2024AI洞察报告：重塑与创造

目录CONTENTS综述 01AI+业的十大预测 AI的寒武纪大爆发 AI业模型层是大算力层是粮应用层是单位 04二模型大模型模AIAgent进化 大模型是什模型是如何发展至今的？ 06下一代大模型的进化方向 大模型进化方多模感知理解升级+拓展机交互形式 大模型进化向AIAgen像样规划反使工具的AI程序 大模型的竞争格局 09海大模马拉松淘汰有模型走向寡头格局 09中国大模海外年代持续追赶海外进程 09应软生场实现降本增泛娱乐场景提升交体验 11AI商业价值的载生力应用与泛娱乐应用 生力场实现降本增效 泛娱乐场提升交体验 游戏内AINP让游戏情更多的能创造新奇的体验 游戏形AIUG现游戏制作去厂有现游“音时刻” 止于游各类数字创作领域都可能诞生新的超级台 四应硬软件推动硬件创一代能终端渐行渐近 17AI终端侧AI部署有利于降低边际推理成本 18PC/手机最佳AI端侧载体 18解放下一代智能终端的雏? 19MR在2024横世 19AI和3D建模将提内生产效率 MR带动消子投资机遇 21AI赋能感知和决加速智能汽车技术升级 21智能汽车业发展的点即将到来 中国汽车业链是智能化浪潮中最备竞力的业链 中国汽车业链在智能化浪潮中酝巨大投资会 AI的突破是机器人进化的里程碑 智能机人的落地奏 降本路径依靠规模效有赖于中国供应链的参与 推理需求发在国产替代加速前行 算力投应用爆发的必要条件和先行指标 全球算推理需求驱动算力投资快速成长 30需A成为全球力投长的心驱动 供应A重塑价值分芯通讯/储件配套升级 31国产替需求旺盛但成熟供外部制裁迎国史机遇 供需缺国内需已达到全球但上游心芯片外依赖重 业追围绕力芯设计-制造-封装全业链加速长 34录 36训练侧算力需求匡算 推理侧算力需求匡算 38AI+产业的十大预测AI将带来一场席卷各行各业的技术革命AIAI赋能感知与决策，加速智能驾驶奇点到来算力需求将从训练转向推理，从云端转向边端

大模型正在向多模态和AIAgent方向进化AI将明显提升脑力劳动效率，推动生产力革命AI应用将百花齐放，驱动新一轮硬件创新周期的到来AI重塑机器人大脑，产业链迎来新机遇海外算力禁售推动国产芯片和先进封装迎历史性机遇AI的寒武纪大爆发IAI的发展历程1950SAlexNet2012AlphaGo2016Dall.E2022ChatGPT3.520221860200年间缔造的财富就超越了过去30001950图：从工业革命到AI革命，每一轮生产力提升都推动了社会财富指数级增长世界GDP($billion)体力劳动+简单工具犁（3500AC）体力劳动+简单工具犁（3500AC）体力劳动被机器替代，成本大幅下降蒸汽机（1698）珍妮纺纱机（1765）计算和分发成本大幅下降计算机（1946） 台式计算机脑力劳动成本大幅下降ChatGPT(2022)120000100000800006000040000200000 1AC 1000 1500 1600 1700 1820 1870 1900 1913 1940 1953 1968 1978 1988 199820082018Source:景顺长城基金AIAI产业周期将呈下一轮浪潮将由多模态+AIAent驱动AIAI大语言模型AI混合现实AI+202220232024202520262027AI应用层则是AI2024AI产业链概览二、模型层：大模型向多模态与AIAgent进化大模型是AIAI大语言模型的核心任务是根据提示词和已有文本，不断预测下一个“合理“的字符我们让大语言模型阅读一本侦探小说，让模型预测”我们让大语言模型阅读一本侦探小说，让模型预测”了45TB在预训练阶段吸收大模型发展至今经历了从量变到质变的过程。一步步思考推理能力随模型规模扩大显著提升。）规模法则（ScalingLaw)L=(Cmin/2.3.108)-0.0506压缩损失率5压缩损失率LossLoss3210-9

10-7

10-5

10-3

10-1

101

4.23.93.63.33.02.7

108

109

5.6L=(D/5.4.1013)-0.0954.03.22.4

L=(N/8.8L=(N/8.8.1013)-0.076105 107 109ComputePF-days,

Datasettokens

Parametersnon-embedding算力 数据 参数Kaplan,Jaed,tal.SalinglawsorneuallanguaemodelsWei,Jason,tal."Emeentabilitiesoflaelanguaemodels，景顺长城基金06Mathwordproblems25GSM8KAccuracy(%)20 ChainGSM8KAccuracy(%)15105NoChain0 of

涌现能力(EmergentAbility)Instructionfollowing (C)8-digitaddition (D)Calibration0000000ScratchpadNoScratchpad00000000ScratchpadNoScratchpad0T/FLetterchoices110NLUtaskaverage%ECE(log-scale,decreasing)108tuning8Accuracy(%)60Accuracy(%)650 Noinstruction 440 tuning 2 10301021102210231024

102210231024

10191020

1021

1022 1023 1024

Modelscale(trainingFLOPs)模型规模（训练算力）大模型进化方向1:等意效率景的内容创作，同时加速广3D生成能力可以广泛应用于多模态大模型的图像、视频、提升AI地场景景语言大模型最大的应用场景多模态大模型支持视觉提示

带动终端硬件革新多模态大模型可以处理视觉针对性分析这种能力未来可图：多模态大模型将拓展人机交互形式)形)形式拓展触屏眼动追踪语音手势交互资料来源Micosoft,OpenAI,Apple,AIPin,景顺长城基金触屏眼动追踪语音手势交互大模型进化方向2AIAen使用工具的AI程序AIAentAI大模型+记忆+规划+工具使用：AlphaGo使用AIAent在遇到自身难以解决的问题时作应用、使用专用AI模型解决问题。AIAgent来带更多自主能动的交互体验：AI应用了户GT制作个性AI应用了户GT制作个性化的OeA2et建

学习更多的技能解智学习更多的技能 目标拆解 思维链思维树 自我评价 反思

动 AIAent=工具使用规划 记忆 工具使用规划基础大模型基础大模型 行动

网络搜索 应用软件 专用模型 数学计算 Weng,LiliaLLMeeduonomousAen,景顺长城基金大模型的竞争格局公有大模型每一代升级，竞争门槛将持续提升，参与者会持续减少，走向寡头格局，源于：GGIT1到模型高资先发布模型更新I者。至2截竞OpenAIGT大模型每一代升GPT-1GPT-2GPT-3GPT-3.5GPT-4发布时间18年6月19年2月20年5月22年1月23年3月参数量117Mn1.5Bn175Bn175Bn预估1+tn数据量5GB40GB45TB45TBOpenAI,景顺长城基金11AIAI厂商单卡算力水平已接近海外上一代GPU2022.12发布ChatGPT2022.12发布ChatGPT(基于GPT-3.5)OpenAI2020.5发布GPT-3国内模型厂商

2023.3 发布

2023.9 发布陆续发布模型2023上半年对标GPT-3 陆续发布模型2023上半年对标GPT-3

2024年 2024年底 对标当前国内模型厂商处于同质化竞争，我们预计未来应用层会获得更高的价值量分配。优化、AI芯片的优化而持续降低。优化、AI芯片的优化而持续降低。的产业价值分配。AI现在 未来

算力层模型层应用层场景效11AI到底能为我们带来什么影响AI大幅提升AIAIAI提供效率价值辅助各个岗位完成工作为企业降本增效，比如AI辅助提升普通用户和虚拟世界的交互体验，比如有了AI，AI提供体验价值用户可以用自然语言和游戏NPC、或是主打情感陪伴的聊天机器人进行自由交流。AI提供效率价值辅助各个岗位完成工作为企业降本增效，比如AI辅助提升普通用户和虚拟世界的交互体验，比如有了AI，AI提供体验价值用户可以用自然语言和游戏NPC、或是主打情感陪伴的聊天机器人进行自由交流。AI应用的领域及价值体现应用领域AI提供的价值细分场景对应岗位典型案例生产力场景节约增效提文档助理综合M365Copilot企业知识管理综合Glean代码开发助理创意设计助理研发营销/产品GithubCopilotAdobeFirefly销售助理智能客服销售客服SalesforceSalesGPT专业服务咨询(法律/税务/金融等)(AINPCUGC专业从业人员等)HarveyAl，BloombergGPT逆水寒、蛋仔派对泛娱乐场景人机验提升陪伴机器人Character.AlAI实现降本增效AI应用场景众多，哪些场景能更快实现商业化落地？我们认为：AI应用领先落地AI应用领先落地。由于当前AI大模型仍然具有幻觉率，在容错率较高的AI大模型的能力半径也是应用落地的重要影响因素。AI模型已经可以基本实现工作流的自动化。随着AI大模型幻觉率的降低与能力半。自动化程度自动化程度更强调创造力&开放性/容错率高文档助理咨询&文件起草医疗健康咨询企业级知识管理更强调创造力&开放性/容错率高文档助理咨询&文件起草医疗健康咨询企业级知识管理更强调准确性&稳定性/容错率低场景容错率提供信息与理素材生成税务/Copilot智能客服代码开发助理AIAgent完全自动化AI-FirstAI-FirstCompaniesAI原生应用56%AI-FirstCompanies45%27%41%35%39%14% 14%Median 42%Median%30% 51%Median48%63%Median34%32%61%54%50%51%60%67%63%64%64%69%传统应用85%Inun73%85%Inuensnthention41%14%AI提升交互体验AI原因是①游戏中的文字、音乐等各种元素，都可通过AI生成。AIGC先和新技术结合的领域。AI与游戏结合的方式主要包括两种，一是改变游戏内容，二是改变彻底游戏形态。160技术革新160技术革新140120全球游戏行业规模(十亿美元)英特尔游戏行业规模(十亿美元)10080Intel40046040200英伟达PC/Xboxone/PS4IphoneIphone4英特尔 英伟达XBOXAMDSONY主机ZilogGameBoy理光任天堂FCMOS科技雅达利2600Pong

太空侵噬者

光环GlowHockey光环

爆款产品Horizon爆款产品HorizonZero魂斗罗高尔夫魂斗罗

超级马里奥大陆A.IVEvolution生化危机超级马里奥大陆A.IVEvolution生化危机

实况足球

Clancy'sSplinter

漫威蜘蛛侠水果忍者NPCAIAent游戏中的NPC被赋予AINPCNPC的每一次交互都将改变NPC图:AINPC可实时生成预先未编排的内容，将读剧本变成探索故事按游戏创作者预先安排的进度进行游戏内容消耗 NPC

2-a

3 AI 3-aAI 1

AI197019711972AI197019711972197319741975197619771978197919801981198219831984198519861987198819891990199119921993199419951996199719981999200020012002200320042005200620072008200912102011201220132014201520162017201820192020AIUGC实现游戏制作去厂商AI加持下的UGC玩家AI+ugc降低门槛，玩家可作策划AI+UGC图:AI使游戏UGC门槛更低 人人可做策制作自己游游戏去厂商”玩家AI+ugc降低门槛，玩家可作策划AI+UGC传统未来传统未来））厂商（代码组）））厂商（代码组）策划数值代码）游戏生产流程测试成品资料来源:景顺长城基金

厂测试） 玩家传统:一般需2年+;平均几千万成本;成功率3%。

玩家玩家未来:一天内，成本不超过百元便可做出一款图:AI时代:产业链上厂商环节话语权降低，但平台地位凸显游戏公司用户类似例如平台 主升游戏公司用户类似例如资料来源:景顺长城基金GIF快手降低了视频拍摄的门槛oblx我们认为AIAI23年11月OpenAIAI时代的应用商城已初具雏形Twitter/微博写短文

GIF快手动图拍摄

Roblox游戏制作

OpenAIGPTs应用程序

OpenAISora视频生成

Character.ai设计自己的AI陪伴 降低创作门槛，扩大创作者基数超级平台

人机协同创造的程序、内容、数字角色爆发式增长可能的AI超级平台?社交网络witter/Facebook

短视频快手

游戏平台Roblox

AI操作系统AI应用商城

漫画/短剧混合现实应用

西部世界式AI游戏每个人的AI陪伴微博/朋友圈 资料来源:景顺长城基金近17AIAIAI部署有利于降低边际推理成本端侧AIAI每一次搜索查询其推理成本是传统搜索方法的10AI将AI图:云端生成式AI单次查询成本远高于传统方案)约10倍约10倍

生成式AI应用网络搜索Office文本总结编程助手对话式聊天机器人

数十亿用户传统方法资料来源：高通、景顺长城基金

生成式AI

文案创作PC/手机为当下最佳AI端侧载体3G切换至4GAIoAI加持下微软的出现将大幅图:终端有望实现换新周期与创新驱动共振(单位:百万台)机周期已达43个月距上轮销量高点换机周期已达43个月距上轮销量高点换ChatGPT2009201020112012201320142015201620172018201920202021202220232024E2025E202X手机0停止服务Win2000停止服务Win2000停止服务WinXP停止服务Win720052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920202021202220232024E2025E 202XMicrosoft365CopilotWin10停止服务PC0MR下一代智能终端的雏形?MR在2024横空出世2024年初苹果VisionPoMAIMR头盔变成时尚轻薄的智能眼镜。MR相对VR应用场景大幅拓展VMR可图:AppleVisionPro可在3D空间操控应用 图:Meta推出眼镜可直播可拍照AI和3D建模将提升内容生产效率当前VRVR产业历经了5当前VR的内容供给仅仅是主流游戏平台的1/AI多模态和3D建MR出货有望上发展和3D数字建MR的使用39064628390646284230585112388010000

2020

2021 2022AR/VR出货量(万台) 游戏主机出货量(PlaytioXbxSeriesSwic万台)图:与游戏主机相比，VR游戏供给有限主机/PC游戏平台 VR游戏平台(小游戏为主)

4754

2583

4995

1870

355 276 139 970 PS4XboxOneSwitch

Vive

NOLO

YVRomdiaMR带动消费电子投资机遇苹果发布MMR的渗透和放量也会带来消费电子相关零部件厂商的新一轮投资机遇。图:苹果VisionProBOM拆分 图:MetaQuestProBOM拆分8%1%15%

1%8%

44%

29%3%

7%4%8% 2%

25%15%主板部分 屏幕部分 镜片部分 声学部分 传感摄像头 结构件 续航 其他数据来源:WellsennAI

主板部分 屏幕部分 镜片部分 声学部分 传感摄像头 结构件 续航 手柄 其他知知IU感知等；息进行分析做出决大脑对信决策智驾域控制器；动打方弯减执行转向等比如AI赋能智能驾驶，主要是赋能感知层和决策层。决策层通过AI图:汽车及机器人层级控制框架传感器传感器环境环境 执行器 硬件端

数据汽车目标特征提取和融合车辆位置定位动作轨迹规划驾驶决策路径规划汽车目标特征提取和融合车辆位置定位动作轨迹规划驾驶决策路径规划驱动/转向/制动/机器人目标分割和特性提取末端定位和姿态平衡任务规划动作轨迹规划 轨迹平滑 端 悬架等系统调节旋转/直线关节电机调决策感知执行数据指令 软件智能汽车产业发展的奇点即将到来我们认为智能汽车产业发展的奇点即将到来，智能车产业有望复制三年前电动化的发展浪潮。11法律法规积累管理经验。XNGPHUAWEIADS图:汽车电动化和智能化发展新能源车渗透率 高阶智驾渗透率汽车电动化发展奇点汽车智能化发展奇点汽车电动化发展奇点汽车智能化发展奇点25%20%15%10%5%0%

2015

2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023E2024E2025E4.4.2中国汽车产业链是智能化浪潮中最具备竞争力的产业链我们认为中国汽车产业链展望全球都是最具备竞争力的：20图:NA功L2+/L车型将逐渐向中低价格带渗透当前未来当前未来价格带持续下降，智能车将平民化40-50万30-40万20-30万10-20万10万以下0% 10% 20% 30% 40% 50%资料来源：景顺长城基金图:主流自研智驾车企与特斯拉的差距模型LiAR特斯拉华为小鹏理想蔚来地图资质不需要车队数据云端算力城市开放国内在建性价比FSD未入华4.4.3中国汽车产业链在智能化浪潮中酝酿巨大投资机会图:主机厂L2+商业模式逐步清晰 图:智能化零部件受益环节图硬件降本减少或去掉激光雷达硬件降本减少或去掉激光雷达riri-级智驾版平价智驾版平价

流媒体后视镜驾驶员监测系统自动驾驶域控制器前向中距雷达<20万车型加速渗透车联网通讯模块<20万车型加速渗透探索软件收费智驾助力卖车探索软件收费智驾助力卖车

超声波雷达

线控制动/转向

前侧向角雷达AI的突破是机器人进化的里程碑AIAI感知端，机器人使用摄像头等一系列传感器来感知环境，识别空间和物体。这已经在智能驾驶汽车领域得到初步训练。RT-2模型等训练模型使机器人可以从网络数据中学图:谷歌RT-2在RT-1机器人数据的基础上，增加了从互联网学习的VLM预训练模型，短时间内提升了Agent的泛化和涌现能力100%75%50%25%0%Google

理解符号VC1

RT-1

推理 识别人类-2/aLM-E-12B

平均成功率-2/aLI-55B智能机器人的落地节奏机器人应用场景将从2B到2C随着AI图:随着可应用场景开放性增强，机器人的需求量级将成倍提升需求量级 工分拣打标

安防巡检 协作生产/服

家居陪伴5000万1000万100万50万

配送和服务

执行任务场景开放性和实现难度50万-100万-比亚迪生产人员约442210%渗透酒店配送机器人空间50假设机器人单价约3测算大约16万台需求1000中国15万元以上汽车销量占比约4830%201200万台人形机器人销量。2-31-2图:智能机器人价格下降、效率提升，人力成本上涨，产出和投入成本未来有望打平价格(万美元)50 机器人初始价格机器人成本下降曲线

机器人产出价值和投入成本打平

机器人产出价值曲线SBuauofLabortitics

＞10 时间（年）图:理想情况下，规模量产后人形机器人预估BOM下降空间70%以上-80%-80%-90%-50%-36%-37%关节总成 机身结构件 基带板卡(含电池) 视觉和姿态感知(相机+IMU) 处理器资料来源：景顺长城基金，综合行业调研口径游相关国产机床设备和材料的整体升级。国产机器人整机厂商也充满机会，通过不断探索新应用、新形态，有望享受机器人家族不断壮大的红利。图:人形机器人主要零部件概览关节总成行星滚柱丝杠无框(力矩)电机减速器空心杯电机模组力传感器IMU编码器驱动器相机处理器芯片单台BOM竞争格局潜在盈利能力方案确定性）国产替代加速前行28AIAI这颗大树5.1AI应用爆发的必要条件和先行指标算力投资是AI4/5GAI1,000AIAI地方政府主导投资的智算中心将贡献增量的算力需求。图：全球主要云厂商资本开支增速单位:亿美元450单位:亿美元4003503002502001501005019QI19QI19Q219Q319Q420QI21QI21Q221Q321Q422QI23QI

微软 亚马逊 谷歌 脸书 合计

50%40%30%20%10%0%-10%-20%注：亚马逊未披露其资本开支结构，因其仓储相关占比较大，统计中仅估算列示图：全球主要云厂商云计算营收增速6005004003002001000

微软 亚马逊 谷歌 合

50%单位:亿美元45%单位:亿美元40%35%30%25%20%15%10%5%19QI19Q219QI19Q219Q319Q420QI20Q220Q320Q421QI21Q221Q321Q422QI22Q222Q322Q423QI23Q223Q3AI成为全球算力投资增长的核心驱AI2024AI服务器的市场规模将会增长到近千亿美金，占到服务器市场的半壁江山。图全球服务器22年出货1500万10年复合增速仅6% 计I:0%1600 服务器出货万） 18%120060%1400 15.7%16%14%100050%1200 11.6%1000 10.4%800 6.7%600 5.2%2.9% 3.3%400200 -1.3% -0.4%02013201420152016201720182019202020212022ID12%10%8%6%4%2%0%-2%-4%02022 全球AI服务器出货金额(亿美金)0%2024EAI服务器出货金额占比A100具体估算。应用场景办公助手代表应用微软M365Copilot潜在用户基数微软全球有4亿付费用户搜索引擎微软NewBing谷歌每天30亿次搜索全网每分钟产生视频生成RunwayGen2~5000小时视球每年出货智能驾驶特斯拉FSD800万辆车~应用场景办公助手代表应用微软M365Copilot潜在用户基数微软全球有4亿付费用户搜索引擎微软NewBing谷歌每天30亿次搜索全网每分钟产生视频生成RunwayGen2~5000小时视球每年出货智能驾驶特斯拉FSD800万辆车~20200千万张Orin芯片数百万张A100芯片A0片大模型训练办公助手 搜索引擎 智能驾驶其他场景:文生图、虚拟人、与终端设备结合······资料来源：景顺长城基金注：推理侧需求，为基于典型应用场景假设估算，远期规模仍取决于AI渗透程度AI重塑价值分通讯/存储部件配套升级AIAI将显达到整体资本开支的70其中高性能算力芯片GPU占比达到71%。GPUHB为代表的存AI算力中心构成及各环节价值量拆分AI数据中心AI服务器

备服务器70%1%%CPU12%

其他31%

GPU71%

CPU芯片CPU芯片价值量2,166占比29%AI服务器(8*A100)价值量 占13,900 12%价值倍数6.4GPU芯片存储芯片00%80,00071%-2,74536%11,42510%4.2网卡PCB1552%1,0001%6.53254%6501%2.0其他物料3004%1,2001%4.0139418%3,2173%2.3合计4957%1,4851%3.07,580100%112,877100%14.91316,00045.92023218.72024年这一数字有望扩容至8002032年整体市场规模将达到2,274.8亿美250020001500

图：全球AI芯片市场规模预测(亿美金)10000

2274.88002274.8800168.6218.7

2023 2024E ..... ..... 2032EPeedeneesacASIC方案有望加速渗透GPU为此阶段硬件端最优ASIC方案渗透率有望预计到2025年云端训练/推理端ASIC方案渗透率将分别为50%和40而边缘侧推理端ASIC方案渗透率则有望达到70%。图ASIC在功耗/成本/专用性能具备优势 图ASIC在云/边侧训练端及边侧推理端中渗透率有望大幅提升(%)云端训练云端推理边端推理7050云端训练云端推理边端推理7050403010低功耗灵活性 低功耗性能 同构性

2017

2017

2025 2017 2025McKinseyAnalysi

ASIC GPU CPU Other20年处理器峰值算力提高近90,00030/端侧存力升级将成为必然趋势。未来AI服务器对S/DRAM的容量需求约为传统服务器的2倍/4分别达到8TB和2.7T同时HBM凭24年HBM市场空间将达到96100假设为int4运算时的临时变量需占用4.7GB8GB提升至12GB以上。图云端训练拉动服务器存储大幅升级 图:端侧运行大模型对内存需求提升9000800070006000500040003000200010000

ServerDRAMContent

14X2X44.7X2X44.712.78108642ServerSSDContent 0传统服务器(GB) AI服务器(GB)资料来源AIandMemoryalwin

主流内存配置 百亿模型占用内存 内存容量需求2021年国内算力需求规模达到202EFOP图:全球算力规模持续增长 图:全球算力需求结构35003000250020000

33002168.233002168.21424.6936429615

2021

2022E

2023E

2024E

2025E

33%美国34%

欧洲14%日本5%其他14%全球算力总规模(EFLOPS)资料来源：信通院《中国算力发展指数白皮书》、景顺长城基金近期针对GPU图：不同产业链环节竞争格局及国产厂商份额Ⅱ-VI其他

旭创科技Lumentum

浪潮AMD其它英伟达AMD其它英伟达惠普Acacia

博通武汉光迅

文

IBM

三光模块IDLightCountin

服务器 GPU5.3.2产业追赶：围绕算力芯片，设计-制造-封装全产业链加速成长图:主要算力芯片性能参数对比(FP16)单位:TFLOPS/sNvidia单位:TFLOPS/sNvidiaH100910NvidiaA100NvidiaV1001号370910B2号100080060040020002017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024资料来源：各公司官网、景顺长城基金AI算力芯片通常采用10nm5产能对应资本开支2500020000150001000050000 90nm 65nm 45nm 28nm 20nm 16/14nm 10nm 7nm 5nm 3nm资料来源：台积电，景顺长城基金/图：不同制程下单位晶体管制造成本43210

单位逻辑闸成本最小节点单位逻辑闸成本最小节点90nm 65nm 40nm 28nm 20nm 16/14nm 10nm 7nm资料来源：台积电，景顺长城基金Chiplets图先进封装带来产业环节价值量提升 图2.5/3D为先进封装最快成长方向单位:亿美元1600单位:亿美元140012001000800600400200笔电CPU

服务器CPU AI训练卡

02022 20282.5D/3D封装 其他先进封装 传统封装资料来源景顺长城基金 资料来源ole,景顺长城基金AI假如G-4解决了10%G-5将会解决15%以而AIAI也在加AIAI2024年将是AI终端创新与应用落地的元年产业周期将持续10年AI产业将呈36附录部分：算力需求测算附录(1)训练侧算力需求匡算23年训练算力需求约180万张等效A100卡，具体测算如下表。全球累计大模型训练计算量(EFLOPs)①类GPT3/GPT3.5大模型大模型研发厂商个数同时训练模型数目平均模型参数规模（亿个)平均训练Token数量(亿个)模型训练所需总计算量(EFLOPs)②类GPT4大模型大模型研发厂商个数同时训练模型数目平均模型参数规模（亿个）平均训练Token数量(亿个)模型训练所需总计算量(EFLOPs)单次训练所需时间(天)算力利用效率A100SXMFP32算力(TFLOPS)A100需求总量(万张，只用A100)H100SXMFP32算力(TFLOPS)H100需求总量(万张，只用H100)

2023E2.57E+08303200030003.24E+075115000500002.25E+08303