電子行業(yè)深度報告：如何展望GPT-5帶來的算力增長？從參數(shù)量、時間表、影響力三重視角-算力需求看點系列

看點系列執(zhí)業(yè)證書：S0600525020001執(zhí)業(yè)證書：S0600125020002投資要點liyw@dwzq.co的發(fā)布時間或提前，或由于DeepSeek近期的重磅更新和亮眼表現(xiàn)對 場對于OpenAI產(chǎn)品迭代速度的預期在加快。方向仍處于激烈討論中，但頭部大模型廠商的萬卡集數(shù)量×token”的計算公式，在其他條件不變的前提下，2025年推理市），綜合下來26年推理算力需求有望達到25年的5.6倍左右。（與計算機聯(lián)合覆蓋）、龍芯中科、盛科通信（與通信聯(lián)合覆蓋）等。 4 4 5 7 93.1.影響#1大模型“標桿”再上 9 4 6 7 7 8 8 9 9 9 9 9 圖1：“獵戶座”和“草莓”進展預期數(shù)據(jù)來源：機器之心，量子位，網(wǎng)易新聞，每日經(jīng)濟新聞，券商中國，智東西，華爾街見聞，東吳證券研究所 倍的運算能力。對比下來，二者口徑有所調(diào)整。我們認為，此前OpenAI或以“Orion” 市場對于OpenAI產(chǎn)品迭代速度的預期在加快。自GPT-4圖2：OpenAI融資與產(chǎn)品Roadmap時間表數(shù)據(jù)來源：鈦媒體，華爾街見聞，第一財經(jīng)，財聯(lián)社，ECInnovations，機器之心，壹沓科技，每日經(jīng)濟新聞，BFT白芙堂B站官方，東吳證券研究所對充裕（從“獵戶座Orion”訓練完成到下一輪融資節(jié)點還有大半年我們基于普遍應用的算力供給需求公式，討論公式中圖3：文本大模型AI訓練側算力供給需求公式數(shù)據(jù)來源：NVIDIA&StanfordUniversity&MicrosoftResearch《EfficientLarge-ScaleLanguageModelTrainingonGPUClustersUsingMegatron-LM》，新智元，CIBA新經(jīng)濟，東吳證券研究所圖4：GPT-5預訓練情況測算數(shù)據(jù)來源：海外獨角獸，機器之心，英偉達，愛集微，新智元，東吳證券研究所圖5：OpenAI日本公司首席執(zhí)行官長崎忠雄介紹GPT-Next模型數(shù)據(jù)來源：快科技，東吳證券研究所），算資源，倒推可測算得到GPT-5模型訓練用時大約需要203-225天。圖6：主流科技公司公開宣布的萬卡集群情況數(shù)據(jù)來源：消費日報網(wǎng)，機械之心，通信產(chǎn)業(yè)網(wǎng)，半導體行業(yè)觀察，格隆匯APP，東吳證券研究所注：本圖為非完全統(tǒng)計云服務廠商（CSP）占了數(shù)據(jù)中心業(yè)務的近一半營收，消費互聯(lián)網(wǎng)公司和企業(yè)大約占了圖7：北美四大云廠商各季度CapEx投入情況及增速（單位：億美元）0MircosoftMetaAWSGoogleYoY21Q121Q221Q321Q422Q1數(shù)據(jù)來源：各公司公告，Bloomberg，東吳證券研究所圖8：Google各季度CapEx投入情況GoogleCapEx（億美元）YoY0數(shù)據(jù)來源：公司公告，Bloomberg，東吳證券研究所圖10：Meta各季度CapEx投入情況MetaCapEx（億美元）YoY0數(shù)據(jù)來源：公司公告，Bloomberg，東吳證券研究所圖9：AWS各季度CapEx投入情況0AWSCapEx（億美元）YoY數(shù)據(jù)來源：公司公告，Bloomberg，東吳證券研究所圖11：Microsoft各季度CapEx投入情況MircosoftCapEx（億美元）YoY0數(shù)據(jù)來源：公司公告，Bloomberg，東吳證券研究所圖12：海外主流AI大模型訓練側算力供給需求情況數(shù)據(jù)來源：OpenAI論文，Google論文，Microsoft論文，Meta論文，GithubLlama開源ModelCard，新京報，大數(shù)據(jù)文摘，新智元，英偉達，谷歌研究院，騰訊科技，機器之心，中關村在線，AIGC開放社區(qū)，Llama中文社區(qū)，河北省科學技術廳，東吳證券研究所注1：由于各公司對于大模型的訓練數(shù)據(jù)披露口徑不一，以上為本文非完全統(tǒng)計注2：GPT4算力利用率在32-36%區(qū)間，本文取中值粗略計算注3：英偉達V100理論峰值為官網(wǎng)所示“深度學習|NVLink版本”性能圖13：國內(nèi)主流AI大模型訓練側算力供給需求情況數(shù)據(jù)來源：騰訊混元論文&公眾號，通義千問官網(wǎng)&論文&公眾號&GitHub網(wǎng)頁，DeepSeek論文&公眾號，智譜論文&公眾號&Github網(wǎng)頁，百川大模型論文&公眾號&Github網(wǎng)頁，騰訊云，AI新榜，市界，華爾街見聞，東吳證券研究所注1：由于各公司對于大模型的訓練數(shù)據(jù)披露口徑不一，以上為本文非完全統(tǒng)計注2：Hunyuan、Hunyuan-Pro、Baichuan3參數(shù)量披露口徑較為模糊，分別為超千億參數(shù)/萬億參數(shù)/超千億參數(shù)，在本圖中不涉及左側第二列單位V3在預訓練階段每處理1Ttoken僅需180KH800GPU小時，即在配備2048個H800GPU的集群上僅需3.7天。因此，整個預訓練階段在不到兩個月內(nèi)完成，總計使用了圖14：Deepseek、Kimi下載量（IOS+安卓，單位：次）KimiDeepseekKimi2025/03/092025/03/062025/03/092025/03/062025/03/032025/02/282025/02/252025/02/222025/02/192025/02/162025/02/132025/02/102025/02/072025/02/042025/02/012025/01/292025/01/262025/01/232025/01/202025/01/172025/01/142025/01/11數(shù)據(jù)來源：點點數(shù)據(jù)，東吳證券研究所圖15：國產(chǎn)AI大模型日度訪問量（單位：萬次）文心一言通義kimi星火豆包智譜清言2025/02/282025/02/252025/02/282025/02/252025/02/222025/02/192025/02/162025/02/132025/02/102025/02/072025/02/042025/02/012025/01/292025/01/262025/01/232025/01/202025/01/172025/01/142025/01/11數(shù)據(jù)來源：SimilarWeb，東吳證券研究所量已經(jīng)超過3億，每一天用戶們都向ChatGPT發(fā)送超過10億條過推出可以幫助用戶執(zhí)行網(wǎng)絡信息收集和購物等任務的AI智能體以及ChatGPT與蘋果量推斷25年推理算力需求，25年推理算力需求有望達到24年的3倍以上。據(jù)“推理圖16：文本大模型AI推理算力需求測算數(shù)據(jù)來源：OpenAI《ScalingLawsforNeuralLanguageModels》，思瀚產(chǎn)業(yè)研究院，極市平臺，東吳證券研究所注：GPT-5參數(shù)量為東吳測算結果，不代表產(chǎn)品實際發(fā)布情況期大模型訓練帶來大量算力需求之外，AI應用帶來的推理需求是長期維度