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.pdf

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

1.大模型打开算力需求，服务器建设规模快速增长11

2.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

1.建议关注21

2.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-4o6

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

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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

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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，