计算机行业证券研究报告：从算力产业图谱看不同环节的投资机会_20页_2mb

从算力产业图谱看不同环节的投资机会总结

核心内容

本报告分析了算力产业在技术突破与政策支持下所面临的机遇与挑战，重点探讨了训练算力和推理算力的需求变化，以及相关产业链的投资机会。通过对比国内外主要算力芯片产品的性能指标，报告指出英伟达在训练端具有显著优势，而国产算力厂商如华为昇腾在推理端具备较大的发展潜力。

主要观点

技术突破与政策共振

• 大模型技术突破：参数量的显著增加推动了算力需求的跨量级提升，尤其是在训练端，算力需求大幅增长。
• AI范式变化：随着大模型的泛用性提升，推理算力需求也逐步上升，预计未来将出现算力需求的井喷。

国家算力底座建设

• 政策支持：国家及地方对算力建设的需求持续增加，相关政策不断出台，推动算力基础设施的完善。
• 市场预测：华为预计到2030年，全球人工智能算力将增长500倍，超过100ZFLOPS，而通用算力将增长10倍，达到3.3ZFLOPS。

产业链核心环节拆分

• 服务器硬件成本构成：服务器的硬件主要包括处理器、内存、芯片组、I/O模块、硬盘、电源、风扇等，其中CPU及芯片组、内存、外部存储占比较大。
• AI服务器市场格局：全球AI服务器市场主要由海外巨头如微软、AWS、戴尔、HPE等主导，国内厂商如浪潮信息、华为等也占据一定份额。

投资建议

• 训练端：当前阶段训练算力需求逐步释放，英伟达凭借其技术与生态优势占据主导地位，建议关注其产业链公司。
• 推理端：推理算力需求的拐点即将来临，国产算力厂商如华为昇腾在该领域具备突破潜力，建议关注其发展。
• B端应用落地：大模型在B端应用中的提效需求日益明显，国内大型企业对本地私有化部署的需求增长，建议关注自主可控方案的厂商。

关键信息

算力需求分类

• 训练算力需求：由参数量的增加驱动，预计未来将大幅增长。
• 推理算力需求：随着应用场景的扩展，需求也将逐步上升。

芯片性能对比

• 英伟达产品：A100、H100等芯片在算力、显存带宽和互联带宽方面具有显著优势，是大模型训练的首选。
• 国产芯片：华为昇腾系列在推理端表现突出，已适配30+大模型，具备一定的市场竞争力。

市场趋势与机会

• 内循环驱动：由于美国对中国的制裁，国内企业更加重视国产算力的使用，推动国产算力市场份额的提升。
• 商业模型成熟：随着大模型商业化的推进，推理端需求有望迎来爆发，国产算力厂商将受益。

风险提示

• AI技术发展不及预期：技术发展可能受阻，影响算力需求的释放。
• 下游应用需求不及预期：大模型仍处于商业模式探索阶段，若无法带动实际应用，将影响相关厂商的发展。

投资建议概览

• 关注英伟达产业链：在训练端，英伟达凭借其技术优势，是当前最优选择。
• 关注国产算力厂商：如华为昇腾、科大讯飞等，推理端需求有望迎来爆发，国产算力具备突围机会。
• 关注B端应用落地：大模型在B端的提效需求增长，建议关注自主可控方案的厂商。

重要声明

• 本报告仅供长江证券股份有限公司的客户使用。
• 报告内容基于公开资料，仅供参考，不构成投资建议。
• 报告版权为长江证券研究所所有，未经书面许可，不得翻版、复制和发布。

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