AI大模型驱动：万亿级服务器市场潜力无限

人工智能的时代已经到来，大模型的演进正在引领AI算力需求的爆发式增长。华泰计算机分析师预测，成熟大模型的运营将带来高达3169亿美元的服务器增量市场，远超2023年全球211亿美元的AI服务器市场规模。这一预测凸显了大模型对算力需求的巨大推动作用，也为算力基础设施的投资带来了广阔的机遇。

大模型演进带动算力需求持续增长

大模型的演化历程可以追溯到Transformer架构的出现，它开启了模型参数量持续增加的趋势。从GPT-1到GPT-3，再到PaLM和Gemini等不同版本的模型，大模型的体量不断扩张，对算力的需求也随之水涨船高。以1000亿参数的模型为例，其算力总需求约为18万PFlop/s-day，相当于需要2.8万张A100等效的GPU算力。随着大模型的迭代升级和应用场景的拓展，对算力的需求将持续增长，为算力基础设施的建设提供了强劲的动力。

算力基础设施投资迎来机遇期

面对大模型带来的算力需求激增，算力基础设施的投资正迎来一个重要的机遇期。据IDC预测，2023年全球AI服务器市场规模为211亿美元，预计2024-2025年的年复合增长率将达到22.7%，未来仍有较大的成长空间。在这一背景下，国内对高性能芯片获取受限，AI GPU国产化有望进一步提速。这不仅有助于满足国内不断增长的算力需求，也为相关企业带来了新的市场机遇。投资者应当关注算力产业链上的优质企业，把握这一波AI算力需求增长的投资机会。

总的来说，大模型的演进正在推动AI算力需求的持续增长，为算力基础设施的投资带来了广阔的市场空间。华泰计算机分析师预测，成熟大模型的运营将带来3169亿美元的服务器增量市场，凸显了大模型对算力需求的巨大推动作用。面对这一趋势，国内AI GPU国产化有望加速，为算力产业链上的企业带来新的发展机遇。投资者应当密切关注大模型和算力基础设施的发展动向，把握这一波AI浪潮中的投资机会。

本文源自金融界