（报告出品方/作者：国盛证券，郑震湘、佘凌星）

1.1AI带动算力及存力需求快速提升

ChatGPT是OpenAI开发的一款聊天机器人，能够更高层次理解人类需求并解决复杂问题。ChatGPT基于Transformer架构算法，可用于处理序列数据模型，通过连接真实世界中大量的语料库来训练模型，可进行语言理解并通过文本输出，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT应用场景广泛，海外已有龙头落地成功案例：1）文字创意的生成：快速生成文章段落结构。2）客服系统：与客户更流畅的交流。）虚拟人物对话：传统虚拟人物会设定对话标准答案，ChatGPT能够更自然真实地与人对话。4）结合Office软件：生成文档、表格、PPT等。5）搜索：替代部分搜索需求。6）提供值得思考或探索的方向。ChatGPT海外已有应用方案落地：为BuzzFeed提供个性化测试服务以及为Amazon解决工程师技术难题等。

ChatGPT带动算力需求飙升，存算侧硬件全面增量需求。据NVIDIA估算，训练GPT，假设单个机器的显存/内存容量足够的前提下，8张V显卡训练时长预计达6年，张80GBA显卡完整训练GPT-的时长为1个月，算力侧硬件需求全面增长。

ChatGPT4多模态演绎，算力需求进一步激增。ChatGPT4为多模态模型，使用图像、视频等多媒体数据进行训练，文件大小远超文字，进一步驱动算力需求飙升。以LAION5B图文数据集为例，其包含58.5亿个CLIP过滤的图像文本数据集，我们认为图像、视频类训练数据将驱动算力需求进一步飙升。此外，大模型训练需要海量数据传输，由此将对以服务器交换机为代表的数据传输设备产生更多需求，相关高算力芯片需求量将相应增长。

高算力时代，Chiplet助力突破芯片制程瓶颈。在速度方面，采取D封装技术的chiplet缩短了线路传输距离，指令的响应速度得到大幅提升，寄生性电容和电感也得以降低，此外，更多更密集的I/O接点数，电路密度提升将提高功率密度。D封装由于采用更细小、更密集的电路，信号传输不需要过多的电信号，从而功耗也会相应降低。

整体来看，ChatGPT将从算力侧和数据传输端全面带动显卡及高算力芯片需求，由此将从算力芯片、应用端、存算一体、先进封装、封装设备、IC载板等多个领域带动硬件市场增量需求。

1.2AI服务器需求快速增长，有望带动存储行业困境修复

根据中商产业研究院数据，年全球服务器出货量达万台，同比增长7.8%，对应全球市场规模达亿美元。根据Counterpoint预计，年全球服务器市场规模有望达到亿美元，同比增长17.0%。预计云服务提供商数据中心扩张增长驱动力主要来自于汽车、5G、云游戏和高性能计算。

AI服务器渗透率依旧较低，增长空间巨大。根据TrendForce数据，截止年全球搭载GPGPU的AI服务器（推理）出货量占整体服务器比重约1%，同时TrendForce预测年伴随AI相关应用加持，年出货量增速达到8%，~6年CAGR为10.8%。根据TrendForce数据，年全球AI服务器采购中，Microsoft、Google、Meta、AWS为前四大采购商，合计占比66.2%。中国地区ByteDance（字节跳动）采购比例最高，达到6.2%。

人工智能已成为解决艰巨业务挑战的首选解决方案。AI正在为各行各业的企业组织开辟创新之路，从改善客户服务、优化供应链、获取商业智能，到设计新产品和服务等。NVIDIA作为AI基础架构的先行者，NVIDIADGX系统可提供更强大、完整的AI平台，将企业组织的核心想法付诸实践。目前AI大规模训练方面，NVIDIA推出的最新DGX系统包括A、H、BasePOD、SuperPOD四款产品，其中，DGXA、DGXH为英伟达当前服务于AI领域的服务器产品。

H采用先进工艺芯片采用台积电4N工艺+台积电CoWoS2.5D封装，有亿个晶体管对比A有亿个晶体管，同时搭载了HBM显存，可实现近5TB/s的外部互联带宽。H是首款支持PCIe5.0的GPU，也是首款采用HBM标准的GPU，单个H可支持40Tb/s的IO带宽，实现TB/s的显存带宽。

DGXH带来性能的快速飞跃，通过全新张量处理格式FP8实现。其中FP8算力是4PetaFLOPS，FP16达2PetaFLOPS，TF2算力为1PetaFLOPS，FP64和FP2算力为60TeraFLOPS。在DGXH系统中，拥有8颗HGPU，整体系统显存带宽达24TB/s，硬件上支持系统内存2TB，及支持2块1.9TB的NVMeM.2硬盘作为操作系统及8块.84TBNVMeM.2硬盘作为内部存储。根据

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