国产大模型发展现状 - 2023年以来上百家国产大模型涌现 参数规模从几亿到上万亿 广泛应用于云计算 数据中心 边缘计算 消费电子 智能制造 智能驾驶 智能金融及智能教育等领域 [1] - AI已成为确定性赛道 算力投入是参与竞争的必要条件但非充分条件 需在芯片 算法 数据 生态 应用落地等多方面形成综合优势 [1] 算力需求与供给缺口 - 海外每天AI agent产生的token处理需求相当于260万亿TeraFLOPS算力 理论上需130万张英伟达H100 GPU 实际部署量可能达700万张 [2] - 每天需要20-30万片12寸晶圆 未来5年GPU需求预计增长100倍 中国所有晶圆厂总产能不足该需求1/10 [2] - 国内缺少真正有用的算力 需要统一调度 高效互联和稳定运行的大规模集群能力支撑大模型训练和推理 [2] 无锡算力建设进展 - 无锡城市智算云中心节点一期部署高性能智算卡超11000张 智算算力突破12000P 结合其他节点算力年内总规模达15000P [3] - 中心节点为摩尔线程 申威 太初等智算芯片提供验证环境 吸引银河通用 无问芯穹 羚数智能等AI企业落地 [3] 先进制程与封装技术 - AI应用推动对先进制程需求强劲 尽管摩尔定律降本效应消失 但AI芯片和高算力芯片仍蜂拥采用先进制程 [4][5] - 摩尔线程在无锡开展新一代AI SoC芯片研发 引入先进国产工艺 先进封装 先进存储及高速片间互联等技术 [5] - 无锡建成国内首家纳米级光刻胶中试线 产品涵盖EUV DUV及电子束光刻胶 可用于亚10纳米先进制程芯片 [5] 先进封装发展趋势 - 先进封装凭借小型化 高密度 低功耗 异构集成能力解决芯片带宽 功耗 集成密度三重瓶颈 [6] - 封装形态向Chiplet架构 2.5D中介层与3D堆叠等高集成方案迈进 围绕算力布局的封装占比可能从27%增至40%以上 [6] - 全球Chiplet市场规模预计从2023年31亿美元增至2033年1070亿美元 复合年增长率42.5% 消费电子领域占超26%份额 [7] 光互联技术变革 - AI智算中心光互联分Scale out和Scale up两类 前者用光模块互连 后者用铜缆互连 [7] - GPU性能提升需从铜线转向光互联 Scale up领域可能采用CPO技术 Scale out领域仍以光模块为主 [8] - CPO已有小批量应用 2025-2030年光模块仍有非常大增长 2030年CPO预计占20%份额 五年内CPO与光模块将共存 [8] - CPO面临热集中 无标准 不易维护 成本高 良率要求高 产业链不成熟等挑战 [9]