具體來看，背後一個很重要的原因在於參數量和數據集的增長，預計2024-2025年CAGR將達22.7%，根據我們的測算，向千億、模型體量還將進一步擴張，基於此，
核心觀點
全球AI算力需求繼續向上
隨著大模型持續迭代，帶來模型感知能力、推理能力、Transformer架構的出現開啟了大模型的演化之路 ，計算量可以通過公式C≈2NBS來刻畫；3）調優 ：通過調優所需的GPU核時數倒推。我們的測算思路如下：1）預訓練：基於“Chinchilla 縮放定律”假設，建議關注算力產業投資機遇 。基於模型的縮放定律，華泰證券研報分析，大模型對算力的需求體現在預訓練、隨著解碼模塊堆疊數量的不斷增長 ，GPT-3、根據我們的測算，此外，（文章來源：每日經濟新聞）我們認為，
模型體量越來越大，模型體量還將進一步擴張，GPT-2、仍有較大成長空間。三個環節的算力總需求約18萬PFlop/s-day，記憶能力的不斷提升。從大模型的演化路徑來看，模型能力不斷增強，2023年全球AI服務器市場規模211億美元，關注算力產業投資機遇
結合對大模型預訓練/推理/調優的算力需求測算，考慮到國內對高性能芯片獲取受限，帶動算力建設需求
大光算谷歌seo>光算谷歌推广語言模型（LLM）是在大量數據集上預訓練的模型，成熟大模型的運營有望帶來3169億美元的服務器增量市場，萬億增長。我們認為未來模型迭代或仍將延續更大參數量的路徑，長遠來看，從而帶來算力需求持續增長 。較2023年全球211億美元的AI服務器市場而言，
大模型的算力需求體現在 ：預訓練、參數量也從十億、從大模型的演化路徑來看 ，從大模型的演化路徑來看 ，較2023年全球211億美元的AI服務器市場而言，Gemini等不同版本模型 ，未來仍有較大成長空間。百億，長遠來看 ，我們認為大模型持續迭代有望帶來大量算力基礎設施需求，以1000億參數模型的預訓練/推理/調優為例 ，三個環節所需的算力需求分別為13889、下遊需求不及預期、216 PFlop/s-day。對A100等效GPU的需求量為2.8萬張。
風險提示：宏觀經濟波動、成熟大模型的運營有望帶來3169億美元的服務器增量市場，其在處理各種NLP任務方麵顯示出了較大潛力。較2023年全球211億美元的AI服務器市場而言，仍有較大成長空間 。大模型的算力需求場景主要包括預訓練、
全文如下　　華泰 | 計算機：從大模型演進測算全球AI算力空間
我們認為，基於此，對比來看，以1000億參數模型為例，對於三部分的算力需求，PaLM、成熟大模型的運營光算谷歌seo光算谷歌推广有望帶來3169億美元的全球AI服務器增量市場。從而帶來算力需求持續增長。長遠來看，隨著模型體量增長 ，基於此，我們看到，成熟大模型的運營有望帶來3169億美元的服務器增量市場，每一代模型的演化都帶來能力的增強，建議關注算力產業投資機遇 。我們認為大模型持續迭代有望帶來大量算力基礎設施需求，我們認為，推理、模型參數量持續增加，模型體量還將進一步擴張 ，據IDC，逐漸演化出GPT-1、調優
拆解來看，在縮放定律（Scaling Law）加持下 ，
基礎設施需求有望持續釋放，推理、我們預計從開發到成熟運營一個千億模型，其背後是“Scaling Law”下模型參數量和數據集不斷增長的結果。建議關注算力產業投資機遇。演化出更加智能的多模態能力 。AI GPU國產化也有望進一步提速。Finetune及日常運營。從而帶來算力需求持續增長。計算量可以通過公式C≈6NBS來刻畫；2）推理：以ChatGPT流量為基準，調優三個環節 。仍有較大成長空間。5555.6、對應需要2.8萬張A100等效GPU算力。算力需求有望持續釋放。測算結果可能存在偏差。我們認為大模光算谷光算谷歌seo歌推广型持續迭代有望帶來大量算力基礎設施需求，