AI芯片投资机会与建议

AI芯片投资机会与建议

投资机会

1.全球AI领域的投资机会

中信证券发布的研究报告显示，ChatGPT在全球AI产业、技术领域带来的良好示范效应，有望推动AI算法模型结束当前的技术路线分叉，并不断向以GPT为主导的大语言模型(LLM)靠拢。这将加速全球AI产业的发展速度，为AI芯片投资提供广阔的市场空间。此外，全球一线科技巨头在AI领域的军备竞赛，以及在大模型方向的持续下注，也将极大加速全球AI产业的发展进程，为企业提供更多的投资机遇。

2.数据产业链和算力设施的投资机会

数据产业链（数据源、数据管理等）和算力设施（大算力芯片、云计算平台、Aiops等）是AI产业发展的重要环节。随着AI算法的发展转向以大模型为主的数据依赖，丰富、高质量数据集将成为AI产业持续向前的核心基础。此外，AI需求兴起，服务器PCB/CCL升级大潮将至，算力对CPU/GPU要求大幅提升，先进封装凸显载板价值，也为相关芯片厂商提供了投资机会。

3.应用场景的投资机会

应用场景（内容生成、人机交互范式、信息检索等）是AI芯片应用的重要领域。ChatGPT的成功证明了高质量数据+反馈激励（大模型预训练+小数据微调）的有效性。因此，针对这些应用场景的专门优化和针对部分应用场景的专门芯片需求，将为AI芯片投资带来新的机遇。

建议

1.关注芯片、算力设施、模型架构&工程实践、应用场景等核心环节

中信证券建议持续聚焦芯片、算力设施、模型架构&工程实践、应用场景等核心环节。这是因为这些环节对于AI算法模型的技术路线有直接影响，将决定AI产业链最终形态以及各产业环节的分工协作方式、价值分配结构等。

2.注意技术路线的变化

技术路线上，大语言模型(LLM)有望实现主导，并不断向GPT方案靠拢。这意味着在进行AI芯片投资时，需要关注技术路线的变化，以便及时调整投资策略。

3.关注竞争壁垒

竞争壁垒方面，数据质量、资本投入、核心人才、工程实践能力等都是影响AI芯片竞争力的关键因素。特别是在数据质量和资本投入方面，优质的私有数据源和大量的前期资本投入将对新入者构成重要阻碍。

4.考虑AI芯片的性能和功耗

随着AI芯片性能的不断提升以及对PUE政策的严格要求，数据中心的能效问题日益凸显，液冷技术凭借其在降低功耗、提高能效比方面的显著优势，正逐步成为智能计算中心的标准配置。因此，在考虑AI芯片投资机会时，需要关注芯片的性能和功耗特性。

综上所述，AI芯片的投资机会主要集中在全球AI领域的快速发展、数据产业链和算力设施的扩张以及应用场景的多样化。在进行投资决策时，应关注核心技术路线、竞争壁垒以及芯片的性能和功耗等因素。