2023年通信行业深度报告.docx

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1、 ChatGPT引入插件Plugin ,开启AI生态。在ChatGPT联网前，用户仅 能查询到2021年9月之前的消息，但随着OPenAl开放网络浏览器和代码解释 器，用户不仅能够查询到最新新闻。从这一点看，我们认为ChatGPT未来最大 的进步在于从“有监督式学习转向无监督式学习。在联网前，ChatGPT都 是从已有固话训练集中获取学习素材，需要认为调整训练参数才能提升学习精 度；联网后，ChatGPT能够根据实时更新数据素材进行“自我迭代，搜索精准 度、理解准确度都将迎来新的提升。 算力仍是重中之重，带动产业链成长。我们认为ChatGPT体现了当前AI 训练速度、训练精度的提升，背后的根本

2、逻辑在于庞大训练数据集的支撑，而 对于硬件层面来说,计算与传输是保证ChatGPT平稳运行的核心。根据贝壳财 经咨询，北京时间2月9日，由于训练量超负荷，ChatGPT官网无法登录，页 面显示“超负荷，侧面印证了当前的网络资源/计算能力无法保证未来大量涌 入的算力需求。ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days ,从摩尔定律角度 看，以ChatGPT为代表的AI发展速度呈指数级上涨，约每隔34个月翻倍（摩尔定律翻倍周期约18个月、 从ChatGPT所需要GPU数量测算，未来所需要高功率机柜近7.5万个。根据钛媒体，GPT 3.5完全训练需要AlOO芯片近3万颗，对应英伟达 DGX A

3、lOO服务器近3750台。考虑到英伟达DGXAIOo服务器单台最大功率为 6.5kw ,假设平均功率为4kw台,则IOkW功率机柜可搭载2.5台AI服务器 o为满足3750台AI服务器，需要建设机柜1500个，假设算力需求扩至50 倍，共需要高功率机柜约7.5万个。 AI大趋势下，数据中心耗电成为“阿喀琉斯之踵”。数据中心制冷主要采 取风冷+液冷，液冷有望成为大嵋中心主流方案。根据IDC圈，液冷的冷却能 力较风冷而言高10003000倍，且液冷对环境要求更低，适应性更强。根据 Dell Oro统1+测，2022年-2027年辘中心输出设施（DCPI）收入CAGR 有望保持8% ,超350亿美元

4、。且随着英特尔、英伟达、AMD等处理器与加速 器性能的提升，数据中心机架功率密度会再度提升。 投资建议：AI模型及相关应用带动算力增长，建议关注第三方头部IDC运 营厂商奥飞数据、数据港、宝信软件（计算机组覆盖光环新网、润泽科技 （计算机组覆盖）；同时我们认为随着未来高密度数据中心兴起，叠加ESG要 求，IDC储能温控环境有望核心受益，建议关注科华数据、申菱环境、英维 克、依米康。重点公司盈利预测、估值与评级代码简称股价 （元）2021AEPS （元） 2022E2023E2021APEg 2022E2023E评级J300738.SZ奥飞数据14.510.380.250.30395848/30

5、0442.SZ润泽科技67.8-0.011.281.90/5336推荐300383.SZ光环新网12.810.47-0.500.3327/39推荐603881.SH数据港36.360.340.350.4910710474600845.SH宝信软件59.360.921.151.46655241推荐301018.SZ申44.370.580.961.45774631/002837.SZ英维克34.840.610.640.84575441推荐资料来源：Wind ,民生证券研究院预测；注：股价为2023年04月10日收盘价；未覆盖公司数据采用 wind 一致预期,英维克、数据港2022年为真实数据目录1

6、应用：ChatGPT引入插件PlUgin f Al生态伊始31.1 看海外：ChatGPT插件或开启苹果App Store模式31.2 析国内：各家大厂纷纷发布大模型42硬件：算力仍是重中之重,带动产业链成长102.1 超越摩尔定律，未来AI算力有望几何式增长102.2 从CPU到GPU , AI模型推动行业结构性变化122.3 数据中心走出新生态，打造算力池153温控:解决高功率算力池下的“阿喀琉斯之踵214重点公司234.1 奥飞数据234.2 炳新网234.3 数据港244.4 英维克254.5 申菱环境264.6 依米康265风险提示28插图目录29表格目录291应用：ChatGPT弓

7、I入插件PlUgin , Al生态伊始1.1 看海外：ChatGPT插件或开启苹果App Store模式插件支持功能促进ChatGPT更好接入第三方应用。北京时间3月24日， 人工智能公司OPenAl宣布为ChatGPT添加插件支持，未来可访问第三方应用 程序。目前OpenAI针对开发人员及ChatGPT用户，将插件集成至其使用产品 的API中，通过开发一使用闭环增加用户访问量，从而打造人机交互范式社区。 目前已有多家巨头接入使用插件。ChatGPT通过插件功能已实现类似Python的效果，赋能百业。根据 OpenAI官方演示，ChatGPT接入数学知识引擎Wolfram Alpha后，数值计

8、算 精确度得到较大提升。图1 ：引入数学知识引擎后，ChatGPT具备较为精确的计算能力资料来源：OPenAl官网，民生证券研究院联网打开ChatGPT更多想象空间。在ChatGPT联网前，用户仅能查询到 2021年9月之前的消息，但随着OpenAI开放网络浏览器和代码解释器，用户 不仅能够查询到最新新闻，同时能够将自己的私人数据如个人文档、笔记、邮件 等输入ChatGPT供其训练。从这一点看，我们认为ChatGPT未来最大的进步在于从有监督式学习转向无监督式学习。在联网前，ChatGPT都是从已有固 话训练集中获取学习素材，需要人为调整训练参数才能提升学习精度；联网后， ChatGPT能够根

9、据实时更新数据素材进行“自我迭代，搜索精准度、理解准确 度都将迎来新的提升。图2 : ChatGPT可线上链接多介第三方库资源ExpdiBring your trip puns to lfe-get there. SUy there, find Chingsto see and daFiscaINoteProvides and enables access to select market-leading, mal-time data sets for legal, political, and regulatory data and information.InstacartOrder fr

10、om your favorite local grocery stores.KAYAKSearch for flights, stays and rental cars. Get recommendations for all the places you can 90 within your budgetKlama ShoppingSearch and compare prices from thousands of Online shops.MiIoFamiIyAIGiving parents superpowers to turn the manic to magic, 20 minut

11、es each day. Atle Hey Mito, wat magic today?OpenTabIeProvides restaurant recommendations* with a direct link to booK.ShopSearch for millions of products from the WOdd*3 greatest brands.4SpMkLeam how to say anything in another language with Speak, your Abpowered language tutor.资料来源：母子位，民生证券研究院Wotfram

12、Access computation, math, curated knowledge & real-time Wta through WolframIAIpha and Wolfram Language.ZapierInteract with over 5j000 apps like Google Sheets. Tretto. GrnaiL HubSpot.Salesforce, and more.打造类App Store商业模式，多家知名品牌已经接入，AI生态圈正处于起 步阶段。目前OpenAI邀请的第一批开发伙伴主要包含Shopify. Slack以及旅 游平台Expediax生鲜电商

13、InStaCart、旅游搜索引擎服务商Kayak、在线餐厅 预订服务平台OPenTable、自动化平台Zapier等。如用户可通 过Instacart+ChatGPT插件，发送预定商品指令，ChatGPT处理指令后电商平台 Instacart可直接下单并将货品送至客户地址。我们认为ChatGPT已经成为OPenAl的生态平台底座，开发人员可在 OpenAI平台上创建并分享自己基于ChatGPT底层开发的插件。类似于苹果的 App Store允许第三方应用程序在其设备上广泛接入。1.2 析国内：各家大厂纷纷发布大模型供需两侧增长较快，国内环境给予大模型良好生长土壤。从需求端看，我国 AI软件及应

14、用市场增长较快。根据IDC统计，2021年中国人工智能软件及应用 市场规模为51亿美元，预计2026年达211亿美元。我们认为当前人工智能已 进入大规模应用的关键时期，但过去受高开发门槛、复杂多样应用场景、数据标 注等问题桎梏，AI应用并未形成规模化效应。从供给侧看，信息化的发展使得数 据量井喷式增长，带来数据“宝藏的同时也对技术提出更多挑战，但不可否认 的是，数据既是Al发展的驱动力，同样也可成为其发展的瓶颈，数据的井喷式增 长也带来了算力复杂度提升。根据IDC统计，我国数据规模有望从2021年的 18.51ZB增长至2026年的56.16ZB , CAGR 24.9% ,增速居于全球第一。

15、大模型”是打通人工智能技术通用性“任督二脉”的关键。过去在分散化的 模型研发模式下，单一的Al应用场景下多个任务需要由多个模型共同支撑完成，每 一个模型建设都需要算法开发、数据处理、模型训练与调优过程。预训练大模型增 强了人工智能的通用性、泛化性，基于大模型通过零样本或小样本精调，就可实现 在多种任务上的较好效果。大模型预训练+精调”等模式带来了新的标准化Al 研发范式，实现Al模型在更统一、简单的方式下规模化生产。图3 :我国Al软件及应用市场规模 圉生：我国数据量规模全球领先资料来源：IDC咨询，民生证券研究院资料来源：IDC咨询，民生证券研究院百度：文心大模型已拥有模型+平台+产品构成的全套体系。百度文心已经 构建了文心大模型层、工具平台层、产品与社区三层体系。在产品能力上，文心 大模型通过与百度飞桨Paddle-Paddle深度学习平台组合，可以满足市场大规模 落地需求；在应用能力方面，百度已在金融、能源、制造、城市、传媒、互联