AI大模型風(fēng)起云涌，半導(dǎo)體與光模塊

本文來自“《半導(dǎo)體行業(yè)深度報(bào)告合集（2024）》”。AI大模型高速發(fā)展 ， 算 力需求高增驅(qū)動(dòng)AI服務(wù)器三年CAG R約 為29%的 增 長 ， 帶 動(dòng) 算 力 芯 片 與 光 模 塊 產(chǎn) 業(yè) 鏈 受 益 。2023年以來，以ChatGPT、Sora為 代表的多模態(tài)AI大 模 型 橫 空 出 世 ， 標(biāo) 志 著 人 工 智 能 技 術(shù) 已 經(jīng) 進(jìn) 入 一 個(gè) 新 的 紀(jì) 元 。 

未來，通用人工智能（AGI）有望集多模態(tài) 知、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)化決策于一體，重塑人類工作和生產(chǎn)生活的方式，引領(lǐng)人類步入第四次工業(yè)革命。算力的高速增長需要更多的AI服務(wù)器支撐，2023年全球AI服務(wù)器約85.5萬臺(tái)，到2026年預(yù)計(jì)將達(dá)到236.9萬臺(tái)，CAGR為29.02%，從而驅(qū)動(dòng)AI算力芯片與配套的光模塊產(chǎn)業(yè)高增長。

GPU是常見的AI芯片種類，國產(chǎn)算力芯片在海外壟斷格局下有望實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)替代。AI芯片按照技術(shù)架構(gòu)和應(yīng)用需求可分為GPU、FPGA、ASIC和類腦芯片四大類，GPU多功能的并行處理器，由于其通用程度高、軟件生態(tài)豐富、制造工藝相對(duì)成熟，是目前最為普遍的AI芯片類型，占到中國AI運(yùn)算市場(chǎng)的約89%。

HBM一定程度解決了算力增速大于存儲(chǔ)增速的內(nèi)存墻問題，由于其極高帶寬、低功耗、小體積優(yōu)勢(shì)，成為GPU顯存的最佳方案，隨著AI算力芯片的高增長，HBM飛快發(fā)展，國內(nèi)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)或?qū)⑹芤妗＝鼛资陙恚幚砥鞯男阅芤悦磕甏蠹s55%速度快速提升，而內(nèi)存性能的提升速度則只有每年10%左右。不均衡的發(fā)展速度造成了當(dāng)前內(nèi)存的存取速度嚴(yán)重滯后于處理器的計(jì)算速度，內(nèi)存瓶頸導(dǎo)致高性能處理器難以發(fā)揮出應(yīng)有的功效。HighBandwidthMemory，即高帶寬內(nèi)存，是一種新興的DRAM解決方案。

• HBM具 備極 高 帶 寬 ：達(dá) 到1T/s； 
• 體 積 減 小 ：比GDDR降 低94%的 尺 寸 ；
• 低 功 耗 ：高 度 集 成 后 比GDDR擁 有 更 小 的電 壓 與 功 耗 。 

這 些 顯 著 優(yōu) 勢(shì) 促 使HBM快 速 發(fā) 展 ， 目 前 全 球 主 要 被 韓 美 企 業(yè) 壟 斷 ， 國 內(nèi) 廠 商 紛 紛 布 局 ， 適 合國 產(chǎn) HBM發(fā) 展 的 產(chǎn) 品 即 將問世 。

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《第三代化合物半導(dǎo)體技術(shù)研究合集（2）》

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