一，英伟达AI芯片遭市场哄抢
AI革命引发算力需求大爆炸，作为核心的芯片首当其冲，市场预期已经达成一致。
英伟达英伟达占据全球算力芯片79%市场份额，旗下的A100和H100GPU（图形处理器）正成为抢手货，特别是旗舰级别的新款H100在海外的价格也遭到炒作。上周五至少有8枚H100芯片在eBay上售卖，价格从39995美元到46000美元不等。一些零售商过去曾以3.6万美元左右的价格出售这款产品。去年发布的H100是英伟达最新的人工智能旗舰芯片，接替了A100, A100是一款被称为人工智能应用“主力”的芯片，售价约为1万美元。
A800、H800芯片目前正遭到包括服务器、互联网厂商的国内公司哄抢，但本来产量也不多。A800国内今年一年出货的量，超过一半在互联网公司，H800出货更少，剩下客户新订的可能最快要到12月才能交付。
二，英伟达A100和H100 GPU芯片是什么
GPU（graphics processing unit）：图形处理器，其最大的作用就是进行各种绘制计算机图形所需的运算。
A100：基于Ampere架构，以540 亿个晶体管打造，是有史以来最大的 7 nm芯片
H100：基于Hopper架构，由超过800亿个晶体管构成。
（注：Ampere、Hopper均为科学家名字命名）
GPU芯片拥有比 CPU芯片 更强的并行计算能力，因此被广泛运用于AI人工智能等云端学习/推理领域。
可以看到高端GPU芯片的关键词就是：更快的速度
三，微软为ChatGPT自研AI芯片
由于高涨的需求和产能的限制，英伟达芯片不仅时常短缺而且价格昂贵，给微软、谷歌这类急于扩充算力的公司形成了较大的压力。
300人团队秘密研发三年，代号“雅典娜”。据外媒The Information报道，微软公司正在研发代号为“Athena”（雅典娜）的AI芯片，为ChatGPT等AI聊天机器人提供技术支持。
微软自2019年以来一直在推进Athena芯片研发项目，项目由微软CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）牵头，专为大语言模型的训练和推理而设计。Athena芯片已经提供给了小部分微软的员工，以及ChatGPT开发商OpenAI的员工，他们正在测试并使用这些芯片。主要用途为训练大语言模型和支持推理，是生成式人工智能（AIGC）背后的关键技术初代芯片可能基于台积电5nm工艺。
GPT算力军备赛打响，各个云大厂都在加大芯片布局，比如亚马逊旗下AWS近期就推出了由自研芯片Trainium、Inferentia2提供支持的计算云产品。这也将使得在AI芯片市场独大的英伟达面临压力，其与云大厂的关系中的竞争成分也正在加强。
四，AI算力的硬逻辑
云端算力（算力芯片、服务器、光模块）市场共识最高，因为卖水者确定性最高。CPO是这轮光模块的灵魂，炒的实在是High。这三个方向，最终谁最牛？从壁垒角度讲，最硬的一定是算力芯片；从价值量讲，算力芯片远大于光模块，服务器和光模块都能几倍的炒，何况AI算力芯片呢？
关于AI算力增速，AI算力是几何级数增长的，华为孟总也给了预测，到2030年AI算力将增长500倍，是通用算力增速的50倍。这个数字其实并不夸张，拿OpenAI的研究数据来看，最大的 AI训练模型所需的算力每3-4个月翻倍，每年头部训练模型所需算力增长幅度高达10倍，远超摩尔定律（18个月翻一番）的增长速度，而2012-2018年间这个指标增长超过30万倍。
AI算力的硬逻辑已经通过几个方面得到验证和强化：
1）近日国家超算互联网工作启动；
2）上海算力资源统一调度指导意见，到今年年底AI算力达到1000 PFLOPS（FP16）以上；
3）未来对于算力的需求，视觉大模型+多模态大模型要远远大于语言模型，至少是10倍的数量级，说白了，百亿参数的视觉模型和千亿参数的语言模型在规模和训练算力上相当；
4）大模型军备竞赛还未结束，AI算力自研竞赛或已开始，比如微软，谷歌，亚马逊当前正在加速开发自研AI芯片。
国内AI算力芯片当前主流的是GPU，还有专用的ASIC，国内AI芯片能打的、能跟英伟达A100对标的很少。与全球GPU霸主英伟达相比，国产GPU厂商的计算速度还有明显的落后，如海光信息同为Ampere架构的深算一号芯片算力大致为英伟达A100的50%。
因此，国产GPU目前的应用领域更加局限，难以用于需要超高算力的人工智能领域。
五，投资策略：
1、国内替代GPU/AI芯片：寒武纪、海光信息、景嘉微
2、国外合作英伟达概念：和林微纳、胜宏科技、鸿博股份
3、昇腾产业链：华为从半导体设备/晶圆代工到芯片涉及到最终盘古大模型
神州数码：鲲鹏昇腾头部合作伙伴，动态估值不到20倍，昇腾
四川长虹：鲲鹏昇腾双一哥
4、算力池： 光环新网/鸿博股份/青云科技
5、液冷环节：
氟化液：3M、陶氏、巨化股份
液冷IDC：润泽科技、光环新网、科华数据等
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