中富金石宫彦召老师：AIGC凸显对算力基础设施的需求

AIGC需要强大的算力支撑。ChatGPT是由GPT-3微调得到的一个聚焦于对话交互的过渡版本。GPT系列模型是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型，完成文章生成等任务并不需要有监督学习进行模型微调，但需要大量的数据、参数以及强大的算力支撑。GPT-3在微软提供的Azure AI超算基础设施上进行训练，总算力消耗约3640 PF-days（即每秒一千万亿次计算，运行3640天）。ChatGPT的持续升温为AIGC带来全新增量，对AI模型训练所需要的算力支持提出了更高要求。云计算基础设施作为算力底座，其重要性日益凸显，包括高性能芯片、数据中心、网络等基础设施建设为算力、应用以及产业发展提供可持续发展的保障。

服务器芯片随算力需求增长。2021年中国服务器出货量达到391万台，同比增长11.7%。未来几年，随着下游市场需求回暖, 有望加快5G、工业互联网、大数据中心、人工智能等七大领域新型基础设施的建设进度，中国服务器市场仍会稳步增长。深度学习在人工智能领域的广泛应用使计算能力需求呈现指数级增长。GPGPU是人工智能领域最主要的协处理器解决方案，占据人工智能90%以上的市场份额，在智能工厂、无人驾驶、智慧城市等领域具有广泛的市场空间，GPGPU的需求也会随着算力需求的增长不断增长。据前瞻产业研究院的数据，我国人工智能芯片的市场规模增速惊人，到2024年，市场规模将达到785亿元。

服务器升级推动高速高频PCB发展。一般服务器/存储器的PCB需求以六至十六层板和封装基板为主，随着5G、云计算、AI、大数据等的发展，对服务器算力的要求越来越高，高速、大容量、云计算、高性能的服务器的需求将越来越大，对PCB的设计要求也不断升级，如高层数、大尺寸、高纵横比、高密度、高速材料的应用、无铅焊接的应用等。PCB在高端服务器中的应用主要包括背板、高层数线卡、HDI卡、GF卡等，其特点主要体现在高层数、高纵横比、高密度及高传输速率。此外，用于服务器产品的超高层板过于庞大且厚重，针对如此大片的精密运算板材进行耐高温、耐撞击的保护，所耗费的成本也较大，因此直接采用HDI板将运算核心缩小化成为最佳选择，从而有望为HDI板带来巨大市场需求。