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源达投资策略：建议关注人工智能行业投资机会

叶易霞 V管理员 /2024-11-06 21:12:10 /4764 评论 /240 阅读

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　　来源：源达

　　投资要点

　　雄安新区毗邻京津冀，承载疏解北京非首都功能，利于系统布局前沿产业，打造能够协调带动全国经济发展的新的增长极。雄安新区已成立人工智能产业园，引入多家人工智能企业及北京著名高校院所，聚焦政务、交通、气象及城市运行等八大人工智能应用场景。此外雄安城市计算中心计划在年底新增400P智能算力，为企业提供更好算力服务。

　　人工智能产业进入高速发展期，大模型加速发展趋势下，国内厂商加大对AI Agent等新一代人工智能应用的投入。AI Agent是一种以AI大模型驱动的人工智能工具，可根据具体场景实现高度个性化和智能化的智能服务，有望将大模型的潜力更大化，推动AI技术应用化，加速人工智能产业商业化。AI大模型性能持续提升的背后是千亿级以上的参数训练，有望拉动算力基础设施建设高峰。根据IDC数据，2024年全球人工智能资本开支有望达2350亿美元，并预计2028年增长至6320亿美元，复合增速达29%。此外生成式人工智能资本开支2024-2028年GAGR有望达59%，显著高于其他人工智能技术的22%。

　　人工智能行业带动算力基础设施建设趋势下，服务器、芯片及光模块等是供应链中核心器件。1）服务器：服务器是算力基础设施，AI服务器比普通服务器对算力及存储性能要求更高，预计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%。2）算力芯片：芯片是智能核心，目前寒武纪、华为昇腾和沐曦等国产芯片与英伟达H200仍存在较大差距，美国禁令下芯片卡脖子风险高，国产芯片亟待突破。3）光通信模块：高端光模块用量有望大幅提升，目前国产公司已在全球光模块市场居于前列，有望充分受益行业发展。

　　建议关注人工智能行业投资机会。雄安新区建设推动京津冀一体化趋势深化，协同京津冀打造产业集群，建议关注雄安新区建设带来的区域性投资机会。

　　AI技术导入不及预期；算力资本开支不及预期；宏观经济不及预期；竞争加剧。

　　一、疏解北京非首都功能，打造中国经济增长极

　　雄安新区毗邻京津冀，承载疏解北京经济功能，不断承接北京优质企业资源，肩负推动京津冀协同发展，打造中国经济新增长极的历史使命。政策优势明显，区位优势突出，产业基础设施完善，利于系统布局前沿产业，打造能够协调带动全国经济发展的新的增长极。

　　1、重点布局五大高新产业，发展新质生产力

　　《河北雄安新区规划纲要》指出，雄安新区将高起点布局包括新一代信息技术产业、现代生命科学和生物技术产业、新材料产业、高端现代服务业、绿色生态农业等五大高端产业。积极推进军民深度融合发展，加快传统产业改造升级，建设实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展的现代产业体系。

　　图1：雄安新区产业布局

　　资料来源：Wind，源达信息证券研究所

　　雄安新区致力于发展以人工智能、数字经济为代表的新一代信息技术产业。在软件与信息服务业发展硬环境方面，雄安已适度超前部署新一代 *** 设施，构建了边云超协同的城市计算体系，能够为大数据、云计算、工业互联网等数字产业提供良好的发展基础，雄安新区将依托于数字城市建设重点发展数字经济与数字产业。中国数字经济市场规模快速增长，从2017年的27万亿元一路增长至2023年的55亿元，年复合增速高达12.5%，且中国数字经济增长速度自2016年来一直保持高于GDP增速，2023年数字经济增速超过GDP增速9．1个百分点。

图2：中国数字经济规模（万亿元）

图3：数字经济增速（%）和GDP增速（%）

资料来源：中国信通院，源达信息证券研究所

　　2．加快发展数字经济产业，打造智能核心竞争力

　　雄安新区加快推动数字经济创新发展，打造人工智能产业作为核心竞争力。雄安新区《关于全面推动雄安新区数字经济创新发展的指导意见》中明确指出，雄安新区将培育和打造数字经济核心产业，推动数字产业化和产业数字化进程，包含空天产业、智能交通、能源互联网、金融科技、数字健康产业诸多方面，创造经济发展新动能，相关规划如下。

　　表1：《关于全面推动雄安新区数字经济创新发展的指导意见》政策摘要

核心产业

具体内容

空天产业

建立卫星地面时空数据综合服务平台，研制丰富的地面段产品及终端用户产品，加强通信、导航和遥感卫星数据融合共享，推广卫星数据应用服务，积极参与卫星通信、数据处理等方面国际标准制定。打造北斗卫星产业链，发展北斗导航应用服务新业态。探索软件定义卫星相关服务，发展卫星应用软件商店

智能交通

以数字道路基础设施和海量交通数据为基础，打造智能驾驶和数字交通发展示范区，为各类创新主体提供研发、试验、测试环境，摄像头、雷达、各类传感器等智能硬件，5G、IPv6、边缘计算等通信计算软硬件，计算机视觉、数据分析挖掘、智能算法等人工智能技术相关领域，智能交通管理、服务等应用领域，汽车电子、车路协同、自动驾驶等相关领域，以及数字交通相关测试、认证服务等领域集聚发展，形成“技术+应用+服务”较为完备的数字交通产业链

新一代通信技术产业

以无人驾驶、旅游、康养、办公等场景为重点，鼓励企业开展5G场景应用实践。依托适度超前部署的新型互联网交换中心、云网设施、边缘数据中心、算力中心等设施，鼓励基础 *** 运营服务，V2X、M2M等新型通信，5G芯片产品研发、异构 *** 服务解决方案等从软件到硬件到解决方案的通信技术全产业链发展，打造新一代移动通信技术产学研用一体化的产业发展生态

能源互联网

以双碳目标为引领，整合新区能源行业领军企业，建设融合开放的能源互联网平台，汇聚能源生产、安全、经济、消费等数据，构建可感、可知、可视、可控的数据资源体系，实现设备、场站、供应商、能源企业、用户之间，电力、天然气、石油等能源节点间互联互通，整合能源上下游产业链，打造多能互补、绿色低碳、集约共享的能源互联网产业生态。

金融科技

建立国家金融科技实验室，加强国际数字金融合作，开展法定数字人民币试点，创新数字资产应用。推动数字金融账户、数字身份识别、数字票据应用等数字金融工具在新区先行先试，构建数字交易新模式。

数字贸易

依托河北自贸试验区雄安片区数字商务发展示范区建设，建立数字贸易综合服务平台，建设从雄安片区到国际通信业务出入口局的直达数据链路，重点发展云服务、大数据交易、数据中心和数字内容等数字化贸易。

软件产业

引进和培育高水平的云计算服务企业，发展视频分析、虚拟现实、医疗健康、金融分析、类脑计算等多领域计算服务，大力发展云服务应用软件，发展云上信息系统的设计咨询、系统集成和测试评估等服务。

科技服务业

依托国家区块链综合试点城市、数字货币试点城市，建设工程项目、住房、产业、数据服务区块链服务平台，推进区块链服务实体经济。促进住房、交通工具、家居用品、文化消费品等生活 *** 业数字化升级，推动线上经济与实体经济协同有序发展。开展数字规划设计服务，推动城市规划、建筑、旅游、工业等领域设计产业高端化、特色化、智能化。

数字健康产业

研发可穿戴智能医疗设备，开发智能化监测预警、远程治疗、健康管理和公共卫生管理等系统，形成精准化智能健康服务模式。打造国内外新型医疗、康养机构集聚区，构建数据驱动的数字健康服务新体系。

　　资料来源：中国雄安官网，源达信息证券研究所

　　雄安新区大力发展人工智能，与高校、企业展开战略合作。2024年10月25日雄安新区举办人工智能产业大会，聚焦大模型、无人驾驶、智能制造、大数据等人工智能产业发展趋势，并正式成立人工智能产业园。梅卡曼德、灵犀医学、洞见科技等数十家人工智能领域企业入驻人工智能产业园，并有多家北京著名高校院所与雄安新区签订战略合作协议。未来雄安新区人工智能产业园将重点聚焦空天信息、气象、城市运行、水务、交通、政务服务、 *** 安全及家居等八项应用场景的人工智能需求。

图4：雄安新区举办人工智能产业大会

图5：雄安新区成立人工智能产业园

资料来源：中国雄安官网，源达信息证券研究所

　　雄安新区已在2022年建成雄安城市计算中心，2024年将新建400P人工智能算力。伴随人工智能企业的逐步入驻，雄安城市计算中心积极扩建算力基础设施，为企业提供算力服务。目前中心一期建设532个机柜，能够提供9万核VCPU和42P存储，项目终期规划为3600台机柜，规模可达到200万核VCPU和900P存储。

图6：雄安城市计算中心已建成

图7：雄安城市计算中心项目终期规划3600台机柜

资料来源：中国雄安官网，源达信息证券研究所

　　二、人工智能产业加快增长，应用及算力是两大支柱

　　AI大模型对算力需求大，推动AI基础设施建设。AIGC行业进入高速发展期，AI大模型性能持续提升的背后是千亿级以上的参数训练，带来对算力的高额需求，有望推动新一轮AI基础设施建设。根据OpenAI官网，AI模型训练计算量自2012年起每3.4个月就增长一倍。以GPT-3模型为例，根据lambdalabs数据，该模型参数规模达1750亿，完整训练运算量达3640PFlop/s-days（以3640PFlop/s速度进行运算，需要3640天）。模型完成单次训练约需要355个CPU年并耗费460万美元（假设采用Nvidia Tesla V100芯片）。

　　表2：人工智能大模型的参数规模呈指数级增长趋势

Models

Release time

Developers

Parameter size/10-8

Sample size/10-9

GPT-1

2018

OpenAI

1.17

BERT

2018

Google

3.40

GPT-2

2019

OpenAI

15.00

100

Fairseq

2020

Meta

130.00

—

GPT-3

2020

OpenAI

1750.00

4990

GLaM

2021

Google

1200.00

16000

LaMDA

2022

Google

1370.00

15600

GPT-4

2023

OpenAI

—

Ernie Bot

2023

Baidu

—

SparkDesk

2023

iF *** TEK

1700.00

—

PanguLM

2023

HUAWEI

>30000

　　资料来源：《大语言模型研究现状及趋势》，源达信息证券研究所

　　高算力需求迫切，推动AI基础设施建设。高训练算力需要与相应基础设施匹配，根据《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》预计，2024中国智能算力规模将达641EFlop/s，同比增长50%。

图8：预计2022-2024年全球AI支出年增速高于20%

图9：预计2024年中国智能算力规模同比增长50%

资料来源：IDC，世界银行，源达信息证券研究所

资料来源：IDC，源达信息证券研究所

　　IDC预计2024年全球人工智能资本开支达2350亿美元，并预计2028年增长至6320亿美元，复合增速达29%。此外生成式人工智能资本开支2024-2028年GAGR有望达59%，显著高于其他人工智能技术的22%。

　　图10：IDC预计2024-2028年全球人工智能资本开支复合增速GAGR达29%

　　资料来源：IDC，源达信息证券研究所

　　根据IDC数据，人工智能支出排名前三的行业是软件和信息服务、银行及零售业，预计在2024 年的AI投资达896亿美元，占全球市场的38%。银行业将显著增加对欺诈分析和调查等AI服务的需求。而软件开支未来在人工智能支出中占比更高，预计将显著带动IAAS、SAAS、PAAS等云端服务市场的增长。

　　图11：IDC预计2028年软件资本开支将占人工智能支出的57%

　　资料来源：IDC，源达信息证券研究所

　　大模型加速发展趋势下，国内厂商加大对AI Agent等新一代人工智能应用的投入。AI Agent是一种以AI大模型驱动的人工智能工具，可根据具体场景实现高度个性化和智能化的智能服务，有望将大模型的潜力更大化，推动AI技术应用化，加速人工智能产业商业化。

　　表3：国内厂商加大对AI Agent等大模型驱动下的人工智能应用的投入

公司名称

大模型产品

阿里云

百炼大模型服务平台

AWS

Amazon bedrock 以及partyrock.aws等工具

百度智能云

TiAppBuilder、AgentBuilder

京东云

Al Agent开发管理平台

蚂蚁集团/蚂蚁数科

蚂蚊Al Studio+Max

昆仑万维

SkyAgents

商汤科技

MaaS平台-应用智能体

深信服科技

AI算力平台

神州数码

神州问学-AI应用及Agent管理

腾讯云

腾讯元器

月之暗面

Kimi Plus

中国电信（天翼AI）

智能体开发运营平台

字节跳动

扣子/Coze，火山引擎Al Agent开发管理平台

360

360智脑、360智汇云

　　资料来源：IDC，源达信息证券研究所

　　三、算力产业链：服务器是算力基础设施

　　大模型发展打开算力需求，AI算力服务器需求有望增长。自OpenAI发布ChatGPT后，AI大模型有望成为助力千行万业智能化转型的底层支撑。AI大模型的训练和运行过程对对算力需求极大，预计将推动一轮算力中心的建设。以Nvidia A100服务器为例（由8个A100 GPU构成），单台服务器算力约为5Pflop/s，则训练一个具有1750亿个模型参数的大模型需要约2917台A100服务器。

　　表4：具有1750亿个模型参数的大模型训练一天需要约2917台Nvidia A100服务器

模型参数（亿个）

350

700

1050

1400

1750

所需算力（E+8PFlop/s）

0.63

1.26

1.89

2.52

3.15

有效算力比率（%）

25%

实际算力需求（E+8PFlop/s）

2.52

5.04

7.56

10.08

12.6

服务器算力（PFlop/s）

每日工作时间（s）

86400

服务器需求数（台）

583

1167

1750

2333

2917

　　资料来源：Nvidia官网，OpenAI，源达信息证券研究所

　　人工智能行业高速发展，算力巨额缺口推动AI服务器出货量高速增长。2023年全球普通AI服务器/高端AI服务器出货量分别为47.0和27.0万台，较2022年分别同比增长36.6%和490.5%，并预计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%。

　　图12：AI服务器出货量高速增长

　　资料来源：华勤技术投资者关系公众号，源达信息证券研究所

　　华为加大算力基础设施研发力度。目前华为算力基础设施布局中：鲲鹏系列以通用算力为主，昇腾系列以智能算力为主，均采用国产芯片打造。华为凭借自身强大的研发能力，已实现从算力、存力、互联技术和计算架构等方面为世界提供第二选择，打造算力坚实底座。从产业链布局看，目前华为主要负责服务器或其中核心器件的研发和生产，并由下游服务器厂商 *** 销售，主要的华为系服务器厂商有高新发展（对华鲲振宇持股70%）、四川长虹、神州数码、拓维信息和烽火通信等。此外2023年3月中兴通讯宣布自身服务器将为百度“文心一言”提供算力支撑。

图13：搭载鲲鹏920处理器的鲲鹏服务器主板

图14：华为推出昇腾系列AI算力基础设施

资料来源：华为官网，源达信息证券研究所

　　四、算力产业链：芯片是智能核心，国产化短板明显

　　Nvidia H200是目前更先进的人工智能芯片。2023年11月13日Nvidia推出新款人工智能芯片GPU H200，与公司上一代产品H100相比在存储性能上得到大幅提升，而在算力层面性能指标未有显著改变。

图15：Nvidia GPU H200芯片示意图

图16：H200较H100相比在存储性能上有大幅提升

H200 SXM

H100 SXM

Memory Clock

6.5Gbps HBM3E

5.24Gbps HBM3

Memory Bus width

6144-bit

5129-bit

Memory Bandwidth

4.8TB/sec

3.35TB/sec

资料来源：Nvidia，源达信息证券研究所

　　国产AI芯片短板明显，下一代产品推进顺利。我们通过对国内寒武纪、华为昇腾和沐曦等国产公司旗（金麒麟分析师）下的AI旗舰芯片与Nvidia H100 SXM的性能指标对比，可以看到国产AI芯片与Nvidia H100在性能上仍存在较大差距。同时国产芯片公司仍在加快研发推进下一代AI芯片产品，并有望在未来对标Nvidia H100，如寒武纪在研的思元590、沐曦在研的MXC500等。

　　表5：国产AI芯片性能指标仍与国际顶尖水平存在较大差距

公司

Nvidia

寒武纪

华为

沐曦

产品型号

H100 SXM

思元370

昇腾910

曦思N100

FP32

67TFlop/s

24TFlop/s

FP16

1979TFlops/s

96TFlop/s

320TFlop/s

80TFlop/s

INT8

3958Top/s

256Top/s

640Top/s

160Top/s

　　资料来源：各公司公告，源达信息证券研究所

　　美国对AI芯片出口管制，自主可控要求下国产芯片需求迫切。2022年10月7日美国商务部工业安全局（BIS）发布《美国商务部对中华人民共和国（PRC）关于先进计算和半导体实施新的出口管制制造》细则，其中管制物项3A090、4A090包含高性能AI芯片产品，而Nvidia A100和H100均符合管制要求。在此背景下，Nvidia推出性能 *** 的中国 *** 版芯片A800和H800。我们认为在国内自主可控大背景下，国内AI产业对国产芯片需求迫切，或加大对国产芯片公司支持力度，国产AI芯片有望迎来技术进步和市场机遇。

　　表6：BIS禁令限制高性能AI芯片向中国出口

管制物项

管制范围

3A090

1、输入输出（I/O）双向传输速度高于600GB/s；

2、算力性能与精度指令比特长度乘积超过4800

4A090

1、含有超过3A090技术指标芯片的计算机、电子组件和相关部件

　　资料来源：美国商务部，源达信息证券研究所

　　五、算力产业链：光模块快速放量，产品结构向高端升级

　　高算力需要与高效传输架构相匹配。AI大模型通常由多个服务器作为节点，并通过高速 *** 架构组成集群合作完成模型训练。因此在模型中东西向流量（数据中心服务器间的传输流量）大幅增加，而模型训练过程中南北向流量（客户端与服务器间的传输流量）较少，由于叶脊 *** 架构相较传统三层架构更适用于东西向流量传输，成为现代数据中心主流 *** 架构。

图17：AI大模型中东西向流量显著增加

图18：叶脊 *** 架构适用于东西向流量传输

资料来源：华为云，源达信息证券研究所

资料来源：鹅厂网事，源达信息证券研究所

　　叶脊 *** 架构大幅增加对光模块数量需求。由于叶脊 *** 架构中东西向流量大，因此服务器与交换机相连均需使用光模块，从而大幅增加对光模块数量需求。同时AI大模型的高流量对带宽提出更高要求，800G光模块相较200G/400G光模块具有高带宽、功耗低等优点，有望在AI大模型 *** 架构中渗透率提升。

　　表7：叶脊 *** 架构对光模块数量需求大幅提升

架构类型

传统三层架构

改进等三层架构

叶脊 *** 架构

光模块相对于机柜倍数

8.8

9.2

44/48

　　资料来源：中际旭创定向增发募集说明书，源达信息证券研究所

　　我们以Nvidia DGX H100 *** 架构为例。该架构适配Nvidia H100 GPU，采用叶脊 *** 架构，分为1-4个SU单元类型（8个GPU组成一个H100服务器节点，32个服务器节点组成一个SU单元）。其中4-SU单元架构由127个服务器节点组成（其中一个节点用于安装UFM *** 遥测装置），具有1016个H100 GPU、32个叶交换机、16个脊交换机。

　　表8：Nvidia DGX H100 架构所需GPU、交换机数量

　　资料来源：Nvidia，源达信息证券研究所

　　我们以Nvidia DGX H100架构为例测算GPU与光模块的对应数量。在4-SU的Nvidia DGX H100架构中，每32台服务器节点组成一个SU单元，并与8台叶交换机相连，因此服务器节点与叶交换机之间共有1024个连接（32×8×4）；32台叶交换机需分别与16台脊交换机相连，因此叶交换机与脊交换机之间共有512个连接（32×16）；

　　在Nvidia DGX H100的目前方案中，脊-叶连接采用800G光模块，需要1024个800G光模块；叶-服务器连接中，每个服务器节点通过一个800G光模块与两台叶交换机向上连接，需要512个800G光模块（128×4），同时每台叶交换机通过一个400G光模块与一个服务器节点连接，需要1024个400G光模块（128×8）。综上计算得一个4-SU单元的DGX H100架构需要1016个GPU、1536个800G光模块、1024个400G光模块，GPU：800G光模块：400G光模块的比例约等于1：1．5：1。

　　图19：Nvidia DGX H100 架构示意图

　　资料来源：Nvidia，源达信息证券研究所

　　根据Lightcounting预测，全球光模块市场规模在2024年有望达150亿美元，并在2024-2027年或将以CAGR=11%的复合增速增长，2027年有望突破200亿美元。

　　图20：全球光模块市场在2027年有望突破200亿美元

　　资料来源：Lightcounting，源达信息证券研究所

　　国产光模块厂商在2023年全球光模块企业TOP10排名中占据7席。TOP10中国内企业为中际旭创（Innolight）、华为（Huawei）、光迅科技（Accelink）、海信（Hisense）、新易盛（Eoptolink）、华工正源（HGG）、索尔思光电（已被华西股份收购）。而在高端光模块领域，中际旭创已在2024年实现1.6TG光模块批量出货，并加快对3.2T等更高端光模块技术的研发。

　　表9：中际旭创在2023年全球光模块企业排名中位居之一

2021

2022

2023

Ⅱ-Ⅳ&Innolight

Innolight&Coherent

Innolight

Coherent

Huawei（HiSilicon）

Cisco（Acacia）

Huawei（HiSilicon）

Cisco（Acacia）