算力行业深度报告（系列一）：算力供需双向走强，AI催化Infra建设新征程.pdfVIP

证券研究报告

2024年9月6日

行业：通信

增持（维持）

算力供需双向走强，AI催化Infra建设新征程

——算力行业深度报告（系列一）

分析师：刘京昭SAC编号：S0870523040005

摘要

u算力指实现AI系统所需要的硬件计算能力，是AI的“底座”，在AI时代下对GDP、数字化转型、产业数字化三方面均具有

显著的拉动作用。

u算力产业链覆盖范围广阔，包括GPU芯片、服务器、IDC厂商、AIGC应用服务提供商等，具有庞大的挖掘价值。通过产业链

的梳理和分析，各个体系架构有着不同的投资逻辑和重点：

ØGPU芯片：传统摩尔定律逐步失效，算力催化新摩尔定律呈现

Ø服务器：需求侧市场持续繁荣，量价齐升为主要投资逻辑

ØIDC厂商：定制化服务需求性增强与第三方厂商优势明确

Ø算力租赁：兼备灵活与部署优势，或伴随边缘计算共成长

Ø算力调度：算力发展的下半场

u投资建议：我们结合产业链相关层次、发展潜力、竞争格局等方面，建议关注：工业富联、浪潮信息、中科曙光、云赛智

联、大名城、恒为科技等。

风险提示：国内研发技术薄弱；中美贸易变动加剧；AIGC商业落地模式尚未明确。

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目录

Content

SECTION

1算力急缺性：AI需求加速膨胀，算力迎来发展新篇章

1.1算力、数据、算法是AI时代演进的三大引擎

1.2算力是经济发展高速列车上的“关键引擎”

2产业链分析：基础设施建设提速，下游商业模式各有所长

2.1上游：摩尔定律面临严峻挑战，GPU有望铸就算力“摩尔定律出现”

2.2中游：需求繁荣是服务器市场增量的主要来源

2.3下游：需求供给双侧显著成长，数据中心发展大有可为

3公司分析：工业富联、浪潮信息、中科曙光、云赛智联、大名城、恒为科技等

4风险提示

1.1算力、数据、算法是AI时代演进的三大引擎

uAI发展的核心要素包括：数据、算力、算法，三者呈现三位一体，相辅相成的局面。

u标注数据是AI的“饲料”。监督学习以及半监督学习需要通过标注好的数据进行训练，中国的数据量规模呈现连年递增趋势，根

据IDC预测，数据规模将从23.88ZB增长至2027年76.6ZB，CAGR达26.3%。

u算法是AI的“推手”。当前主流的深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等技术算法成为推动AIGC

应用场景加速落地的重要力量。

u算力指实现AI系统所需要的硬件计算能力，是AI的“底座”。据OpenAI测算，2012年起，全球AI训练计算量平均每3.43个月可以

翻一倍，目前计算量已扩大30万倍。然而算力硬件增长速率仅年增长1.4倍，供给仍较为匮乏。

图1全球数据量发展情况及预测(ZB）图2深度学习模型算力需求和算力发展对比图