大家最关注的是的算力和到底如何量化浪潮信息的受益程度。的总算力消耗约为-days。至少需要7-8个算力500P的数据中心（投资预计超过200亿）才能支撑的运行。从数据中心的整个成本构成来看，一半左右的成本需要专门投入到服务器领域，体量约在一两百亿之间。另外需要关注 是持续升级的，算力消耗呈几何倍增加。GPT、GPT-2和GPT-3（当前开放的版本为GPT-3.5）的参数量从1.17亿增加到1750亿，预训练数据量从5GB增加到45TB，其中GPT-3训练单次的成本就高达460万美元。
所以从一方面说明了整个的算力投入，是一个几乎只有巨头或者大国的科技巨头才能做的事。第二个可以看到会成为大国科技巨头的必争之地，因为没有哪一个重要的国家和科技巨头会把这么一个战略级的入口拱手让人。最近我们也做了相对的产业研究，关于国内的各大互联网巨头，如BAT字节、三六零等。原来最大的问题是过去两年国内互联网的资本开支比较收缩，导致浪潮信息的估值在启动的时候也只在一个底部。现在不同，现在所有的科技巨头都看到了机会，美国的也不是传统的科技巨头最先做出来的，是 open AI这个专门为了通用人工智能成立的实验室做的，所以核心在于原来商业化的公司没有想到往这个方向去猛烈的投入和迭代，没有想到会出现这么一个令人震惊的产品。
所以认为它不是技术上的突破，而更愿意称它为是一个通用工程领域的重要拐点。因为是通用工程的产品所以资本市场的感知和长远落地的速度非常快，另一个方面就是科技巨头看到了会出现这个成果，他们反应的速度也很快。所以在我们产业研究中，一线的国内巨头公司今年大概率会加强在 AI 算力领域的投资。
从标的层面，大家应该都会同意英伟达处于所有 AI芯片整个源头，是最受益的一个领域，可惜英伟达不是在国内的上市的公司，所以我们选择投资标的有两个思路：第一个，在全球的巨头的资本扩张的情况下，我们有哪一个数据中心底层产业链是在全球占据比较高的份额的，这里面像通信的光模块最近大家已经挖掘了，这个是相当于是整个英伟达 AI 算力的一条产业链。第二个就是国内的在使用英伟拉 GPU 来做 AI 服务器的，在 GPU 和 AI 芯片的下游，而且这个行业份额非常的集中。大家都知道浪潮信息，它整个的服务器在国内是当之无愧的第一，全球第二，它整个服务器的份额占据全中国大概接近一半的份额，但它 AI 的服务器占据了整个 BAT 为代表的互联网市场的绝大部分的份额，它的份额的程度是超过所有的剩余的参与者的总和的。而且在 BAT 可能份额会更高，甚至会达到八九十。所以基本上，一旦互联网巨头开始不计代价往 AI 的领域、算力领域投资，浪潮信息将是首要的受益者。
过去两年，因为大家对互联网资本开支的担心，使它成为了一个低估值，最低只有 15 倍的一个公司。新的资本开启的周期，它的估值向上弹性，包括资本链业绩最先出现的速度，可能都会是 chat GPT 产业里面非常快的。这也是为什么我们从上周市场还没有声音的时候，周二开始非常旗帜鲜明的开始强推浪潮信息。
另外一个大家比较关注的几个方向，第一个是大家希望量化一下对它的弹性，一次版本升级从数据训练量就上了 3 个数量级。从 GB 到 TB 的一个规模，后面可能还会迭代到 GPT 4，这是一个指数级增大的算力需求。以目前的版本去算，一个互联网巨头或科技巨头想要从 0 开始支撑区别的应用，国内有能力往领域去做的估计不少于 6 家。BAT 字节，京东、360，包括讯飞等等这个里面。浪潮在各类服务器的份额作为龙头地位，将充分受益此类催化。对于估值到今天还只有 20 倍左右的浪潮信息来说，整个估值体系包括业绩弹性都是相当大的。
第二个市场比较关注的一点是关于上游的 AI芯片的美国对我们的制裁或者限制。这里我们注意三点。第一点， AI GPU 的芯片，它是一个通用的芯片，包括A100 以上，现在被限制住，但实际上越通用的芯片是越难被限制的。第二个就是 AI 芯片的上游。现在绝不是 GPU 一家独大，它是一个多分类的。以浪潮的 AI 服务器为例，它根据客户的需求，包括了GPU、FPGA，包括寒武帝这Asi c专用的AI的芯片，可选择的范围会非常的多。实际上就规避了单一的芯片，尤其单一芯片里面高算率的供应链的一些影响。
第三个，现在最大的算力的消耗 AI的计算跟以往不同，它包括训练和推理。它最大的算力消耗是 AI 训练芯片。 AI 训练芯片它本质上不是一个耗损品，不像手机芯片一样卖多少，每年消耗这么多。它本质上是一个后台的工具，它只有在训练的峰值的时候才会消耗到这么大的算力。所以就像你的办公电脑一样，你其实提前存很多并不会消耗，只等你峰值的时候来用它。
所以依据这三个方面，其实大家对上游芯片的 AI芯片的影响或者瓶颈的制裁不用太过去担心，而且这个时候往往体现了浪潮的渠道的地位，它已经是英特尔，包括英伟达在国内最大的分销商之一了，所以浪潮的渠道地位反而更加的显著。另外一个，关于 AI 芯片， AI 服务器，还有一点就是 AI 服务器，如果大家关注浪潮的业绩拆分，包括浪潮的 AI 服务器的毛利率基本上是传统的互联网服务器的毛利率的两倍。为什么会这么高？是因为 AI 服务器它本身并不像传统服务器那样，已经是一个非常标准化的CPU，都是一样的操芯。AI 估计刚刚说了。第一个上游芯片不同，第二个，它包括了推算、训练和推理不同的需求，底层实际上是没有统一的操作系统的。它的训练的框架有的客户可以自己做，像一些互联网巨头，像浪潮，它自己会提供底层的 AI 训练和对你的整个底层的类似于超系统的整个深度学习的框架，来提供附加提问。而且浪潮在技术上还做了参数量已经超过了GPT3，在21 年就已经推出了叫做源这种大模型系统，所以它本质上也是一个大模型，包含算力大模型的给各个行业。虽然一些科技巨头会自己做，但是它是给各个行业赋能的一个潜在的供应商，本身算力又受到很明确的提升的估值也属于低位的，同时又是潜在的 AI 的大模型的各个行业赋能者。当前 20 倍的估值，虽然最近一周推荐之后涨了很多，但是我自己判断才刚刚开始，还有更大的机会。这是我们今天关于浪潮的判断。而按照以往的惯例，互联网的资本开支通常在财报的开始，也就是三四月份会定全年的大概规划，而在近期互联网的动向中，都是要加大在 AI 上面投入，所以应该在二季度就会看到一些业绩的拐点，或者一些标志性的大订单开始出现，所以像浪潮这种基本上是最大的收益面最先会在 chat GPT 里面，算力层面确实是业绩最容易出现拐点的一个公司。$浪潮信息()$
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