AI產業研究分析師：蘇儀聯系人：劉一哲聯系人：王雪晴.從總體發展趨勢來看，各國密集出臺大模型相關政策，數據、算力、算法更新迭代步伐加快，共同驅動AI大模型性能提升，AI大模型走出“閉源”和“開源”兩種發展路徑，各類企業和機構紛紛入局。我們將AI產業鏈分為基礎層、工具層、模型層和應用層。AI大模型對算力需求指數級增長，高性能算力是AI大模型發展加速器。高質量的數據、算法、算力將引領新一輪發展熱潮。?數據量、算法模型與AIGC三重因素驅動算力需求激增，政策端也在持續加碼，共同推進算力需求持續落地。.AI服務器應用場景廣泛，下游客戶主要集中在互聯網及運營商。.展望未來，隨著AIGC、云計算技術及應用模式的進一步拓展，超級計算的需求及應用場景持續增長，超算+云計算帶來服務器新增長。而超算所需要的高端服務器有望拉動服務器市場進一步增長。.風險提示：核心元器件生產/購買受制裁的風險；AI進展不及預期帶來下游需求不及預期的風險；市場競爭加劇的風險；研究報告中使用的公開資料可能存在信息滯后或更新不及時的風險等。AI產業鏈一覽 1算力&服務器發展正當時讓算力早日像水和電一樣即取即用，全國算力網絡全面布局.算力：以計算能力為核心，包含算力規模、經濟效益和供需情況在內的綜合能力。.算力成為公共基礎資源勢在必行，“算力無所不在”離不開算力網絡的支撐。?隨著數字經濟時代全面開啟，算力正在以新的生產力形式賦能千行百業，為經濟社會高質量發展提供更有力支撐。然而，智能算力需求的爆發式增長使高性能算力稀缺，當前算力仍存在應用邊際效益高、用不起、用不上的問題。未來，算力需求將提升，行業發展將持續保持高景氣度。?我國算力布局正處于連點成線、密織成網的階段。我國持續優化基礎設施建設，著力打造數據中心集群，相繼啟動東數西算工程、國家超算互聯網建設，連接全國各地算力資源形成統一調度的全國一體化算力網絡，使算力像水、電一樣成為“一點接入、即取即用”的公共基礎資源，在各類數字化要素的協同中實現更大價值。資料來源：華為官網，中泰證券研究所資料來源：華為官網，中泰證券研究所算力規模穩步擴張，算力市場蓬勃發展.全球數字經濟持續提速，算力產業蓬勃發展。2022年全球計算設備算力總規模達到906EFlops，增速達到47%。算力產業蓬勃發展，預計未來五年全球算力規模將以超過50%的速度增長，到2025年全球計算設備算力總規模將超過3ZFlops。.我國算力規模和供給水平持續增長，融合應用深度不斷拓展，行業賦能效益日益顯現。經信通院測算，2022年我國計算設備算力總規模達到302EFlops，全球占比約為33%，連續兩年增速超過50%，高于全球增速。智能算力需求呈現爆發式增長態勢，在算力規模中的比重將越來越高，未來五年復合增長率達52.3%。1000900800700600500400300200090647.3%43.4%38.8%615429309201920202021202250%45%40%35%30%25%20%5%0%6677服務器市場整體情況及競爭格局國服務器市場銷售量達447.8萬臺，同比增長12.7%。?受AI需求暴漲，全球整機支出向AI服務器傾斜，通用服務器市場被進一步壓縮。未來，隨著產業智能化轉型提速、高算力基礎設施升級和應用場景商業化發展，各大廠商將持續加碼布局AI大模型，為中國服務器行業帶來廣闊發展空間。.中國服務器市場龍頭效應顯著，競爭格局多樣化。國內市場以浪潮、新華三和超聚變組成領軍陣營，行業集中度較高，競爭格局穩固。AIGC、云計算等新興技術不斷涌現為服務器行業帶來新的增長點，各大廠商展開競爭。70060050040030020002020202120222023E2024E2025E8%4%0%2328.1%2328.1%超聚變4.9%5.1%4.9%5.1%聯想17.2%3%17.2%6.2%10.1%22812001000800600400120010008006004002000100%80%60%20%0%9數據量激增驅動算力需求不斷升級.全球數據總量和算力規模高速增長。據IDC數據顯示，2022年全球數據圈數據量規模達到103.66ZB，中國數據量規模將從2022的23.88ZB增長至2027年的76.6ZB，CAGR達到26.3%，增速有望位列全球第一。根據IDC預測，未來3年全球新增數據量將超過過去30年之和，數據激增將使數據存儲、傳輸和處理的所需算力呈現指數級增長。.算力智能化升級成為趨勢，智能算力成為算力增長的主要動力。海量復雜數據處理需求對于算力提出了更高的要求，需要更強大、更高效的計算資源來支持人工智能應用的發展。在此趨勢下，算力基礎設施加快建設，成為支撐數字經濟發展的“重要底座”，數據能力和算力需求循環增強。IDC預測，中國智能算力規模將持續高速增長，預計2027年將達到1117.4EFLOPS，2022-2027年CAGR達33.9%。30025020050020222023E2024E2025E2026E2027E2020202120222023E2024E2025E2026E2027E算法&模型的復雜度提升助推算力需求激增.算法的發展及迭代拉動算力需求。在傳統的機器學習和深度學習技術中，算力作為底層基礎設施扮演著至關重要的角色，不斷推動上層技術迭代創新。目前，深度學習的發展達到高潮，深度學習、機器學習等AI算法的訓練和推理過程需要大量的計算資源，為了實現更復雜的人工智能任務，包括圖像和語音識別、自然語言處理等，算力提升不可或缺。.模型的快速演進為算力發展提供了強勁動力。隨著大模型不斷演進，其參數規模和復雜性顯著增加。模型越復雜，對算力要求越高，目前超大模型的訓練需要大規模計算集群以及對應的模型并行算法框架的支撐，中間算力需求巨大，使算力規模呈現出量級和指數級的上升趨勢。GPT-13AIGC模型訓練側算力需求量練和推理階段深度學習任務需要大量計算資源。力需求3-4個月翻一番，每年算力增長幅度高達10倍。ChatGPT-3模型參數約為1746億個，訓練一次需要的總算力約為3640PF-days（以每秒一千萬億次計算需要運行3640天）。2023年推出的GPT-4參數數量可能擴大到1.8萬億個，是GPT-3的10倍，訓練算力需求上升到GPT-3的68倍，在2.5萬個A100上需要訓練90-100天。?以微軟與英偉達合作推出的MegatronTuring-NLG(MT-NLG)模型為例，該模型擁有5300億參數，訓練過程消耗了4480塊A100GPU，最終在自然語言處理任務中表現出卓越性能。A100-80GBA100-80GBA100-80GBGPT-3*1750億 AIGC模型推理側算力需求量.推理：利用訓練好的模型進行計算，利用輸入的數據獲得正確結論的過程，一般為AI技術的應用。推理部署的算力主要在于每個應用場景日數據的吞吐量。500tokens（約350個單詞）產生的算力需求為1.75PFLOPS。.未來AI服務器需求將從訓練側向推理側傾斜，推理算力需求將井噴發展。隨著訓練模型的完善與成熟，模型和應用產品逐步進入投產模式，處理推理工作負載的人工智能服務器占比將隨之攀升。據IDC數據，2022年中國數據中心用于推理的服務器的市場份額占比已經過半，達到58.5%，預計到2026年，用于推理的工作負載將達到62.2%。100%80%60%40%20%0%2020202120222023E2024E2025E2026EAIGC引領科技革命，算力端需求持續爆發.AIGC發展依賴大模型，拉動算力需求高速增長。?AIGC是算力發展市場的加速器。AIGC發展將持續加速更高計算性能、更快互聯性能的算力基礎設施建設。?隨著國內外AIGC廠商加速布局千億級參數量的大模型，算力需求將進一步加大，助推AI服務器市場及出貨量高速增長。.多模態拓寬應用邊界，推動算力需求大幅攀升。由于語音和圖像數據大小顯著高于文本，多模態大模型訓練和推理的算力要求高于單模態。谷歌具身多模態語言模型PaLM-E，其參數量高達5620億，遠超GPT-3；根據Patel和Nishball，谷歌多模態大模型Gemini算力高達~1e26FLOPS，是訓練GPT-4所需算力的5倍。政策支持推動算力需求高增?隨著數據量激增、算法模型復雜度提升與AIGC的發展，算力的重要性日益凸顯，我國算力發展規劃政策相繼出臺，推動算力需求高增長。算力基礎設施已成為AI行業亟需布局的資源。近年來，政府持續加快算力基礎設施建設的政策制定和實施步伐，從頂層設計到地方發展規劃相繼出臺，產業利好催化不斷。?2023年2月，中共中央國務院印發《數字中國建設整體布局規劃》，強調“促進東西部算力高效互補和協同聯動”。?2023年10月，工業和信息化部等六部門關于印發《算力基礎設施高質量發展行動計劃》的通知，明確到2025年，算力規模超過300EFLOPS，智能算力占比達到35%，東西部算力平衡協調發展。?各地瞄準算力賽道布局，相繼出臺多項政策舉措大力支持算力產業發展。以深圳為例，2023年12月5日，深圳發布《深圳市算力基礎設施高質量發展行動計劃（2024-2025）》，提出20條重點任務，助力深圳打造“多元供給、強算賦能、泛在連接、安全融通”的中國算網城市標桿。全國上下已形成積極推動算力產業快速健康發展的良好局面。《新型數據中心發展三年行動計劃（2021-體系。通過實現大規模算力部署、推動公共算力泛在應用、降成本等用3年時間形成布局合理、技術先進、綠色低碳、算力等人工智能基礎設施資源開放共享，為人工力、算法資源。鼓勵地方降低人工智能企業政策支持推動算力需求高增圖表：近年來推動算力發展政策匯總政策從持續提升算力設施能級、推動算力賦能應用、促進供需高效配置升級提出了發展舉措。通過推動以存儲為主的老舊小散數據中算力基礎設施達到世界領先水平。建成一批國家新一代人工智能公低成本算力服務支撐中小企業發展需求。統籌布局綠色智能的數據與算力基通過組織商業算力滿足緊迫需求、高效推動新增算力基礎設度平臺提升算力資源統籌供給能力。將新增增算力建設項目納入算淀區、朝陽區建設北京人工智能公共算力中心、北京數字經濟算力結合算力基礎設施產業現狀和發展趨勢，明確了“多元供目標，提出了完善算力綜合供給體系、提升算力高效運載能力、強化存力高的核心競爭力，打造全球算力中心城市。主要任務：統籌優化算力智算、超算等高性能算力設施、打造多元算力供給體系、創新推動算數據中心建設開始加速.智能時代加速而來，最大的需求是算力，最關鍵的基礎設施是數據中心。根據中國數據中心產業發展白皮書，全球數據中心產業規模在2022年達到1308億美元，2019-2022年復合增長率約20%。.在市場供給和需求的雙輪驅動下，我國數據中心市場規模不斷增長。根據IDC數據顯示，2022年中國數據中心服務市場規模達1293.5億元人民幣，同比增長12.7%，數據中心采購規模進一步提升。.目前，全國8個國家算力樞紐節點建設已全部開工，10個國家數據中心集群同步布局。我國西部地區新開工建設的數據中心項目數量穩步增長，我國算力集聚效應初步顯現。智算大數據中心項目算力基礎設施貨物采購，擬采購一物采購，如算力基礎設施的服務器及其安裝輔料采購、系統集成交付服務、本項目建設目標是基于現網已經建成的視頻云平新建前端感知源的接入、存儲、解析、共享，完善公采購虛擬化服務器集群80臺，裸金屬服務器集群90臺，虛擬工作站集群25臺，單精度20臺，虛擬桌面集群60臺，分布式全閃存存擬采購計算服務器和存儲服務器，基于國產化服務器+國產化交換機+3服務器和算力的拆分——AI服務器3服務器和算力的拆分——AI服務器AI服務器和普通服務器的區別數據中心的核心部分，用于執行復雜的數據處理和機器學習任務，根據中國信息通信研究院的研究數據，其價值量約占總體的?硬件架構：AI服務器是采用異構形式的服務器。根據應用的范圍采用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU他的加速卡等。與普通的服務器相比較，AI服務器在大數據及云計算、人工智能等方面需要更大的內外存，以滿?獨特設計：AI服務器由于有了多個GPU卡，需要針對性的對于系統結構、散熱、拓撲等做專門的設計，才能滿足AI服務器長期從制造層面來看：AI服務器與傳統服務器的區別主要在于GPU用量。GPU是AI服務器中價值量最高的部件，承擔了大部分的計算任務和深度學習模型的訓練與推理。?AI服務器可以結合不同類型的處理器提供更高的計算性能。普通服務器以CPU作為算力核心，算力可根據CPU核心數提升。但AI服務器通常只配備1-2個CPU，重點放在GPU的數量和性能上。AI服務器用PCB一般具有20-28層，相比之下傳統服務器一般最多為16層。PCB每增加一層，其價值量均有明顯提升，層數大幅增加將帶動AI服務器用PCB價值量大大提升。?AI服務器的DRAM容量是普通服務器的8倍，NAND容量是普通服務器的3倍，使其價值量較普通服務器有極大提升。AI服務器NF5688M68顆NVIDIAA8002顆第三代IntelXeon通用服務器NF5280M62顆第三代IntelXeon資料來源：浪潮信息官網，中泰證券研究所，備注：左側為AI服務器，右側為通9.4%11.7%17.8%20.5%9.4%11.7%17.8%20.5%從應用場景來看，AI服務器廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理、機器學習等領域AI服務器廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理、機器學習等領域，用于圖像識別、語音識別、文本分析、模型訓練等應用場景。AI服務器的優勢在于其強大的計算能力和并行處理能力，能夠處理復雜的算法和大規模數據，加速模型訓練和推理過模型的訓練和推斷時會更具有效率優勢。言處理（17.8%）。例如，通過深度學習算法對醫學影像進行分析，可以實現快速47.5%，運營商占比19.6%，其次通信、政府、制造、教育、金融分別占據8.6%、6.3%、5.1%、5%、3.8%。40.6%40.6%互聯網運營商通信政府制造教育金融其他3.8%4.1%5.0%5.1%6.3%47.5%8.6%19.6%AI服務器市場空間有望進一步提升.據統計，2022年AI服務器采購量中，北美四大云云巨頭對AI服務器的需求更大，但隨著國內AI大模型的開發及應用拉動更多AI服務器需求，我國AI服務器市場空間有望進一步提升。?而中國近年來AI建設浪潮持續升溫，字節跳動年采購占比達6.2%，騰訊、阿里巴巴、百度緊接其后，分別約為2.3%、1.5%與1.5%。?與國外AI芯片廠商的壟斷局面不同，中國AI服務器水平位于世界前列。據統計，按銷售額來看，2022年我國AI服務器市場，浪潮以46.6%份額占據首位，新華三、寧暢分別以11%和9%占據第二、第三名。MicrosoftGoogleMetaAWSByteDance騰訊阿里巴巴百度其他22%2.3%6% 4國內相關廠商布局 4國內相關廠商布局695.25670.48630.38516.53469.418007006005004003002000695.25670.48630.38516.53469.41800700600500400300200025%20%5%0%20182019202020212022浪潮信息：算力供給龍頭企業引領AI算力新浪潮.浪潮信息是國內領先的服務器制造企業，專注于為客戶提供先進的云計算、大數據、邊緣計算等計算產品和解決方案。?算力方面，公司服務器產品體系豐富，競爭優勢明顯。公司通過場景優化設計，形成了一系列豐富的產品線，涵蓋了計算型、存儲型、多節點、關鍵應用、整機柜等各類服務器，支持全場景高效計算。.公司收入穩定增長，業務成長性良好。從整體收入來看，公司營業收入從2018年469.41億元增長到2022年695.25億元，CAGR約為10.32%。公司的收入主要來自于服務器及部件，近年來公司的服務器及部件收入占比均高于95%，2022年公司服務器及部件營收占比約為99.17%。8007006005004003002000服務器及部件服務器及部件占比服務器及部件增速466.9520182019202020212022120%100%80%60%40%20%0%浪潮信息：算力供給龍頭企業引領AI算力新浪潮.2022年，公司人工智能服務器市占率連續3年全球第一，連續6年市占率中國第一；2023年Q3浪潮信息居全球服務器份額第二。公司牽頭參與服務器全部國標，是唯一一家同時加入全球三大開放計算組織的服務器供應商。?公司是百度、阿里、騰訊等大型企業最主要的AI服務器供應商，與科大訊飛保持在系統與應用的深入合作，幫助AI客戶在語音、圖像、視頻、搜索、網絡等方面取得數量級的應用性能提升。?公司打造最廣泛、多元的算力平臺，推出全新一代G7服務器，是目前業界算力支持最廣泛的平臺。?公司在AI服務器領域具有先發優勢，全棧布局液冷。多年來圍繞智慧計算、數據中心液冷技術持續加大研發投入，目前全系列服務器均支持冷板式液冷，實現全算力業務場景覆蓋。資料來源：公司官網，中泰證券研究所資料來源：公司官網，中泰證券研究所浪潮信息：算力供給龍頭企業引領AI算力新浪潮.浪潮信息服務器性能突出。公司AI服務器2022年在全球權威AI性能評測競賽MLPerf中獲得49個冠軍，以全面領先的AI訓練、推理性能表現，為AI研發和應用提供強勁動力，其AI服務器產品已經應用在全球領先的互聯網巨頭企業以及AI+Science、AI+Graphics、AIGC等領域的領先科技公司，成為全球AI服務器的最大供應商。?浪潮信息英信服務器NF5688M6是浪潮信息為超大規模數據中心研發的同時擁有高性能，高兼容，強擴展的新一代NVLinkAI服務器，率先在6U空間內支持2顆Intel最新的IceLakeCPU和8顆NVIDIA最新的NVSwitch全互聯500WAmpere架構GPU，采用業界先進的NVIDIANVLink互聯架構，?數據中心液冷整機柜服務器ORS3000S基于全新一代英特爾?至強?第三代可擴展處理器打造，單CPU最高擁有40個內核及80線程，最大支持TDP270WCPU、最高睿頻3.6GHz、3組11.2GT/sUPI互連鏈路，使服務器擁有更高處理性能同時兼容標準機架式服務器和整機柜服務器，整合網絡、計算、存儲等功能，滿足不同用戶的多種需求。資料來源：公司官網，中泰證券研究所資料來源：公司官網，中泰證券研究所.中科曙光是國內領先的高端服務器生產商。公司高端服務器產品全棧自研，擁有大規模部署業務，通過全國一體化算力服務平臺加速海量復雜行業應用創新與落地，為國內多個大模型提供算力支持。.公司持續提升技術創新能力和研發水平，在部件性能管理、產品穩定性、高速互聯等方面持續提高產品性能，全面升?2022年，公司利潤端持續高增。公司營業收入130.08億元，同比增長15.44%，歸母凈利潤15.44億元，同比增長31.27%。各業務營收占比基本保持穩定，盈利質量持續提升。806040200130.08130.08112.69112.69101.6195.2690.572018201920202021202250%45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%.公司高端計算機產品包括機架式服務器、高密度服務器、刀片服務器、超融合一體機產品等，能面向多種應用場景，兼顧性能、能效、應用生態，具有領先的計算密度和節能性。公司的高端服務器產品也涵蓋浸沒液冷、冷板液冷等產品形態，具有節能高效、安全穩定、高度集成等特點。?智能計算天闊服務器X785-G30：采用Intel最新一代的XeonScalable系列處理器，可支持更多CPU核心，最高支持DDR42933內存，極大地提高了系統性能，處理器集成6通道內存控制器，支持最高2933MHz的DDR4內存。單顆CPU最高可提供28核心計算能力，采用全新的UPICPU總線互聯技術，總線頻率高達10.4GT/s，計算能力大幅提升。?曙光超融合整體解決方案采用微服務架構，將服務器資源統一整合。基于高效可靠的服務器實現一體化的系統交付。圖表：智能計算天闊服務器X785-G30資料來源：公司官網，中泰證券研究所資料來源：公司官網，中泰證券研究所.中國長城為國產整機廠商供應龍頭企業，是國產算力引領者。已形成服務器、臺式機、通信、工控等四大電源產品線，網信市場先發優勢明顯，是國內規模最大、技術最強的服務器提供商，伴隨服務器性能提升未來望受益國產服務器替代行情。.公司擁抱“信創”浪潮，網信整機市場占有率第一。計算整機產品已實現黨政信息化關鍵領域及核心場景全面覆蓋。.2022年，受信創市場周期性調整、國際局勢影響等，公司業績暫時承壓，營業收入140.27億元，同比下降21.15%。200806040200177.90177.90144.46108.44100.09140.272018201920202021202240%30%20%0%-10%-20%-30%100%80%60%40%20%0%6.27%6.27%26.82%32.29%39.97%67.19%56.81%49.69%61.43%32.85%37.92%52.32%10.34%10.34%5.99%9.76%20182019202020212022.公司緊抓AI大模型下的算力需求機遇，積極布局AI算力領域。?與百度聯合研制首款“PKS”國產AI服務器——AI-TF2000飛槳一體機，同時依托“PKS”自主計算體系，打造了長城擎天EF860、DF723服務器等高性能服務器應用于各種重要新基建領域和數字化轉型重要場景。擎天EF723服務器基于國產飛騰FT-2000+/64高性能處理器，采用國產中文化BIOS固件和操作系統，具有核心多、計算性能高、存儲容量大和IO帶寬高等特點。AI型服務器100%80%60%40%20%0%42.65%.拓維信息是中國領先的國產軟硬一體產品及服務提供商。公司多年來錨定軟件服務、智能計算、開源鴻蒙操作系統等領域精準發力，積累了海量的算法模型和行業數據，不斷筑牢算力、算法、數據三位一體的AI差異化競爭力，同時打造國產計算產品品牌“兆瀚”，依托“鯤鵬+昇騰”協同優勢，靈活向通用算力及Al算力場景擴展，滿足各行業、各新技術發展下對多樣性算力的需求。.2022年，公司實現營業收入22.37億元，同比上升0.29%。公司軟件云服務、國產自主品牌服務器及PC業務分別實現營業收入12.67億、8.05億元，營收占比分別為56.63%、36.00%。252050-5-10-15-2022.3022.37201820182019201920202020202120212022202260%40%20%0%-20%-40%-60%-80%-100%-120%-140%拓維信息：算力+數據+算法全面布局.拓維信息同時布局鴻蒙生態和智能計算。公司在發展通用計算產品業務的同時，搶抓人工智能發展機遇，不斷加大AI計算硬件產品研發布局與市場開拓。公司基于“鯤鵬處理器+昇騰AI”國產技術底座，已形成較為完善的自主品牌“兆瀚”智能計算產品體系。?2022年，公司旗下湘江鯤鵬獲評華為“昇騰最佳實踐伙伴”；兆瀚RH220T服務器在服務器性能測試排名中位列鯤鵬廠商第一；2023年，公司自主品牌“兆瀚”創新發布了兆瀚RA2311-C推理服務器、兆瀚RA5900-B訓練服務器等昇騰AI產品，目前公司正基于昇騰AI底座自研行業專用服務器、AI模組、AI小站等差異化AI產品矩陣。.公司不斷深化場景應用，賦能各行業算力發展。公司順應自主創新國家戰略，精準卡位多個“東數西算”國家級算力樞紐節點，持續為黨政、國資企業及重點行業客戶提供國產智能計算產品服務；深度參與北京聯通AI算力平臺建設等項目；中標京東2023年國產化AI服務器采購項目，AI服務器產品進入多家頭部互聯網企業開展測試；為茅臺雙龍智資料來源：公司官網，中泰證券研究所資料來源：公司100%80%60%40%20%0% 0.71%1.76%2.90%340.02%20182019202020212022神州數碼：智算神州鯤泰領航，迎接AI時代算力挑戰.神州數碼是是國內IT分銷領軍廠商，具有領先的服務器生產制造優勢及行業解決方案實踐經驗。公司擁有豐富的信創產品結構，為用戶提供完善的算力形態。公司持續加速人工智能算力等領域的布局和實踐，加強與算力相關的硬件產品、服務研發，幫助各行各業構建高性能、高安全性的算力底座，為增加算力供應提供支持。增長29.3