电子行业深度报告：如何展望GPT~5带来的算力增长？从参数量、时间表、影响力三重视角— —算力需求看点系列-250318（13页）.pdf

1、证券研究报告行业深度报告电子 东吴证券研究所东吴证券研究所 1/13 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 电子行业深度报告 如何展望如何展望 GPT-5 带来的算力增长？从参数带来的算力增长？从参数量、时间表、影响力三重视角量、时间表、影响力三重视角算力需求算力需求看点系列看点系列 2025 年年 03 月月 18 日日 证券分析师证券分析师 陈海进陈海进 执业证书：S0600525020001 研究助理研究助理 李雅文李雅文 执业证书：S0600125020002 行业走势行业走势 相关研究相关研究 GPGPU与ASIC之争算力芯片看点系列 2025-03-12

2、 增持（维持）Table_Tag Table_Summary 投资要点投资要点 我们如何定义我们如何定义 GPT 下一代大模型？下一代大模型？我们判断 OpenAI 对大模型的产品线与预期曾进行过调整。2024 年 7 月 OpenAI 首席技术官 Mira Murati称，GPT-5 有望在 2025 年底或 2026 年初推出。但根据 2025 年 2 月 13日 Altman 在社交平台上表明，GPT-5 几个月后面世。我们判断，GPT-5的发布时间或提前，或由于 DeepSeek 近期的重磅更新和亮眼表现对OpenAI 产品版图构成了威胁，进而希望加快产品迭代步伐。自 OpenAI在

3、2015 年成立以来，通过多轮融资不断扩展其技术产品布局。从时间周期来看，平均 1 年半左右 OpenAI 会获得一次新的融资。从大的模型迭代节点来看，随着 ChatGPT 把热度推高，竞争对手持续推陈出新，市场对于 OpenAI 产品迭代速度的预期在加快。GPT-5 预训练情况如何测算？预训练情况如何测算？我们基于普遍应用的算力供给需求公式，讨论公式中的核心参数变化趋势，以此给出我们的判断。已知 GPT-4 参数量为 1.8 万亿，在 2.5 万张 A100 上训练 90-100 天。已知 GPT-4.5 的计算量约为 GPT-4 模型的 10 倍，假设 Scaling Law 持续奏效，假

4、设其具有 3w-5w 张 H100 的训练资源，其他条件与 GPT-4 基本保持一致，则可以推测，1）GPT-4.5 模型参数量约为 5.7 万亿，2）GPT-4.5 模型训练用时大约需要 148-247 天。关于 GPT-5：假设达到比 GPT-4 强 100 倍的运算能力，其他假设相同的情况下，可测算得到 1）GPT-5 模型参数量约为 18 万亿，2）模型训练用时大约需要 203-225 天。GPT-5 推出对推出对 AI 行业有何影响？行业有何影响？影响影响#1 虽然业内对于大模型发展的方向仍处于激烈讨论中，但头部大模型厂商的万卡集群建设未曾停歇。聚焦国内市场，从 GPT-4 能力的大

5、模型发布时间表来看，普遍比 GPT-4 晚一年的时间。由此我们预计，GPT-5 若引发新一轮 AI 热潮，更多大集群的建设会提上日程。影响影响#2 24/12 月，ChatGPT 周活跃用户数已经超过 3 亿，目标是在未来一年内达到 10 亿用户。据“推理需求=2参数量token”的计算公式，在其他条件不变的前提下，2025 年推理市场空间有望达到 2024 年的三倍；若 GPT-5 带动参数量大幅提升（按 18万亿计算），假设 26 年 ChatGPT 总体推理消耗的 tokens 为 25 年的 2倍，按二八法则假设 26 年 tokens 消耗中仅有 20%为 GPT-5 的需求，则综合

6、下来 26 年推理算力需求有望达到 25 年的 5.6 倍左右。产业链相关公司：产业链相关公司：工业富联、沪电股份、胜宏科技、寒武纪、海光信息（与计算机联合覆盖）、龙芯中科、盛科通信（与通信联合覆盖）等。风险提示：风险提示：AI 应用进展不及预期风险，Scaling Law 放缓或失效风险，GPU 技术升级不及预期的风险，万卡集群建设不及预期风险。-16%-10%-4%2%8%14%20%26%32%38%2024/3/182024/7/172024/11/152025/3/16电子沪深300 请务必阅读正文之后的免责声明部分请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业深度报告 东吴证券研究所东吴证