告看好(維持)算機行業(yè)看好(維持)算機行業(yè)業(yè)告發(fā)布日期浦俊6106iorientseccomcn-63325888*8514ianorientseccomcn香港證監(jiān)會牌照：BPT856021-63325888*3144chenchao3@Sxiechen@劍云飛寧uyunfeiorientseccomcninjunningorientseccomcn大模型應用百花齊放，AI發(fā)展進入新時代OpenAI發(fā)布插件功能影響C端生態(tài)，B端應重視OA與辦公軟件入口潛力英偉達GTC召開，AI應用廣泛落地2023-03-272023-03-262023-03-23核核心觀點BertGPT的多場景應用也不斷拓展，萬億級別參數的大模型以及各種垂直行業(yè)的應驅動了對智能算力的需求。人工智能一直是中美兩國科技競爭的重要領，算力快速增長，然而我國的人均算力仍處于中等水平，落后于美、英、德高度相關，我國積極發(fā)展智能算力、力、發(fā)展綜合國力的關鍵。?國家推動多地智算中心建設，由東向西逐步擴展?？萍疾堪l(fā)文推動人工智能公共算來80%的場景都將基于人工智能。而普惠大眾的智能算力就是AI發(fā)展的基礎資要像水、電一樣驅動科技發(fā)展、社會進步，智算中心正式實現這些科技創(chuàng)新。近年來，國家制定一系列政策，在全國范圍內推動信息基礎設施建設，智算中心的建設是其中的關鍵環(huán)節(jié)。當前我國超過30個城市正在建設或提出建設智算中心，一般智算中心的的起步算力目標是100P，整體布局以東部地區(qū)為主，并設，混合部署的公共算力平臺中，自主研發(fā)芯片所提供的算力標稱值占比不低于60%，并優(yōu)先使用國產開發(fā)框架，使用率不低于60%，此舉將推動我國AI芯片供支持，將極大拉動GPGPU、TPU、NPU等AI芯片的需求。目前，英偉達占據中國AI芯片市場80%的份額，海光信息、寒武紀等芯片廠商崛起在即，產品性，有望逐步實現國產替代。浪潮信息、中科曙光等服務器廠商也將持續(xù)AIAI世界市場和中國市場均蟬聯第一位，是AI服務器行業(yè)的頂尖巨頭。而中科曙光是高性能計算的龍頭，響應國家號召建設曙5A級智算中心，覆蓋全算力精度，賦能人工智能應用場景落地。拓維信息和四川長虹則是華為的親密合作伙伴，依托“異騰+鯤鵬”打造AI服務器。另外，用云AI減少部署和管理本地計算基礎設施的復雜性，優(yōu)刻得、深桑達旗下中國電子云等第三方中立廠商有望參與AI云服務，持續(xù)受益于AI投資建議與投資標的投資建議與投資標的?AI芯片需求快速增長，國產化替代在即。建議關注瀾起科技(688008，買入)、海光信息(688041，買入)、寒武紀-U(688256，未評級)。?AI計算需求提升有望持續(xù)拉動AI服務器需求，建議關注浪潮信息(000977，未評(603019，買入)、拓維信息(002261，未評級)、四川長虹(600839，未評級)。?著AI算法的計算需求不斷增加，將有越來越多的企業(yè)使用云計算平臺來滿足其計算需求，中立云計算廠商有望持續(xù)受益。建議關注深桑達A(000032，未評級)、優(yōu)刻得-W(688158，未評級)。險。有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。2 AI 智算中心是“東數西算”的關鍵，為社會提供智算資源9推動公共算力平臺建設，引導使用國產算力及開發(fā)框架10..............................11.2.1北京異騰人工智能計算中心成立，長期實現1000P的算力規(guī)模11AIDC智算中心，算力規(guī)模遠超同業(yè)水平12 GPU15高性能CPU和GPGPU領軍企業(yè)16AI183.1.4百度昆侖芯：性能優(yōu)越、生態(tài)蓬勃，是支持文心一言的堅實底座19213.2中國AI服務器市場有望快速增長...............................................................................233.2.1浪潮信息：全球AI服務器第一大品牌商243.2.2工業(yè)富聯：全球服務器ODM龍頭25集團：全球第三大服務器品牌27303.2.7四川長虹：參股華鯤振宇提供澎湃算力313.3眾多廠商積極布局“云上”AI算力.................................................................................32服務，積極適配AI領域智算需求323.3.3中科曙光：人工智能云計算平臺提供穩(wěn)定高效算力34 四、投資建議及相關標的.................................................................................................35有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。3五、風險提示...................................................................................................................35有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。4 圖2：中國人工智能行業(yè)應用滲透度(%)及同比增長 6圖3：我國智能算力規(guī)模(EFLOPS) 7 圖12：中國AI芯片市場規(guī)模(億元) 14 圖32：中國加速服務器市場規(guī)模(億美元) 23 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。5 PU 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。6一、AI帶動智能算力需求，中國人均智能算力處于中等水平1.1ChatGPT等通用大模型的發(fā)展拉動對智能算力的需求機器學習進入大模型時代，ChatGPT等通用大模型的訓練迭代極大拉動對智能算力的需求。模文章《ComputeTrendsAcrossThreeErasofMachineLearning,"2022InternationalJointConferenceonNeuralNetworks(IJCNN)》，機器學習的訓練計算大概可以分為三個時期。第一每20個月翻一番。而進入深度學習時代，算力翻倍的速度加速至5-6個月。2015-2016年左右開啟了大模型時代，在這個時期，計算量增長變慢，翻倍時間約為10個月。但整體的訓練計算量比深度學習時代的系統(tǒng)大2到3個數量級言等通用大模型相繼發(fā)布。這些大模型的訓練需要千億、甚至萬億級參數，以及上千GB的高質量數據，大模型的訓練迭代將極大地拉動了智能算力的需求。另外，日后隨著模型的成熟落地和數據來源：J.Sevilla,L.Heim,A.Ho,T.Besiroglu,M.HobbhahnandP.Villalobos,"ComputeTrendsAcrossThreeErasofMachineLearning,"2022InternationalJointConferenceonNeuralNetworks(IJCNN),Padua,Italy,2022,pp.1-8,doi:10.1109/IJCNN55064.2022.9891914、東方證券研究所除了通用大模型的訓練，垂直行業(yè)大模型的訓練、基于通用大模型的微調的行業(yè)應用也需要大量的智能算力做支撐。垂直行業(yè)的大模型訓練也需要大量的智能算力，另外，基于大模型的多場景制造以及醫(yī)療領域，為實現業(yè)務增長、保持爭力、從而占據更大的市場份額，企業(yè)紛紛入局AI領域，通過新技術提升傳統(tǒng)業(yè)務用戶體IDC2022-2023中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》，預計到2023年年底，中國將有50%的制造業(yè)供應鏈環(huán)節(jié)采用人工智能技術實現提升。在未來，隨著AI技術對傳統(tǒng)行業(yè)賦能作用日益凸顯，催生出更大智算需求成為必圖2：中國人工智能行業(yè)應用滲透度(%)及同比增長有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。70020212022同比增幅互聯網金融政府電信制造服務交通醫(yī)療能源教育、浪潮信息、東方證券研究所00%%用場景的廣泛開拓與深入發(fā)展的背景下，智能算力需求將在未來幾年迎來井噴。隨著數據量高速增長、數據要素化進程推進、同時算力模型復雜度日益提升，智能算力作為釋放數據價值的必要需要的計算量，每3.5個月便翻倍一次。相比于摩爾定律2年的倍增期，算力需求具有遠高于芯片承載計算量的增長速度。同時據IDC數據與預測，2021年中國智能算力規(guī)模達到155.2EFLOPS，并在之后的幾年始終保持穩(wěn)健增長態(tài)勢，預計到2026年將突破進入每秒十萬億OPS%。圖3：我國智能算力規(guī)模(EFLOPS)算力規(guī)模(EFLOPS)0072019202020212022E2023E2024E2025E2026E數據來源：IDC、東方證券研究所發(fā)展智能算力對我國擁有重大戰(zhàn)略意義。人工智能一直是中美兩國科技競爭的重要領域，而中美AI三大技術數據、算法、算力中各有優(yōu)勢。中國的數據優(yōu)勢較為明顯，然而算法和智能算力卻明顯落后于美國。智能算力對于我國發(fā)展AI、數據要素、以及社會全方位的發(fā)展都有著重大的有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。8數據來源：鄭緯民院士學術報告《人工智能算力基礎設施的設計、評測與優(yōu)化》、東方證券研究所智能計算的算力精度主要為單精度、半精度或整形，推理相比訓練所需算力精度更低。算力可分為通用算力、智能算力以及超算算力，對應著三種計算模式：基礎計算、智能計算以及超級計算。不同的場景所需的算力種類不同，其對應的計算精度不盡相同。如一些產業(yè)數字化的場景對精度要求不高，通用算力(基礎算力)即可滿足需求。而例如天體物理、氣象研究、航空航天等高精尖科研領域需要能夠支持復雜運算、性能高的雙精度算力，即超算算力。而對于人工智能的模型訓練及推理來說，處理文字、語音、圖片或視頻等需求較大，單精度、半精度、甚至整型的計算即可滿足應用需要。一般來說，相比于模型訓練，模型推理所需的算力精度較低，很多場景Int8即可滿足需要。數據來源：華為、東方證券研究所國智能算力占算力的比重也增長迅速。據中國信通院，2016年，智能算力在我國算力中的占比僅為3%，而2021年，我國智能算力占比已經超過基礎算力，達到51%，成為算力快速增長的驅動力。IDC計算得出2021年到2026年期間中國智能算力規(guī)模年復合增長率為52.3%，與同期預測得出的18.5%通用算力規(guī)模年復合增長率相對比，可以展現出智能算力的井有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。9%%%基礎算力占比智能算力占比超算算力占比2%7%數據來源：中國信通院、東方證券研究所從智能算力總額來看，美、中處于領先地位。從人均智能算力的角度，中國仍處于全球中等水平。據《中國算力指數發(fā)展白皮書(2022)》，美、中的智能算力處于全球領先地位，分別占全球比重的45%和28%。然而從人均算力的高低來衡量，美國、英國、德國等國家的人均算力普遍高于1000GFlops，而我國的人均算力處于中等水平。據IMB研究發(fā)現，人均算力的水平與一國的智能化水平高度相關，我國積極發(fā)展智能算力、打造智算中心是打造國際競爭力、發(fā)展綜合國二、積極布局智算中心建設，孵化大模型助力AI發(fā)展算中心是“東數西算”的關鍵，為社會提供智算資源供。AI大模型已經成為國家、企業(yè)和科研院所積極發(fā)展、重點投入的大方向。而普惠大眾的智能算力AI發(fā)展的基礎資源，將要像水、電一樣驅動科技發(fā)展、社會進步。智算中心正式實現這些科近年來，國家制定一系列政策，在全國范圍內推動信息基礎設施建設，智算中心的建設是其中的關鍵環(huán)節(jié)。2020年4月20日，國家發(fā)展改革委首次明確新型基礎設施范圍，將智能計算中心作為算力基礎設施的重要代表納入信息基礎設施范疇。2021年5月，國家發(fā)改委等四部門聯合發(fā)布了《全國一體化大數據中心協同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案》，提出布局全國算力網絡樞紐知，同意在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等8地啟動建設表的非實時性計算尤為適合“東數西算”。數西算”工程的部署，我國智能計算中心也加快布局。根據國家信息中心與相關部門聯合發(fā)布的算中心的的起步算力目標是100P，整體布局以東部地區(qū)為主，并逐漸向中西部地區(qū)拓展。比如天津的智能計算中心項目一期工程覆蓋850余家企業(yè)及科研院所；成都智算中心去年上線，聚焦智ICPA盟統(tǒng)計，截至2022年3月，全國已投運的人工有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。智能計算中心有近20個，在建設的人工智能計算中心超20個。各地方也結合本地產業(yè)特色，加設數據來源：鄭緯民院士學術報告《人工智能算力基礎設施的設計、評測與優(yōu)化》、東方證券研究所智算中心產業(yè)鏈涉及多關鍵環(huán)節(jié)，可提供數據服務、算力服務、算法服務、生態(tài)服務等全面服務。智算中心產業(yè)鏈上游主要由AI服務器供應商、存儲設備供應商、網絡設備供應商以及數據中心管理系統(tǒng)提供商等IT基礎設施提供商以及土建施工承包商、供配電系統(tǒng)供應商、制冷系統(tǒng)提供商土建基礎設施商。其中，AI芯片以及AI芯片間的互聯是決定智算性能的關鍵。目前，AI加速計算主要是采用CPU系統(tǒng)搭載GPU、FPGA、ASIC等異構加速芯片，我國AI芯片在性能和軟件生態(tài)方面還有待進一步提高。而NVLink和OAM兩種高速互聯架構可以保障多加速器間進行高速互聯通信，提升模型訓練效率，滿足各領域場景和復雜的AI模型的計算需求。另外，大模型分布式訓練對計算、存儲都有高性能、易擴展的要求，同時低延遲、高帶寬的網絡有助于保障AI集群訓練的高效。智算產業(yè)鏈中游為智算服務提供商、云服務供應商、IDC服務商等。行業(yè)下游則為互聯網、金融等行業(yè)及各種先進產業(yè)的落地應用，為企業(yè)和科研單位提供數據服務、算力服務、算法服務、生態(tài)服務等多元化服務。數據來源：智能計算中心創(chuàng)新發(fā)展指南、東方證券研究所家推動公共算力平臺建設，引導使用國產算力及開發(fā)框架科技部出臺政策推動公共算力平臺建設。依照《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，科技部啟動“人工智能驅動的科學研究”(AIforScience)專項部署工作，同時發(fā)布《科技部辦公廳關于開展國家有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。人工智能公共算力開放創(chuàng)新平臺申報工作的通知》，提出要推進AI領域的模型與算法創(chuàng)新力開放創(chuàng)新平臺建設，支持高性能計算中心與智算中發(fā)展?？蚣艿氖褂锰岢鲆?，推動AI基礎設施國產化浪潮。公共算力平臺的建設指引(下稱《指引》)中要求在混合部署的公共算力平臺中，自主研發(fā)芯片所提供的算力標稱值占比不低于60%，并優(yōu)先使用國產開發(fā)框架，使用率不低于60%。此外，在AI推理的常用規(guī)格進行要求，16位浮點(FP16)性能應達到400PFLOPS，32位浮點(FP32)性能應達到200PFLOPS，16位整型(INT16)性能應達到400POPS。同時，《指引》針對如今大模型訓練需求的井噴需求，同時對環(huán)境承載能力提出要求，提出平臺應配置成熟易用的人工智能全棧運行環(huán)境，能夠運行千億級參數的預訓練模型，且同時實現至少三種典型人工智能業(yè)務場景的解決方案。2.2各地打造大算力智算中心，為社會提供澎湃算力0P的算力規(guī)模智能計算中心正式點亮。該計算中心由北京市門頭溝區(qū)、華為公司攜手打造，可為企業(yè)和科研單位等提供異騰AI澎湃算力服務。北京異騰人工智能計算中心實現了兩個“首發(fā)”：首先，該中心采用市場化運作模式，積極探索人工智能“根技術+產業(yè)資本+產業(yè)政策”建設新模式。二是以自主創(chuàng)新根技術為依托，通過搭建“公臺，形成“普惠算力+創(chuàng)業(yè)服務+創(chuàng)新平臺+優(yōu)質人才”的產業(yè)發(fā)展新模式，打造具有特色產業(yè)的“京。數據來源：華為計算、東方證券研究所P1000P。北京異騰人工智能P，而其首批簽約的47家企業(yè)以及科研范圍的算力使用規(guī)模預計P現500P的算力規(guī)模，長期將為企事業(yè)單位、P有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。醫(yī)療、出行等多行業(yè)的大模型。在會上，該智算中心與多h機分析模型，應用于風險管理、產品定價、資產管理等場景。與智算中心合作的還有全球首個視覺為中心的自動駕駛大模型——神行，該模型能夠打通感知到預測全流程，推動自動駕駛規(guī)?；?、共享出行、城區(qū)配送等方面。啟動數據來源：華為計算、東方證券研究所IDCIDCPetaflops規(guī)模提升實現了跨越式AIDC同時滿足訓練20個千億參數量大模型的性能要求，算力可支持的單個最大模型的參數量超過萬億，能夠充分滿足各大廠商積極研發(fā)大模型的基礎設施需求，支撐中國AI智算產業(yè)高速發(fā)展。商湯AIDC的優(yōu)點不僅僅局限于規(guī)模一項，還同時達到了低碳節(jié)能的綠色環(huán)保發(fā)展要求。商湯通過采取各種能源優(yōu)化措施、實施離心系也是向社會輸送普惠算力的堅實底座。數據來源：商湯官網，東方證券研究所有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。三、芯片、服務器、云計算廠商有望持續(xù)受益于AI算力需求提升隨著智能計算資源需求的大幅增加，我們認為AI芯片、AI服務器、以及云計算算力需求將持續(xù)AI芯片需求快速增長，國產化替代在即：AI計算需要多元異構算力提供支持，將極大拉動GPGPU、AISC等AI芯片的需求。中國AI芯片市場規(guī)模有望快速增長，據艾瑞咨詢發(fā)布的《2022年中國人工智能產業(yè)研究報告(Ⅴ)》，預計2027年達到2164億元。目前，英偉達憑借其AI芯片的超高性能，占中國加速卡市場的80%以上。海光信息、寒武紀等巨頭AI計算需求提升有望持續(xù)拉動AI服務器需求，浪潮信息、中科曙光等AI服務器龍頭有望服務器絕大部分市場，有望持續(xù)受益于智能算力需求提升。其中，浪潮信息的AI服務器在世界市場和中國市場均蟬聯第一位，是AI服務器行業(yè)的頂尖巨頭。而中科曙光是高性能計算的龍頭，響應國家號召建設曙光5A級智算中心，覆蓋全算力精度，賦能人工智能應用場景落地。拓維信息和四川長虹則是華為的親密合作伙伴，依托“異騰+鯤鵬”打造AI服務器。隨著AI算法的計算需求不斷增加，將有越來越多的企業(yè)使用云計算平臺來滿足其計算需求，企業(yè)更好計算基礎設施的復雜性。除了華為云等國內外云計算巨頭，優(yōu)刻得、深桑達旗下中國電子云等第三方中立廠商也在積AI云服務，有望持續(xù)受益于AI算力需求的提升。一方面，這些廠商可以作為客戶除云大廠外的第二選擇。另外，這些廠商具有中立方的身份優(yōu)勢，不會和下游客戶產生競爭，3.1AI芯片需求上漲，國產替代在即AIAI頻等非結構化數據中挖掘信息。從大模型的訓練、場景化的微調以及推理應用場景，都需要算力支撐。而以CPU為主的通用計算能力已經無法滿足多場景的AI需求。以CPU+AI芯片(GPU、FPGA、ASIC)提供的異構算力，并行計算能力優(yōu)越、具有高互聯帶寬，可以支持AI計算效力實現最大化，成為智能計算的主流解決方案。服務器中的CPU和AI卡的數量并不固定，會根據AI服務器來講，較為常見的是配備2個CPU，以及八個AI卡。而相比國AI芯片市場將保持高速增長，AI推理芯片份額有望持續(xù)提升，國產化AI芯片占比有望提升。I將保持高增長趨勢。據艾瑞咨詢測算，到2027年，中國的AI芯片市場規(guī)模預計將達到2164億有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。中國AI訓練芯片與推理芯片的比例將分別達到23.7%與76.3%。相比于AI訓練芯片，推理芯片要求以及精度要求較低，部分國產AI芯片憑借其良好性能以及性價比能夠滿足推理端的需圖12：中國AI芯片市場規(guī)模(億元)中國AI芯片市場規(guī)模同比增速0566385.00%0%數據來源：艾瑞咨詢、東方證券研究所AIGPGPUASICFPGA7.80%0.30%數據來源：IDC、東方證券研究所AI訓練芯片AI推理芯片.0%.0%.0%.0%.0%.0%.0%.0%.0%52.52.8%55.7%59.6%64.3%70.4%76.3%47.2%44.3%40.4%35.7%29.6%23.7%20222023E2024E2025E2026E2027E數據來源：艾瑞咨詢研究院、東方證券研究所機協同完成。這對AI芯片本身的性能，以及多卡多機的互聯提出了很高的要求。目前，在AI芯的經驗，產品性能突出。另一種是以Google、百度、華為為代表的云計算巨頭，這些企業(yè)紛紛布局通用大模型，并自己開發(fā)了AI芯片、深度學習平臺等支持大模型發(fā)展。如google的年中國加速卡的出貨數量已經超過80萬片，其中Nvidia占據了超過80%的市場份額。剩下的份有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。I*以出貨量口徑數據來源：IDC、東方證券研究所I數據來源：NVIDIA官網、東方證券研究所10月，美國發(fā)布了針對中國的先進計算與半導體產品的出口管制，限制美國企業(yè)向中國出口先進A100、H100被禁止售賣給中國，而采用12nm工藝、性能較低的V100GPU芯片不在管控之列。針對此次制裁，英偉達對A100的部分性能進行“閹割”，推出A800。相比于A100，A800在單卡計算性能上沒有差別，但是互聯帶寬從00GB/s下降到了400GB/s，在一定程度上影響了如大模型訓練等多卡互聯場景的性能。目前，A800已實現量產，并在中國規(guī)?；涞貞谩Ｓミ_還推出了旗艦芯片H100的替代版H800，有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。產品規(guī)格/型號A00A00V100aFLOPSaFLOPSorCoreeraFLOPSeraFLOPSorCoreSUGPUsGB/sGB/s最大熱設計功率(TDP)0W0W時間0303117.5數據來源：NVIDIA官網，東方證券研究所整理CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是英偉達在GPU領域形成壟斷的利刃。CUDA是NVIDIA開發(fā)的一種并行計算平臺和編程模型，它允許開發(fā)人員使用C/C++語言在算任務，其開發(fā)平臺應用廣泛。數據來源：Nvidia官網、東方證券研究所海光信息專注于研發(fā)、設計和銷售高端處理器(CPU以及GPGPU)，持續(xù)技術創(chuàng)新、產品迭代。海光信息的主要產品為應用于服務器和工作站等設備中的通用處理器(CPU)和協處理器(DCU,即GPGPU)。海光處理器性能出眾，同時軟硬件生態(tài)豐富、工具鏈完整、應用遷移成本低。另CPUDCUAMD代，已經實現自主可控、安全DCU有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。數據來源：澎湃新聞、東方證券研究所同時功能不斷完善豐富。海光CPU的四代產品中，海光一號和海光二號均實現了商業(yè)化應用，海光三號已亮相發(fā)布會，海光四號處于研發(fā)階段。海光DCU于2018年啟動DCU第一代產品深數據來源：海光信息招股書、東方證券研究所繪制DCUAAMDMI相近。海光DCU雙精度計算能力突出。據北京大學高性能計算系統(tǒng)中標公告(HCZB-2021-ZB0364)，海光信息的DCUZ100的通球芯片巨頭的高端AI芯片不遑多讓。英偉達A100的相關指標為：FP649.7TFlops、顯存有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。數據來源：采招網、英偉達官網、AMD官網、東方證券研究所繪制DCUDCUAMD源ROCmrFlowPytorchPaddlePaddle2022年，海光發(fā)布國內首個全精度(FP64)異構計算平臺，該平臺搭載CPU海光三號和DCU持TensorFlow、PyTorch、Caffe2等主流AI深度學習框架，目前寒武紀始終深耕芯片研發(fā)，不斷推陳出新、實現技術進步。寒武紀成立于2016年，專注人工智能芯片產品的研發(fā)與創(chuàng)新。公司成立之初便開始了對AI芯片領域的探索創(chuàng)新。并在2016年年底成功研發(fā)出全球首款AI手機芯片——寒武紀1A。2017年，這款芯片被搭載于華為的高端系統(tǒng)級芯片麒麟970，應用于Mate10手機，并獲得了廣泛好評。芯片可以在功耗極低的前提下，涵蓋人臉識別、語音識別、圖像增強等多種功能。此后，寒武紀又陸續(xù)推出了多款AI芯片產品，包括云端訓練芯片MLU100、邊緣推理芯片MLU270、車載推理芯片MLU290等。這些產品都具有高性能、低功耗、高集成度等特點，在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域都有著優(yōu)異的表現。數據來源：寒武紀官網，東方證券研究所程工藝，并成為首款采用Chiplet技術的人工智能芯片。該芯片最大算力可達256TOPS(INT8)，有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。LPDDR存帶寬是270的三倍，因此可以在板卡有限的功耗范圍內為人工智能芯片分配更多的能源，從而輸出更高的算速卡產品的商用。目前，該公司已推出三款加速卡：MLU370-S4、MLU370-X4MLUX針對專注人工智能推理相關業(yè)務的互聯網廠求高的訓練任務，滿足用戶的多樣化需求。片寒武紀590還未量產，據悉訓練能力突出。寒武紀最新一代云端智能訓練芯片思能較在售產品有了顯著提升。思元590可提供更大的內存容量和更高的內存帶數據來源：寒武紀官網、東方證券研究所芯：性能優(yōu)越、生態(tài)蓬勃，是支持文心一言的堅實底座自主芯片進展迅速。昆侖芯前身是百度內部的智能芯片及成為一家獨立公司并完成融資。公司早期主要工作為依托FPGA芯片完成人工智能的計算加速，2017年部署的FPGA芯片累計超過12000片。昆侖芯研發(fā)與應用落地并重，探索深耕技術與應用落地。昆侖芯2018年開始著眼AI芯片的自研工作，重磅推出昆侖芯一代，正式步入研發(fā)軌道。有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。數據來源：公司官網，東方證券研究所繪制芯片使用新一代昆侖芯XPU-R架構，實現通用性、易用性與高性能的顯著提升，提供AInm造，同時也是業(yè)界第一顆配備GDDR6高速顯存的AI芯片，相比一代產品通用計算核心算力提升2-3倍，可為高性能計算提供強勁AI算力。除此之外，昆侖芯為提升產品的適配性，持續(xù)著力優(yōu)化芯支持的算法涵蓋TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等主流深度學習開發(fā)框架，同時在性能測試中展現出了比業(yè)界主流方案AI代芯片的研發(fā)設計，AI。數據來源：公司官網、東方證券研究所數據來源：公司官網、東方證券研究所重視生態(tài)構建與落地可能性探索，昆侖芯為行業(yè)樹立先行標桿。AI芯片的技術研發(fā)是基本前提，規(guī)模場景的需求也使得落地問成為“卡脖子”的難點堵點。為充分發(fā)揮二代AI芯片的性能優(yōu)勢，昆侖芯致力構建具備高延續(xù)性與軟硬件適配性的自研架構，實現了包含框架、服務器、CPU與操作系統(tǒng)在內的完整生態(tài)組成，甚至完成了非主流產品的適配工作。不僅如此，依托百度大平臺，昆侖芯完成了與百度飛槳與百舸的原生適配，高度匹配基于飛槳的推理和訓練模型產品，有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。數據來源：公司官網，東方證券研究所完善“鯤鵬+異騰”生態(tài)繞“鯤鵬”與“異騰”兩大中心打造的基礎芯片族，兩翼指智能計算業(yè)務以及智能數據與存儲業(yè)算領域提供面向端、邊、云的“鯤鵬+異騰+x86+GPU”的多樣性算力。在“雙引擎”中，華為構造基于“異騰”系列的AI處理器和基礎軟件的Atlas人工智能計算解決方案，覆蓋模塊、板卡、小站、服務器、集位覆蓋深度學習領域的訓練過程。工智能芯片，采用自研華為達芬奇架構NPU，通過集成豐富計算單元提高AI計算的完備度，可以輸出16TOPS@INT8,8TOPS@FP16兩種類型算力，可以有效承接AI訓練與推理使用，具有廣泛的適用性。且芯片功耗僅為8W，助力實現低碳化、綠色化算力供應，同時，芯片具備全AI業(yè)務流程加速，通過大幅提高性能有效降低部署成本。而隨著研發(fā)深入，華為推出了業(yè)界算力最強的AI處理器——異騰910，該芯片通過借助研華為達芬奇架構3DCube技術，實現了業(yè)界最佳AI性能與能效，半精度(FP16)算力達到320TFLOPS，整數精度(INT8)算力達到640TOPS，完全達到設計規(guī)格，更進一步滿足AI訓練與推理使用。不僅如此，華為還推出了Altas300系列AIAtlasIDuoAtlasIProAtlasVPro析卡與roAIHUAWEIAscend圖28：異騰(HUAWEIAscend)910有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。數據來源：全愛科技官網，東方證券研究所數據來源：全愛科技官網，東方證券研究所華為構建CANN人工智能框架，助力AI生態(tài)健康高速發(fā)展。華為不僅注重企業(yè)自身發(fā)展，同時崢嶸，到目前最新發(fā)布的6.0版本，在使能AI開發(fā)效率和性能方面始終保持業(yè)界前列。經過數年蓋，不斷深入完善支撐神經網絡訓練和推理加速的服務供給。作為異騰AI基礎軟硬件平臺異思MindSpore、飛槳(PaddlePaddle)、PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，提供能夠覆蓋眾多典型場景應用的900多種模型，兼容多種底層硬件設備，提供強大異構計算能力，從模型多維度幫助開發(fā)者掃除重重障礙。數據來源：中關村在線，東方證券研究所科研機構以其為根基，打造了一系列大模型，其中包括鵬城實驗室的業(yè)界首個2000億參數中文預訓練語言模型鵬程.盤古和面向生物醫(yī)學領域的鵬程.的業(yè)界首個圖文音三模態(tài)大模型紫東.太初，以及武漢大學的全球首個智能遙感框架及數據集武漢.LuoJia。從這些大模型來看，華為已經形成了一套清晰和成熟的支持大模型發(fā)展的路徑，即使科研機構在其技術底座上不斷進行模型開發(fā)。在可預見的未來中，借IMindSporeAI良性循環(huán)將進一步為大模型的研發(fā)注入活力。ndSporeMindSpore有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。數據來源：機器之心，東方證券研究所數據來源：機器之心，東方證券研究所3.2中國AI服務器市場有望快速增長2021年，中國加速服務器市場規(guī)模達到53.9億美元，同比增長68.6%。其中，GPU服務器仍然占據主導地位，市場份額近90%。與此同時，NPU、ASIC和FPGA等非GPU加速服務器以43.8%的增速實現了11.6%的市場份額，達到6.3億美元。另外，IDC預測，到2026年，加速計算服務器市場將達到103.4億美元。圖32：中國加速服務器市場規(guī)模(億美元)00服務器市場規(guī)模2026E數據來源：IDC、東方證券研究所比GPU加速服務器ASIC、FPGA等非GPU加速服務器11.60%%數據來源：IDC、東方證券研究所全球云計算巨頭是AI服務器采購的主力軍。2022年，在AI服務器采購方面，北美科技巨頭微taAI展建設的重視，AI基礎設施建設也在加速，字節(jié)跳動、騰訊、阿里巴巴以及百度的AI服務器采購量分別為6%、2.3%、1.5%以及1.5%。有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。微軟谷歌Meta亞馬遜云科技字節(jié)跳動騰訊阿里巴巴百度其他%14.0%16.0%數據來源：TrendForce、東方證券研究所礎架構產品、方案及服務提供商。公司主要從事服務器等云計算基礎設施產品的研發(fā)、生產和銷售，業(yè)務覆蓋計算、存儲、網絡三大關鍵領域，提供包括云計算、大數據、人工智能、邊緣計算等全方位數字化解決方案。公司以“智慧計算”為戰(zhàn)略，構建開放融合的計算生態(tài)，為客戶構建滿足多樣化場景的智慧計算平臺，全面賦能傳統(tǒng)產業(yè)的數字化、智能化轉型與變革，重視算力基國數字經濟發(fā)展提供充足的算力支持。數據來源：浪潮信息官網、東方證券研究所信息的控股股東浪潮集團新列入商務部實體清單。該實體清單明確列出了浪潮集團的地址，即中制裁，6日，浪潮發(fā)布公告，修改公司注冊地址為“濟南高新區(qū)新濼大街1768號齊魯軟件36：浪潮集團被列入實體清單圖37：浪潮信息更改公司地址公告有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。數據來源：聯邦公報、東方證券研究所數據來源：浪潮信息、東方證券研究所浪潮信息的AI服務器在世界市場和中國市場均蟬聯第一位，是AI服務器行業(yè)的頂尖巨頭。根據器市場規(guī)模156億美元，浪潮信息在世界AI服務器市場占有率達20.9%，份額同比提升3.6pct，銷售額同比增長68.3%，蟬聯全球第一。另外，據IDC發(fā)布的《2021年下半年度(H2)國AI服務器市場份額超過50%。I浪潮信息戴爾HPE聯想華為IBM新華三思科Oracle富士通其他%9.8%3.9%3.9%4.8%9.8%3.9%3.9%4.8%6.1%數據來源：IDC、東方證券研究所I浪潮信息寧暢安擎新華三華為寶德其他..數據來源：IDC、東方證券研究所工業(yè)富聯已形成相關技術、產品儲備。2022年上半年，公司推出模塊化服務器，包括支持X86與ARM架構的運算模塊、管理模塊與接口模塊。2022年，公司首發(fā)兩款經權威機構認證的基于ARM架構主流高性能多核云服務器，為全球云服務提供商及企業(yè)數字化轉型提供強大助力。新一代先進冷卻技術及解決方案是公司未來成長的重要支撐之一，公司持續(xù)加大數據中心節(jié)能技術的研發(fā)，推出先進冷卻解決方案，通過沉浸式與機柜式液冷散熱系統(tǒng)，實現節(jié)約成本及提升效率的目標。同時，公司積極開拓HPC相關業(yè)務，取得了國內外大型云服務商客戶認可，有望分享到HPC行業(yè)快速成長紅利。冷卻解決方案有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。數據來源：鴻佰科技、東方證券研究所攜手英偉達提高產品性能。公司宣布采用基于NVIDIAHGX、OVX和CGX系統(tǒng)設計的NVIDIAGraceCPU和NVIDIAGraceHopperSuperchip，以滿足超級數據中心及邊緣運算等更高的算力需求。NVIDIAGraceCPU是專為現代數據中心設計的突破性中央處理器，與當今領先的處理器相較，其提供最高的性能和2倍內存容量及能效。它可以滿足需要高效能運算、數據分析、數字孿生、云端游戲等對運算能力具有嚴格要求的應用，透過性能、容量、能源效率和可配置性的再度提升，為需要超大規(guī)模計算應用的相關服務，提供更佳資源。GraceHopperSuperchip是把NVIDIAGraceCPU與基于NVIDIAHopper架構的GPU配對，此集成模于高效能運算和大規(guī)模AI應用程序，可將大至兆字節(jié)運算的應用程序性能提高10倍，為科學家和研究人員提供強大的運算效能支持。公司也將推出搭載NVIDIAGraceCPU超級芯片的新服務器系統(tǒng)，該系統(tǒng)將在模塊上使用NVLink-C2C和LPDDRX連接兩個CPU芯片，取消了傳統(tǒng)服務器的DIMM插槽，大幅提高散熱效能，該系統(tǒng)也彈性支持額外的高性能PCIe卡和DC-SCM模塊。ip數據來源：挖貝網、東方證券研究所公司CSP業(yè)務優(yōu)勢明顯，生產經營全球化布局。公司持續(xù)投入自主技術研發(fā)，業(yè)務覆蓋數據中心、云服務、高性能計算、邊緣計算等領域，主要客戶涵蓋全球市場占有率較高的頭部品牌商、北美前三大CSP服務商、國內頭部CSP服務商及互聯網應用服務企業(yè)，出貨量位居全球領先地位。公司前瞻性布局全球化生產制造基地及供應鏈，在中國大陸、中國臺灣、匈牙利、捷克、越南、墨西哥、美國等多個國家及地區(qū)建立制造基地；在中國大陸、中國臺灣、中國香港、美國、新加坡、捷克、匈牙利、墨西哥、越南、印度、日本等多個國家及地區(qū)均開展經營業(yè)務，可以滿高效、迅速地滿足客戶區(qū)域生產及全球交付需求，通過對芯片、工業(yè)軟件等領域的投資布局，為客戶提供更低價、更強韌的一站式供應鏈服務，有效抵御宏觀經濟風險沖擊，為業(yè)務持續(xù)增長保有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。：全球第三大服務器品牌公司已經成為全球第三大服務器提供商，位據全球HPC榜單TOP500榜首，具備交付全球客戶基于聯想集團在高性能計算方面的專業(yè)與經驗，韓國氣象廳攜手聯想，為其建造最新高性能計算機——“五號”，并已在韓國氣象廳下屬的國家氣象高性能計算中心正式投入運行。從硬件性能來說，“五號”是全世界最頂尖的高性能計算機之一，峰值性能達到50PFLOPs，即5億億次每秒浮點運算能力。以當今全球高性能計算機頂尖性能榜單來估計，“五號”可以排進前十名。在實際運算中，“五號”被分成兩臺互為備份的高性能計算機“Maru”與“Guru”，它們互相配合防止天氣模型預測失誤。在2021年6月發(fā)布的全球高性能計算機TOP500榜單中，“Maru”與“Guru”分別位列全球第23位和24位?！拔逄枴被诼撓隩hinkSystemSD650-V2服務器架構，引入了最新的處理器核心和領先的網絡和存儲技術，同時使用聯想服務器的核心技術之一水冷技術。數據來源：聯想官網、東方證券研究所紫金云在甘肅省運營的大型數據中心，是助力“東數西算”工程的集群之一。因此，紫金云需要大規(guī)模擴展計算能力，增加新的高性能計算和大數據存儲資源以滿足項目需求。同時，紫金云數據中心作為甘肅省發(fā)展數字經濟的重要基礎平臺，對高性能計算和大數據存儲資源有極高要求。數據中心不僅要求打造一個技術領先的高性能計算平臺，還需要成熟的建設運營經驗和相關技術人才推進落地。紫金云選擇了聯想的ThinkSystem服務器和存儲解決方案。具體來看，聯想為整個紫金云搭建了高性能計算平臺的系統(tǒng)、存儲、網絡、登錄管理系統(tǒng)、集群系統(tǒng)軟件等整個運行環(huán)境：1)安裝了100個聯想ThinkSystemSD630V2高密度機架式計算節(jié)點(搭載第三代英特爾至強可擴展處理器)及50個聯想ThinkSystemSR670V2GPU節(jié)點(搭載4個NVIDIAA100TensorCoreGPU)；2)部署了一個高度并行化的存儲系統(tǒng)：用于IBMSpectrumScale的聯想有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。強大的單節(jié)點計算性能?采用主流計算節(jié)點配強大的單節(jié)點計算性能?采用主流計算節(jié)點配置，配置100臺CPU計算節(jié)點，采用目前先進的英特爾?至強?Platinum835832C2.6GHz處理器，提供強大的單節(jié)點計算性能。高性能計算節(jié)點?包含高密度機架式計算節(jié)點和GPU節(jié)點兩類，支持異構加速。?配置50臺聯想GPU服務器，每臺服務器采用了4塊NVIDIAA100GPU顯卡，以滿足科學計算、人工智能等應用場景。節(jié)點間網絡高速帶寬訪問?采用高速HDRInfiniband高速網絡互聯?計算、存儲網絡采用目前業(yè)界先進100GbHDRInfiniband高速網絡，實現計算和存儲網絡融合設計，全線速無阻塞。并行存儲系統(tǒng)架構?性能優(yōu)越支持大規(guī)模I/O并發(fā)處理。?存儲系統(tǒng)裸容量近10PB，總聚合I/O，寫帶寬：45GB/s。核心數據備份功能?保障數據安全數據來源：聯想官網、東方證券研究所中科曙光是中國信息產業(yè)與高性能計算領域領軍企業(yè)。中科曙光成立于2006年，背靠中國科學業(yè)，中科曙光專注于高性能計算領域，基于公司多年積累的高端計算優(yōu)勢，積極布局智能計算、云計算、大數據等領域，主要業(yè)務涉及高端計算機、存儲產品、云計算服務、網絡安全產品等。G數據來源：中科曙光官網、東方證券研究所數據來源：中科曙光官網、東方證券研究所多個城市部署了城市云計算中心。公司充分發(fā)揮高端計算優(yōu)勢，大力發(fā)展人工智能、云計算、大數據等先進計算業(yè)務。根據國家規(guī)劃、產業(yè)發(fā)展和政企用戶需求，公司打造了全新智能算力基礎設施-曙光5A級智算中智算基礎設施采用分布式異構并行體系結構，搭載多種類型的芯片，可提供多樣化的算力供應，覆蓋全算力精度，以滿足不同的人工智能應用場景和多種用戶需求為區(qū)域和行業(yè)的智能化發(fā)展提有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。數據來源：中科曙光官網、東方證券研究所數據來源：中科曙光官網、東方證券研究所AI處理器，華為推出Atlas900AI集群，在全球范圍內立于算力產業(yè)巔峰。集群通過整合多種高發(fā)揮異騰910的強大性能，可提供相當于50PCPPFLOPSFPResNetImageNet居業(yè)界前列。集群在液冷方面也有出眾表現，通過部署單柜50KW混合液冷系統(tǒng)來支撐支撐＞95%液冷占比，從而有效節(jié)省機房空間79%，增加數據中心算力密度。不僅如此，華為響應國家號召，推出異騰AICC全棧解決方案，實現從底層基礎到落地應用的全面覆蓋，集成異構計算架構CANN、AIMindSporeMindStudio、異騰應用使能MindX四大核心軟件，建設具備復雜訓練與數據處理能力的人工智能計算中心，可滿足不同行業(yè)的AI領域模型開發(fā)、訓練和推理等多樣化計算需求。通過提供廉價算力顯著節(jié)約成本，從而有效提升研發(fā)效率，。數據來源：華為官網、東方證券研究所華為與鵬城實驗室共建鵬城云腦，打造超級AI算力平臺。作為設備提供商之一，華為積極參與“東數西算”計劃落地，通過布局通用計算的鯤鵬計算以及AI計算的異騰計算，來實現高效普惠鵬城實驗室具有強大的研發(fā)人才資源，華為與其合作共建，圍繞'鯤鵬+異騰'雙引擎全面啟航計算戰(zhàn)略，構建“鵬城云腦”工程。“鵬城云腦”是一項重要的大型科學設施，旨在支持國家重大戰(zhàn)略、滿足基礎研究需求以及推動數字經濟發(fā)展。目前，已經完成了開源開放的AI技術試驗平臺有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。可提供不低于1000Pops的整機AI計算能力和64PB的高速并行可擴展存儲，配備200PB存儲BAINLPI數據來源：鵬城實驗室官網，數據來源：鵬城實驗室官網，東方證券研究所：華為“鯤鵬異騰”戰(zhàn)略合作伙伴10+國家，聚焦數字政府、運經濟發(fā)展浪潮，已構建了智能計算、鴻蒙生態(tài)與政企開始布局華為云業(yè)務，攜手華為和眾多軟硬件生態(tài)伙伴打造全棧國產數智化產品及解決方案，并湘江鯤鵬構造“兆瀚”自主計算產品。數據來源：拓維信息官網，東方證券研究所AIAI催生大量算力需求的背景下，拓維信息與華為聯合探索算力生態(tài)建設可能，其子公司湘江鯤鵬先后發(fā)布基于鯤緣等。同時，作為華為“異騰智造”及“異騰智行”雙領域解決方案合作伙伴，拓維信息積極探有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。AI稽核、質檢等解決方案，助力解決經濟產業(yè)發(fā)展中的痛點堵點。不僅如此，拓維信息積極推動國產智能算力的發(fā)展，在貴州、甘肅兩個算力樞紐與其他生態(tài)建設者一同探索“東數西算”國家工程的落地實踐，深入參與長沙、重慶人工智能算力中心建設。其中，拓維信息在貴州與貴安產控、云上貴州共同注資設立的云上鯤鵬以“平臺+生態(tài)”方略，助融合。數據來源：湘江鯤鵬官網、東方證券研究所：參股華鯤振宇提供澎湃算力為實現計算產業(yè)的戰(zhàn)略化轉型升級，聯手各大資方建立華鯤振宇，并由華為提供技術底座，全面負責基于“鯤鵬+異騰”處理器的“天宮”自主品牌系列產品的生產銷售全流程服務。華鯤振宇積極參與包含江西、福建、成都、濟南在內的多省市智算中心建設，公司研發(fā)的“天宮”異騰AI全棧基礎軟硬件平臺為中心提供核心基礎設施。以成都為例，華鯤振宇承建的人工智能算力平臺提供高達300P的AI計算能力，相當于15萬臺高性能計算機的計算能力。在“天宮”異騰技術底座提供的堅實基礎之上，成都智算中心已和近100家企業(yè)與高校科研機構合作共創(chuàng)，孵化近200個人工智能解決方案。數據來源：華鯤振宇官網東方證券研究所數據數據來源：華鯤振宇官網東方證券研究所ATModelATModel備，有效滿足數據中心綠色化要求。華鯤振宇注重研發(fā)，近期推出的基于鯤鵬+異騰技術架構研發(fā)的AI訓練服務器AT800Model9000展現出了優(yōu)越性能，在ChatGPT高速發(fā)展催生巨額算力需求下，可以有效填補當前算力不足的供給缺口。服務器已實現還可以在保證整體高性能和穩(wěn)定性的前提下進行全棧適配調優(yōu)，可以有效滿足不同場景下的業(yè)務要求。服務器在算力密度、網絡帶寬和能效比方面表現卓越，不僅能夠提供2.56PFLOPSFP168*100GRoCEv2高速接口有效縮短10~70%的芯片間跨服務器互聯時延，還提供業(yè)PFLOPSkW源利用率。3.3眾多廠商積極布局“云上”AI算力發(fā)布DGX云服務，提供云上算力。近日，“軍火商”英偉達發(fā)布了DGX云服務，提供專orCoreGPU數據來源：英偉達、東方證券研究所基于云計算的AI能力逐步得到驗證。用云服務提供AI算力的方式可以減少部署和管理本地計算DC國AI公有云服務市場規(guī)模將達到74.6億元，較2021年呈上升趨勢。目前，中國AI公有云服務廠商市場格局較為穩(wěn)定。據IDC，2022H1，百度智能云在中國AI公有云服務市場占比第一，阿里云位居第二，且與第一名差距逐漸減小。華為云、騰訊云緊跟其后，市場份額不斷提升。除了廠商，優(yōu)刻得、深桑達旗下中國電子云等第三方中立廠商也有望參與AI云服務，持續(xù)受益于AI算力需求的提升。I成立于2012年的優(yōu)刻得是中國第一家公有云科創(chuàng)板上市公司。優(yōu)刻得自主研發(fā)并提供計算、網IaaSPaaS立中立、安全的云計算服務平和國內11個線下服務站，提供涵蓋公有云、私有云和混合云在內的多種云服務，并基于云計算推出綜合性行業(yè)解決方案。同時優(yōu)刻得已完成與數十家廠商的兼容性測試和互認，聯合形成信創(chuàng)生態(tài)，可以通過一個云平臺兼容管理多款有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。數據來源：優(yōu)刻得官網，東方證券研究所d應用部署在國家算力樞紐節(jié)點的上海青浦云計算中心和內蒙古烏蘭察布云計算中心，通過自建數據中心提供自由部署、負載靈活的定制化服務，為互聯網和傳統(tǒng)行業(yè)的大中型客戶提供更具性價比的定制化“混合云”解決方案。兩大數據中心結合既有計算資源，實現“前店后廠”式的云資PU柜設計功率覆蓋4.4-8.8kW，可滿足用戶對機房等級、系統(tǒng)架構、單機柜功率等多樣使用需求的理帶來的井噴算力需求，優(yōu)刻得積極研發(fā)，目前公算力與其他公有云資源打通，降低管理難度、實現便捷數據來源：優(yōu)刻得官網，東方證券研究所數數據來源：優(yōu)刻得官網，東方證券研究所立中國電子云，致力建設自研數據底座以PKS技術架構體系為基，深桑達成立中國電子云，提供安全算力服務。中國電子云成立于2021年，是深桑達以中國電子PKS自主安全計算體系為底座建立的數據基礎設施，包含國產化自研可信的計算架構和分布式云原生操作系統(tǒng)，提供涵蓋IaaS、PaaS和SaaS能力的專屬公有子云依托的PKS體系脫胎于中國電子多年的深厚技術積累，名稱中的“P”代表飛騰CPU，