1、 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 Table_MainInfo 行业研究/信息服务 证券研究报告 行业专题报告行业专题报告 2024 年 04 月 04 日 Table_InvestInfo 投资评级 优于大市优于大市 维持维持 市场表现市场表现 Table_QuoteInfo-43.41%-33.45%-23.48%-13.52%-3.55%6.41%2023/32023/62023/9 2023/12信息服务海通综指 资料来源：海通证券研究所 相关研究相关研究 Table_ReportInfo 计算机行业跟踪周报 335 期：Kimi 升级 200 万字版本，低空经济专题会议召开2

2、024.03.23 计算机行业跟踪周报 334 期：华为召开中国合作伙伴大会 20242024.03.17 大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案发布，计算机九大领域预计受益2024.03.14 Table_AuthorInfo 分析师:杨林 Tel:(021)23183969 Email: 证书:S0850517080008 分析师:杨蒙 Tel:(021)23185700 Email: 证书:S0850523090001 联系人:朱瑶 Tel:(021)23187261 Email: 从“安迪比尔”到“詹森奥特曼”，算从“安迪比尔”到“詹森奥特曼”，算力与应用的跃迁力与应用的跃迁 Tabl

3、e_Summary 投资要点：投资要点：安迪比尔定律给硬件带来了空间，给软件带来了利润。安迪比尔定律给硬件带来了空间，给软件带来了利润。安迪比尔定律来源于：“Andy gives，Bill takes away。”Andy 指的是 Intel 原 CEO 安迪格鲁夫，Bill则是微软的比尔盖茨。这句话的含义是英特尔向市场推广了一款新型芯片，微软会及时升级自己的软件产品吸收新型芯片的性能。安迪比尔定律暗合了微软和Intel 之间的利益诉求，本质上是把耐用品转变为消费品，加速迭代。从个人电脑生态链来看安迪比尔定律：微软为首的软件开发商吃掉硬件，迫使用户更新新机器让惠普和戴尔受益，整机厂再向 Int

4、el 订购芯片、向 Seagate 等订购外设。除此之外安迪比尔定律也暗示了算力的长期匮乏，目前通过“复杂问题上云”和“算法轻量化适配终端”是解决这一匮乏的两条主流路径。詹森奥特曼定律：詹森奥特曼定律：AI 时代的安迪比尔定律时代的安迪比尔定律。我们认为，AI 时代，GPU 和大模型仍将会呈现出交织往上快速迭代的发展路径，AI 算力和应用相互促进，彼此给与正反馈。AI 算力性能的提升，被更大参数量的模型吃掉；更大的模型和应用进一步促进算力的消纳和性能提升。总结来说：“Jensen gives，Altman takes away。”Jensen Huang 是英伟达创始人，Sam Altman

5、是 OpenAI 创始人。产业实践中也得到了验证，H100 加速了 GPT4 的训练和迭代，同时 GPT4 和未来的 GPT5 也促进了 B200 的产生。由此，我们得出了 AI 时代的安迪比尔定律：詹森奥特曼定律。除了基本定义的转变，从通用平台，到基础设施，再到应用层面的变革传递，以及算力需求的体量增长预计也将产生巨大变化，具体如下：GPTs 是 Windows、AppStore 之后新一代的超级平台，传统 IT 产业链通用平台更新，基础设施迭代，传导至应用层的规律依旧存在。AI 时代需要新一代基础设施支持训练、推理和生成式 AI 应用落地。芯片层面芯片层面，除了 GPU 之外，ASIC、F

6、PGA 也将是 AI 芯片重要替代架构，GPU、CPU、DPU、HBM 将成为数据中心重要组成部分。数据中心层面数据中心层面，算力基础设施高性能和高效率需求，带来通信传导光纤变铜线，以及液冷 0-1 的革新。“AI 化”化”是 IT 架构变化的两大驱动力之一。从基础型到高性能，再到机器学习服务器，GPU 成本逐步上升，从 0%提升到 27-30%，再提升到 70-75%。与之印证的是，英伟达数据中心营收明显提升，而 Intel 则明显下降。“云计“云计算化”算化”也是 IT 架构变化的两大驱动力之一。大模型应用能够帮助企业更高效率的实现商业目标，但对于绝大多数企业而言，自研大模型成本高，且模型

7、设计、训练、调优等环节对开发人员专业能力要求较高。MaaS（Model as a Service，大模型即服务）代表着一种全新的 AI 云服务范式，它将大模型作为 AI 基础设施的核心组成，以云服务方式提供给开发人员和企业进行更高效的工业化开发。2022 年之前，人类在年之前，人类在 AI 和和 AI+应用场景方面进行了许多的探索，应用场景方面进行了许多的探索，22 年底的年底的ChatGPT 正式使正式使 AI 进入了进入了 iphone 时刻。时刻。大模型方面大模型方面，目前海外形成了几大云厂商对垒的局面。第一组微软与 GPT，第二组 Google 与 PaLM，第三组 META与 LLa

8、MA，第四组亚马逊与 Claude。国内包括互联网公司、科技公司以及创业公司都在积极跟进，代表性的有百度于 2023 年 3 月正式发布文心一言大模型，商汤发布“日日新 SenseNova”大模型体系，前商汤员工创立 MiniMax，杨植麟创立循环智能、月之暗面。AI 应用方面应用方面，年初至今，国内 AI 应用方向融资项目共有 81 起。目前国内 AI 应用方向融资项目集中在智能机器人、工业智能、智能驾驶&交通、AIGC 以及医疗、能源解决方案等领域。年初至今，国外 AI 应用方向融资项目共有 59 起。项目集中于机器智能，工业，医疗、商业、安全解决方案方面。AGI 与人形机器人与人形机器人

9、方面方面，AGI 有可能在未来 5 年实现，但算力的需求和形态预计将发生巨大的变化。此外巨头相继进入机器人领域，作为具身智能典型代表人形机器人也将带动算力产业链发展。行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 2 投资建议：投资建议：我们认为，一方面大模型与 AI 应用的迭代将会持续带来算力需求和算力结构变革，另一方面从基础平台，到基础设施，再到 AI 应用的产业链演进将会带来相应的产业机遇。建议关注：1）芯片相关企业，寒武纪-U、海光信息、景嘉微、龙芯中科；2）服务器相关企业，浪潮信息、中科曙光、神州数码、软通动力、高新发展、中国长城、拓维信息、协创数据；3）大模型相关企业

10、，科大讯飞、拓尔思、中控技术、商汤-W；4）应用相关企业，海康威视、金山办公、新国都、赛意信息、大华股份、万兴科技、虹软科技、新致软件。风险提示：风险提示：国产算力迭代不及预期；AI 应用发展不及预期；海外国家科技限制加剧。LZjWzW9UiYeVHXjX9UlW6M8Q8OmOpPsQtPkPmMnRkPpPrO7NqRoPxNmNtRMYoNzQ 行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 3 目目 录录 1.安迪比尔定律发展与演进.6 1.1 定律本质：把耐用品转变为消费品，加速迭代.6 1.2 定律传递：生态链演绎，和 Android 更新验证.6 1.3 定律影响：

11、软件高利润，“上云”“轻量化”解决算力瓶颈.7 2.詹森奥特曼：AI 时代的安迪比尔定律.8 2.1 定律延拓：软件、AI 计算变革，安迪比尔将延续.8 2.2 产业传递：从基础设施、通用平台，到应用.10 2.2.1 基础设施-芯片.10 2.2.2 基础设施-算力集群.13 2.2.3 通用平台.15 2.2.4 AI 应用.16 2.3 定律影响：锚定 AGI 与人形机器人，算力将演化出更多需求、形态.21 3.投资建议.22 4.风险提示.22 行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 4 图目录图目录 图 1 2017-2018 年单个集成电路晶体管数量增长趋势.

12、6 图 2 AI 智能计算中心为 AI 算法、应用提供高性价比计算能力.7 图 3 大规模学习系统部署到移动设备上需要轻量化处理.7 图 4 大模型语言智能编程助手，赋能软件开发提效降本.8 图 5 大模型算力的成本压力.8 图 6 服务器产业链.9 图 7 美股 AI 算力产业链代表性公司股价（左轴、右轴单位：美元）.9 图 8 新一代 AI 基础设施主要由算力、MaaS 及相关工具构成.10 图 9 AI 算力需求呈指数级增长，用以满足大模型开发和实践.11 图 10 H100 相比上一代 A100 性能显著提升.11 图 11 右边为上一代架构 Hopper，左边为 Blackwell.

13、12 图 12 基于 Blackwell 平台，GB200 集成了两个 B100 GPU.12 图 13 从 CPU/GPU 扩展新的 DPU 芯片.13 图 14 HBM 内存堆叠涉及并与 GPU 通过 2.5D 封装.13 图 15 大模型训练任务的稳定性，随着训练集群规模的扩张而递减.13 图 16 不同服务器类别成本拆分.14 图 17 Intel 数据中心营收.14 图 18 英伟达数据中心营收.14 图 19 MaaS 平台帮助企业更好的调用大模型能力.15 图 20 人工智能发展历程.15 图 21 厂商总览.16 图 22 未来 5 年极有可能实现 AGI，算力需求将有巨大提升

14、.21 图 23 三星半导体 CEO 成立实验室开发满足 AGI 需求的半导体.21 图 24 黄仁勋与机器人互动.22 图 25 Figure AI 发布利用“端到端”神经网络技术，OpenAI 大模型作支撑的机器人Figure 01.22 行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 5 表目录表目录 表 1 Android 系统历代配臵介绍.7 表 2 H100 与 A100 芯片指标对比.11 表 3 主要 AI 服务器使用的 AI 芯片可分为 GPU/FPGA/ASIC/类脑芯片四大阵营.12 表 4 年初至今国内 AI 应用融资.17 表 5 年初至今国外 AI 应

15、用融资.19 行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 6 1.安迪比尔定律安迪比尔定律发展与演进发展与演进 1.1 定律定律本质：把耐用品本质：把耐用品转变为消费品转变为消费品，加速迭代，加速迭代 安迪比尔定律来源于：“安迪比尔定律来源于：“Andy gives，Bill takes away。”。”Andy 指的是 Intel 原 CEO安迪格鲁夫，Bill 则是微软的比尔盖茨。这句话的含义是英特尔向市场推广了一款新型芯片，微软会及时升级自己的软件产品吸收新型芯片的性能。安迪比尔定律保证了摩尔与反摩尔定律的运行。安迪比尔定律保证了摩尔与反摩尔定律的运行。英特尔创始人戈登

16、摩尔提出著名的摩尔定律，即集成电路的集成度每 18 个月翻一番；同时反摩尔定律也得以推导出来，即 IT 产品每 18 个月价钱降一半。正是摩尔定律的存在使得程序员不再斤斤计较内存与速度，加快开发速度从而更好地完善功能和用户体验；同时新的软硬件产品具备老的产品不可比拟的易用性和可靠性，保证了反摩尔定律的正确性。安迪比尔定律暗合了微软和安迪比尔定律暗合了微软和 Intel 之间的利益诉求，本质上是把耐用品转变为消费之间的利益诉求，本质上是把耐用品转变为消费品，加速迭代。品，加速迭代。微软为了维护它在操作系统垄断地位，不断添加新功能，提升了对硬件产平台的需求，让硬件厂商受益，再将新利润投入研发，按照

17、摩尔定律预计的速度提升硬件性能，从而为微软进一步更新软件做好准备。这种软件吃硬件，硬件迭代更新满足软件迭代的模式本质上就是把 IT 产品从耐用品转变为消费品，加速迭代，这在事实上也促进了 Wintel 联盟的形成。图图1 2017-2018 年单个集成电路晶体管数量增长趋势年单个集成电路晶体管数量增长趋势 资料来源：CSDN，海通证券研究所 1.2 定律传递：生态链演绎，和定律传递：生态链演绎，和 Android 更新验证更新验证 从个人电脑生态链来看安迪比尔定律：微软为首的软件开发商吃掉硬件，迫使用户从个人电脑生态链来看安迪比尔定律：微软为首的软件开发商吃掉硬件，迫使用户更新新机器让惠普和戴

18、尔受益，整机厂再向更新新机器让惠普和戴尔受益，整机厂再向 Intel 订购芯片、向订购芯片、向 Seagate 等订购外设。等订购外设。该生态链的传递有实际的例子，2006 年上半年，因为微软的 Vista 迟迟不能面市，从 Intel到惠普、戴尔等整机，再到 Marvell 和 Seagate 等外设厂商销售都受到很大影响，这些公司股票下跌了 20%-40%。微软的 Vista 上市之后，微软自身的业绩和股价立刻得到提升，此后英特尔、惠普、戴尔等得到增长，股价大幅度提升。Android 系统不断发展促使了手机硬件不断系统不断发展促使了手机硬件不断升级升级。Android 系统号称无硬件限制，

19、系统号称无硬件限制，行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 7 但是低配臵的但是低配臵的手机手机是很难运行高级系统的。是很难运行高级系统的。从表 1 中可以看出，Android 从 1.0 进化到4.4 版本，CPU、内存和屏幕都发生了极大地变化，CPU 频率从 528MHz 增加到 2.5GHz，内存以 RAM 为例从 192MB 增加到 2GB，屏幕也从 3.17 寸增加到了 5.1 寸。表表 1 Android 系统历代配臵介系统历代配臵介绍绍 Android 1.0 Android 2.3 Android 3.0 Android 4.4 CPU 高通 7201 5

20、28MHz 高通 832MHz 1GHz 高通 2.5GHz 内存内存 RAM 192MB ROM 256MB 256MB 512MB RAM 2GB 屏幕屏幕 TFT 3.17 寸 3.5 寸 3.5 寸以上 5.1 寸 资料来源：CSDN，海通证券研究所 1.3 定律定律影响影响：软件高利润，“上云”“轻量化”解决算力瓶颈软件高利润，“上云”“轻量化”解决算力瓶颈 安迪比尔定律给硬件带来了空间，给软件带来了利润安迪比尔定律给硬件带来了空间，给软件带来了利润。一方面，根据安迪比尔定律的诠释，计算机的性能增加都被新的软件吃掉了，也即各个硬件厂商靠软件的提升来开发自己硬件新的应用市场，从而赢得了

21、发展空间。另一方面，安迪比尔定律也使得软件处于产业链的上游，从事 IT 产业要想获得高利润，就要从上游入手，从微软到谷歌，再到 Facebook 都是如此。但苹果是例外，苹果通过硬件实现了软件的价值，因为人们把苹果看成一种潮流和时尚。“复杂问题上云”和“算法轻量化适配终端”是解决算力瓶颈的两条主流路径。“复杂问题上云”和“算法轻量化适配终端”是解决算力瓶颈的两条主流路径。智能终端的发展要遵循安迪比尔定律，意味着无论硬件性能提升多大，都会被软件更新换代消耗，而软件的更新不会停止决定了终端算力的持续稀缺。为了解决这一问题，“上云”和“轻量化”成为两个重要的解决路径。图图2 AI 智能计算中心为智能

22、计算中心为 AI 算法、应用提供高性价比计算能力算法、应用提供高性价比计算能力 资料来源：人工智能行业 AI 大底座价值实现白皮书：构建 Al 生产力，推动未来增长，海通证券研究所 图图3 大规模学习系统部署到移动设备上需要轻量化处理大规模学习系统部署到移动设备上需要轻量化处理 资料来源：CSDN，海通证券研究所 行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 8 2.詹森詹森奥特曼：奥特曼：AI 时代的安迪比尔定律时代的安迪比尔定律 安迪比尔定律将延续，但软硬件的领头羊预计都将发生变化，硬件层面，GPU 将会替代 CPU 成为主力算力，而代表性人物也将从安迪变为 Jensen

23、Huang，软件层面 GPT将会替代 window 成立通用平台代表，代表性人物也将从比尔变为 Sam Altman。因此，因此，安迪比尔定律将会演变为詹森奥特曼定律，除了名称的转变，从通用平台安迪比尔定律将会演变为詹森奥特曼定律，除了名称的转变，从通用平台，到，到基础设施基础设施，再到再到应用层面的变革应用层面的变革传递，以及算力需求的体量增长预计都将产生巨大变化传递，以及算力需求的体量增长预计都将产生巨大变化。2.1 定律延拓：定律延拓：软件、软件、AI 计算计算变革，安迪比尔将延续变革，安迪比尔将延续 GPTs 是是 Windows、AppStore 之后新一代的超级平台，同时大语言模型

24、指数级算之后新一代的超级平台，同时大语言模型指数级算力需求与线性增长的区域算力基建产生矛盾。力需求与线性增长的区域算力基建产生矛盾。软件大的革新都会诞生新的超级平台，从Windows，到 AppStore，再到 GPTs 都不例外，当前的 GPTs 有望成为新一代的 AGI服务入口和软件调度枢纽。以智能编程为例，大语言模型支持下的编程助手能够覆盖从需求分析、架构设计到代码编写等软件开发全生命周期流程，预计人类程序员将 80%的代码交由语言大模型编写。除此之外，大模型还能够面对其他类别的复杂任务，实现多模型协同组合等。但是大模型训练推理带来指数级算力需求增长，将与线性增长的区域算力基建形成矛盾。

25、根据商汤科技&智算联盟新一代人工智能基础设施白皮书援引CSET(Center for Security and Emerging Technology)的AI and Compute报告：“在计算价格没有任何变化的情况下，尖端模型成本预计将在 2026 年 6-11 月超过美国GDP。”图图4 大模型语言智能编程助手，赋能软件开发提效降本大模型语言智能编程助手，赋能软件开发提效降本 资料来源：人工智能行业：2023 新一代人工智能基础设施白皮书，海通证券研究所 图图5 大模型算力的成本压力大模型算力的成本压力 资料来源：人工智能行业：2023 新一代人工智能基础设施白皮书，海通证券研究所 AI

26、 时代，通用平台更新，基础设施迭代，传时代，通用平台更新，基础设施迭代，传导至应用层的规律依旧存在。导至应用层的规律依旧存在。操作系统位于服务器产业链上游，大模型从产业链的角度来看类似于 AI 时代的操作系统，同样位于产业链的上游。大模型的迭代会带来算力的大量需求，从而算力基础设施 CPU、GPU、内存等乃至产业链中游的服务器都会相继得到拉动，最后传导到应用层。从另一个角度来看，大模型也可以视为是 AI 时代的超级应用，应用的迭代也会带来算力、模型基础能力的需求，从而也会对算力器件、大模型基础架构带来拉动。行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 9 图图6 服务器产业链服

27、务器产业链 资料来源：行行查研究中心，海通证券研究所 ChatGPT 发布，发布，AI 进入进入 iPhone 时刻，相应公司二级市场表现出色。时刻，相应公司二级市场表现出色。2022 年 11月 30 日 OpenAI 发布具有多种能力的通用大模型 ChatGPT，上线仅 5 天用户数量突破100 万，开启了人工智能的新时代，这也给产业链上下游公司带来了冲击：英伟达、Meta 是首先受益的两家公司，英伟达在 2022 年由于新冠疫情、全球芯片短缺，市值暴跌 70%，最后由于 AI 对 GPU 的巨大需求从 2022 年底开始股价暴涨；Meta 可以在其产品和服务中集成了自家或第三方的大型语言

28、模型，以提升用户体验和服务质量，也在第一时间反应到股价中，此外，2023 年 2 月，Meta 也发布开源机器学习模型 LLaMA作为自身 AI 能力的证明。ChatGPT 发布对以广告收益为基础的 Google 搜索引擎业务带来了冲击，消沉一阵之后，2023 年 5 月 11 日，谷歌在 GoogleI/O 开发者大会上推出 PaLM2 语言大模型，并宣称是当时最先进的大模型，开启了正式反击，股价由此开始上涨。超微电脑主要经营服务器解决方案的业务，与 AMD（超威半导体）区分开来，其主要客户包括 OpenAI、谷歌、微软、Meta 等大型科技公司。公司的服务器机架可以同时安装英伟达、英特尔和

29、 AMD 的芯片，根据客户需求进行定制，形成高性能、稳定的服务器系统，这种灵活性让超微电脑成为生成式 AI 时代的重要供应商。图图7 美股美股 AI 算力产业链代表性公司算力产业链代表性公司市值市值 资料来源：ifind，海通证券研究所 行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 10 2.2 产业传递：从基础设施、通用平台，到应用产业传递：从基础设施、通用平台，到应用 2.2.1 基础设施基础设施-芯片芯片 AI 时代需要新一代基础设施支持训练、推理和生成式时代需要新一代基础设施支持训练、推理和生成式 AI 应用落地。应用落地。新一代 AI 基础设施将以大模型能力输出为核心

30、平台，集成算力资源、数据服务和云服务，专门设计用于最大限度提升大模型和生成式 AI 应用的表现。该 AI 基础设施功能包括：数据准备与管理、大模型训练推理、模型能力调用、生成式 AI 应用部署。在实际落地中，厂商还会根据自身的经验，针对用户在训练和使用大模型时面临的 AI 技术问题，为用户提供围绕大模型开发时间的咨询类服务。图图8 新一代新一代 AI 基础设施主要由算力、基础设施主要由算力、MaaS 及相关工具构成及相关工具构成 资料来源：人工智能行业：2023 新一代人工智能基础设施白皮书，海通证券研究所 算力需求指数级增长，算力需求指数级增长，GPU 迭代带来迭代带来性能提升。性能提升。以

31、 OpenAI 为例，训练一次 1750亿参数的 GPT-3 大约需要的算力约为 3640PFlops-day，共使用了 1024 块 A100（GPU）训练了 34 天。而 GPT-4 参数量达到了 GPT-3 的 500 倍，使用约 2-3 万张 A100，训练1 个月左右时间。如图 9，仅训练算力需求就发生了几何倍提升。除了训练外，推理也将进一步推高算力需求，预计将远超训练阶段的用量。AI 新锐巨头 OpenAI 的创始人兼CEO 萨姆 奥特曼正在从中东地区筹集总计高达 7 万亿美元的资金，以支持公司的一项半导体计划，并与英伟达展开竞争。黄仁勋认为七万亿美元能买下所有的 GPU，但除了数

32、量，还应关注计算机架构的进步，否则需要不切实际体量的燃料来支持 GPU 的消耗。行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 11 图图9 AI 算力需求呈指数级增长，用以满足大模型开发和实践算力需求呈指数级增长，用以满足大模型开发和实践 资料来源：人工智能行业：2023 新一代人工智能基础设施白皮书，epoch，海通证券研究所 图图10 H100 相比上一代相比上一代 A100 性能显著提升性能显著提升 资料来源：英伟达，弘则研究，海通证券研究所 表表 2 H100 与与 A100 芯片指标对比芯片指标对比 指标指标 A100 H100 架构架构 Ampere Hopper

33、CUDA 核心核心 6912 18432 Tensor Cores 432 640 GPU 内存内存 40GB 或 80GB HBM2 32GB HBM2 内存带宽内存带宽 2TB/s 3.35TB/s 单精度性能单精度性能 未提供 10.6 teraflops 双精度双精度性能性能 未提供 5.3 teraflops 功耗功耗 400w 500w 制程工艺制程工艺 7nm 4nm 晶体管数量晶体管数量 54billion 80billion 新特性新特性 第三代 Tensor Cores，NVIDIA Multi instance GPU（MIG）技术 NVLink 互连技术，Transfo

34、rmer 引擎 AI 性能性能 优秀的深度学习工作负载 MLPerf 基准测试得分6502，训练和推理应用中是A100 的 30 倍和 9 倍 GPU 与与 CPU 连接技术连接技术 NVLink and PCIe Gen4 NVLink and PCIe Gen5 资料来源：弘则研究，海通证券研究所 GTC2024，英伟达发布基于，英伟达发布基于 Blackwell 架构的架构的 GB200 超级芯片超级芯片，性能提升功耗优，性能提升功耗优化化。Blackwell 小芯片有 1040 亿个晶体管，采用 TSM N4P 制程，两个 Blackwell 小芯片组成一个 B100。两个 B100

35、GPU 和一个 Grace CPU 组成了一个 GB200 超级芯片。Blackwell 拥有 20 PFLOPS 的 AI 算力，192 GB HBM3e，8TB/s 存储带宽，较 Hopper在 FP4 规格算力提升 5 倍。如果要训练一个 1.8 万亿参数量的 GPT 模型，需要 8000张 Hopper GPU，消耗 15 兆瓦的电力，连续跑上 90 天。但如果使用 Blackwell GPU，只需要 2000 张，同样跑 90 天只要消耗 4 兆瓦的电力。行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 12 图图11 右边为上一代架构右边为上一代架构 Hopper，左边

36、为，左边为 Blackwell 资料来源：英伟达官网，海通证券研究所 图图12 基于基于 Blackwell 平台，平台，GB200 集成了两个集成了两个 B100 GPU 资料来源：英伟达官网，海通证券研究所 除了除了 GPU 之外，之外，ASIC、FPGA、类脑芯片、类脑芯片也将是也将是 AI 芯片重要替代架构。芯片重要替代架构。ASIC 在计算能力、功耗方面综合实力不会比 GPU 逊色，但灵活性稍差。FPGA 可编程的特性提供了更多的灵活性，但是性能方面略逊色于 GPU。类脑芯片拥有最低的功耗，通信效率高，但缺乏训练方法且精度较低。ASIC、FPGA、类脑芯片都有其自身的特性，将是GPU

37、 的重要替代品。表表 3 主要主要 AI 服务器使用的服务器使用的 AI 芯片可以分芯片可以分为为 GPU/FPGA/ASIC/类脑芯片四类脑芯片四大阵营大阵营 分类基础 AI 芯片类型 详解 按技术架按技术架构分构分 GPU GPU 的优势在于提供了多个核心的并行计算基础结构，具备处理大量数据和高性能浮点运算的能力。在进行单个输入项的推断时，并行计算的优势并不能完全发挥出来。FPGA FPGA 能够同时实现数据并行和任务并行计算，这在处理特定应用时能够显著提升效率。但价格较高，峰值性能不如 GPU。ASIC 定制化特性可以提高 ASIC 的性能功耗比，尤其在高性能、低功耗和移动应用方面具有明

38、显优势。然而，缺点包括定制化程度较高、设计周期长、算法依赖性高和扩展性差等。类脑芯片 拥有最低的功耗，通信效率高，但缺乏训练方法且精度较低。资料来源：科技芯闻社，海通证券研究所 数据中心产品产生新浪潮，数据中心产品产生新浪潮，GPU、CPU、DPU、HBM 将成为重要组将成为重要组成部分。成部分。不止GPU、CPU，随着 AI 数据中心的算力需求提升，DPU 和 HBM 也成为算力基础设施重要的组成部分。DPU 专为数据传输和安全处理所设计，由用于网络、存储和安全的可编程 ARM CPU 组成，以减轻 Hypervisor 的工作负载。而 HBM 是一种新内存，传统的内存显卡是单独的 DRAM

39、，安装在显卡的 PCB 板上，与 GPU 芯片分开，而 HBM 将内存堆叠在一起与 GPU 集成在同一硅片上，提供更高的内存宽带和更低的功耗。行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 13 图图13 从从 CPU/GPU 扩展新的扩展新的 DPU 芯片芯片 资料来源：弘则研究科技行业 NVIDIA 专题研究：算力时代“新王”登基，海通证券研究所 图图14 HBM 内存堆叠涉及并与内存堆叠涉及并与 GPU 通过通过 2.5D 封装封装 资料来源：弘则研究科技行业 NVIDIA 专题研究：算力时代“新王”登基，海通证券研究所 2.2.2 基础设施基础设施-算力集群算力集群 算力

40、基础设施高性能和高效率算力基础设施高性能和高效率需求需求，带来光变铜、液冷，带来光变铜、液冷 0-1 革新。革新。在集群训练下，网络通信等问题会造成大模型训练效率的降低，而且大规模、长时间训练对 GPU 集群稳定性也提出了更高的要求。因此以英伟达为代表性的厂商提出了一系列的变革措施来提升算力基础设施的性能和效率。除了单个芯片能力的提升，3 月 18 日到 21 日的英伟达 GTC 大会上，黄仁勋提出单个机柜内的传输从光纤变为铜线，减少了光电信号变换的能量损耗，而且还能保持传输速度。此外，黄仁勋还提出 B200 的散热将变为液冷，提升散热效率。图图15 大模型训练任务的稳定性，随着训练集群规模的

41、扩张而递减大模型训练任务的稳定性，随着训练集群规模的扩张而递减 资料来源：人工智能行业：2023 新一代人工智能基础设施白皮书，海通证券研究所“AI 化”是化”是 IT 架构变化的两大驱动力架构变化的两大驱动力之一之一。一方面，从基础型到高性能，再到机器学习服务器，CPU 成本逐步下降，从 30-35%下跌到 20-25%，再到 5-10%。另一方面，从基础型到高性能，再到机器学习服务器，GPU 成本逐步上升，从 0%提升到27-30%，再提升到 70-75%。与之印证的是，英伟达数据中心营收明显提升，而 Intel则明显下降。行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 14

42、 图图16 不同服务器类别成本拆分不同服务器类别成本拆分 资料来源：行行查研究中心，海通证券研究所 图图17 Intel 数据中心营收数据中心营收 资料来源：同花顺 iFinD，海通证券研究所 图图18 英伟达数据中心营收英伟达数据中心营收 资料来源：BOFA Security，海通证券研究所 “云计算化”也是“云计算化”也是 IT 架构变化的两大驱动力之一。架构变化的两大驱动力之一。大模型应用能够帮助企业更高效率的实现商业目标，但对于绝大多数企业而言，自研大模型成本高，且模型设计、训练、调优等环节对开发人员专业能力要求较高。MaaS（Model as a Service，大模型即服务）代表着

43、一种全新的 AI 云服务范式，它将大模型作为 AI 基础设施的核心组成，以云服务方式提供给开发人员和企业进行更高效的工业化开发。行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 15 图图19 MaaS 平台帮助企业更好的调用大模型能力平台帮助企业更好的调用大模型能力 资料来源：人工智能行业：2023 新一代人工智能基础设施白皮书，海通证券研究所 2.2.3 通用平台通用平台 2022 年之前，人类在年之前，人类在 AI 和和 AI+应用场景方面进行了许多的探索，应用场景方面进行了许多的探索，22 年底的年底的ChatGPT 正式使正式使 AI 进入了进入了 iphone 时刻。时

44、刻。OpenAI 是基于 Transformer 基础模型推出了 GPT 系列大模型。2019 年、2020 年，OpenAI 分别发布了 GPT-2 和 GPT-3，但并未在市场上引起轰动，2022 年 11 月，OpenAI 发布 ChatGPT，ChatGPT 基于 GPT 技术，通过大量的语料训练，可以模拟人类的对话方式和思维方式，从而实现了与人类的交互。ChatGPT 迅速引爆市场，开启了 2023 年的人工智能热潮。除了生成能力，最新的 GPT-4 还具有解释性、组合性和空间性能力。在视觉范畴内，虽然 GPT-4 只接受文本训练，但 GPT-4 不仅从训练数据中的类似示例中复制代码

45、，而且能够处理真正的视觉任务，充分证明了该模型操作图像的强大能力。另外，GPT-4 在草图生成方面，能够结合运用 Stable Difusion 的能力，同时 GPT-4 针对音乐以及编程的学习创造能力也得到了验证。此外，GPT-5 预计将于 2024 年年中发布，它将在高级推理上实现质的飞跃。图图20 人工智能发展历程人工智能发展历程 资料来源：沙利文人工智能行业 AI 大模型市场研究报告（2023）：迈向通用人工智能，大模型拉开新时代序幕，海通证券研究所 行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 16 我们认为，我们认为，目前海外形成了几大云厂商对垒的局面。目前海外形成

46、了几大云厂商对垒的局面。第一组微软与 GPT，目前OpenAI 旗下 GPT-4 于 2023 年 3 月 14 日发布，是千亿级参数的多模态预训练模型，能够支持图像和文本的输入。第二组 Google 与 PaLM，PaLM-E 于 2023 年 3 月 10日发布，是一种多模态视觉语言模型（VLM），具有 5620 亿个参数，集成了可控制机器人的视觉和语言能力。第三组 META 与 LLaMA，大型语言模型 LLaMA 于 2023 年2 月发布，包括 4 种参数规模。第四组，亚马逊与 Claude，Claude 于 2023 年 3 月14 日发布，是 Anthropic 开发的类似 Ch

47、atGPT 的聊天机器人，使用的是 constitutional。国内包括互联网公司、科技公司以及创业公司都在积极跟进。国内包括互联网公司、科技公司以及创业公司都在积极跟进。互联网公司方面，百度于 2023 年 3 月正式发布文心一言大模型。华为于 2021 年 4 月正式对外发布盘古预训练大模型。科技公司方面，商汤发布“日日新 SenseNova”大模型体系，推出自然语言处理、内容生成、自动化数据标注、自定义模型训练等大模型及能力，包括语言大模型“商量 SenseChat”和一系列生成式 AI 应用。创业公司方面，前商汤员工创立MiniMax，杨植麟创立循环智能、月之暗面。图图21 厂商总览

48、厂商总览 资料来源：沙利文人工智能行业 AI 大模型市场研究报告（2023）：迈向通用人工智能，大模型拉开新时代序幕，海通证券研究所 2.2.4 AI 应用应用 基于企名片基于企名片 Pro 的数据，我们进行了统计，的数据，我们进行了统计，年初至今，国内年初至今，国内 AI 应用方向融资项目应用方向融资项目共有共有 81 起。起。目前国内 AI 应用方向融资项目集中在智能机器人、工业智能、智能驾驶&交通、AIGC 以及医疗、能源解决方案等领域。投资金额过亿的项目具体如下：芯控智能的整体智能工程解决方案，赛美特的国产半导体智能制造软件，智元的人形机器人项目，生数科技的产业级多模态大模型，爱诗科技

49、的视觉多模态项目，神马工场大的 AIGC数字人孵化营销平台，九识智能订单的全球领先的L4级自动驾驶项目，月之暗面的AIGC项目，美克生能源的分布式绿色能源聚合服务项目，百应科技的对话式 AI 技术应用项目，行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 17 清云能源集团的智慧综合能源服务和资产运营项目，猎户星空的智能服务机器人项目，星动纪元 的具身智能及通用人形机器人项目，卓世科技的行业模型产品和解决方案项目，国自机器人的移动机器人项目。其中，月之暗面的 AIGC 项目获得了 10 亿美元的融资，为额度之最。表表 4 年初至今年初至今国内国内 AI 应用应用融资融资 序号 项目

50、名称 业务 城市 投资 轮次 投资时间 投资金额 投资方 1 交泰智能 工业智能服务商 合肥市 种子轮 2024.3.20 数百万人民币 合肥高投 2 中科慧灵 智能机器人研发商 北京市 天使轮 2024.3.20 未披露 联想创投,鲲典投资,海南姿治投资有限公司 3 汉特云智能 智能机器人开发商 福州市 A 轮 2024.3.19 未披露 国科京东方投资 4 昇启科技 智能化仿真工业软件研发商 北京市 Pre-A 轮 2024.3.19 未披露 华山资本 Westsummit Capital 5 千寻智能 智能机器人研发商 杭州市 天使轮 2024.3.18 未披露 顺为资本,绿洲资本 6

51、芯控智能 整体智慧工厂解决方案提供商 杭州市 B 轮 2024.3.18 近亿人民币 曦域资本,翌马资本 7 赛美特 国产半导体智能制造软件供应商 上海市 C+轮 2024.3.18 数亿人民币 策源资本,允泰资本,申万宏源证券,蓝海洋基金,兴业银行 8 中州创赢 AIGC 技术开发商 合肥市 A 轮 2024.3.16 数千万人民币 未披露 9 设序科技 AI 生成式设计与方案工业产品提供商 上海市 A+轮 2024.3.15 未披露 涌铧投资,联想创投 10 杭州妙联 智能家居整体解决方案提供商 杭州市 B 轮 2024.3.14 未披露 浦江国投 11 智元机器人 人形机器人研发商 上海

52、市 A+轮 2024.3.13 超 10 亿人民币 M31 资本,HongShan 红杉中国,上汽投资 12 忆生科技 人工智能初创公司 深圳市 天使轮 2024.3.13 未披露 真格基金 13 生数科技 产业级多模态大模型研发商 北京市 A 轮 2024.3.12 数亿人民币 启明创投,达泰资本,智谱 AI,BV 百度风投,卓源亚洲,北京鸿福厚德企业管理合伙企业（有限合伙）14 格物汽车 自动驾驶研发商 苏州市 A 轮 2024.3.12 未披露 深港通资本,常熟国发创投 15 爱诗科技 视觉多模态算法开发商 北京市 A 轮 2024.3.11 亿级人民币 达晨财智 16 星凡星启 一站式

53、行业 AIGC 技术服务提供商 成都市 A 轮 2024.3.11 未披露 开普云,盛景网联 17 清昴智能 AI 模型部署优化平台 北京市 战略融资 2024.3.7 未披露 哈勃投资 18 行者 AI 游戏 AI 开发商 成都市 A 轮 2024.3.6 未披露 掌趣科技 19 麦伽智能 法律大语言模型研发商 北京市 A+轮 2024.3.6 未披露 无限基金 SEE Fund,智谱 AI,连星资本 20 神马工场 AIGC 数字人孵化营销平台 上海市 拟收购 2024.3.6 1530 万美元 第九城市 21 文德数慧 AI 算法数据生产服务和数据内容审核服务公司 苏州市 战略融资 20

54、24.3.6 未披露 苏高新投资 22 新旦智能 AI 初创公司 深圳市 天使轮 2024.3.4 千万级人民币 APUS 23 MiniMax 多模态 AI 大模型领域研发商 上海市 B 轮 2024.3.4 未披露 阿里巴巴 24 伽南科技 智能机器人生产商 北京市 天使+2024.3.1 未披露 Plug and Play China 25 无问智行 智能驾驶服务商 北京市 Pre-A 轮 2024.3.1 未披露 力合科创,力合资本,地平线机器人 26 神州云海 商业服务机器人研发商 深圳市 B 轮 2024.3.1 未披露 云天励飞 27 九号机器人 智能机器人研发制造商 东莞市 天

55、使轮 2024.2.28 未披露 中硕资本,普密斯 28 道善智能 全自动测绘机器人研发商 佛山市 股权转让 2024.2.28 336.51万人民币 殷图网联 29 九识智能 全球领先的 L4 级自动驾驶产品研发企业 苏州市 A 轮 2024.2.27 近 1 亿美元 美团战略投资部,BV 百度风投,独秀资本,闲庭基金,索道投资,蓝湖资本,建发新兴投资 30 迪普明德 智能机器人研发制造商 南京市 天使轮 2024.2.27 未披露 壹诺创投,智远慧 行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 18 31 星海图 具身智能公司 苏州市 天使轮 2024.2.27 千万级美元

56、 IDG 资本,无限基金 SEE Fund,BV 百度风投,金沙江创投,七熹投资 32 复睿智行 智慧交通系统解决方案提供商 上海市 Pre-A 轮 2024.2.26 数亿人民币 浙商创投,北京新航城,中山金控,鑫翼东湖创投,平湖市跨山问海实业投资有限公司,浙江坤鑫,桥新资本 33 摄星智能 智慧防务研发商 绍兴市 B 轮 2024.2.22 未披露 诚合资管 34 月之暗面 AIGC 公司 北京市 A 轮 2024.2.19 超 10 亿美元 HongShan 红杉中国,小红书,美团战略投资部,阿里巴巴,招商局中国基金,老股东 35 美克生能源 分布式绿色能源聚合服务商 上海市 D 轮 2

57、024.2.18 数亿人民币 国家绿色发展基金,君联资本 36 和意精工 曲面机器人研发商 深圳市 天使轮 2024.2.18 未披露 淮泽中钊天使基金,卓源亚洲 37 唯物科技 元宇宙综合技术服务商 杭州市 Pre-A 轮 2024.2.7 未披露 湖畔山南资本,杭州景宸投资,执一资本,阿米巴资本 38 百应科技 对话式 AI 技术应用商 杭州市 C 轮 2024.2.6 近 2 亿人民币 百度,湖北高投集团 39 希迪智驾 智能驾驶汽车技术和产品服务商 长沙市 D 轮 2024.2.4 未披露 策源资本 40 云鼎智控 人工智能军事技术开发商 成都市 A 轮 2024.2.2 未披露 海南

58、银橙信息科技有限责任公司 41 画音科技 数字人音视频技术研发商 北京市 天使轮 2024.2.1 未披露 启迪之星创投 42 上海创乐信息 智能建造服务提供商 上海市 Pre-A 轮 2024.2.1 未披露 壹诺创投,保利资本 43 瓯莱五金 门禁系统专业制造商 丽水市 拟收购 2024.2.1 180 万人民币 中国瓯宝 44 生境科技 AI 科技公司 深圳市 天使轮 2024.1.31 数千万人民币 德韬资本 45 清云能源集团 智慧综合能源服务商和资产运营商 北京市 B 轮 2024.1.29 近 2 亿人民币 众行资本 46 辅易航 智能驾驶解决方案提供商 苏州市 B 轮 2024

59、.1.29 近亿人民币 元禾重元,苏高新金控 47 医日健 医药智能零售方案提供商 上海市 并购 2024.1.29 未披露 大有数字 48 广东浩鲸科技 智能仓储解决方案提供商 深圳市 Pre-A 轮 2024.1.26 近千万人民币 星曜投资 49 神元力量 智能机器人研发商 北京市 天使轮 2024.1.24 未披露 奇绩创坛 50 Artisse AI AI 摄影应用 香港 种子轮 2024.1.24 670 万美元 The London Fund 51 小波智联 数智化解决方案提供商 天津市 天使轮 2024.1.23 未披露 天津科创 52 汉阳科技 Yarbo 庭院通用机器人品类

60、开拓者、扫雪机器人品类开拓者 深圳市 A+轮 2024.1.22 近千万美元 产业资源战略投资人,索道投资,羲融善道,中新集团 53 Collov AI AI 智能设计师助手及矩阵内容生成器 北京市 天使轮 2024.1.22 未披露 阿米巴资本 54 云伴 AIGC 人工智能研发企业 合肥市 战略融资 2024.1.21 未披露 科大讯飞 55 圣瞳科技 智能巡检解决方案商 西安市 A+轮 2024.1.18 未披露 西安财金 56 大云端 智能工业服务商 重庆市 A 轮 2024.1.17 未披露 两江创投 57 RWKV 首个非 Transformer架构大语言模型 深圳市 种子轮 20

61、24.1.17 未披露 奇绩创坛,某匿名投资者 58 七火山 文生视频创业公司 广州市 战略融资 2024.1.16 未披露 超讯通信 59 金达新水 智能机器人研销商 宁波市 并购 2024.1.16 未披露 豫资控股 60 心影随形 AI 情感陪伴应用开发商 北京市 天使+2024.1.16 未披露 鼎晖投资,范式基金 61 朗迅工业 智能机器人研发商 苏州市 拟收购 2024.1.15 未披露 哈森股份 62 猎户星空 智能服务机器人研发商 北京市 战略融资 2024.1.13 3.69亿人民币 猎豹移动,中科招商 63 慧智荷创 智慧建筑服务商 苏州市 出资设立 2024.1.12 未

62、披露 中新产投,城投资本 64 奔流能源 智慧能源服务商 合肥市 天使轮 2024.1.12 未披露 新能源产业基金,业务合作方 65 Babel AI AI 开发运维全流程服务平台 南通市 天使轮 2024.1.11 550 万美元 云九资本,峰瑞资本 66 硅基流动 人工智能优化和部署解决方案提供商 北京市 天使轮 2024.1.10 5000 万人民币 创新工场,耀途资本 Glory Ventures,奇绩创坛 67 星动纪元 具身智能及通用人北京市 天使轮 2024.1.10 超亿人民联想创投,金鼎资本,清控天诚,世纪金源集 行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明

63、 19 形机器人研发商 币 团,长风恒创投 68 Nolibox AIGC 设计创意平台 北京市 A 轮 2024.1.10 数千万人民币 尖晶资本,GRIP Capital,业内数家头部机构 69 觅机科技 AI+教育解决方案提供商 北京市 A 轮 2024.1.10 未披露 后浪资本 70 辛玮智能 人工智能数字化产品和解决方案提供商 上海市 战略融资 2024.1.9 未披露 浪潮集团 71 目的涌现 AGI原生技术开发商 无锡市 天使+2024.1.8 未披露 乐朴资本,苏州市千融创业投资管理有限公司,上海润馀企业管理有限公司,初心资本 72 卓世科技 行业模型产品和解决方案提供商 三

64、亚市 B 轮 2024.1.5 超亿人民币 中关村协同创新基金,中马启元资产,齐光资本,经协资产,海南融智人才基金,创世因特 73 浙达能源 全国领先的能源互联网服务运营商 杭州市 A+轮 2024.1.5 未披露 金光紫金 74 超数智能 人工智能软件开发商 北京市 天使轮 2024.1.4 未披露 百川智能 75 高特电子 电池检测及电池管理系统研发商 杭州市 Pre-IPO 2024.1.4 超亿人民币 鲲鹏一创,澜起科技,金浦投资,兴盛天成 76 博奥晶方 中药组方精准筛选大模型开发商 北京市 天使轮 2024.1.4 4000 万人民币 嘉道私人资本 77 BetterYeah AI

65、 应用开发平台及协同开发平台提供商 杭州市 A 轮 2024.1.3 近千万美元 靖亚资本 78 纪元数科 人工智能初创公司 北京市 A 轮 2024.1.3 1000 万人民币 华业天成资本 79 鹿影科技 一站式 AI 视频工具与内容平台 深圳市 Pre-A 轮 2024.1.2 未披露 蓝驰创投,红点中国 80 国自机器人 移动机器人开发制造商 杭州市 战略融资 2024.1.2 超 2 亿人民币 正泰新能源,数名老股东 81 中能光和 数字化能源补给服务商 北京市 A 轮 2024.1.2 未披露 清悦资本 资料来源：企名片 Pro，海通证券研究所 基于企名片基于企名片 Pro 的数据

66、，我们进行了统计，的数据，我们进行了统计，年初至今，国年初至今，国外外 AI 应用方向融资项目应用方向融资项目共有共有 59 起。起。项目集中于机器智能，工业，医疗、商业、安全解决方案方面。募资过千万美元项目具体如下：Carlsmed 人工智能手术医疗平台，Hippocratic AI 生成式 AI 项目，Lily AI 时尚电商优化产品推荐服务项目，together.ai 生成式 AI 项目，Cognition AI全球首位 AI 软件工程师研发项目，Zephyr AI 智慧医疗解决方案项目，Tavus 人工智能生成视频技术开发项目，Overjet 牙科 AI 软件开发项目，Rapid SO

67、S 数据驱动急救服务项目，Healthee 人工智能医疗保健平台，Glean 人工智能工作助理开发项目，Collov室内设计 AI 工具开发项目，intenseye 人工智能工作场所安全平台，Genmo 人工智能创意内容生成平台，Figure AI 的 AI 人形机器人研发项目，Abridge 医疗对话 AI 研发项目，Vizio 智能电视生产项目，Flowerlands 大语言模型技术开发项目，Quilter 生成式电路板设计软件开发项目，Kore.ai 企业对话人工智能平台，Codeium 生成式人工智能编码工具包项目，Sema4.ai 人工智能技术应用服务提供项目，Sierra AI 的

68、 AI 初创项目，Proof Technology 智能法务平台，RecraftAI 图形设计生成器项目，Artsight 人工智能虚拟护理平台，Luma AI 3D 内容生成项目，Agrawals AIinitiative 的 AI 初创项目，Perplexity AI 智能对话式搜索引擎项目。其中，最大的是 Vizio 智能电视生产商并购项目共融资 23 亿美元。表表 5 年初至今国外年初至今国外 AI 应用融资应用融资 序号 项目名称 业务 城市 投资轮次 投资时间 投资金额 1 Quilt AI AI 助手开发商 旧金山 种子轮 2024.3.21 250 万美元 2 G2 Rever

69、se Logistics 人工智能退货管理服务商 匹兹堡 种子轮 2024.3.19 960 万美元 3 Carlsmed 人工智能手术医疗平台 圣迭戈 C 轮 2024.3.18 5250 万美元 4 Hippocratic AI 生成式 AI 公司 圣克拉拉 A 轮 2024.3.18 5300 万美元 5 Lily AI 时尚电商优化产品推荐服务商 山景 B+轮 2024.3.15 2000 万美元 6 together.ai 生成式 AI 初创公司 门洛帕克 A+轮 2024.3.14 1.06 亿美元 7 Cognition AI 全球首位 AI 软件工纽约市 A 轮 2024.3.

70、13 2100 万美元 行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 20 程师研发商 8 Zephyr AI 智慧医疗解决方案提供商 洛顿 A 轮 2024.3.13 1.11 亿美元 9 Revelation AI 人工智能和预测分析服务提供商 波士顿 并购 2024.3.13 未披露 10 Tavus 人工智能生成视频技术开发商 旧金山 A+轮 2024.3.13 1800 万美元 11 Guardrails AI 人工智能保障公司 纽约市 种子轮 2024.3.11 750 万美元 12 Hook 人工智能音乐表达平台 纽约 天使轮 2024.3.7 未披露 13 Ov

71、erjet 牙科 AI 软件开发公司 剑桥 C 轮 2024.3.6 5320 万美元 14 RapidSOS 数据驱动急救服务提供商 纽约 E 轮 2024.3.5 7500 万美元 15 Healthee 人工智能医疗保健平台 纽约市 A 轮 2024.3.4 3200 万美元 16 Reverie Labs AI 药物发现公司 波士顿 并购 2024.2.29 未披露 17 Glean 人工智能工作助理开发商 帕洛阿尔托 D 轮 2024.2.28 超 2 亿美元 18 Collov 室内设计 AI 工具开发商 加利福尼亚州 A+轮 2024.2.28 1000 万美元 19 inten

72、seye 人工智能工作场所安全平台 纽约市 B 轮 2024.2.28 6400 万美元 20 Genmo 人工智能创意内容生成平台 旧金山 A 轮 2024.2.27 3000 万美元 21 HuLoop Automation 人工智能智能自动化公司 纽约市 天使轮 2024.2.27 500 万美元 22 HiredScore 人工智能招聘服务平台 纽约市 并购 2024.2.27 未披露 23 Myko AI 对话式人工智能开发商 迈阿密 种子轮 2024.2.26 270 万美元 24 InsightRX 数字医疗服务商 旧金山 B 轮 2024.2.25 未披露 25 Figure

73、AI AI 人形机器人研发商 桑尼维尔 B 轮 2024.2.24 6.75 亿美元 26 Abridge 医疗对话 AI 研发商 匹兹堡 C 轮 2024.2.23 1.5 亿美元 27 Firsthand 人工智能代理开发商 纽约市 种子轮 2024.2.22 未披露 28 Novity 预测性维护人工智能服务商 旧金山 种子轮 2024.2.21 780 万美元 29 UnityAI 智能医疗解决方案提供商 纳什维尔 种子轮 2024.2.20 400 万美元 30 Shelpful 人工智能初创企业 波特兰 种子轮 2024.2.19 300 万美元 31 Vizio 智能电视生产商

74、欧文市 并购 2024.2.18 23 亿美元 32 OpenAI 人工智能公司 圣克拉拉 C 轮 2024.2.18 未披露 33 Anthropic 人工智能系统研发商 旧金山 战略融资 2024.2.17 未披露 34 Flowerlands 大语言模型技术开发商 纽约市 A 轮 2024.2.16 2000 万美元 35 Rogo 金融行业生成式人工智能解决方案提供商 纽约市 天使轮 2024.2.16 700 万美元 36 AtlasPro AI AI 解决方案提供商 旧金山 天使轮 2024.2.15 未披露 37 testRigor 无代码测试自动化工具 旧金山 Pre-A 轮

75、2024.2.15 未披露 38 Quilter 生成式电路板设计软件开发商 洛杉矶 A 轮 2024.2.13 1000 万美元 39 Kore.ai 企业对话人工智能平台提供商 奥兰多 D 轮 2024.1.31 1.5 亿美元 40 Codeium 生成式人工智能编码工具包提供商 旧金山 B 轮 2024.1.30 6500 万美元 41 Sema4.ai 人工智能技术应用服务提供商 纽约市 种子轮 2024.1.30 3050 万美元 42 OnPoint Healthcare Partners 人工智能医疗服务商 奥斯汀 种子轮 2024.1.29 未披露 43 Sierra AI

76、AI 初创公司 旧金山 A 轮 2024.1.27 8500 万美元 行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 21 44 imgnAI 加密原生 AI 平台 旧金山 种子轮 2024.1.27 160 万美元 45 Proof Technology 智能法务平台 丹佛 B 轮 2024.1.26 3040 万美元 46 ViralMoment 人工智能社交视频洞察和分析平台 旧金山 种子轮 2024.1.26 250 万美元 47 DXwand AI 客服科技公司 夏延 A 轮 2024.1.25 400 万美元 48 Prompt Security 企业生成式 AI 安

77、全平台 纽约市 种子轮 2024.1.24 500 万美元 49 Recraft AI 图形设计生成器 旧金山 A 轮 2024.1.18 1200 万美元 50 Mercor 人工智能招聘平台 旧金山 种子轮 2024.1.15 360 万美元 51 BabelCloud AI 应用开发平台 纽约市 天使轮 2024.1.13 550 万美元 52 Artsight 人工智能虚拟护理平台提供商 芝加哥 B 轮 2024.1.12 4200 万美元 53 Luma AI 3D内容生成技术开发商 帕洛阿托 B 轮 2024.1.12 4300 万美元 54 BlueMatrix 投资应用软件研发

78、商 纽约 战略融资 2024.1.11 未披露 55 Peerlogic 人工智能牙科诊所平台 凤凰城 种子轮 2024.1.11 565 万美元 56 Echo Laboratories AI 转录平台 旧金山 种子轮 2024.1.10 770 万美元 57 Agrawals AI initiative AI 初创公司 旧金山 种子轮 2024.1.10 3000 万美元 58 Perplexity AI 智能对话式搜索引擎提供商 旧金山 B 轮 2024.1.5 7360 万美元 59 Articul8 AI 生成式人工智能软件平台 旧金山 出资设立 2024.1.3 未披露 资料来源：

79、企名片 Pro，海通证券研究所 2.3 定律影响：定律影响：锚定锚定 AGI 与人形机器人，与人形机器人，算力将演化出更多需求、形态算力将演化出更多需求、形态 AGI 有可能在未来有可能在未来 5 年实现，但算力的需求和形态预计将发生巨大的变化。年实现，但算力的需求和形态预计将发生巨大的变化。从Altman 到黄仁勋，都在不同场合表示，达到人类智能水平的 AI 将很快到来。而算力的需求和形态，可能是达到 AGI 过程中的最大变数之一。OpenAI CEO Sam Altman 坚定地认为，AGI 将在 5 年内实现。英伟达 CEO 黄仁勋的观点与 Altman 不谋而合：如果我们对像人类一样思

80、考的计算机的定义是通过人体测试能力，那么 AGI 在五年内就会到来。在黄仁勋看来，我们的确需要更多芯片，但随着时间推移，每块芯片的性能就会变得更强，这也就限制了我们所需芯片的数量。预计在 10 年内，英伟达将把计算能力提高一百万倍。另外，三星半导体 CEO 庆桂显（Kye Hyun Kyung）2024 年 3 月 19日宣布在美国和韩国成立三星半导体 AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）计算实验室，致力于开发一种能满足未来通用人工智能计算需求的全新半导体。图图22 未来未来 5 年极有可能实现年极有可能实现 AGI，算力需求将，算力需求将有巨

81、大提升有巨大提升 资料来源：新智元援引 X，海通证券研究所 图图23 三星半导体三星半导体 CEO成立实验室开发满足成立实验室开发满足 AGI需求的半导体需求的半导体 资料来源：IT 之家援引领英，海通证券研究所 巨头相继进入机器人领域，作为具身智能典型代表人形机器人也将带动算力产业链巨头相继进入机器人领域，作为具身智能典型代表人形机器人也将带动算力产业链发展。发展。英伟达在 2024 GTC 大会发布人形机器人通用基础模型项目 GR00T。据介绍，GR00T 驱动的机器人能理解自然语言，并通过观察人类行为，模仿并快速学习协调、行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 22

82、 灵活性和其他技能，以适应现实世界并与之互动。英伟达还发布了一款基于 Thor 系统级芯片的新型人形机器人计算机 Jetson Thor，并对其旗下的 Isaac 机器人平台进行了重大升级，包括生成式人工智能基础模型和仿真工具，以及人工智能工作流基础设施。该公司希望通过这一举措，让机器人拥有更聪明的大脑，得以通过观察人类的行为，做出自然的模仿动作，在动作的协调性、灵活性等方面大大提升。除此之外，Figure AI与 OpenAI 进行合作，发布了人形机器人 Figure 01 视频。目前，Figure AI 已经成功研发出五款人形机器人原型，旨在解决仓储制造行业劳动力短缺的问题。图图24 黄仁

83、勋与机器人互动黄仁勋与机器人互动 资料来源：新浪财经援引英伟达官网，海通证券研究所 图图25 Figure AI 发布利用“端到端”神经网络技术，发布利用“端到端”神经网络技术，OpenAI大模型作支撑大模型作支撑的机器人的机器人 Figure 01 资料来源：每日经济新闻援引 X，海通证券研究所 3.投资建议投资建议 我们认为，一方面大模型与 AI 应用的迭代将会持续带来算力需求和算力结构变革，另一方面从基础平台，到基础设施，再到 AI 应用的产业链演进将会带来相应的产业机遇。建议关注：1）芯片相关企业，寒武纪-U、海光信息、景嘉微、龙芯中科；2）服务器相关企业，浪潮信息、中科曙光、神州数码

84、、软通动力、高新发展、中国长城、拓维信息、协创数据；3）大模型相关企业，科大讯飞、拓尔思、中控技术、商汤-W；4）应用相关企业，海康威视、金山办公、新国都、赛意信息、大华股份、万兴科技、虹软科技、新致软件。4.风险提示风险提示 国产算力迭代不及预期；AI 应用发展不及预期；海外国家科技限制加剧。行业研究信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 23 信息披露信息披露 分析师声明分析师声明 杨林 计算机行业 杨蒙 计算机行业 本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告。本报告所采用的数据和信息均来自市场公开信息，本人不保证该等信息的准确

85、性或完整性。分析逻辑基于作者的职业理解，清晰准确地反映了作者的研究观点，结论不受任何第三方的授意或影响，特此声明。分析师负责的股票研究范围分析师负责的股票研究范围 重点研究上市公司：易华录,新开普,润和软件,创业慧康,航天宏图,永信至诚,广联达,用友网络,银江技术,云赛智联,商汤-W,思维列控,中控技术,税友股份,星环科技-U,国能日新,荣旗科技,拓尔思,鼎捷软件,中科曙光,金山办公,中望软件,超图软件,海康威视,新国都,博彦科技,金蝶国际,华大九天,中科星图,嘉和美康 投资投资评级评级说明说明 1.投资评级的比较和评级标准：投资评级的比较和评级标准：以报告发布后的 6 个月内的市场表现为比较

86、标准，报告发布日后 6 个月内的公司股价（或行业指数）的涨跌幅相对同期市场基准指数的涨跌幅；2.市场基准指数的比较市场基准指数的比较标准：标准：A 股市场以海通综指为基准；香港市场以恒生指数为基准；美国市场以标普 500 或纳斯达克综合指数为基准。类别类别 评级评级 说明说明 股票投资评股票投资评级级 优于大市 预期个股相对基准指数涨幅在 10%以上；中性 预期个股相对基准指数涨幅介于-10%与 10%之间；弱于大市 预期个股相对基准指数涨幅低于-10%及以下；无评级 对于个股未来 6 个月市场表现与基准指数相比无明确观点。行业投资评行业投资评级级 优于大市 预期行业整体回报高于基准指数整体水

87、平 10%以上；中性 预期行业整体回报介于基准指数整体水平-10%与 10%之间；弱于大市 预期行业整体回报低于基准指数整体水平-10%以下。法律声明法律声明 。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。市场有风险，投资需谨慎。本报告所载的信息、材料及结论只

88、提供特定客户作参考，不构成投资建议，也没有考虑到个别客户特殊的投资目标、财务状况或需要。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况。在法律许可的情况下，海通证券及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易，还可能为这些公司提供投资银行服务或其他服务。本报告仅向特定客户传送，未经海通证券研究所书面授权，本研究报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝、复印件或复制品，或再次分发给任何其他人，或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用。所有本报告中使用的商标、服务标记及标记均为本公司的商标、服务标记及标记。如欲引用或转载本文内容，务必联络海通证券研究所并获得许可，并需注明出处为海通证券研究所，且不得对本文进行有悖原意的引用和删改。根据中国证监会核发的经营证券业务许可，海通证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务。