英伟达股价创新高！GPU掌舵AI算力大时代

2023年至今，英伟达无疑是最亮的那颗星，其股价累计上涨高达170%[i]，公司市值距离1万亿美元仅一步之遥。

尤其在发布一季度业绩后，英伟达股价触达了历史新高。积极的股价反应来自创纪录的数据中心业务收入和大超预期的二季度业绩指引。基于英伟达给出的110亿美元的二季度业绩指引中值，分析师们纷纷大幅上调数据中心业务板块收入同比增速预测，从原先的35-40%到90-100%。

截至2023年6月13日，英伟达已是南方东英关注科技前沿趋势的主动管理ETF——南方东英元宇宙概念ETF（3034.HK）的最大持仓。3034.HK在去年阶段性高点相机两次大幅减仓英伟达后，在去年11月末，也就是ChatGPT刚发布的那一个月，重新加仓英伟达至5%，充分把握了这波英伟达的强势上涨，同时在今年5月初高点减持了1.5%实现小幅止盈。

3034.HK历次对英伟达的调仓操作：

基本实现低买高卖

数据源：南方东英，TradingView

强劲的业绩和乐观的展望无疑离不开人工智能（AI）浪潮的推动。自去年底ChatGPT面世以来，计划自研大模型的公司纷纷备货抢购英伟达的芯片，加入算力军备战，而英伟达也在二季度向台积电、联电追加了订单。

英伟达CEO黄仁勋表示，正在生产用于AI领域的新一代芯片，该公司正在大幅增加供应，以满足正在激增的需求。

在这个蓄势待发的大算力时代，英伟达凭借领先的行业地位和高质的产品率先受益。不过我们也发现“激增的需求”规模可观，未来更多的GPU厂商及产业链公司有望受益。

 “激增的需求”到底是多少规模？

在大模型时代，比起CPU（中央处理器），GPU（图形处理器）凭借其强大的并行计算能力更为占优，尤其在模型训练端和推理端的GPU需求快速增长。

我们预计2024年GPU服务器的市场规模大约250亿美元左右，是目前CPU存量市场的近五分之一。根据英伟达的业绩指引以及英伟达约90%的市场份额，我们预计未来一年全年GPU服务器市场规模为250亿美元左右。

这大概是一个什么样的水平呢？根据英伟达CEO在业绩会上的估算，当下全球存量的传统数据中心基础设施投资大约有1万亿美元，按照四年平均使用周期的话，每年对应的传统算力为2500亿美元，其中大约一半即1200亿美元为服务器采购。不过如今这每年1200亿美元几乎全部是以CPU作为核心算力的系统，全年GPU服务器市场规模大约是目前CPU服务器市场规模的近五分之一。

目前哪些芯片可以满足AI大模型的算力要求？

鉴于英伟达的领先的产品研发能力，目前训练端和推理端主要运用的都是英伟达的芯片。

在大模型的训练环节，可用的通用逻辑芯片选择并不多，CPU效率低、FPGA难以实现并行计算，因此只能选择GPGPU（通用GPU）芯片，最主流的选择就是英伟达的A100/H100，以及针对中国市场做了带宽速率限制的A800/H800。

到了推理环节，芯片的选择相对更多一些，但英伟达产品仍占据主流地位。一方面英伟达的A100/H100可以继续用来跑推理模型；另一方面，英伟达也推出了为推理优化过的芯片比如T4, P40，也有一些国产GPU、ASIC在经过充分适配后也能完成推理工作。此外业内也有玩家在“一卡难求”的情况下，选择用消费级的英伟达RTX3090去做推理，不过适用场景也更窄。

目前英伟达几乎是一枝独秀的架势，但是更多厂商正在积极研发GPU芯片，以期在这个蓬勃发展的市场分一杯羹。在6月13日的AMD新品发布会上，全球第二大GPU厂商AMD展示了其用于训练大模型的ADM最先进GPU Instinct MI300。AMD还推出一款GPU专用的MI300，即MI300X，该芯片是针对LLM的优化版，单个MI300X可以运行一个参数多达800亿的模型。

能支持多少算力？

我们以英伟达A100来看，完成大模型庞大运算规模需要多少数量和多长时间。

在训练环节，以GPT3的模型为例，其有1750亿参数，使用3000亿个tokens（字符串）规模的文末数据用于训练，大概需要3*10^23 flops的算力[ii]。如果1万片的英伟达A100，需要连续24小时运行、持续计算86天左右[iii]，才能完成GPT3大模型在训练阶段所需的算力。企业也可以通过适当牺牲精度、引入稀疏化的方式，缩短一些时间。

在推理环节，假设一个推理模型经裁剪后保留150亿个参数，我们估算出一张A100芯片同时并发200个使用者提供推理服务，那么1万片A100大约可以支持200万个用户同时在线使用。在今年3月ChatGPT爆火之际，由于过多用户的涌入，ChatGPT不堪重负出现过大规模宕机的事故，一大原因就是部署的芯片数量不够多。

展望未来，随着生成式AI的加速发展以及越来越多公司加入大模型的研发队列，GPU市场潜力广阔，英伟达和AMD的增长远不仅限于此，并有望带动一个新兴生态圈和供应链的繁荣。

[i] 数据源：彭博，2022/12/30-2023/6/12

[ii] 6 flops per parameter per token * 300 bn tokens * 175bn parameter = 3*10^23 flops

[iii] 假设基于FP32/FP16混合精度训练，按A100平均性能40TFlops计算，连续24小时运行的算力大约是35*10^17 flops

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