国信证券：科技周期探索之七：2016-2030年：通用人工智能时代的到来

核心观点 路线的转变：从CPU到GPU的切换 2016年全球的移动互联网渗透率已经超过了50%，这代表的其高速增长的时间已经过去；此时英特尔公司放弃了引以为傲的“Tick-tock”战略，CPU在终于在算力提升的路上严重受阻。这这样的背景下，科技界都在寻找新方向，即能够接过CPU接力棒的技术。凭借早年显卡的积累，以及CUDA架构的提出，英伟达GPU逐渐成为通用计算芯片，它替代CPU成为引领算力进步的新宠儿。 尽管英伟达在人工智能芯片上的单芯片算力从2012年开始用了10年的时间翻了1000倍，但是以提升功率与价格的方式实现的，我们测算最近10年全球每GFLOPS的复合成本降幅大约在25-35%之间，这一降幅略低于摩尔定律的要求。 三大算力应用：比特币、云计算、新能源车 比特币的出现大大拉动了全网算力的提升，在14年的时间里，全网算力增加了3万亿倍（3.2*10^12），相当于每年复合增速6.8倍。目前比特币挖矿的耗电量相当于全球排名第20名左右的国家用电量。 单CPU算力提升受阻，云计算成了继GPU之外的又一解决方案。到了2016年，几乎所有的大公司在云计算的部署都已完成。2024年，