【天风证券：人工智能之火点燃算力需求，AI服务器迎投资机遇】
1.服务器构成及市场情况
服务器市场规模持续增长。根据 Counterpoint 的全球服务器销售跟踪报告，2022年，全球服务器出货量将同比增长6%，达到 1380 万台。收入将同比增长 17%，达到1117 亿美元。根据IDC、中商产业研究院，我国服务器市场规模由2019年的182亿美元增长至2022年的273.4亿美元，复合年均增长率达14.5%，预计2023年我国服务器市场规模将增至308亿美元。
竞争格局：根据IDC发布的《2022年第四季度中国服务器市场跟踪报告Prelim》，浪潮份额国内领先，新华三次之，超聚变排行第三，中兴通讯进入前五。
2.AIGC带来服务器变革
AIGC火热，产业生态形成
2022年12月，Open AI的大型语言生成模型ChatGPT火热，它能胜任刷高情商对话、生成代码、构思剧本和小说等多个场景，将人机对话推向新的高度。全球各大科技企业都在积极拥抱AIGC，不断推出相关技术、平台和应用。
生成算法、预训练模式、多模态等AI技术累计融合，催生了AIGC的大爆发。
目前，AIGC产业生态体系的雏形已现，呈现为上中下三层架构：①第一层为上游基础层，也就是由预训练模型为基础搭建的AIGC技术基础设施层。②第二层为中间层，即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具。③第三层为应用层，即面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务。
模型参数量持续提升
GPT模型对比BERT模型、T5模型的参数量有明显提升。GPT-3是目前最大的知名语言模型之一，包含了1750亿（175B）个参数。在GPT-3发布之前，最大的语言模型是微软的Turing NLG模型，大小为170亿（17B）个参数。GPT-3 的 paper 也很长，ELMO 有 15 页，BERT 有 16 页，GPT-2 有 24 页，T5 有 53 页，而 GPT-3 有 72 页。
训练数据量不断加大，对于算力资源需求提升。
回顾GPT的发展，GPT家族与BERT模型都是知名的NLP模型，都基于Transformer技术。GPT，是一种生成式的预训练模型，由OpenAI团队最早发布于2018年，GPT-1只有12个Transformer层，而到了GPT-3，则增加到96层。其中，GPT-1使用无监督预训练与有监督微调相结合的方式，GPT-2与GPT-3则都是纯无监督预训练的方式，GPT-3相比GPT-2的进化主要是数据量、参数量的数量级提升。
3.训练&推理带来服务器增量需求
由于OpenAI暂未公开ChatGPT（基于大语言模型GPT-3.5）相关技术细节。估算基于GPT-3。
根据天翼智库，训练阶段的算力估算。
根据OpenAI在2020年发表的论文，训练阶段算力需求与模型参数数量、训练数据集规模等有关，且为两者乘积的6倍：训练阶段算力需求=6×模型参数数量×训练集规模。
GPT-3模型参数约1750亿个，预训练数据量为45 TB，折合成训练集约为3000亿tokens。即训练阶段算力需求=6×1.75×1011×3×1011=3.15×1023 FLOPS=3.15×108 PFLOPS
依据谷歌论文，OpenAI公司训练GPT-3采用英伟达V100 GPU，有效算力比率为21.3%。GPT-3的实际算力需求应为1.48×109 PFLOPS(17117 PFLOPS-day)。
假设应用A100 640GB服务器进行训练，该服务器AI算力性能为5 PFLOPS，最大功率为6.5 kw，则我们测算训练阶段需要服务器数量=训练阶段算力需求÷服务器AI算力性能=2.96×108台（同时工作1秒），即3423台服务器工作1日。
4.AI服务器市场有望迎来高速发展机遇
AI服务器作为算力基础设备有望受益于算力需求持续增长
AI服务器作为算力基础设备，其需求有望受益于AI时代下对于算力不断提升的需求而快速增长。
根据TrendForce，截至2022年为止，预估搭载GPGPU（General Purpose GPU）的AI服务器年出货量占整体服务器比重近1%，预估在ChatBot相关应用加持下，有望再度推动AI相关领域的发展，预估出货量年成长可达8%；2022~2026年复合成长率将达10.8%。
AI服务器是异构服务器，可以根据应用范围采用不同的组合方式，如CPU + GPU、CPU + TPU、CPU + 其他加速卡等。IDC预计，中国AI服务器2021年的市场规模为57亿美元，同比增长61.6%，到2025年市场规模将增长到109亿美元，CAGR为17.5%。
5.AI服务器产业链解析
AI服务器核心组件包括GPU（图形处理器）、DRAM（动态随机存取存储器）、SSD（固态硬盘）和RAID卡、CPU（中央处理器）、网卡、PCB、高速互联芯片（板内）和散热模组等。
CPU主要供货厂商为Intel、GPU目前领先厂商为国际巨头英伟达，以及国内厂商如寒武纪、海光信息等。
内存主要为三星、美光、海力士等厂商，国内包括兆易创新等。
SSD厂商包括三星、美光、海力士等，以及国内江波龙等厂商。
PCB厂商海外主要包括金像电子，国内包括沪电股份、鹏鼎控股等。
主板厂商包括工业富联，服务器品牌厂商包括浪潮信息、紫光股份、中科曙光、中兴通讯等。
6.AI服务器竞争格局
IDC发布了《2022年第四季度中国服务器市场跟踪报告Prelim》。从报告可以看到，前两名浪潮与新华三的变化较小，第三名为超聚变，从3.2%份额一跃而至10.1%，增幅远超其他服务器厂商。Top8服务器厂商中，浪潮、戴尔、联想均出现显著下滑，超聚变和中兴则取得明显增长。其中，浪潮份额从30.8%下降至28.1%；新华三份额从17.5%下降至17.2%；中兴通讯（000063）从3.1%提升至5.3%，位居国内第5。联想降幅最为明显，从7.5%下降至4.9%。
据TrendForce集邦咨询统计，2022年AI服务器采购占比以北美四大云端业者Google、AWS、Meta、Microsoft合计占66.2%为最，而中国近年来随着国产化力道加剧，AI建设浪潮随之增温，以ByteDance的采购力道最为显著，年采购占比达6.2%，其次紧接在后的则是Tencent、Alibaba与Baidu，分别约为2.3%、1.5%与1.5%。
国内AI服务器竞争厂商包括：浪潮信息、新华三、超聚变、中兴通讯等。
服务器主要厂商包括：工业富联、浪潮信息、超聚变、紫光股份（新华三）、中兴通讯、中科曙光。
AI服务器目前领先厂商为工业富联和浪潮信息，浪潮信息在阿里、腾讯、百度AI服务器占比高达90%。
紫光股份在 GPU 服务器市场处于领先地位，有各种类型的 GPU 服务器满足各种 AI 场景应用。特别针对 GPT 场景而优化的 GPU 服务器已经完成开发，并取得 31 个世界领先的测试指标，该新一代系列 GPU 服务器将在今年二季度全面上市。
中兴通讯近年服务器发展较快，年初推出AI服务器G5服务器，此外在布局新一代AI加速芯片、模型轻量化技术，大幅降低大模型推理成本。
风险提示：ChatGPT发展低于预期的风险、ChatGPT政策监管的风险、下游应用推广不及预期、行业竞争加剧，价格和盈利能力下降的风险。
1.服务器构成及市场情况
服务器市场规模持续增长。根据 Counterpoint 的全球服务器销售跟踪报告，2022年，全球服务器出货量将同比增长6%，达到 1380 万台。收入将同比增长 17%，达到1117 亿美元。根据IDC、中商产业研究院，我国服务器市场规模由2019年的182亿美元增长至2022年的273.4亿美元，复合年均增长率达14.5%，预计2023年我国服务器市场规模将增至308亿美元。
竞争格局：根据IDC发布的《2022年第四季度中国服务器市场跟踪报告Prelim》，浪潮份额国内领先，新华三次之，超聚变排行第三，中兴通讯进入前五。
2.AIGC带来服务器变革
AIGC火热，产业生态形成
2022年12月，Open AI的大型语言生成模型ChatGPT火热，它能胜任刷高情商对话、生成代码、构思剧本和小说等多个场景，将人机对话推向新的高度。全球各大科技企业都在积极拥抱AIGC，不断推出相关技术、平台和应用。
生成算法、预训练模式、多模态等AI技术累计融合，催生了AIGC的大爆发。
目前，AIGC产业生态体系的雏形已现，呈现为上中下三层架构：①第一层为上游基础层，也就是由预训练模型为基础搭建的AIGC技术基础设施层。②第二层为中间层，即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具。③第三层为应用层，即面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务。
模型参数量持续提升
GPT模型对比BERT模型、T5模型的参数量有明显提升。GPT-3是目前最大的知名语言模型之一，包含了1750亿（175B）个参数。在GPT-3发布之前，最大的语言模型是微软的Turing NLG模型，大小为170亿（17B）个参数。GPT-3 的 paper 也很长，ELMO 有 15 页，BERT 有 16 页，GPT-2 有 24 页，T5 有 53 页，而 GPT-3 有 72 页。
训练数据量不断加大，对于算力资源需求提升。
回顾GPT的发展，GPT家族与BERT模型都是知名的NLP模型，都基于Transformer技术。GPT，是一种生成式的预训练模型，由OpenAI团队最早发布于2018年，GPT-1只有12个Transformer层，而到了GPT-3，则增加到96层。其中，GPT-1使用无监督预训练与有监督微调相结合的方式，GPT-2与GPT-3则都是纯无监督预训练的方式，GPT-3相比GPT-2的进化主要是数据量、参数量的数量级提升。
3.训练&推理带来服务器增量需求
由于OpenAI暂未公开ChatGPT（基于大语言模型GPT-3.5）相关技术细节。估算基于GPT-3。
根据天翼智库，训练阶段的算力估算。
根据OpenAI在2020年发表的论文，训练阶段算力需求与模型参数数量、训练数据集规模等有关，且为两者乘积的6倍：训练阶段算力需求=6×模型参数数量×训练集规模。
GPT-3模型参数约1750亿个，预训练数据量为45 TB，折合成训练集约为3000亿tokens。即训练阶段算力需求=6×1.75×1011×3×1011=3.15×1023 FLOPS=3.15×108 PFLOPS
依据谷歌论文，OpenAI公司训练GPT-3采用英伟达V100 GPU，有效算力比率为21.3%。GPT-3的实际算力需求应为1.48×109 PFLOPS(17117 PFLOPS-day)。
假设应用A100 640GB服务器进行训练，该服务器AI算力性能为5 PFLOPS，最大功率为6.5 kw，则我们测算训练阶段需要服务器数量=训练阶段算力需求÷服务器AI算力性能=2.96×108台（同时工作1秒），即3423台服务器工作1日。
4.AI服务器市场有望迎来高速发展机遇
AI服务器作为算力基础设备有望受益于算力需求持续增长
AI服务器作为算力基础设备，其需求有望受益于AI时代下对于算力不断提升的需求而快速增长。
根据TrendForce，截至2022年为止，预估搭载GPGPU（General Purpose GPU）的AI服务器年出货量占整体服务器比重近1%，预估在ChatBot相关应用加持下，有望再度推动AI相关领域的发展，预估出货量年成长可达8%；2022~2026年复合成长率将达10.8%。
AI服务器是异构服务器，可以根据应用范围采用不同的组合方式，如CPU + GPU、CPU + TPU、CPU + 其他加速卡等。IDC预计，中国AI服务器2021年的市场规模为57亿美元，同比增长61.6%，到2025年市场规模将增长到109亿美元，CAGR为17.5%。
5.AI服务器产业链解析
AI服务器核心组件包括GPU（图形处理器）、DRAM（动态随机存取存储器）、SSD（固态硬盘）和RAID卡、CPU（中央处理器）、网卡、PCB、高速互联芯片（板内）和散热模组等。
CPU主要供货厂商为Intel、GPU目前领先厂商为国际巨头英伟达，以及国内厂商如寒武纪、海光信息等。
内存主要为三星、美光、海力士等厂商，国内包括兆易创新等。
SSD厂商包括三星、美光、海力士等，以及国内江波龙等厂商。
PCB厂商海外主要包括金像电子，国内包括沪电股份、鹏鼎控股等。
主板厂商包括工业富联，服务器品牌厂商包括浪潮信息、紫光股份、中科曙光、中兴通讯等。
6.AI服务器竞争格局
IDC发布了《2022年第四季度中国服务器市场跟踪报告Prelim》。从报告可以看到，前两名浪潮与新华三的变化较小，第三名为超聚变，从3.2%份额一跃而至10.1%，增幅远超其他服务器厂商。Top8服务器厂商中，浪潮、戴尔、联想均出现显著下滑，超聚变和中兴则取得明显增长。其中，浪潮份额从30.8%下降至28.1%；新华三份额从17.5%下降至17.2%；中兴通讯（000063）从3.1%提升至5.3%，位居国内第5。联想降幅最为明显，从7.5%下降至4.9%。
据TrendForce集邦咨询统计，2022年AI服务器采购占比以北美四大云端业者Google、AWS、Meta、Microsoft合计占66.2%为最，而中国近年来随着国产化力道加剧，AI建设浪潮随之增温，以ByteDance的采购力道最为显著，年采购占比达6.2%，其次紧接在后的则是Tencent、Alibaba与Baidu，分别约为2.3%、1.5%与1.5%。
国内AI服务器竞争厂商包括：浪潮信息、新华三、超聚变、中兴通讯等。
服务器主要厂商包括：工业富联、浪潮信息、超聚变、紫光股份（新华三）、中兴通讯、中科曙光。
AI服务器目前领先厂商为工业富联和浪潮信息，浪潮信息在阿里、腾讯、百度AI服务器占比高达90%。
紫光股份在 GPU 服务器市场处于领先地位，有各种类型的 GPU 服务器满足各种 AI 场景应用。特别针对 GPT 场景而优化的 GPU 服务器已经完成开发，并取得 31 个世界领先的测试指标，该新一代系列 GPU 服务器将在今年二季度全面上市。
中兴通讯近年服务器发展较快，年初推出AI服务器G5服务器，此外在布局新一代AI加速芯片、模型轻量化技术，大幅降低大模型推理成本。
风险提示：ChatGPT发展低于预期的风险、ChatGPT政策监管的风险、下游应用推广不及预期、行业竞争加剧，价格和盈利能力下降的风险。
#责任周刊#移动互联网大数据公司QuestMobile发布《2022男性消费洞察报告》显示，相比年轻人群线上消费能力多集中在300-1999元区间，31-50岁年龄人群反而在千元以上持续增长，51岁以上人群则在2000元到2999元消费范围同比增加了2.2%，3000元以上同比增加了1.8%，显示出中老年用户的消费潜力正在线上逐步释放。
此外，年轻男性用户消费更注重品质，31-50岁用户对种草、直播平台的关注度持续提升，51岁以上用户开始接触美妆产品。同时，男性用户的线上消费倾向也有所改变，30岁以下、31-50岁用户对品质关注度分别达到71.1%、67.7%。
男性消费市场，远不像人们想象的那么单调低迷。
男人究竟喜欢买什么？
镜头前，白小T创始人张勇给我们展示了他身上的一件灰色皮衣。穿着这件皮衣走了几个城市，有6个男性朋友问他要衣服的链接，于是，他决定把这件衣服作为今年秋冬季的爆款。
男性的消费频率虽然不高，但金额却往往更大。在张勇眼里，说中青年男性的钱不好赚的人，其实根本就不懂人性，既没有真正的触达到消费者需求，更没有转化这些需求的能力。
长久以来，想要把手伸到男性消费者们的口袋里，都是个不小的难题。这背后的一个重要原因在于，在过去的服装消费场景中，男性往往只是一个用户，而不是那个掏钱的消费者。
无论是逛商场还是刷淘宝，妻子或女朋友往往充当了替男性下单的角色，与此同时，男性这个使用者，却深藏于消费决策之后，看不到也摸不着，更难言转化。
短视频的崛起，让触达男性用户，成为了可能。
作为获取资讯的渠道，短视频在笼络了大批男性用户的同时，还通过精准有效的购物信息推荐，把消费场景送到了男性用户面前，将其变成了真实的消费者和用户。
这是个看上去并不复杂的道理，却是张勇用创业十几年，赔了2700万摸索出来的。因此，他不认为白小T的成功仅仅是靠短视频红利和运气好，而是“把原来的男性用户变成了消费者，这道题我们做对了”。
不仅是摸清了消费者，疫情对消费层级的促进作用也尤为明显。封控期间，看手机的时间更多了，各层级的消费逻辑改变了。在张勇看来，当下的消费市场，面对的不是升级或降级，而是消费的极度分层。这改变了传统的消费逻辑，也给了每个细分品类重新做一遍的机会。
近期，白小T旗下的内裤品牌白小内正在做上线测试。而相比T恤，内裤产品更是个卷到没边的领域，这一次，张勇打算用一个其他品牌没有关注到的痛点，绕到别人的后面。“跟那些老品牌怎么竞争？比面料，比工艺，比包装，还是比品牌啊？那就只能侧翼包抄了。”
好在，内裤产品也是存在痛点的，特别是商旅出门的换洗问题。为了应对这个过程中产生的异味、卫生问题，很多人在出门时会选择一次性内裤。可市面上大部分的此类产品都既丑，又不舒服。张勇计划以此为突破口，开发一种更加舒适且耐穿的一次性内裤。通过在细分品类下占据消费者心智的办法，在红海领域撕开一个口子，从而带动日常款内裤的销量。
需求，是消费品永恒的主题，但对于男性消费者的需求挖掘还远远不够。
“其实大部分男生都很可怜，买不到合适的好东西。”在男士护理品牌亲爱男友创始人刘苏看来，找到男性用户的需求点，并不是很难的事情。重点在于要选取一个赛道足够宽阔，产品特征与需求相匹配的方向。
纵观各年龄层的男性用户，90后往往是对生活品牌更有追求，细分需求更加丰富多元的一群人，他们有着较强的社交需求，对外形容貌的在意程度，也远强过80后。特别是如今适婚年龄段的男性比女性多出了3000万，也更是加剧了这一年龄段人群对外形的要求。
于是，“异性吸引力”也成为了亲爱男友的主要策略。无论是产品功能，还是宣传方向，都力图以提升自信和吸引力，作为产品的核心价值。刘苏希望把亲爱男友塑造成一个潮流男生品牌，即使用这一品牌的男性，都是有信心且受女孩子欢迎的。
而在这一前提下，产品的香味也成为了体现品牌核心价值观的关键。
通过对400位18-30岁女性进行香型偏好调查，并以“92%女生喜欢的男生香气”为宣传理念，亲爱男友的产品一经上线就登上天猫男士沐浴露类目TOP3。
这也为其他的产品奠定了好基础。从沐浴露、香皂、洗面奶到口腔清新喷雾，满足男性用户在社交层面的需求。下一步，刘苏还将针对男性在悦己方面的需求，开发车载香氛、T恤、袜子等支线产品。 https://t.cn/RI7nYAL
此外，年轻男性用户消费更注重品质，31-50岁用户对种草、直播平台的关注度持续提升，51岁以上用户开始接触美妆产品。同时，男性用户的线上消费倾向也有所改变，30岁以下、31-50岁用户对品质关注度分别达到71.1%、67.7%。
男性消费市场，远不像人们想象的那么单调低迷。
男人究竟喜欢买什么？
镜头前，白小T创始人张勇给我们展示了他身上的一件灰色皮衣。穿着这件皮衣走了几个城市，有6个男性朋友问他要衣服的链接，于是，他决定把这件衣服作为今年秋冬季的爆款。
男性的消费频率虽然不高，但金额却往往更大。在张勇眼里，说中青年男性的钱不好赚的人，其实根本就不懂人性，既没有真正的触达到消费者需求，更没有转化这些需求的能力。
长久以来，想要把手伸到男性消费者们的口袋里，都是个不小的难题。这背后的一个重要原因在于，在过去的服装消费场景中，男性往往只是一个用户，而不是那个掏钱的消费者。
无论是逛商场还是刷淘宝，妻子或女朋友往往充当了替男性下单的角色，与此同时，男性这个使用者，却深藏于消费决策之后，看不到也摸不着，更难言转化。
短视频的崛起，让触达男性用户，成为了可能。
作为获取资讯的渠道，短视频在笼络了大批男性用户的同时，还通过精准有效的购物信息推荐，把消费场景送到了男性用户面前，将其变成了真实的消费者和用户。
这是个看上去并不复杂的道理，却是张勇用创业十几年，赔了2700万摸索出来的。因此，他不认为白小T的成功仅仅是靠短视频红利和运气好，而是“把原来的男性用户变成了消费者，这道题我们做对了”。
不仅是摸清了消费者，疫情对消费层级的促进作用也尤为明显。封控期间，看手机的时间更多了，各层级的消费逻辑改变了。在张勇看来，当下的消费市场，面对的不是升级或降级，而是消费的极度分层。这改变了传统的消费逻辑，也给了每个细分品类重新做一遍的机会。
近期，白小T旗下的内裤品牌白小内正在做上线测试。而相比T恤，内裤产品更是个卷到没边的领域，这一次，张勇打算用一个其他品牌没有关注到的痛点，绕到别人的后面。“跟那些老品牌怎么竞争？比面料，比工艺，比包装，还是比品牌啊？那就只能侧翼包抄了。”
好在，内裤产品也是存在痛点的，特别是商旅出门的换洗问题。为了应对这个过程中产生的异味、卫生问题，很多人在出门时会选择一次性内裤。可市面上大部分的此类产品都既丑，又不舒服。张勇计划以此为突破口，开发一种更加舒适且耐穿的一次性内裤。通过在细分品类下占据消费者心智的办法，在红海领域撕开一个口子，从而带动日常款内裤的销量。
需求，是消费品永恒的主题，但对于男性消费者的需求挖掘还远远不够。
“其实大部分男生都很可怜，买不到合适的好东西。”在男士护理品牌亲爱男友创始人刘苏看来，找到男性用户的需求点，并不是很难的事情。重点在于要选取一个赛道足够宽阔，产品特征与需求相匹配的方向。
纵观各年龄层的男性用户，90后往往是对生活品牌更有追求，细分需求更加丰富多元的一群人，他们有着较强的社交需求，对外形容貌的在意程度，也远强过80后。特别是如今适婚年龄段的男性比女性多出了3000万，也更是加剧了这一年龄段人群对外形的要求。
于是，“异性吸引力”也成为了亲爱男友的主要策略。无论是产品功能，还是宣传方向，都力图以提升自信和吸引力，作为产品的核心价值。刘苏希望把亲爱男友塑造成一个潮流男生品牌，即使用这一品牌的男性，都是有信心且受女孩子欢迎的。
而在这一前提下，产品的香味也成为了体现品牌核心价值观的关键。
通过对400位18-30岁女性进行香型偏好调查，并以“92%女生喜欢的男生香气”为宣传理念，亲爱男友的产品一经上线就登上天猫男士沐浴露类目TOP3。
这也为其他的产品奠定了好基础。从沐浴露、香皂、洗面奶到口腔清新喷雾，满足男性用户在社交层面的需求。下一步，刘苏还将针对男性在悦己方面的需求，开发车载香氛、T恤、袜子等支线产品。 https://t.cn/RI7nYAL
Oppa ❤
When i count my Blessings, ❤❤
Oppa is always on the top of the list
and i’m ever grateful to God for bringing you into my life ❤
You are the reasons why my days is awesome.
I am so happy you are in my world. ❤
I can’t imagine being without you ❤❤❤❤
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