等板块有望迎来投资机遇。
AI应用加速出圈，产业化发展需要庞大算力支持
ChatGPT等AI应用产业化发展需要庞大的算力支撑。自Stable Diffusion被称为AI界的“神笔马良”到 ChatGPT成为AI界现象级产品，AIGC相关技术逐步发展成熟，市场关注度也持续攀升。2023年2月7日，微软宣布推出内置ChatGPT的必应搜索与Edge浏览器，谷歌、百度、阿里巴巴、腾讯等科技巨头也宣布将会推出自己的人工智能聊天机器人产品。这些新应用背后需要庞大的算力基础设施维持。
AIGC的发展将催生巨大的算力市场。模型训练方面，根据 ChatGPT开发公司OpenAI的研究报告《AI and Compute》，2012年起，AIGC模型训练所需要的算力每隔3-4个月翻一倍，整体呈现指数型上涨趋势。2012-2018年，训练AIGC模型所耗费的算力增长约30万倍，而摩尔定律在相对应的时间内只有7倍的增长。模型上线后运营方面，2月7日-2月9日ChatGPT官网多次因为满负荷而无法登入，再次显示当前算力不足的问题，算力基础设施升级需求凸显。
具体而言，ChatGPT 训练总算力消耗约为 3640PF-days，完整训练成本将达到 466 万美元。根据 Lambda 官网数据，微软为 OpenAI 设计了一个包含 10000 块 Nvidia V100 GPU的分布式集群进行 GPT-3 的模型训练，由于模型参数量较大（共 1750 亿参数），训练完成共耗费 30 天，消耗总算力为 3640PF-days。以 Nvidia Tesla V100 的 Lambda GPU 实例定价为 1.50 美元/小时测算，GPT-3 的完整训练成本将达到 466 万美元/次。
运营成本方面，华泰证券认为 ChatGPT 所需的运营成本主要与应用访问量有关，据 OpenAI，截至 23 年 1 月，ChatGPT 月活跃用户数已达 1 个亿；2 月 7 日-2 月 9 日 ChatGPT 官网多次因为满负荷而无法登入，再次显示当前算力不足的问题，未来随着 AIGC 逐步普及，用户访问量提升，将带来更广阔的算力需求市场。
云基础设施：算力增长推动基础设施扩容，服务器、交换机加速迭代
AI应用带动全球算力规模持续快速增长，对服务器、交换机等基础设施提出更高要求。根据国家数据资源调查报告数据，2021年全球数据总产量达67ZB，2019-2021年平均增速超26%，根据中国信通院《中国算力发展指数白皮书》测算数据，2021年全球计算设备算力规模已达到615EFlops，同比增长44%，预计2025年全球算力规模将达到3300EFlops，2021-2025年CAGR达52.2%。根据华为统计，2010-2025年间，数据中心平均单机柜功耗增长近7倍。AIGC的发展对于服务器和交换机等基础设施的要求越来越高，适合AI的高性能服务器、高速率、功耗与成本可控的交换机需求也将相应增加。
服务器领域，高性能服务器市场规模增长迅速，预计2023年国内服务器出货量增速将回暖。2022年，在疫情、供应链短缺等多重问题的困扰下，国内服务器出货量增速放缓至0.45%。但随着AI应用的快速发展，高性能服务器出货量明显增加，带动服务器单价较此前有明显提升。根据IDC数据，2022年为AI工作的高性能服务器市场规模预计同比增长51.4%。展望2023年，国内数字经济政策的密集出台，将带动服务器市场需求回暖，2023年国内服务器市场出货量增速有望回升至6.41%，高于海外服务器出货量增速3.72%。
交换机领域，交换机芯片加速升级迭代，功耗随之提升。以博通交换机芯片为例，2010-2022年博通交换机芯片速率由640G提升至51.2T，光模块速率从10G迭代到800G。但与此同时，根据Cisco数据，2022年单交换机总功耗为2010年单交换机总功耗的22倍，其中交换芯片功耗增长约8倍，交换芯片SerDes功耗增长25倍，光模块功耗增长26倍。
2022年国内以太网交换机市场规模保持稳健增长，IDC预计2023年国内以太网交换机市场规模同比增长9.2%。根据IDC数据，3Q22中国以太网交换机市场规模为17.2亿美元，同比增长17.4%。随着未来AIGC商业化应用的持续推进、国内各省（市）加速夯实数字基础设施底座，IDC预计2022年国内以太网交换机市场规模将达到60.8亿美元，同比增速为9.9%；2023年国内以太网交换机市场规模将同比增长9.2%至66.37亿美元。
国内ICT基础设施提供商针对高算力场景提供对应产品，顺应算力升级趋势。中兴通讯于2023年1月12日正式推出G5系列服务器新品。其中，R6500 G5异构算力服务器内置10-20个异构计算智能加速引擎，可以根据不同应用场景，灵活调度各种不同的异构算力资源，实现算力的最佳组合，如“CPU+GPU”、“CPU+GPU+DPU”，满足AI/超算等多样性算力场景需求。紫光股份、锐捷网络同样拥有自家高性能服务器/交换机系列产品线，为未来AI与HPC发展提供硬件支持。
2022年以来，以中兴通讯、紫光股份、锐捷网络等ICT基础设施提供商市场份额提升迅速。国内服务器市场方面，3Q22中兴通讯市场份额占比达6.05%，同比提升2.61pct，环比提升1.5pct，达2016年以来新高。国内以太网交换机市场方面，锐捷网络凭借白盒交换机的优势，在国内数据中心交换机中的市场份额迅速提升，由1Q19的3.4%提升至2Q22的13.4%。在全球经济增长放缓及AIGC算力成本高昂的背景下，白盒交换机成本低、开放性高、操作难度小的优势将会更加突出，锐捷网络等相关ICT厂商有望在国内及国际交换机市场上占据更多份额。
（观点来自华泰证券，个股不作为投资推荐）
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风险提示：数据来源ifind，本文提及个股均不作为投资推荐。ETF二级市场交易涨跌幅不代表基金净值涨跌幅。中证大数据产业指数2018-2022年完整会计年度业绩为：-29.20%、44.95%、3.57%、-3.50%、-25.68%。中证云计算与大数据主题指数2018-2022年完整会计年度业绩为：-28.54%、40.69%、13.48%、-9.94%、-23.92%。指数历史业绩不预示基金产品未来表现。本资料仅为服务信息，不作为个股推荐，不构成对于投资者的实质性建议或承诺，也不作为任何法律文件。大数据50ETF及云计算50ETF风险等级R4，具体风险评级结果以基金管理人和销售机构提供的评级结果为准，属于指数基金，存在标的指数回报与股票市场平均回报偏离、标的指数波动、基金投资组合回报与标的指数回报偏离等主要风险，其联接基金存在联接基金风险、跟踪偏离风险、与目标ETF业绩差异的风险等特有风险，且市场或相关产品历史表现不代表未来。投资者在投资基金之前，请仔细阅读基金的《基金合同》、《招募说明书》和《产品资料概要》等基金法律文件，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策，独立承担投资风险。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。市场有风险，投资需谨慎。
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