浪潮信息(000977)：GPT或加速AI服务器需求

ChatGPT 带动模型训练热潮，公司AI 服务器有望放量随着国内各大互联网厂商相继布局ChatGPT 类似产品，对于大模型的训练需求或将带动底层算力需求快速增长。我们认为，算力需求逐步释放或将带动AI 服务器放量。公司作为国内AI 服务器产业龙头，有望凭借强大产品力，实现23 年营收高增长。上调收入预测，预计22-24 年EPS 为1.71、2.16、2.89 元（前值1.71、2.11、2.81 元），可比公司平均23E 20.4x PE(Wind)，给予23E 20.4x PE，对应目标价44.06 元(前值：34.24 元)，“买入”。
GPT 大模型训练热潮有望带动底层算力需求
ChatGPT 发布之后，引发了全球范围的关注和讨论，国内各大厂商相继宣布GPT 模型开发计划。据各公司官网，2023 年2 月7 日，百度宣布将推出ChatGPT 类似产品“文心一言”，预计今年3 月展开内测；2 月8 日阿里宣布阿里版ChatGPT 正在研发中，目前处于内测阶段；2 月9 日，字节跳动旗下AI Lab 宣布正在开展ChatGPT 和AIGC 相关研发，未来将为PICO提供技术支持；2 月10 日，京东旗下言犀人工智能平台推出产业版ChatGPT—“ ChatJD”。我们认为，随着国内互联网厂商陆续开展ChatGPT类似产品研发，GPT 大模型训练热潮或将带来底层算力需求快速释放。
预训练+日常运营+Finetune，或共同带动AI 服务器需求据我们2023 年2 月13 日发布的《从ChatGPT 看算力产业机遇》， AI 大模型的算力需求主要体现在以下三类场景：1）模型预训练：据我们测算，训练一次ChatGPT 模型（13 亿参数）需要的算力约27.5PFlop/s-day；2）日常运营：用户交互带来的单月运营算力需求约4874.4PFlop/s-day，对应成本约616 万美元；3）Finetune：模型需要持续进行大规模或小规模的迭代训练，参数调优过程同样需要算力支持。考虑到目前国内算力基础设施产业以服务器为核心，其中AI 服务器较一般服务器更适合进行AI 大规模并行计算，因此我们认为，AI 服务器行业或将率先受益于GPT 模型训练热潮。
公司AI 服务器性能优异，有望驱动23 年营收高增长公司在人工智能领域的产品布局主要包括AI 计算平台、AI 资源平台、AI 算法平台等。目前公司AI 服务器主要产品型号包括NF5688M6、NF5488A5等，据公司官网，2021 年上述两款AI 服务器在国际权威AI 基准测试MLPerf榜单中，获得7 项训练冠军，可满足包括自然语言理解等在内的多项AI 训练需求。据IDC，2021 年公司在国内AI 服务器市场份额51.2%，排名第一。
我们认为，在GPT 大模型训练热潮下，公司AI 服务器有望凭借优异性能，充分受益于算力需求的释放，预计公司2023 年有望迎来营收高增长。
风险提示：宏观经济波动风险；市场竞争加剧。
【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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