AI算力研究框架：时势造英雄，谋定而后动（2023）
短期来看，我们考虑国内15家头部大模型厂商对标GPT-3模型的训练需求，测算需要1920台A100/A800服务器，对应15360张GPU；长期来看，我们考虑国内5家头部大模型厂商对标GPT-4模型的训练需求，测算额外需要13705台A100/A800服务器，对应近11万张GPU。
从价格来看，GPU的租金价格随着配置性能的提升呈现上升趋势（不考虑CPU、存储等其他参数的影响），其中单就A100算力而言，最高配置约为最低配置价格的1.8倍。从成本来看，AI算力租赁业务的运营成本主要包括设备折旧、数据中心日常运营、以及人员成本，其中设备折旧为非现金支出。
布局AI算力的上市公司可分为四类：IaaS云服务厂商、传统IDC服务厂商、 AI算力用户向上游扩张、跨界布局第二生长曲线。
从建设方式来看，分为自建和共建；从经营方式来看，分为自用和出租。
海外云厂商大量囤积英伟达A100/H100芯片；长期来看，头部厂商推进自研AI芯片。GPU云是算力租赁业务的长期进阶方向，具有更高的价值量和技术壁垒，市场想象空间更大。
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400+份重磅ChatGPT专业报告（合集）
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