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汇丰:AI 需求深度分析,仍大幅低估
2025-06-26 22:09

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 研究认为AI硬件供应链限制的缓解将使投资者在未来一年的讨论转向需求方面,即投资能否获得足够回报,还是会出现过度建设的情况 [11] - 对AI需求趋势持建设性态度,认为新模型训练需求和消费者推理工作负载的增长将在未来数年维持GPU需求,并带动云基础设施、硬件和其他技术的需求 [4] - 企业AI支出是主要风险来源,企业行动缓慢、投资回报率不明确以及AI技术需要适应特定工作流程和任务等因素可能导致需求引擎在企业AI支出增加之前冷却,但这种情况发生的概率较低 [4] - 预计AI加速器市场规模将从2024年的约1250亿美元增长到2027年的超过3000亿美元,并继续上升 [24] - 企业AI采用仍处于早期阶段,预计在2026 - 2027年才会出现有意义的拐点,软件股目前已不再具有显著的AI溢价 [145] 根据相关目录分别进行总结 执行摘要 - AI模型提供商和超大规模企业已宣布大规模资本支出计划以扩大AI基础设施容量,2025年估计的AI资本支出可能超过4000亿美元 [9] - 过去两年AI建设面临供应障碍,但目前供应限制开始缓解,投资者的讨论将转向需求方面 [10][11] - 报告将从三个方面评估AI需求:对三个关键需求支柱进行定性评估、采用基于模型的定量框架以及通过调查分析师观点进行自下而上的评估 [13][14] 近期和中期路标 - 2025年及以后,AI训练和推理的计算强度预计将继续上升,这将推动AI基础设施投资 [37] - 消费者市场渗透率方面,ChatGPT已超过6亿周活跃用户,竞争对手的产品也在同步增长,短期内GPU需求仍将主要由消费者驱动 [18][37] - 2026年及以后,企业AI应用的广泛采用预计将成为强大的增量催化剂,但目前大多数企业仍处于概念验证或试点阶段,预计在2026 - 2027年才会出现有意义的拐点 [22][23][37] - 2027年及以后,自主AI的普及有望改变知识工作,推动对先进AI基础设施的持续需求 [37] 三个需求支柱 模型训练 - 过去两年,GPU、其他AI硬件和云基础设施服务的需求主要由模型提供商的模型训练驱动,目前没有明显迹象表明这种需求会放缓 [39] - 以OpenAI为例,其对训练GPU容量的需求超过了微软的供应能力,已与Oracle和CoreWeave等签订了大规模的云服务合同 [40] - 其他模型提供商如Google、Meta、Anthropic和xAI等也在持续增加GPU和云基础设施的投入,没有出现明显的放缓迹象 [42] 消费者产品 - 目前AI支出主要由消费者驱动,OpenAI的消费者 - 企业收入占比约为75% - 25%,且消费者占比可能更高 [44][45] - ChatGPT的周活跃用户已超过6亿,且没有明显的放缓迹象,竞争对手的产品如xAI Grok、Google Gemini等也在同步增长 [49] - 中国市场上,消费者对AI聊天机器人应用表现出浓厚兴趣,但在货币化方面仍面临挑战,消费者的支付意愿相对较低 [51] 企业AI采用 - 企业AI支出目前仍较为缓慢,大多数企业仍处于概念验证或试点阶段,实际AI收入远低于预期 [63][64][65] - 企业采用缓慢的原因包括企业决策缓慢、AI技术仍在成熟、需要高投资回报率的用例以及数据治理和安全等问题 [66] - 企业软件公司在AI货币化方面面临一些限制,包括企业的DIY趋势、AI原生公司的竞争以及价格通缩等问题 [68][70][73] - 数据准备和自主AI的发展可能是加速企业AI采用的关键因素,但目前大多数数据准备工作仍处于早期阶段,自主AI的应用也还需要时间 [75][77] 量化需求建模方法 评估AI计算现状 - AI模型的计算强度持续上升,主要由模型规模和复杂性的增加以及测试时计算的使用推动 [146] - 尽管蒸馏版本的模型可以提高效率,但“小”模型的定义也在不断提高,整体计算需求仍然增加 [149] 估计模型训练计算量 - 基于历史数据,每十亿模型参数平均需要5000万PFLOPS的训练计算量 [152] - 预计2023 - 2027年,模型训练的计算需求将从6.64亿MM PFLOPS增长到93.88亿MM PFLOPS,年增长率约为44% [153] - 模型微调的计算需求也在显著增加,尽管微调所需的计算量仅为从头训练的20%,但总体计算需求仍然超过预训练 [153][154] 估计推理计算量 - 推理所需的计算量与模型参数数量密切相关,处理单个令牌所需的FLOPS数约为模型参数数量(以十亿为单位)的两倍 [156] - 预计到2027年,测试时计算将占推理工作负载总计算量的51% [156] - 以互联网搜索为例,预计2023 - 2027年,AI辅助互联网搜索的计算需求将从6.79亿MM PFLOPS增长到62.11亿MM PFLOPS,年增长率约为95% [159]