人工智能行业豆包大模型迎来重磅更新，AI应用繁荣推动算力基础设施建设.docx

目录

一、豆包大模型产品力大幅增强，推动AI应用商业繁荣 4

二、人工智能产业加快增长，应用及算力是两大支柱 8

三、算力产业链：服务器是算力基础设施 11

大模型打开算力需求，服务器建设规模快速增长 11

液冷技术低能耗高散热，受益算力扩建浪潮 12

四、算力产业链：芯片是智能核心，国产化短板明显 16

五、算力产业链：光模块快速放量，产品结构向高端升级 18

六、投资建议 21

建议关注 21

行业重点公司一致盈利预测 21

七、风险提示 22

图表目录

图1：豆包大模型产品矩阵丰富 4

图2：豆包视觉理解模型具备更强内容识别能力 5

图3：豆包视觉理解模型具备更强理解和推理能力 5

图4：火山引擎首次发布豆包3D生成模型 5

图5：豆包3D生成模型可根据文本生成3D场景 5

图6：豆包通用模型Pro综合能力大幅提升 6

图7：通用模型Pro在指令遵循、代码、数学等指标对标GPT-4o 6

图8：豆包文生图模型能力升级 6

图9：豆包音乐模型能力升级 6

图10：豆包通用模型Pro在大模型测评总榜中排名第一 7

图11：豆包视觉理解模型在视觉语言模型测评榜单中排名第二 7

图12：豆包视觉理解模型使用成本大幅低于行业平均水平 7

图13：豆包APP在11月全球AI产品榜中排名第二 7

图14：预计2022-2024年全球AI支出年增速高于20% 8

图15：预计2024年中国智能算力规模同比增长50% 8

图16：IDC预计2024-2028年全球人工智能资本开支复合增速GAGR达29% 9

图17：IDC预计2028年软件资本开支将占人工智能支出的57% 9

图18：AI服务器出货量高速增长 11

图19：搭载鲲鹏920处理器的鲲鹏服务器主板 12

图20：华为推出昇腾系列AI算力基础设施 12

图21：传统风冷技术与液冷技术原理对比 13

图22：液冷技术散热能力显著优于风冷技术 13

图23：液冷技术节能水平显著优于风冷技术 13

图24：2019-2022年中国液冷数据中心市场规模 15

图25：2022-2027年中国液冷数据中心市场规模预测 15

图26：NvidiaGPUH200芯片示意图 16

图27：H200较H100相比在存储性能上有大幅提升 16

图28：AI大模型中东西向流量显著增加 18

图29：叶脊网络架构适用于东西向流量传输 18

图30：NvidiaDGXH100架构示意图 19

图31：全球光模块市场在2027年有望突破200亿美元 20

表1：人工智能大模型的参数规模呈指数级增长趋势 8

表2：国内厂商加大对AIAgent等大模型驱动下的人工智能应用的投入 10

表3：具有1750亿个模型参数的大模型训练一天需要约2917台NvidiaA100服务器 11

表4：主流液冷技术与传统风冷技术冷却效果指标对比 14

表5：不同密度数据中心适用的冷却技术 14

表6：国产AI芯片性能指标仍与国际顶尖水平存在较大差距 16

表7：BIS禁令限制高性能AI芯片向中国出口 17

表8：叶脊网络架构对光模块数量需求大幅提升 18

表9：NvidiaDGXH100架构所需GPU、交换机数量 19

表10：中际旭创在2023年全球光模块企业排名中位居第一 20

表11：万得一致盈利预测 21

一、豆包大模型产品力大幅增强，推动AI应用商业繁荣

2024年12月火山引擎冬季FORCE原动力大会推出豆包视觉理解大模型和3D生产大模型，并将通用模型Pro、音乐生产模型和文生图模型升级，进一步丰富产品矩阵。2024年5月火山引擎春季FORCE原动力大会首次发布豆包大模型系列产品以来，仅7个月就再度升级，并在多项大模型能力测评榜单中居于前列。本次大会新推出的豆包视觉理解大模型和3D生产大模型拓展了模型的内容识别、视觉描述和3D内容生成能力，并显著降低使用成本，有望推动人工智能应用端的商业繁荣。

图1：豆包大模型产品矩阵丰富

资料来源：火山引擎，源达信息证券研究所

豆包视觉理解模型具备更强内容识别能力和理解推理能力。豆包视觉理解模型具备强大的图片理解与推理能力及精准的指令理解能力。模型在图像文本信息抽取、基于图像的推理任务上有展现出了强大的性能，能够应用于更复杂、更广泛的视觉问答任务。比如模型可描述图片内容并根据图片内容进行提问。此外，该模型可完成深度的图片理解与推理，在表格图像、数学问题、代码图像等复