信息服务行业专题报告：从“安迪·比尔”到“詹森·奥特曼”，算力与应用的跃迁-240404-海通证券-23页

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行业研究/信息服务

证券研究报告

行业专题报告

2024 年04 月04 日

[Table_InvestInfo]

投资评级

优于大市

维持

市场表现

[Table_QuoteInfo]

-43.41%

-33.45%

-23.48%

-13.52%

-3.55%

6.41%

2023/32023/62023/92023/12

信息服务海通综指

资料来源：海通证券研究所

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[Table_ReportInfo]

《计算机行业跟踪周报 335 期：Kimi 升

级200 万字版本，低空经济专题会议召

开》2024.03.23

《计算机行业跟踪周报 334 期：华为召开

中国合作伙伴大会 2024》2024.03.17

《大规模设备更新和消费品以旧换新行

动方案发布，计算机九大领域预计受益》

2024.03.14

[Table_AuthorInfo]

分析师:杨林

Tel:(021)23183969

Email:yl11036@haitong.com

证书:S0850517080008

分析师:杨蒙

Tel:(021)23185700

Email:ym13254@haitong.com

证书:S0850523090001

联系人:朱瑶

Tel:(021)23187261

Email:zy15988@haitong.com

从“安迪〃比尔”到“詹森〃奥特曼”，算

力与应用的跃迁

[Table_Summary]

投资要点：

 安迪比尔定律给硬件带来了空间，给软件带来了利润。安迪比尔定律来源于：

“Andy gives，Bill takes away。” Andy 指的是 Intel 原CEO 安迪〃格鲁夫，Bill

则是微软的比尔〃盖茨。这句话的含义是英特尔向市场推广了一款新型芯片，微

软会及时升级自己的软件产品吸收新型芯片的性能。安迪比尔定律暗合了微软和

Intel 之间的利益诉求，本质上是把耐用品转变为消费品，加速迭代。从个人电脑

生态链来看安迪比尔定律：微软为首的软件开发商吃掉硬件，迫使用户更新新机

器让惠普和戴尔受益，整机厂再向 Intel 订购芯片、向 Seagate 等订购外设。除

此之外安迪比尔定律也暗示了算力的长期匮乏，目前通过“复杂问题上云”和“算

法轻量化适配终端”是解决这一匮乏的两条主流路径。

 詹森〃奥特曼定律：AI 时代的安迪〃比尔定律。我们认为，AI 时代， GPU 和

大模型仍将会呈现出交织往上快速迭代的发展路径，AI 算力和应用相互促进，彼

此给与正反馈。AI 算力性能的提升，被更大参数量的模型吃掉；更大的模型和应

用进一步促进算力的消纳和性能提升。总结来说：“Jensen gives，Altman takes

away。” Jensen Huang 是英伟达创始人，Sam Altman 是OpenAI 创始人。产

业实践中也得到了验证，H100 加速了 GPT4 的训练和迭代，同时 GPT4 和未来

的GPT5 也促进了 B200 的产生。由此，我们得出了 AI 时代的安迪比尔定律：詹

森奥特曼定律。除了基本定义的转变，从通用平台，到基础设施，再到应用层面

的变革传递，以及算力需求的体量增长预计也将产生巨大变化，具体如下：①

GPTs 是Windows、AppStore 之后新一代的超级平台，传统 IT 产业链通用平台

更新，基础设施迭代，传导至应用层的规律依旧存在。②AI 时代需要新一代基础

设施支持训练、推理和生成式 AI 应用落地。芯片层面，除了 GPU 之外，ASIC、

FPGA 也将是 AI 芯片重要替代架构，GPU、CPU、DPU、HBM 将成为数据中心

重要组成部分。数据中心层面，算力基础设施高性能和高效率需求，带来通信传

导光纤变铜线，以及液冷 0-1 的革新。③“AI 化”是IT 架构变化的两大驱动力

之一。从基础型到高性能，再到机器学习服务器，GPU 成本逐步上升，从 0%提

升到 27-30%，再提升到 70-75%。与之印证的是，英伟达数据中心营收明显提升，

而Intel 则明显下降。“云计算化”也是 IT 架构变化的两大驱动力之一。大模型应

用能够帮助企业更高效率的实现商业目标，但对于绝大多数企业而言，自研大模

型成本高，且模型设计、训练、调优等环节对开发人员专业能力要求较高。MaaS

（Model as a Service，大模型即服务）代表着一种全新的 AI 云服务范式，它将

大模型作为 AI 基础设施的核心组成，以云服务方式提供给开发人员和企业进行

更高效的工业化开发。

 2022 年之前，人类在 AI 和AI+应用场景方面进行了许多的探索，22 年底的

ChatGPT 正式使 AI 进入了 iphone 时刻。大模型方面，目前海外形成了几大云

厂商对垒的局面。第一组微软与 GPT，第二组 Google 与PaLM，第三组 META

与LLaMA，第四组亚马逊与 Claude。国内包括互联网公司、科技公司以及创业

公司都在积极跟进，代表性的有百度于 2023 年3月正式发布文心一言大模型，

商汤发布“日日新 SenseNova”大模型体系，前商汤员工创立 MiniMax，杨植麟

创立循环智能、月之暗面。AI 应用方面，年初至今，国内 AI 应用方向融资项目

共有 81 起。目前国内 AI 应用方向融资项目集中在智能机器人、工业智能、智能

驾驶&交通、AIGC 以及医疗、能源解决方案等领域。年初至今，国外 AI 应用方

向融资项目共有 59 起。项目集中于机器智能，工业，医疗、商业、安全解决方

案方面。AGI 与人形机器人方面，AGI 有可能在未来 5年实现，但算力的需求和

形态预计将发生巨大的变化。此外巨头相继进入机器人领域，作为具身智能典型

代表人形机器人也将带动算力产业链发展。

行业研究〃信息服务行业

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1. 安迪比尔定律发展与演进 .......................................................................................... 6

1.1 定律本质：把耐用品转变为消费品，加速迭代 ................................................ 6

1.2 定律传递：生态链演绎，和 Android 更新验证 ................................................ 6

1.3 定律影响：软件高利润，“上云”“轻量化”解决算力瓶颈 .................................... 7

2. 詹森奥特曼：AI 时代的安迪比尔定律 ....................................................................... 8

2.1 定律延拓：软件、AI 计算变革，安迪比尔将延续 ............................................ 8

2.2 产业传递：从基础设施、通用平台，到应用 .................................................. 10

2.2.1 基础设施-芯片 ...................................................................................... 10

2.2.2 基础设施-算力集群 ............................................................................... 13

2.2.3 通用平台 .............................................................................................. 15

2.2.4 AI 应用 .................................................................................................. 16

2.3 定律影响：锚定 AGI 与人形机器人，算力将演化出更多需求、形态 ............ 21

3. 投资建议 .................................................................................................................. 22

4. 风险提示 .................................................................................................................. 22

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图目录

图1 2017-2018 年单个集成电路晶体管数量增长趋势 ............................................... 6

图2 AI 智能计算中心为 AI 算法、应用提供高性价比计算能力 .................................. 7

图3 大规模学习系统部署到移动设备上需要轻量化处理 ............................................ 7

图4 大模型语言智能编程助手，赋能软件开发提效降本 ............................................ 8

图5 大模型算力的成本压力 ....................................................................................... 8

图6 服务器产业链 ...................................................................................................... 9

图7 美股 AI 算力产业链代表性公司股价（左轴、右轴单位：美元） ........................ 9

图8 新一代 AI 基础设施主要由算力、MaaS 及相关工具构成 ................................. 10

图9 AI 算力需求呈指数级增长，用以满足大模型开发和实践 .................................. 11

图10 H100 相比上一代 A100 性能显著提升 .............................................................. 11

图11 右边为上一代架构 Hopper，左边为 Blackwell ................................................. 12

图12 基于 Blackwell 平台，GB200 集成了两个 B100 GPU ...................................... 12

图13 从CPU/GPU 扩展新的 DPU 芯片 .................................................................... 13

图14 HBM 内存堆叠涉及并与 GPU 通过 2.5D 封装 .................................................. 13

图15 大模型训练任务的稳定性，随着训练集群规模的扩张而递减 ........................... 13

图16 不同服务器类别成本拆分 .................................................................................. 14

图17 Intel 数据中心营收 ............................................................................................ 14

图18 英伟达数据中心营收 ......................................................................................... 14

图19 MaaS 平台帮助企业更好的调用大模型能力 ..................................................... 15

图20 人工智能发展历程............................................................................................. 15

图21 厂商总览 ........................................................................................................... 16

图22 未来 5年极有可能实现 AGI，算力需求将有巨大提升 ...................................... 21

图23 三星半导体 CEO 成立实验室开发满足 AGI 需求的半导体 ............................... 21

图24 黄仁勋与机器人互动 ......................................................................................... 22

图25 Figure AI 发布利用“端到端”神经网络技术，OpenAI 大模型作支撑的机器人

Figure 01 ......................................................................................................................... 22

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标签： #算力 #报告

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