AI云算力：AIGC的看多期权

　　在报告《Web3 视角下的AIGC 算力进化论》中，我们提出，1）AIGC（ArtificialIntelligence Generated Content，人工智能生成内容）产业耗电量可观，并在快速提升，乐观估计大约会在1.6~3 年内超过当前比特币挖矿产业耗电量，主要驱动因素是GPT 类大语言模型在模型参数、日活和模型数量上的高速增长；2）和比特币挖矿类似，AIGC 产业由算力驱动的内容处于高强度竞争中，参与者只有持续、快速生产出高质量内容，才能保证自己获取到的用户注意力不下降。我们将在本篇报告中详细阐述作为AIGC当前和未来重要业态——云算力平台。
　　什么是AIGC 云算力？AI 云算力并非新鲜事物，用户可以通过阿里云、谷歌云等云平台租用英伟达A100、英伟达V100、谷歌TPU 等显卡与AI处理器。近日英伟达DGX 云的推出，将AIGC 云算力推入新阶段。DGX 云是世界上第一台云中的AI 超级计算机。DGX AI 超级计算机配有8 个H100GPU 模组，H100 配有Transformer 引擎，旨在处理ChatGPT 类大模型。
　　加密资产挖矿历史上也出现了云算力这一业态，并在海外一直延续至今，云算力是算力生产商在销售算力硬件整机外，将算力推向市场的终极形态。我们认为，云算力采用“化整为零”的方式，赋能产业链各方：1）对上游算力生产商而言，在算力硬件进入淡季、库存趋增时，能平滑收入的波动，并为旺季储备有生力量，及时满足回弹的市场需求；2）对中游云服务厂商而言，则有助于增加客流；3）对下游算力需求方而言，能最大化降低使用算力的门槛，驱动全民AIGC 时代降临。
　　AIGC 云算力赋能长尾客户，具备价格弹性。AIGC 大模型所需算力投入巨大，非头部厂商难以承担。单考虑ChatGPT 的上一代模型GPT3（1750亿参数版），自建超算集群及训练的投入在10 亿元起，而一旦投入商用，巨大的推理需求将对算力产生爆发式需求。ChatGPT Plus 的停售也反映出即便是OpenAI 这样的头部模型厂商，也难以承受用户需求狂飙导致的算力成本。云算力平台通过搭建共享算力池，可提高硬件复用率，对于长尾客户具有较大吸引力。此外，我们看到近期算力GPU 供不应求，价格上涨，相应算力价格也具备上行空间，在核心芯片获得难度加大背景下，云算力资源一定程度上成为AIGC 的看多期权，具备价格弹性。
　　AIGC 云算力——打造IDC 第二增长曲线。以IDC 为例，根据我们的统计，投建IDC 花费可观，为单个标准机柜募集的投资额约为18 万元，项目建设期长达1~5 年，投资回收期长达6~8 年。在AIGC 算力需求爆发后，我们预计，其有望为IDC 运营商缩短投资回收期，提升上架率，深化第二增长曲线。相较于可能新入局的厂商，我们认为，从上游资源看，能获得低价电力、硬件设备、客户等资源的IDC 服务商具备优势；从下游看，由于互联网企业、金融企业等都可能参与到AIGC 的竞争中来，而这些客群与IDC 服务商的高度相似，IDC 服务商同样具备优势。
　　投资建议：该主题下建议配置第三方IDC 服务商：光环新网、奥飞数据、数据港、润泽科技、科华数据、宝信软件、世纪华通等。同时关注与之配套的：1）光模块服务商：新易盛、天孚通信、中际旭创、太辰光等；2）基础电信运营商：中国电信、中国移动、中国联通等；3）云计算服务平台：亚马逊、微软、谷歌、阿里、腾讯等。
　　风险提示：AIGC 技术发展不及预期，全球地缘冲突加剧。
【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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