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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)
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。
2
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
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
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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
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