AI大模型风起云涌，半导体与光模块

本文来自“《半导体行业深度报告合集（2024）》”。AI大模型高速发展 ， 算 力需求高增驱动AI服务器三年CAG R约 为29%的 增 长 ， 带 动 算 力 芯 片 与 光 模 块 产 业 链 受 益 。2023年以来，以ChatGPT、Sora为 代表的多模态AI大 模 型 横 空 出 世 ， 标 志 着 人 工 智 能 技 术 已 经 进 入 一 个 新 的 纪 元 。 

未来，通用人工智能（AGI）有望集多模态 知、大数据分析、机器学习、自动化决策于一体，重塑人类工作和生产生活的方式，引领人类步入第四次工业革命。算力的高速增长需要更多的AI服务器支撑，2023年全球AI服务器约85.5万台，到2026年预计将达到236.9万台，CAGR为29.02%，从而驱动AI算力芯片与配套的光模块产业高增长。

GPU是常见的AI芯片种类，国产算力芯片在海外垄断格局下有望实现国产替代。AI芯片按照技术架构和应用需求可分为GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片四大类，GPU多功能的并行处理器，由于其通用程度高、软件生态丰富、制造工艺相对成熟，是目前最为普遍的AI芯片类型，占到中国AI运算市场的约89%。

HBM一定程度解决了算力增速大于存储增速的内存墙问题，由于其极高带宽、低功耗、小体积优势，成为GPU显存的最佳方案，随着AI算力芯片的高增长，HBM飞快发展，国内相关产业链企业或将受益。近几十年来，处理器的性能以每年大约55%速度快速提升，而内存性能的提升速度则只有每年10%左右。不均衡的发展速度造成了当前内存的存取速度严重滞后于处理器的计算速度，内存瓶颈导致高性能处理器难以发挥出应有的功效。HighBandwidthMemory，即高带宽内存，是一种新兴的DRAM解决方案。

• HBM具 备极 高 带 宽 ：达 到1T/s； 
• 体 积 减 小 ：比GDDR降 低94%的 尺 寸 ；
• 低 功 耗 ：高 度 集 成 后 比GDDR拥 有 更 小 的电 压 与 功 耗 。 

这 些 显 著 优 势 促 使HBM快 速 发 展 ， 目 前 全 球 主 要 被 韩 美 企 业 垄 断 ， 国 内 厂 商 纷 纷 布 局 ， 适 合国 产 HBM发 展 的 产 品 即 将问世 。

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