2024国产算力产业链受益环节、产业趋势和重点标的分析报告（32页）.pdf

1、2 0 2 3 年深度行业分析研究报告 AIAI算力三要素算力三要素1目录目录目录目录contents 国产算力产业链受益国产算力产业链受益 2 算力产业趋势和重点标的算力产业趋势和重点标的 3eZfYcWbZaVeZcWdX9PbPaQpNpPpNtPeRpPpRlOmOqQ7NmNrRvPmRqMMYsPtPAI三要素：算三要素：算力，超摩尔定律迭代力，超摩尔定律迭代u 3月，英伟达推出Blackwell芯片，6月初，英伟达公布整体芯片计划，预计将于2025年推出Blackwell Ultra，2026年推出名为“Rubin”的下一代AI平台，该平台将采用HBM4内存。u 海光深算二号已经

2、发布并实现商用，深算二号实现了在大数据处理、人工智能、商业计算等领域的商业化应用，具有全精度浮点数据和各种常见整型数据计算能力，性能相对于深算一号实现了翻倍的增长。深算三号研发进展顺利。资料来源：英伟达官网，海光信息官网，界面新闻，华金证券研究所图表图表1 1 英伟达新一代产品序列英伟达新一代产品序列图表图表2 2 海光产品序列海光产品序列u 大模型趋于分化，通用和垂直两条道路。美国模型聚焦通用，国内模型聚焦垂直行业。u 通用大模型：参数普遍达上千亿甚至万亿，需要高算力进行模型训练，适用性广，如谷歌“BERT”、OpenAI“GPT”等。u 垂直大模型：参数普遍几十到上百亿，所需算力小于通用模

3、型，但对数据的专有性要求高，行业客户更易接受，能够看到明显受益。如华为“盘古”大模型。AI三要素：应用，垂直和通用选择三要素：应用，垂直和通用选择资料来源：知乎-OpenCompass，华为官网，华金证券研究所整理图表图表4 4 华为矿山大模型边缘算力图谱梳理华为矿山大模型边缘算力图谱梳理智能应用系统AI硬件梅安森 云鼎科技 龙软科技 科达自控 山源科技 华夏天信 华洋通信 阳光三极 精英数智 江苏三恒紫光股份 拓维信息 三旺通信 卓易信息矿鸿OS系统AI煤流检测全景视频拼接智能选洗煤数字平台AI模块智能小站AI服务器图表图表3 GPT3 GPT性能比较性能比较u 2022年中国数据中心耗电量

4、2700亿千瓦时，其中智能算力总规模已达到197EFLOPS，年耗电量约730亿度电：到2027年，全国数据中心的耗电量将达到1.1万亿千瓦时，占全社会用电量的比重将达到8.6%。u 2024年至2030年，我国GPU算力集群年度总耗电量将增长约10倍，年复合增长率为49.8%，新增的GPU算力集群功耗远低于我国新能源装机容量的增长。AI三要素：能耗，催生能源供应趋紧三要素：能耗，催生能源供应趋紧资料来源：浙能产业研究院，阿里研究院，华金证券研究所20232024202520262027智能算力年均涨幅50%50%50%50%50%智能算力数据中心耗电量（亿千瓦时）11001650247537

5、135569通用算力及存储类数据中心年均涨幅18%18%18%18%18%通用算力及存储类数据中心耗电量（亿千瓦时）23212738323138134499数据中心总耗电量（亿千瓦时）342143885706752610068同比增长27%28%30%32%34%全社会用电量（亿千瓦时）69224197775103642109861116452数据中心耗电量占比3.7%4.5%5.5%6.9%8.6%298517531650370590610580.10.30.61.11.72.32.83.200.511.522.533.50200400600800100012002023年2024年2025

6、年2026年2027年2028年2029年2030年GPU算力集群电力消耗（TWh）占全球电力消耗的比重（%）图表图表5 5 数据中心交换芯片吞吐量高速演进数据中心交换芯片吞吐量高速演进图表图表6 6 全球全球GPUGPU算力集群电力消耗及占比的测算算力集群电力消耗及占比的测算 AIAI算力三要素算力三要素1目录目录 国产算力产业链受益国产算力产业链受益 2 算力产业趋势和重点标的算力产业趋势和重点标的 3目录目录contents资料来源：华金证券研究所算力产业链全景图算力产业链全景图u 算力核心产业包括以软硬件的方式对外提供计算与服务能力，硬件主要包括AI芯片、光模块、高速铜缆、服务器、交换