亚商投顾-国产替代+市场需求，国产算力开启上行周期（附股）！

 

 

事件驱动：4月25日，北京市经济和信息化局、北京市通信管理局发布《北京市算力基础设施建设实施方案（2024-2027年）》，规划目标中提出，新建和扩建智算中心PUE值不超过1.25，推进存量数据中心升级改造，到规划期末所有存量数据中心PUE值均不高于1.35。

 

行业透视

 

当前，我国算力需求大、国产化率极低，替代空间广阔。根据工信部发言，2024-2025 年我国算力规模规划增长将超 100EFLOPS，对应 AI 算力芯片市场规模超 2600 亿元，其中智能算力将成为主要增量部分。赛道空间巨大但国产化率极低，目前 GPU 国产化率不足 10%，互联网等商用 AI 芯片几乎完全依赖进口。

 

另一方面，大国 AI 竞争背景下，美国出口管制进一步升级，国产芯片替代的紧迫性提升，算力国产化大势所趋。在此形势下，国产算力厂商有望迎历史性机遇，加速进入发展新篇章。（文末附产业链及相关上市公司梳理）

 

一、行业概括

 

1.算力是智能世界的基础，基础设施从云向算泛在演进

 

智能世界三要素：数据、算力、算法是智能世界三要素，其中算力平台是核心基础。

 

算力：即计算能力。算力是通过对信息数据进行处理，实现目标结果输出的计算能力。

 

算力两大类：通用算力、HPC（高性能计算，High-performance computing）算力。其中通用算力计算量小，用于常规应用。HPC 算力是一个计算机集群系统，通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题

 

算力基础设施从云向算泛在演进，其位置的分布从中心向边缘和端侧泛在延伸，将出现云、边、端三级算力架构。

 

 

2.算力是未来经济发展基石，对经济发展影响深远

 

算力是未来经济发展基石。算力对国家经济发展影响深远，据 IDC《2021-2022 全球计算力指数评估报告》数据，平均算力每提高 1 点，数字经济和 GDP 将分别增长 3.5‰和 1.8‰。算力作为数字经济时代的关键生产力要素，已经成为推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。当一个国家的计算力指数达到40 分/60 分以上时，对 GDP 增长的推动力将提高 1.5/3 倍。从下游细分来看，人工智能计算和边缘计算成为市场增长重要力量，将引领算力进入新一轮快速增长通道。

 

3.算力全面国产化时代已提前到来,从宏观视角看主要体现在两个方面

 

算力全面国产化时代已提前到来。算力的基本载体是服务器，服务器的核心部件为 CPU 和类 GPU 等计算芯片，经过多年的技术积累和市场打磨，我国国产 CPU 已从“可用”进入“好用”阶段，以运营商和金融为代表的大客户正有序进行信创服务器的集采和规模化应用；随着新一轮 AI 算力升级的浪潮兴起以及国际局势的迅速变化，AI 算力芯片的国产化时点已提前到来。

 

从宏观视角来看，数字经济下的算力主要体现在两个方面：

 

一方面，数字产业化进程中，需要对相关硬件进行投资，建立数据处理、分析等数据中心，来生产能够实现海量数据计算的算力服务。

 

另一方面，产业数字化进程中，需要满足各实体产业生产过程中的算力需求。实体企业生产部门的算力需求，既包含了对硬件层面的需求，例如通过通用服务器、AI 加速服务器或存储设备等硬件设施，由实体企业自行搭建数据中心将算力引入生产过程等；又包含了对服务层面的需求，例如通过租赁公有云、算法服务、数据服务等算力服务实现生产数据的大规模存储与计算等功能。

 

4.我国算力市场空间大，国产化率有望快速提升

 

政策面，我国陆续出台《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》、《算力基础设施高质量发展行动计划》、《“十四五”数字经济发展规划》等一系列文件推动算力基础设施建设。此外，国家推动多地智算中心建设，由东向西逐步扩展。当前我国超过 30 个城市正在建设或提出建设智算中心，据科技部出台政策要求，“混合部署的公共算力平台中，自主研发芯片所提供的算力标称值占比不低于60%，并优先使用国产开发框架，使用率不低于 60%”，国产 AI 芯片渗透率有望快速提升。据 IDC 数据我国智能算力未来将快速增长，2021 年到 2026 年期间中国智能算力规模年复合增长率达 52.3%。

 

二、行业现状

 

1.云计算市场规模突破4500亿元

 

在我国，云计算市场从最初的十几亿增长至目前的千亿规模，行业发展迅速。据中国信息通信研究院披露的数据显示，2017-2019年期间，我国云计算行业的市场规模增速均在30%以上，呈高速增长态势。2019年，我国云计算市场规模达1334亿元，同比增长38.6%。未来，受益于新基建的推进，云计算行业仍将迎来黄金发展期。根据中国信息通信研究院发布的《云计算白皮书(2023年)》，2022年中国云计算市场规模为4550亿元，同比增长40.9%。

 

 

2.边缘计算市场规模接近700亿元

 

根据中国信通院发布的边缘计算产业市场规模及细分市场结构数据，2021年中国边缘计算产业市场规模达436.4亿元，其中硬件市场为290.2亿元，占比66%;软件/服务市场为146.2亿元，占比34%。参考以上数据，具体至边缘数据中心而言，其主要以硬件市场为主，包括边缘服务器、边缘网关、边缘一体机等;以软件/服务市场为辅，包括数据存储服务、数据分析服务、数据传输服务、安全服务等。

 

 

3.基础设施和计算设备支撑AI算力底座

 

从基础设施侧看，数据中心、智能计算中心、超算中心加快部署。随着全国一体化算力网络国家枢纽节点的部署和“东数西算”工程的推进，我国算力基础设施建设和应用保持快速发展，根据工信部数据。我国基础设施算力规模达到180EFlops，位居全球第二。

 

2017-2022年，从基础设施侧看，中国算力规模呈现逐年上升的状态。根据中国通信院披露的信息，2022年，我国算力规模为180 EFlops，同比增长28.6%，位居全球第二，算力总规模近五年年均增速超过了25%。

 

三、产业链梳理及分析

 

1.算力产业链的构成

 

算力产业链涵盖由基础硬件、基础软件、基础设施构成的上游产业，由第三方数据中心、云计算服务、网络运营服务、IT 外包服务、系统集成服务构成的中游产业，由互联网、制造业、金融、能源等各行业企业用户构成的下游产业。

 

算力下游各类业务场景中智能硬件、工业设备、智能汽车等多类型终端大量接入网络，对计算实时性、可靠性、吞吐能力、能耗等的要求愈发复杂，算力需求规模不断扩张的同时，呈现出明显的专用化、边缘化、智能化等特点，以通用计算为主的传统计算范式已然无法满足需求，将驱动算力供给侧不断提高对需求的适配性，构建由通用算力、智能算力、高性能算力、边缘算力等构成的多元算力供给体系。

 

2.国产算力产业链的三大体系

 

在国内，算力产业链整体属于生产制造业，经过多年发展，上下游厂商往往存在较为密切的股权/业务关系，可分为如下体系：

 

中科院系——以海光为核心芯片，以中科曙光及 ODM 为主要整机厂的 x86 信创服务器体系，兼容性好；

华为系——以鲲鹏+昇腾为核心芯片，以华为硬件生态合作伙伴（四川长虹、高新发展、宝德、超聚变、神州数码、烽火通信、拓维信息等）为主要整机厂的 Arm 信创服务器体系，自主可控程度更高；

中电子系——以飞腾为核心芯片，以中国长城为主要整机厂的 Arm 信创服务器体系，自主可控程度高；

 

整体上看，我国正在逐步完善产业链和生态，以应对日趋复杂的国际局势。

 

 

3.重点环节分析

 

1）服务器拆分——芯片组 BOM 占比最高

 

服务器的硬件主要包括：处理器、内存、芯片组、I/O（RAID 卡、网卡、HBA 卡）、硬盘、机箱、电源、风扇。

 

在硬件的成本构成上，CPU 及芯片组、内存、外部存储是大头。以一台普通的服务器生产成本为例，CPU 及芯片组大致占比 50%左右，内存大致占比 15%左右，外部存储大致占比 10%左右，其他硬件占比 25%左右。

 

 

2）服务器市场现状：国内服务器龙头主要受益英伟达

 

全球 AI 服务器市场采购主要为全球云计算及互联网厂商，前四家海外巨头采购占比 66%，其余为国内互联网厂商，其中字节跳动占比 6%。伴随全球巨头大力发展自身大模型，未来其采购算力将大幅增长。

 

全球服务器行业格局层面，主要是 ODM 厂（如工业富联）及品牌商（如戴尔、HPE、联想、浪潮等），在 AI 服务器方面，国内浪潮信息份额较高，其次为戴尔、HPE、联想、华为、IBM 等，当然在 AI 服务器领域不得不提行业龙头微软、AWS、DELL、HPE 的 ODM/OEM 厂商工业富联，是全球云服务商的服务器主力供应商之一。

 

 

3）数据中心拆分

 

四、行业的投资逻辑

 

1.ChatGPT 掀起 AI 大模型热潮，拉升算力需求

 

ChatGPT 引起 AI 大模型热潮，AI 算力需求高增。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT 聊天机器人程序，2023 年 3 月，发布新一代语言模型 GPT-4，自此 AI 进入“大模型时代”。与此同时，国内大模型也陆续正式上线。8 月 31 日，百度、字节、商汤、中科院旗下紫东太初、百川智能、智谱华章等 8 家企业/机构的大模型，位列首批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案的名单，正式上线开始面向公众提供服务。据百度官方平台数据显示，文心一言开放首日下载量破百万，回答了 3342万个问题。

 

 

人工智能大模型训练数据量巨大，对算力尤其是智能算力需求庞大，且将在未来持续高增长，驱动全社会算力产业的快速发展。以 GPT 大模型为例，GPT-3 模型参数约为 1746 亿个，训练一次需要的总算力为 3640PF-days，而新一代 GPT-4 模型参数量将达到 1.8 万亿个，算力需求提高 68 倍。ChatGPT 的轰动引发全球人工智能大模型训练及应用的浪潮，驱动算力需求进

 

2.MR、车载等数字经济新型应用场景带来新的算力需求

 

MR 的推出更带来对低延时网络传输和底层算力技术升级的需求。虚拟世界需要强大的图像实时渲染能力、计算和存储海量数据资源，头显交互设备的出现将进一步增加对云计算和边缘计算的应用需求。云计算能将终端渲染逐步迁移至云端，基于规模效应摊低运算成本，提升服务器使用效率，提升虚拟世界的可进入性。而边缘计算则更能满足实时数据分析需求、缓解中心云的计算负载。

 

汽车智能化需求持续升级带来数据流量的急剧飙升。随着自动驾驶等级提升，车载信息娱乐系统、长续航电池及 5G 网络的引入，车辆要面对的计算量越来越大，网络架构升级、本地实时处理能力、“大容量缓存和存储”规格将成为硬需求。

 

 

3.国际环境：美国加强限制规则，海外高性能芯片进口受限，将反向驱动我国产业发展

 

从“性能指标”到“性能密度指标”，英伟达高端芯片进口受限范围扩大。2023 年 10 月 17 日，美国商务部出台出口管制清单的 ECNN3A090 和 4A090 要求，以进一步限制高性能 AI 芯片的出口，同时将13 家中国公司列入实体清单。修改后的出国管制设计产品包括但不限于：英伟达 A100、A800、H100、H800、L40、L40S 以及 RTX4090 产品。实际上，任何集成了一个或多个及以上的芯片的系统，包括但不限于英伟达 DGX、HGX 系统，都在新规涵盖范围之内。

 

此前，2022 年 8 月 26 日，美国政府要求英伟达停止向中国（包括中国香港）出口两款用于人工智能发展的高端计算芯片，涉及英伟达 A100 和 H100 两款芯片，以及未来推出峰值性能等同或超过 A100 的其他芯片。同时，英伟达应用这些高性能芯片的系统级产品也均在新的管制范围内。2022 年 9 月 1 日，英伟达发布声明称美国政府允许英伟达在 2023 年 9 月 1 日前，通过公司的香港工厂履行 A100 和 H100的订单和物流运输，但售卖给中国的终端客户仍需要受美国政府批准。

 

限制强度加大，新增多款芯片受到新规限制。根据英伟达主要芯片规格，可以计算每种芯片的性能密度指标。在新规发布之前，超过旧规性能指标限制的芯片仅为英伟达 A100，但当加入性能密度指标后，新规不仅限制了厂商出略低于性能标准的芯片以规避限制情况，同时针对数据中心芯片与非数据中心芯片进行了不同的限制约定，使更多的英伟达芯片受到禁令限制。

 

 

4.国内政策：我国国家和地方政策持续加码，国产算力强势崛起

 

政策持续加码，助力国产算力强势崛起：在拜登政府计划阻止英伟达等出口高性能 AI 芯片之后，我国政策力度明显加强，国家层面，例如《算力基础设施高质量发展行动计划》，省市层面，例如深圳市等地，可以明显看到国家对于国产算力的的支持力度，同样也侧面反映 AI 算力的重要性。

 

国家层面：2023 年 10 月 8 日，工业和信息化部、中央网络安全和信息化委员会办公室、教育部、国家卫生健康委员会、中国人民银行、国务院国有资产监督管理委员会发布《算力基础设施高质量发展行动计划》的通知，自计算力、运载力、存储力、应用赋能四方面提出建设目标。

 

 

地方层面：2023 年 12 月 5 日，深圳市工业和信息化局关于印发《深圳市算力基础设施高质量发展行动计划（2024-2025）》的通知。其中要求，到 2025 年，全市基本形成空间布局科学合理，规模体量与极速先锋城市建设需求相匹配，计算力、运载力、存储力及应用赋能等方面与数字经济高质量发展相适应，绿色低碳和自主可控水平显著提升的先进算力基础设施布局，构建通用、智能、超算和边缘计算协同发展的多元算力供给体系。

 

 

此外，除算力建设外，算网一体化政策同样频出：2023 年 12 月 15 日，国家发展改革委、国家数据局、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局发布《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，其中重点强调算力是数字经济时代的新型生产力。算力网是支撑数字经济高质量发展的关键基础设施，可通过网络连接多源异构、海量泛在算力，实现资源高效调度、设施绿色低碳、算力灵活供给、服务智能随需。在国家政策的强力支持下，我国算力产业有望呈现爆发式增长。

 

 

五、产业链相关公司梳理

 

数据海量增加，算法模型愈加复杂，应用场景的深入和发展，带来了对算力需求的快速提升。根据白皮书数据显示，从 2012 年开始的 6 年中，Al 计算的需求增加了 30 万倍。

 

根据 IDC 测算，国内智能算力规模正在高速增长，2021 年中国智能算力规模达 155.2 每秒百亿亿次浮点运算（EFLOPS），2022 年智能算力规模将达到 268.0EFLOPS，预计到 2026 年智能算力规模将进入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，达到 1,271.4EFLOPS。2021-2026 年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率达 52.3%。

 

中泰证券认为，2024年将是国产算力芯片业绩释放元年，市场需求大+国产替代产品导入将推动国内公司业绩快速释放，持续看好国产算力0—1突破带动产业链历史机遇。

 

相关企业梳理如下：

1）海光信息：国产芯片之光，深算芯片性能卓越；

2）浪潮信息：全球 AI 服务器第一大品牌商；

3）拓维信息：深度融入华为体系，控股湘江鲲鹏布局算力产业；

4）中科曙光：人工智能云计算平台提供稳定高效算力；

5）深桑达：建立中国电子云，致力建设自研数据底座。

6）紫光股份：全球新一代云计算基础设施建设和行业智能慧应用服务的领先者。公司致力于构建“云—网—算—存—端”全栈业务布局，进一步提出行业赋能战略“AIforALL”。

 

风险提示：国产替代进程不及预期的风险、AI应用落地不及预期的风险等

 

参考资料：20240315——慧博智能投研—国产算力深度；网页公开资料

 

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