AI 大模型算力芯片产业深度分析 2025
作者：微信文章算力需求爆发拉动芯片量价齐升
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ChatGPT热潮席卷全球。ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI于2022年12月推出的对话AI模型，一经面世便受到广泛关注，其2023年1月月活跃用户达到1亿，是史上月活用户增长最快的消费者应用。在问答模式的基础上ChatGPT可以进行推理、编写代码、文本创作等等，这样的特殊优势和用户体验使得应用场景流量大幅增加。
1、▲芯片需求=量↑ x 价↑ ， AIGC拉动芯片产业量价齐升
1）量：AIGC带来的全新场景+原场景流量大幅提高。① 技术原理角度：ChatGPT基于Transformer技术，随着模型不断迭代，层数也越来越多，对算力的需求也就越来越大；② 运行条件角度：ChatGPT完美运行的三个条件：训练数据+模型算法+算力，需要在基础模型上进行大规模预训练，存储知识的能力来源于1750亿参数，需要大量算力。
2）价：对高端芯片的需求将拉动芯片均价。采购一片英伟达顶级GPU成本为8万元，GPU服务器成本通常超过40万元。支撑ChatGPT的算力基础设施至少需要上万颗英伟达GPU A100，高端芯片需求的快速增加会进一步拉高芯片均价。
2、ChatGPT的“背后英雄”：芯片，看好国内GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模块产业链
1）GPU：支撑强大算力需求。由于具备并行计算能力，可兼容训练和推理，目前GPU被广泛应用于加速芯片。看好海光信息、景嘉微。
2）CPU：可用于推理/预测。AI服务器利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求。看好龙芯中科、中国长城。
3）FPGA：可通过深度学习+分布集群数据传输赋能大模型。FPGA具备灵活性高、开发周期短、低延时、并行计算等优势。看好安路科技、复旦微电、紫光国微。
4）ASIC：极致性能和功耗表现。AI ASIC芯片通常针对AI应用专门设计了特定架构，在功耗、可靠性和集成度上具有优势。看好寒武纪、澜起科技。
5）光模块：容易被忽略的算力瓶颈。伴随数据传输量的增长，光模块作为数据中心内设备互联的载体，需求量随之增长。看好德科立、天孚通信、中际旭创。
1.算力需求爆发拉动芯片量价齐升
AI计算需要各类芯片支撑
算力需求爆发，芯片量价齐升
AI服务器为算力载体
CPU、GPU、FPGA、ASIC、光模块各司其职
1.1 人工智能四层架构，芯片为底层支撑
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1.2 人工智能不同计算任务需要各类芯片实现
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1.3 ChatGPT流量激增，为AI服务器带来重要发展机遇
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1.4 AI服务器快速增长，大力拉动芯片需求
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1.5 AI服务器芯片构成——CPU+加速芯片
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1.6 CPU擅长逻辑控制，可用于推理/预测
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1.7 服务器CPU向多核心发展，满足处理能力和速度提升需要
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1.7 GPU高度适配AI模型构建
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1.8 FPGA：可通过深度学习+分布集群数据传输赋能大模型
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1.9 ASIC可进一步优化性能与功耗，全球巨头纷纷布局
国内外ASIC芯片龙头布局
随着机器学习、边缘计算、自动驾驶的发展，大量数据处理任务的产生，对于芯片计算效率、计算能力和计能耗比的要求也越来越高，ASIC通过与CPU结合的方式被广泛关注，国内外龙头厂商纷纷布局迎战AI时代的到来。
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1.10 数据传输速率：容易被忽略的算力瓶颈
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1.11 数据传输核心器件：光模块
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2. 技术创新引领本土产业链弯道突围
国产服务器CPU发展之路通过CHIPLET布局先进制程，服务器芯片广泛应用存算一体打破“存储墙”限制，实现降本增效.
2.1 服务器CPU需求增长，国化产三条发展路线
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2.2 未来算力升级路径：CHIPLET、存算一体
近期CHATGPT的兴起推动着人工智能在应用端的蓬勃发展，这也对计算设备的运算能力提出了前所未有的需求。虽然AI芯片、GPU、CPU+FPGA等芯片已经对现有模型构成底层算力支撑，但面对未来潜在的算力指数增长，短期使用CHIPLET异构技术加速各类应用算法落地，长期来看打造存算一体芯片（减少芯片内外的数据搬运），或将成为未来算力升级的潜在方式。
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2.3 CHIPLET是布局先进制程、加速算力升级的关键技术
Chiplet异构技术不仅可以突破先进制程的封锁，并且可以大幅提升大型芯片的良率、降低设计的复杂程度和设计成本、降低芯片制造成本。Chiplet技术加速了算力升级，但需要牺牲一定的体积和功耗，因此将率先在基站、服务器、智能电车等领域广泛使用。
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2.4 CHIPLET已广泛应用于服务器芯片
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2.5 存算一体：打破“存储墙”限制，技术迭代演进
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2.6 存算一体：更大算力、更高能效、降本增效
存算一体就是存储器中叠加计算能力，以新的高效运算架构进行二维和三维矩阵计算。存算一体的优势包括：
（1）具有更大算力（1000TOPS以上）
（2）具有更高能效（超过10-100TOPS/W），超越传统ASIC算力芯片
（3）降本增效（可超过一个数量级）
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