东吴证券在《如何展望GPT-5带来的算力增长？》报告中，从参数量、时间表、影响力三重视角系统测算了GPT-5的算力需求。GPT-4参数量1.8万亿，GPT-4.5（Orion）计算量为GPT-4的10倍（参数量约5.7万亿），GPT-5若达到比GPT-4强100倍能力，参数量测算约18万亿，需35万张H100集群训练203-225天。东吴证券认为，GPT-5将引发新一轮AI竞赛，万卡集群建设提速，推理需求2026年有望达2025年的5.6倍。
GPT-5发布时间推演——或提前至2025年中期
OpenAI对大模型产品线曾进行调整。2024年7月，OpenAI CTO称GPT-5有望在2025年底或2026年初推出。但2025年2月13日Altman在社交平台表明GPT-5几个月后面世。我们判断GPT-5发布时间或提前，主要由于DeepSeek近期重磅更新对OpenAI产品版图构成威胁，进而希望加快产品迭代步伐。
自OpenAI成立以来，平均1年半左右获得一次新融资。2024年10月获66亿美元融资（投后估值1570亿美元），预计下一轮融资在2026年初。自GPT-4发布以来，约1年半后o1-preview问世。我们推断下一次大的版本更新不超过一年半，对应2025年底。
GPT-5预训练算力测算——参数量18万亿，训练203-225天
基于算力供给需求公式：算力需求=模型参数量×预训练数据规模×6。已知GPT-4参数量1.8万亿，在2.5万张A100上训练90-100天。H100算力约为A100的3.2倍，GPT-4.5计算量约为GPT-4的10倍。
测算结论：GPT-4.5参数量约5.7万亿，训练用时148-247天（假设3-5万张H100）。GPT-5：若达到比GPT-4强100倍运算能力（参数量10倍×数据规模10倍），参数量约18万亿。假设OpenAI已具有约35万张H100集群计算资源（参考Meta 2024年底35万张H100目标），GPT-5训练用时约203-225天。
当前主流科技公司万卡集群持续扩张：xAI 2024年10万张H100集群（计划扩展至100万张），Meta 2024年底目标35万张H100，AWS正部署40万张Trainium。头部厂商算力基础设施投入持续加码。
GPT-5对AI行业的影响——新一轮竞赛开启
影响一：大模型标杆再上新台阶，引发AI行业新一轮竞赛。虽然业内对大模型发展方向仍有讨论，但头部厂商万卡集群建设未曾停歇。北美四大云厂商24Q4 CapEx合计增速约70%，释放积极信号。国内市场从GPT-4能力的大模型发布时间表来看，普遍比GPT-4晚约一年。GPT-5若引发新一轮AI热潮，更多大集群建设将提上日程。
影响二：更智能的AI带来更优质体验，推理需求大幅提升。ChatGPT周活跃用户已超3亿（目标1年内达10亿），每天发送超10亿条信息。若仅按用户量推断，25年推理算力需求有望达24年的3倍以上。若GPT-5带动参数量大幅提升至18万亿，假设26年总体tokens消耗为25年2倍，按二八法则仅20%为GPT-5需求，则26年推理算力需求有望达25年的5.6倍。
投资建议——关注算力产业链核心环节
GPT-5推动AI算力需求从训练侧向推理侧延伸。产业链相关公司：工业富联（AI服务器）、沪电股份（PCB）、胜宏科技（PCB）、寒武纪（AI芯片）、海光信息（GPU）、龙芯中科（CPU）、盛科通信（交换机芯片）等。
北美四大云厂商CapEx投入持续高增，24Q4 Meta/Google/AWS/Microsoft合计增速约70%。头部云厂商对AI大模型的态度直接影响算力基础设施需求。GPT-5的推出有望催化新一轮算力建设，万卡集群规模从10万卡向百万卡演进，AI算力产业链景气度持续上行。
表：GPT-4/4.5/5预训练参数测算对比| 模型 | 参数量（万亿） | 训练集群（GPU数量） | 训练时长（天） |
|---|
| GPT-4 | 1.8 | 2.5万张A100 | 90-100（均值95） |
| GPT-4.5（Orion） | 约5.7 | 3-5万张H100 | 148-247 |
| GPT-5（测算） | 约18 | 约35万张H100 | 203-225 |
