ChatGPT 已經成為現象級應用。ChatGPT 是由人工智能企業OpenAI 開發基于人工智能的內容生成式聊天機器人應用。根據TRTWORLD 統計，自從2022 年11月ChatGPT 問世以來，僅5 天注冊用戶就超越100 萬，截止到2023 年1 月，ChatGPT 的月活躍用戶數已經達到1 億，此用戶增長速度領跑整個消費者應用領域。海外版抖音Tik Tok 和美國圖片社交平臺Instagram 在此前分別經歷了9 個月和兩年半的時間才完成月活躍用戶數1 億的突破。ChatGPT 火爆的背后，是算力在為其支撐， AIGC、ChatGPT 的不斷優化是基于預訓練模型的優化以及訓練集參數量的增大，Google 的BERT 預訓練模型參數量到達4810 億，在ChatGPT 大模型的三次歷史迭代中，OpenAI 的GPT、GPT-2 和GPT-3（當前開放的版本為GPT-3.5）的參數量從1.17 億增加到1750 億，預訓練數據量從5GB 增加到45TB，其中GPT-3 訓練單次的成本就高達460 萬美元。在訓練GPT3.5 模型的微軟專門建設的AI 計算系統中，包含了1 萬個由V100 GPU 構成的高性能網絡集群，其總算力的大約 3640PF-days，簡單來說，以每秒計算一千萬億次來假設，完成總算力需要計算3640 天。

模型訓練對算力提出了更高要求。根據OpenAI 的研究，AI 訓練所需要的算力增速已經超越硬件的摩爾定律增速，摩爾定律是18-24 個月翻一倍，AI 的算力是呈現指數級的增長。從2012 年至2018 年，用于訓練AI 模型所需要的算力大約每隔3～4 個月就翻一倍。從2012 年到2018 年，訓練AI 模型所消耗的算力增長了30萬倍，而摩爾定律在相同時間內只增長了7 倍。孟晚舟表示，當前算力還不足以滿足未來的需求，算力競爭或將成為未來全世界在科技領域內的競爭焦點之一。根據IDC 與浪潮信息聯合發布《2022-2023 中國人工智能計算力發展評估報告》，中國AI 算力將保持快速增長的趨勢，2022 年智能算力規模達到268 百億億次/秒(EFLOPS)。根據IDC 預測，2026 年中國AI 算力將達到1271.4 EFLOPS。根據中國信通院統計，中國核心算力產業規模在2021 年底超過1.5 萬億元，其關聯產業規模超過8 萬億元。在如此爆發式增長的算力背景下，算力模型對數據中心的數據傳輸速率提出了更高的要求，分布式IDC 以及邊緣計算有望邁入高景氣度通道。

算力爆發或將賦能分布式IDC 以及邊緣計算。在智慧城市、智能制造等產業興起以及企業數字化轉型的背景下，云計算的形態逐漸發生改變，由中心化計算化向離散化的霧計算、霾計算演變，進而催生并且加速了邊緣計算的建設進程。相比于傳統集中式IDC 架構，分布式IDC 突破了建設規模的限制，憑借云連接和與組網，能夠聯合起多個數據中心，其優勢包括可以實現多中心運營、數據共享、高度覆蓋業務，并且可以盡可能的減少運維成本。分布式IDC 能夠具備更高安全性和可靠性，可以緩解業務中斷的風險并且實現災備建設。在5G 商用全面推進下，MEC 邊緣云在助力5G 網絡數字化轉型和差異化創新服務中扮演有力角色。與此同時，邊緣計算已經成為元宇宙產業升級的左膀右臂，邊緣計算能夠有效解決由智能終端快速增加和中心流量擁堵所帶來的計算資源匱乏的問題。

龍宇股份IDC 業務加速拓展。2023 年2 月20 日，上海龍宇數據股份有限公司簡稱由“龍宇燃油”正式變更為“龍宇股份”。近兩年來，公司大力拓展IDC 業務，其整體IDC 業務板塊經驗業績呈現快速上升趨勢，并且為公司貢獻大部分凈利潤，公司大宗商品貿易業務營收規模逐步降低，因此公司正式更名為“上海龍宇數據股份有限公司”。公司積極探索邊緣計算IDC 業務，公司非公開發行募投項目北京金漢王云計算數據中心已建成約當8KW 機柜4,280 個(按平均設備功率4.4kW 測算機柜約7,780 個)；公司投入約57,778.83 萬元（含土建、機電）建設無錫中物達大數據存儲中心項目，擬建設規模為5,874 個IDC 機柜（按平均設備功率4.4kW測算）。邊緣算力方面，在政企、金融、醫療、教育等數字化轉型的背景下，公司收購上海磐石，探索搭建邊緣算力運營平臺，通過端、邊、云的緊密結合并互相協作來整合產業資源，聚焦在實現從邊緣算力的實驗創新平臺到產業賦能平臺的轉變。構建起支撐邊緣原生的數字化轉型解決方案，以至于支撐邊緣計算應用的有效落地。

風險提示：中美科技競爭對行業造成的不確定性風險；5G 發展不及預期；國家相關產業政策變動風險等。

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轉自德邦證券股份有限公司 研究員：何思源