【源达信息】人工智能行业专题研究：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_23页_1mb

豆包大模型更新与AI算力产业链发展总结

核心内容

豆包大模型在2024年12月火山引擎冬季FORCE原动力大会上迎来重磅更新，包括视觉理解大模型、3D生产大模型以及通用模型Pro、音乐生产模型和文生图模型的性能提升。此次更新显著增强了AI应用的实用性，并大幅降低使用成本，有望推动AI应用市场的商业化繁荣。

主要观点

• 豆包大模型能力提升：豆包通用模型Pro在大语言模型总榜中主观评测得分最高，视觉理解模型和文生图模型在多模态模型主观测评中排名第二。
• AI应用商业化成熟：豆包视觉理解模型使用成本仅为行业平均水平的15%，显著低于GPT-4o，有望加速AI应用商业化进程。
• 算力基础设施建设加速：随着AI大模型的广泛应用，全球人工智能资本开支预计2024-2028年复合增速达29%，生成式AI资本开支增速更高，达59%。
• 液冷技术成为主流：液冷技术在能耗、散热、可靠性等方面优于传统风冷技术，符合高密度数据中心的发展需求。
• 国产芯片发展受阻：Nvidia H100等高性能芯片受美国出口管制影响，国产芯片仍存在较大差距，但正在加速突破。
• 光模块市场快速扩张：随着AI大模型对带宽需求提升，800G和1.6T高端光模块市场有望快速增长，国产厂商在该领域占据领先地位。

关键信息

大模型与算力需求

• AI大模型的训练和应用对算力需求极大，预计2024年中国智能算力规模将达641EFlop/s，同比增长50%。
• 以Nvidia A100服务器为例，训练一个1750亿参数的大模型需约2917台服务器。
• 2024年全球人工智能资本开支预计达2350亿美元，2028年将增长至6320亿美元。

算力产业链

服务器

• 2024年全球普通AI服务器和高端AI服务器出货量分别为72.5和54.3万台，分别同比增长54.2%和172.0%。
• 服务器是算力基础设施的核心，AI服务器对算力和存储性能要求更高。

液冷设备

• 液冷技术在散热、节能、可靠性等方面显著优于传统风冷技术。
• 2025年中国液冷数据中心市场规模预计达377.6亿元，2022-2027年复合增速达59%。

芯片

• Nvidia H200是目前最先进的AI芯片，相比H100在存储性能上有显著提升。
• 国产芯片如寒武纪、华为昇腾、沐曦等仍与国际顶尖水平存在差距，但正在加快研发下一代产品。

光模块

• 随着AI大模型对带宽需求增加，800G和1.6T高端光模块市场快速增长。
• 国产光模块厂商如中际旭创、光迅科技、海信等在全球市场占据领先地位。
• 2027年全球光模块市场规模有望突破200亿美元。

投资建议

• 服务器：关注浪潮信息、中科曙光。
• 液冷设备：关注英维克。
• 芯片：关注海光信息。
• 光模块：关注中际旭创、天孚通信、光迅科技。

风险提示

• AI应用渗透不及预期；
• 算力开支不及预期；
• 宏观经济环境恶化；
• 行业竞争加剧。

投资评级

• 行业评级：看好；
• 公司评级：建议关注上述重点公司。

总结

豆包大模型的更新和性能提升，显著增强了AI应用的商业化潜力，同时推动了算力基础设施的快速发展。随着AI大模型对算力需求的增加，服务器、液冷设备、芯片和光模块等算力产业链环节将迎来快速增长和市场机遇。在国产替代和自主可控的背景下，国产芯片和光模块企业有望迎来技术突破和市场扩张。