2024年并行科技研究報告：超算云龍頭布局AI算力第二曲線-技術(shù)與算力資源鞏固領(lǐng)先壁壘

2024年并行科技研究報告：超算云龍頭布局AI算力第二曲線_技術(shù)與算力資源鞏固領(lǐng)先壁壘1、看點一：超算云深厚積累，行業(yè)云+AI云促營收持續(xù)高增1.1、發(fā)展：已接入超8萬臺服務(wù)器，超算云服務(wù)營收四年CAGR61%并行科技成立于2007年，是國內(nèi)領(lǐng)先的超算云服務(wù)和算力運營服務(wù)提供商，聚焦應用真實運行性能，致力于為用戶提供全面、安全、易用、高性價比的超算云服務(wù)。公司主要服務(wù)包括并行通用超算云、并行行業(yè)云、并行AI云等。同時，公司為用戶提供超算軟件及技術(shù)服務(wù)、超算云系統(tǒng)集成、超算會議及其他服務(wù)，打造超算云服務(wù)生態(tài)閉環(huán)，全方位服務(wù)用戶。作為中國國家網(wǎng)格服務(wù)公司和雙軟企業(yè)，公司積極參與國家“算力網(wǎng)絡(luò)”建設(shè)，結(jié)合國內(nèi)大批優(yōu)質(zhì)算力資源，共計接入超80000臺服務(wù)器，總計算力超1000PFlops，存儲資源超800PB，為超過20個應用行業(yè)用戶提供“多、快、好、省”的超算云服務(wù)，推動算力資源從“可用”向“好用”發(fā)展。2023年實現(xiàn)營收4.96億元（+58%），2018-2023年5年營收CAGR達41%。從產(chǎn)品結(jié)構(gòu)看，超算軟件與技術(shù)服務(wù)銷售收入占比有所下降，超算云服務(wù)銷售收入占比提高，核心業(yè)務(wù)超算云服務(wù)營收增長迅速。公司以云服務(wù)的方式提供超算算力，擁有靈活計價、彈性擴容、算力調(diào)配靈活、用戶交互體驗好等優(yōu)勢，可有效地滿足客戶優(yōu)化任務(wù)排期、縮短計算周期、隨時擴充算力資源以及多樣化資源配置的需求。2023年毛利率略微下降至26%，其中核心業(yè)務(wù)超算云服務(wù)毛利率為27%，2020年-2023年毛利率出現(xiàn)了一定程度下滑。受到市場活躍度暫時性下降等外部環(huán)境影響，公司2022年度超算云服務(wù)自有算力利用率相對較低，進而拉低了各項細分業(yè)務(wù)的毛利率。對于并行通用超算云，作為公司相對成熟的業(yè)務(wù)，未來隨著公司自有算力資源建設(shè)的逐漸完成，毛利率將逐漸保持穩(wěn)定。對于并行行業(yè)云及并行AI云，是公司大力開拓的新產(chǎn)品及服務(wù)，將從研發(fā)、銷售、運營等方面積極發(fā)展，擴展各類行業(yè)用戶的超算云使用場景，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)及市場分析，并行行業(yè)云及并行AI云業(yè)務(wù)的毛利率將在歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上穩(wěn)健提升。2016到2023年期間費用率呈現(xiàn)下降趨勢，由2016年的149.36%下降至2023年的43%。整體費用率的下降主要由管理費用率的下降驅(qū)動，管理費用率由2016年的116.79%下降至2023年的9.66%；銷售費用率整體保持穩(wěn)定，2023年也有較大下降。研發(fā)費用率也同樣發(fā)生了一定程度的下降。2023年凈利率為-16%實現(xiàn)顯著回升，歸母凈利潤為-8050萬元（+29%）。超算云服務(wù)市場目前處于成長期，超算云服務(wù)收入規(guī)模處于逐步攀升的過程中，公司收入規(guī)模達到較高水平需要一定時間，因此在業(yè)務(wù)發(fā)展前期大力招聘銷售人員，積極開展市場培育、用戶教育及營銷推廣活動，新用戶數(shù)量快速增加，致使公司銷售、管理等費用持續(xù)較高，尚需一定過程實現(xiàn)扭虧。1.2、業(yè)務(wù)：AI云引領(lǐng)增長，超算云整體收入2023年達4.14億元公司主營業(yè)務(wù)按產(chǎn)品或服務(wù)劃分可主要劃分為四類：超算云服務(wù)、超算云系統(tǒng)集成、超算軟件與技術(shù)服務(wù)、超算會議及其他服務(wù)。從產(chǎn)品收入結(jié)構(gòu)來看，2022年超算云服務(wù)為主要創(chuàng)收模塊，營收2.67億元，2023年進一步增長55%至4.14億元。公司主要商業(yè)模式為通過SaaS系統(tǒng)向高等院校、科研院所、企業(yè)等出租高性能CPU及GPU服務(wù)，按照租用的CPU核數(shù)/GPU卡數(shù)乘以租用時間進行收費。同時，公司也通過提供超算云服務(wù)解決方案、提供分析軟件、開辦超算會議等方式延長其超算云服務(wù)的營收鏈條。超算云服務(wù)：并行超算云、并行行業(yè)云、并行AI云并行超算云服務(wù)面向各應用領(lǐng)域、各行業(yè)的科研計算用戶，以云計算的方式向其提供高性能CPU、GPU算力資源和相關(guān)IT服務(wù)。根據(jù)使用算力資源的差異、是否將計算任務(wù)接入用戶的業(yè)務(wù)流程、是否有行業(yè)應用支持等方面，公司超算云服務(wù)分為并行通用超算云、并行行業(yè)云、并行AI云三類業(yè)務(wù)。超算云服務(wù)收入主要包括并行通用超算云、并行行業(yè)云、并行AI云，三類業(yè)務(wù)覆蓋了不同超算服務(wù)細分類別及面向客戶群體的差異。超算用戶主要分為兩類，第一類是科研和開發(fā)類的用戶，以科研、教育、行業(yè)用戶為主，主要服務(wù)內(nèi)容包括開發(fā)、調(diào)試、測試、調(diào)優(yōu)、小規(guī)模計算和對應的數(shù)據(jù)存儲；第二類是工程模擬仿真類用戶，主要服務(wù)內(nèi)容以前處理、大型計算、后處理、可視化、應用運行特征分析和優(yōu)化為主。公司以PaaS層為基礎(chǔ)構(gòu)建SaaS化平臺，將超算應用實現(xiàn)服務(wù)化封裝，進而面向不同行業(yè)客戶提供與其所在行業(yè)相匹配的超算應用。計算用戶可通過公司提供的PaaS層服務(wù)在云計算環(huán)境下使用算力資源，通過API端口或使用公司提供的并行超算云桌面等上傳下載自身作業(yè)，完成計算任務(wù)。公司支持獨立軟件開發(fā)商在PaaS層基礎(chǔ)上構(gòu)建SaaS化應用，并在標準應用基礎(chǔ)上進行二次開發(fā)。通過該合作模式，獨立軟件開發(fā)商可利用公司豐富的用戶資源進行推廣，培養(yǎng)用戶使用習慣，有力促進國產(chǎn)工業(yè)軟件的發(fā)展，同時，公司可進一步豐富SaaS化應用矩陣，形成良好的平臺生態(tài)，增強未來面向更多行業(yè)輸出超算解決方案的能力，實現(xiàn)互利共贏。（1）并行通用超算云并行通用超算云基于連接各大超算集群的“中國超算算力網(wǎng)絡(luò)”和自主研發(fā)的服務(wù)平臺，面向物理、化學、材料、航天、航空、力學、氣象、海洋、能源、汽車、生物等各領(lǐng)域廣大計算用戶，通過自身具備的算力資源智能調(diào)度技術(shù)，向用戶提供CPU算力資源。并行通用超算云服務(wù)支持命令行操作，保持用戶使用習慣。針對不擅長命令行操作的用戶，可通過應用中心集成的眾多SaaS化超算應用軟件進行提交。在使用過程中，基于公司的應用全生命周期監(jiān)控與分析技術(shù)，用戶可在線查看作業(yè)運行狀態(tài)，優(yōu)化應用使用，提高作業(yè)效率，并可通過移動端應用時刻了解作業(yè)狀態(tài)。計算完成后，用戶可在線完成結(jié)果數(shù)據(jù)的二維/三維遠程可視化處理。（2）并行行業(yè)云并行行業(yè)云在并行通用超算云的基礎(chǔ)上增加了業(yè)務(wù)系統(tǒng)對接、提供專線鏈路等物理層、系統(tǒng)層、應用層的專業(yè)化服務(wù)等以滿足用戶需求，提供整體解決方案。面向在超算云上構(gòu)建業(yè)務(wù)系統(tǒng)的行業(yè)客戶，并行行業(yè)云服務(wù)可根據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)需求，提供專線鏈路、安全的專有超算云基礎(chǔ)設(shè)施，提供高性價比資源；提供多模式API、異步消息隊列、智能區(qū)域調(diào)度等PaaS平臺級開發(fā)接口，快速滿足文件管理、數(shù)據(jù)傳輸、作業(yè)調(diào)度和作業(yè)監(jiān)控等業(yè)務(wù)需求，確保業(yè)務(wù)高效開發(fā)移植上超算云；公司可在業(yè)務(wù)開發(fā)、移植上超算云的過程中，為客戶提供研發(fā)級支持；公司專有的研發(fā)資源亦為客戶提供業(yè)務(wù)組件開發(fā)技術(shù)服務(wù)，滿足業(yè)務(wù)系統(tǒng)上超算云的定制需求。并行行業(yè)云可針對不同行業(yè)客戶痛點定制專門解決方案，如氣象海洋超算云解決方案、生命科學行業(yè)云解決方案、高端制造行業(yè)云解決方案、企業(yè)級HPC超算云解決方案、院校級HPC超算云解決方案等。（3）并行AI云并行AI云面向高校、科研院所、行業(yè)用戶等在AI深度學習和科學計算等方向的GPU算力資源需求，提供高性能GPU算力資源及相關(guān)PaaS服務(wù)。并行AI云可應用到人工智能及高性能計算等場景,可靈活地滿足相關(guān)人工智能技術(shù)研究在訓練和推理階段對GPU算力資源復雜多樣需求。并行AI超算云裸金屬集群為GPU高性能計算場景鍛造，提供最新架構(gòu)GPU卡，以裸金屬形態(tài)輸出，消除虛擬化性能損耗；提供高速互聯(lián)、高性能并行存儲，支持大規(guī)模并行；基于大規(guī)模集群架構(gòu)提供豐富的GPU隊列資源池，可根據(jù)業(yè)務(wù)需要便捷彈性獲取大規(guī)模資源，滿足大規(guī)模計算需求。超算云系統(tǒng)集成受益于公司在行業(yè)的長期積淀以及較好的上游硬件廠商資源，公司為存在自建數(shù)據(jù)中心等需求的客戶，提供基于高性能計算、人工智能計算的生命周期的軟硬件產(chǎn)品和服務(wù)，主要包括架構(gòu)設(shè)計、設(shè)備選型、平臺建設(shè)等整體解決方案。超算軟件及技術(shù)服務(wù)（1）超算軟件銷售并行科技超算軟件開發(fā)主要涉及產(chǎn)品包括自研軟件、定制軟件及代理軟件。公司軟件產(chǎn)品包括Paramon、Paratune、ParaCloud等，功能涵蓋應用特征收集、應用特征分析、應用特征優(yōu)化、應用特征數(shù)據(jù)庫應用、集群管理、資源調(diào)度等環(huán)節(jié)。（2）技術(shù)服務(wù)為客戶提供高性能計算全棧式運維服務(wù)，針對不同用戶不同層次的運維服務(wù)需求，為用戶提供開發(fā)運維、在線運維、巡檢運維和駐場運維服務(wù)。方案集合了線上和線下模式，可為用戶提供切合高性能計算行業(yè)的7×24小時全時段的運維服務(wù)。超算會議及其他服務(wù)公司已連續(xù)協(xié)辦多屆全國高性能計算學術(shù)年會（HPCChina）并承辦全國并行應用挑戰(zhàn)賽（PAC）及各類國內(nèi)超算領(lǐng)域競賽、培訓等。全國高性能計算學術(shù)年會（HPCChina）作為超算領(lǐng)域全球最具影響力的三大盛會之一，幫助公司在業(yè)內(nèi)樹立品牌，各類競賽及培訓亦有助于培養(yǎng)中國超算人才，提高公司行業(yè)影響力。公司超算會議收入主要來自于舉辦HPCChina、PAC等會議、賽事、培訓所收取的會議注冊費、企業(yè)贊助收入、展位費等；成本主要包括場地租賃費用、賽事宣傳及營銷費用、賽事獎金以及支付給中國計算機學會的合作費用等。以HPCChina2023為例，參會費用根據(jù)參會者類別在1000-3000元不等。1.3、客戶：主要面向高等院校及科研院所，積極拓展企業(yè)AI領(lǐng)域用戶公司整體客戶集中度較低，2023H1前五大客戶營收占總營收的比例為26.44%，相比2022年的16.7%有所上升。2020年以來，清華大學持續(xù)作為公司前五大客戶。公司通過營銷系統(tǒng)CRM管理模塊進行客戶信息錄入及營銷記錄，以實現(xiàn)高效、全面、完善的客戶資源管理。超算云業(yè)務(wù)以預為主，針對部分優(yōu)質(zhì)企業(yè)客戶，公司存在后模式，即客戶根據(jù)需求可在一定額度內(nèi)消耗核/卡時，到達額度后，由銷售人員負責溝通回款工作。公司超算云業(yè)務(wù)的計費依賴于核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，超算云用戶可通過其賬戶自行登錄查詢消費情況，公司按月發(fā)送賬單至用戶。服務(wù)群體主要為高等院校、科研院所、企業(yè)用戶等。其中企業(yè)用戶增長較快，2023H1占比達到24%。公司個人客戶數(shù)量較多，但營收占比較低，僅為0.07%。在算力分布上，高等院校為CPU算力資源的使用主力，2022年度使用CPU算力150984萬核時，占總比重的58.16%；在GPU算力資源方面，企業(yè)則為使用主力，2022年度使用GPU算力資源使用達4476880卡時，占總比重的50.41%。1.4、技術(shù)：重點布局集群調(diào)度技術(shù)，獲中國電子學會科技進步一等獎等榮譽公司多年來專注于超算云領(lǐng)域，位于中國超算云行業(yè)的第一梯隊，在行業(yè)服務(wù)創(chuàng)新與技術(shù)應用等方面具有極高的美譽度。專注研發(fā)，通過核心技術(shù)驅(qū)動營收增長經(jīng)過多年的行業(yè)探索，公司形成了大規(guī)模分布式超算集群運行數(shù)據(jù)采集與分析技術(shù)、應用全生命周期監(jiān)控與分析技術(shù)、多地域跨網(wǎng)絡(luò)跨集群的云調(diào)度技術(shù)、集群內(nèi)智能調(diào)度技術(shù)、超算業(yè)務(wù)化計算支撐平臺及其相關(guān)技術(shù)、應用軟件SaaS化平臺技術(shù)、應用優(yōu)化技術(shù)等核心技術(shù)。公司科研聲譽良好：獲得多項獎項并參與國家重要研發(fā)公司重視技術(shù)創(chuàng)新和人才引進，擁有行業(yè)領(lǐng)先的技術(shù)實力，截至2023年6月30日，公司及其子公司已擁有25項發(fā)明專利，2項外觀設(shè)計專利及130項已登記的計算機軟件著作權(quán)。自成立以來，公司憑借領(lǐng)先的行業(yè)地位和突出的技術(shù)優(yōu)勢榮獲諸多超算云領(lǐng)域的專業(yè)獎項和榮譽。公司在加強自身研發(fā)實力的同時，與其他單位、有關(guān)高校開展合作，積極參與多項國家級科研課題。公司自主研發(fā)大規(guī)模分布式超算集群運行數(shù)據(jù)采集與分析技術(shù)，擁有提供公共服務(wù)的超算業(yè)務(wù)化計算支撐平臺及其相關(guān)技術(shù)，并且建立了國內(nèi)領(lǐng)先的超算應用軟件SaaS服務(wù)平臺。算力資源調(diào)度及用戶真實應用體驗提升方面，并行科技擁有包括多地域跨網(wǎng)絡(luò)跨集群的算力資源智能調(diào)度技術(shù)、集群內(nèi)算力資源智能調(diào)度技術(shù)、超算業(yè)務(wù)化計算支撐平臺及其相關(guān)技術(shù)、應用全生命周期監(jiān)控與分析技術(shù)等在內(nèi)的全部核心技術(shù)。上述技術(shù)優(yōu)勢有助于公司在市場競爭中搶占先機。2、看點二：發(fā)力AI智算大藍海，外采+共建模式打造海量可用資源2.1、趨勢：AI大模型引領(lǐng)算力服務(wù)商發(fā)展，GPU基建建設(shè)加速擴張隨著AI產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，2024年全球AI發(fā)展步入深化新階段，從上游芯片到下游應用均持續(xù)進展，而近期OpenAI首次進軍AI視頻生成領(lǐng)域，推出文生視頻產(chǎn)品Sora引發(fā)全球關(guān)注。據(jù)OpenAI介紹，Sora使用Transformer架構(gòu)，可根據(jù)文本指令創(chuàng)建現(xiàn)實且富有想象力的場景，生成多種風格、不同畫幅、最長為一分鐘的高清視頻。Sora還能夠根據(jù)靜態(tài)圖像生成視頻，擴展現(xiàn)有視頻或填充缺失的幀。Sora被認為是AGI（通用人工智能）的又一個里程碑時刻，并不只是因為AI生成的視頻時間更長、清晰度更高，而是OpenAI已經(jīng)超越過去AIGC的能力，可以生成與真實物理世界相關(guān)的視頻內(nèi)容。在OpenAI官方出具的技術(shù)報告中，對Sora的定位為“作為世界模擬器的視頻生成模型”，“擴展視頻生成模型是構(gòu)建物理世界通用模擬器的一條可行之路。隨著文本生成大模型和圖像生成大模型相繼走向成熟，目前行業(yè)已經(jīng)涌現(xiàn)了一批日益成熟的應用模式，而Sora的發(fā)布意味著視頻生成應用的成熟已經(jīng)步入了一個新的節(jié)點，AIGC已經(jīng)加速邁入視頻生成階段。據(jù)甲子光年預測，2024-2025年各模態(tài)的AI將在各賽道全面走向深化成熟階段，因此AI模型訓練、推理等算力需求也將會隨之得到進一步釋放。云計算行業(yè)作為最重要的基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)之一對下游增長起到關(guān)鍵的促進作用，據(jù)中國信息通信院發(fā)布的《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書（2022年）》測算，算力每投入1元，將帶動3-4元的經(jīng)濟產(chǎn)出；而隨著人工智能、數(shù)字孿生、元宇宙等新興領(lǐng)域的崛起，各類算力需求規(guī)模正快速增長，其中GPU算力對應“智能算力”的主要部分，將首先受益發(fā)展。智能算力即人工智能算力，由GPU（圖形處理器）、ASIC（專用集成電路）、FPGA（現(xiàn)場可編程邏輯門陣列）、NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）等各類專用芯片承擔人工智能場景應用的計算，在專門應用下具有性能更優(yōu)、能耗更低等優(yōu)點。2023年10月，工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦、教育部、國家衛(wèi)生健康委、中國人民銀行、國務(wù)院國資委等六部門聯(lián)合印發(fā)《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》，提出到2025年實現(xiàn)國內(nèi)算力規(guī)模超300EFLOPS，其中智能算力占比達到35%（105EFLOPS）。當下全球智能算力快速增長，據(jù)中國信通院數(shù)據(jù)，2022年底全球算力總規(guī)模達到650EFLOPS，其中通用算力規(guī)模為498EFLOPS，智能算力規(guī)模為142EFLOPS，超算算力規(guī)模為10EFLOPS；智能算力規(guī)模同比增長25.7%，規(guī)模占比達21.9%。國內(nèi)市場方面，2022年算力總規(guī)模為180EFLOPS，排名全球第二，其中通用算力規(guī)模為137EFLOPS，智能算力規(guī)模為41EFLOPS，超算算力規(guī)模為2EFLOPS。中國智能算力同比增長41.4%，規(guī)模占比達22.8%。按照六部門聯(lián)合印發(fā)《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》對2025年智能算力建成105EFLOPS的規(guī)劃，預計2022-2025實現(xiàn)36.8%CAGR。智能算力在AI深度學習中的應用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：一是訓練模型，深度學習模型具有復雜的結(jié)構(gòu)和大量的參數(shù)，需要大量的計算資源進行訓練，智能算力通過GPU、TPU等高性能的計算設(shè)備，加速深度學習模型的訓練過程。二是推斷推理，智能算力通過高性能計算設(shè)備和專門的推理芯片加速深度學習模型的推斷過程，提高了模型的實時性和穩(wěn)定性。三是模型優(yōu)化，通過智能算力可以對模型進行自動化的超參數(shù)調(diào)優(yōu)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索、模型剪枝等操作，進一步提高模型的精度和效率。GPU芯片多用于圖形圖像處理、復雜的數(shù)學計算等場景，可較好支持高度并行的工作負載，常用于數(shù)據(jù)中心的模型訓練，也可以用于邊緣側(cè)和端側(cè)的推理工作負載。2021年中國仍以GPU為主實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心計算加速，據(jù)IDC測算GPU市場占有率近90%，而ASIC、FPGA、NPU等非GPU芯片市場占有率超過10%，其中NPU芯片設(shè)計邏輯更為簡單，常用于邊側(cè)和端側(cè)的模型推理，并生成結(jié)果，在處理推理工作負載時，具有顯著的能耗節(jié)約優(yōu)勢，因此增長較快。從工作負載角度而言，據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021年中國數(shù)據(jù)中心用于推理的AI服務(wù)器占比已達57.6%，預計2026年這一比例超過6成。伴隨企業(yè)人工智能應用成熟度逐步遞增，企業(yè)將把精力更多從人工智能訓練轉(zhuǎn)移到人工智能推理工作負載上，這意味著人工智能模型將逐步進入廣泛投產(chǎn)模式，因此智算中心的基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃和運營支出規(guī)劃更加需要追求服務(wù)器利用率提升和性能利用率的提升，以實現(xiàn)更好經(jīng)濟性。大模型的高效訓練通常需要具備千卡以上高算力AI芯片（GPU為主）構(gòu)成的AI服務(wù)器集群支撐。在全球科技企業(yè)加大投入生成式AI研發(fā)和應用的大背景下，配置高算力AI芯片的AI服務(wù)器需求也不斷高漲。隨著市場對AI計算力需求的不斷攀升，全球已有上百家公司投入新型AI加速芯片的開發(fā)，AI計算芯片多元化趨勢愈發(fā)顯著，但在推向產(chǎn)業(yè)落地的過程中，依然存在大量的定制化工作以及現(xiàn)有標準未能完全覆蓋的領(lǐng)域，包括多元AI芯片適配、AI算力資源管理和調(diào)度、數(shù)據(jù)整合及加速、深度學習開發(fā)環(huán)境部署等多個方面。英偉達高性能GPU為代表的AI訓練/推理硬件成為當下算力建設(shè)的核心資源，隨著大模型等場景對算力需求的高速增長，英偉達顯卡以及網(wǎng)絡(luò)通信硬件在各方向均快速迭代，顯卡資源成為核心能力。IDC預測，全球AI計算市場規(guī)模將從2022年的195.0億美元增長到2026年的346.6億美元；其中生成式AI（AIGC）計算市場增速遙遙領(lǐng)先，預計2022-2026年實現(xiàn)90%以上CAGR。下游需求也將帶動AI服務(wù)器增量，IDC數(shù)據(jù)顯示2021年全球AI服務(wù)器市場同比增長39.1%，其中中國市場增長至59.22億美元。預計到2026年，全球人工智能服務(wù)器市場將達到347億美元，將占整個服務(wù)器市場的21.7%，較2022年的16.6%占比持續(xù)提升，且中國市場預計將達123.37億美元。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021年浪潮信息、戴爾、HPE分別以20.9%、13.0%、9.2%的市占率位列全球前三，三家廠商總市場份額占比達43.1%。國內(nèi)外廠商布局加速了AI云市場增長。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021年國內(nèi)專用于人工智能的公有云服務(wù)市場規(guī)模達到44.1億元人民幣，占整體人工智能軟件市場的13.4%，增速遠超人工智能軟件整體市場增速；2022年在AI市場整體遇冷背景下，國內(nèi)人工智能公有云服務(wù)市場規(guī)模增長80.6%至79.7億元，計算機視覺占據(jù)約一半市場份額。另一方面，IDC也預計AI私有化部署仍是市場主流。2.2、增量：發(fā)力算力租賃服務(wù)，加大算力資源購置區(qū)別于CPU算力，智算中心聚焦于GPU算力，用以支持廣泛的計算密集型應用場景，從單卡到萬卡集群均可實現(xiàn)，核心價值在于提供高性能的、可擴展的算力資源，以滿足多樣化的計算需求。不同于過去CPU場景較多自建，目前業(yè)內(nèi)自建GPU算力資源廠商較少，需要第三方算力服務(wù)商為有高性能需求的客戶提供算力云租賃服務(wù)，幫助用戶擺脫自建基礎(chǔ)設(shè)施的負擔，提供性價比優(yōu)越的服務(wù)。具體業(yè)務(wù)模式包括兩類，一是云計算模式，應對推理需求為主；二是超算模式，應對大型模型訓練為主。智算需求增長背景下，云計算服務(wù)廠商基于AI服務(wù)器等算力基建，能提供更豐富的算力支持，如百度、騰訊、阿里等互聯(lián)網(wǎng)巨頭及各家專門服務(wù)商通過aaS（asaService）服務(wù)提供AI平臺和AI服務(wù)，從而實現(xiàn)快速的產(chǎn)品迭代能力和豐富的場景化人工智能能力；2023年3月英偉達也親自推出算力租賃服務(wù)方案“DGX云”，與微軟云、谷歌云、甲骨文等全球頂級云服務(wù)商共同打造，企業(yè)可以直接線上按月租用英偉達DGXAI超級集群，靈活租用算力服務(wù)。按照英偉達官方對一個1.6萬卡超大規(guī)模智算中心按照運營4年的計算：成本端：需要投入10億美元建設(shè)和運營成本，其中數(shù)據(jù)中心基建投資和運營維護成本（約占一半）、GPU購置成本（約占40%）是關(guān)鍵。收入端：按照每張GPU每小時定價4美元計算，4年共可收入25億美元，其中提升算力利用率、實現(xiàn)集群性能調(diào)優(yōu)是算力租賃廠商核心競爭力的體現(xiàn)。按照實現(xiàn)15%算力利用率提升、實現(xiàn)25%集群性能調(diào)優(yōu)來預測，預計這兩方面提升分別將在收入中占到3.5億美元、6億美元價值量。云服務(wù)場景下的算力調(diào)優(yōu)是應對客戶不同需求場景下，實現(xiàn)性能調(diào)度極致優(yōu)化的能力，涉及到軟件、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等多元層面的調(diào)試、優(yōu)化，考驗綜合服務(wù)能力和技術(shù)積累。并行科技可向客戶提供針對性優(yōu)化措施，比如分析改進應用程序計算負載設(shè)計，充分利用GPU資源；深度挖掘性能瓶頸點，提供針對性的優(yōu)化解決方案。算力租賃作為AI算力供不應求下涌現(xiàn)的市場新興概念，廣義上可以指所有提供云租賃業(yè)務(wù)的算力服務(wù)和經(jīng)營方式，即囊括了各類對算力用量或服務(wù)器租用時間等要素進行計費的模式，如各類型的公有云、私有云；而從狹義上看，則特指面向確定性的客戶需求采用類似“項目制”、“合同制”的方式進行算力建設(shè)和方案集成，但最終不轉(zhuǎn)讓算力資源所有權(quán)而是對客戶進行租賃計費的模式。從技術(shù)的實現(xiàn)角度來看，算力租賃本身并沒有什么特殊性，同樣是經(jīng)由云平臺構(gòu)建來向客戶提供云上的彈性算力服務(wù)，因此許多市場觀點用廣義的“租賃”概念對其進行泛化理解則顯得具有一定迷惑性，因為本質(zhì)上絕大多數(shù)算力云的服務(wù)過程中都具備“租賃”的特點，但并不都等同于算力租賃，因為后者更多體現(xiàn)為算力云的一種特殊商業(yè)模式。并行AI云GPU收費上升，通用超算云與行業(yè)云收費穩(wěn)定?；贑PU的服務(wù)，如并行通用超算云及并行行業(yè)云整體收費穩(wěn)定，而基于GPU的并行AI云收費逐漸上升。并行科技逐漸加大了對于算力資源的投入，2022年，算力資源成為占全部采購額度中占比最大的部分，約占40.23%；2023H1仍是最大采購項目。公司采購的主要內(nèi)容分為設(shè)備類采購、資源類采購及其他采購。設(shè)備類采購主要包括針對共建集群和部分行業(yè)云項目所需的設(shè)備采購，包括服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等；資源類采購包括并行超算云服務(wù)開展所需的CPU算力資源、GPU算力資源、互聯(lián)網(wǎng)帶寬等相關(guān)資源；其他類采購主要包括技術(shù)服務(wù)、辦公物資、超算云系統(tǒng)集成及超算軟件銷售所需的軟硬件設(shè)備等。隨著AI算力需求不斷提升，公司加快了GPU算力布局。2023年11-12月期間即披露了317臺AI服務(wù)器以及4套存儲設(shè)備的采購，供應渠道豐富多元，包括聯(lián)想、坤前、神州數(shù)碼、新華三旗下紫光華山等知名廠商。2.3、模式：共建+外采打造領(lǐng)先公有云，整合華為云等資源實現(xiàn)降本增效在發(fā)展超算業(yè)務(wù)過程中，公司率先提出“互聯(lián)網(wǎng)+HPC”概念，將云計算和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的最新技術(shù)引入超算領(lǐng)域，建立其在超算公有云領(lǐng)域的“中國超算算力網(wǎng)絡(luò)”，這一領(lǐng)域的積累將持續(xù)助力AI智算業(yè)務(wù)發(fā)展。如2024年2月公司攜手華為云共筑智算產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)，與華為云宣布正式達成框架合作協(xié)議，各方將在AI算力、AI大模型及通用HPC算力等領(lǐng)域展開全面合作。華為開發(fā)者大會2023（Cloud）上，華為正式發(fā)布了盤古大模型3.0和昇騰AI云服務(wù)。華為昇騰AI云服務(wù)千卡訓練30天長穩(wěn)率達到90%，為業(yè)界提供穩(wěn)定可靠的AI算力，依托貴安、烏蘭察布、蕪湖3大AI云算力中心，憑借其在高性能、高效能、高性價比等方面的突出優(yōu)勢，為企業(yè)提供卓越的AI算力服務(wù)。本次合作，將使并行科技現(xiàn)有算力資源池再度擴容，華為云全球化的云上算力資源，將通過并行科技的算力資源網(wǎng)絡(luò)服務(wù)更多用戶，打造完善、高效、優(yōu)質(zhì)的云上科研環(huán)境，推動國內(nèi)AI發(fā)展提質(zhì)增速，應對不斷升級的行業(yè)競爭?；仡櫚l(fā)展超算業(yè)務(wù)的過程，公司將包括國家超級計算廣州中心、無錫中心、濟南中心等多家超算中心的超算集群接入并行超算網(wǎng)格云平臺，通過多地域跨網(wǎng)絡(luò)跨集群的算力資源智能調(diào)度技術(shù)，將傳統(tǒng)的用戶應用計算搬遷到云環(huán)境中，然后將任務(wù)結(jié)果數(shù)據(jù)返回給用戶。公司獨創(chuàng)跨地域、跨分區(qū)的統(tǒng)一超算云算力網(wǎng)絡(luò)平臺，整合不同類型、不同架構(gòu)的算力資源，面向用戶提供統(tǒng)一的使用界面，實現(xiàn)多超算應用級統(tǒng)一智能調(diào)度。公司獨創(chuàng)的在大規(guī)模異構(gòu)超算集群系統(tǒng)內(nèi)實現(xiàn)消息傳遞型作業(yè)的容器化封裝和智能調(diào)度技術(shù)，支持經(jīng)典超算作業(yè)調(diào)度和容器化作業(yè)調(diào)度，同時支持同步多線程、裸金屬核心以及GPU資源調(diào)度模式。同時，公司通過大規(guī)模分布式超算集群運行數(shù)據(jù)采集與分析技術(shù)，對集群的運行情況進行實時監(jiān)測與分析，根據(jù)算力資源的占用情況，對空閑資源進行實時優(yōu)化調(diào)度，有效提高資源使用率，充分滿足科研及企業(yè)用戶需求。公司自2015年起與國家超級計算廣州中心合作開展超算云業(yè)務(wù)，保持了長期穩(wěn)定的合作關(guān)系，近年來內(nèi)采購金額呈逐年下降趨勢，主要原因系公司通過共建模式獲取的自有算力資源逐年增加，減少了對外采算力資源的依賴所致。公司主要算力云服務(wù)提供模式為共建模式，2022年共建模式服務(wù)能力按CPU核時占比為91%。直接采購模式下，公司按照用戶潛在算力需求向外部算力資源供應商采購算力資源。共建集群模式下，公司租賃IDC機柜，自行購買交換機、服務(wù)器等設(shè)備在IDC構(gòu)建集群，充分利用公司在超算中心運營方面的優(yōu)勢，通過不同分區(qū)、不同規(guī)格資源的調(diào)度和運營策略充分滿足客戶的各項需求，構(gòu)建自有算力資源池。超算集群相關(guān)設(shè)備所有權(quán)歸屬于公司所有，IDC服務(wù)商僅提供機柜及相關(guān)運維服務(wù)，保證超算集群運行物理環(huán)境穩(wěn)定。公司逐步加大了對專用設(shè)備的采購以豐富共建模式下自有算力資源池，至2021年，公司以共建模式提供的超算云服務(wù)收入占總體超算云服務(wù)收入的比例已超過70%。共建模式的主要成本為固定資產(chǎn)折舊、IDC租賃費等，與外購模式按實際消耗外部算力結(jié)轉(zhuǎn)算力成本相比，具有較為平穩(wěn)的特點，由于公司超算云服務(wù)具有一定季節(jié)性，第四季度普遍實現(xiàn)收入較多，2020-2022年第四季度占超算云服務(wù)全年收入的比例分別為37.56%、35.96%和31.89%，從而共建模式下毛利率偏高，進而影響整體毛利率亦呈現(xiàn)該趨勢。公司2022年以來大力開展共建模式優(yōu)化自有算力資源池，目前內(nèi)實現(xiàn)了由外采算力模式向共建模式的過渡，以并行通用超算云為例，2020-2022年共建模式下形成的收入分別為4437.80萬元、10158.77萬元和13166.95萬元，占比分別為51.62%、78.53%和81.27%，隨著共建模式的逐步成型，公司超算云業(yè)務(wù)綜合毛利率及細分業(yè)務(wù)并行通用超算云和并行行業(yè)云毛利率均受一定影響，并行AI云由于涉及共建模式較少，因此基本不受共建模式影響。3、看點三：第三方超算服務(wù)份額第一，異構(gòu)超算、算網(wǎng)等趨勢帶動增量3.1、空間：2022年超算云市場規(guī)模達33.2億元，CAGR為52.4%3.1.1、尖端超算面向國家項目，業(yè)務(wù)超算、通用超算需求持續(xù)增長超算云服務(wù)根據(jù)核心需求與經(jīng)濟性要求主要可以分為三類，包括尖端超算、通用超算和業(yè)務(wù)超算。在超算云未來增長中，業(yè)務(wù)超算與人工智能超算將帶來主要增長。1）人工智能超算逐步興起，指大數(shù)據(jù)學習、人工智能算法模擬與優(yōu)化、多類型數(shù)據(jù)分析與編解碼場景下運用的超算服務(wù)。在人工智能的深度學習框架中，有著眾多圖像、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、NLP、富媒體識別等復雜運算場景，相比傳統(tǒng)的CPU，GPU能夠提供更有效率的超算解決方案。2）業(yè)務(wù)超算主要應用于企業(yè)業(yè)務(wù)的可靠性優(yōu)化和成本優(yōu)化，應用場景主要包括芯片仿真、汽車機械、金融經(jīng)濟、多媒體渲染等。業(yè)務(wù)超算用戶出于商業(yè)盈利的考慮，通常對超算服務(wù)的經(jīng)濟性及投入產(chǎn)出比的要求較高，其中超算云服務(wù)憑借更加靈活的機制，對業(yè)務(wù)超算用戶存在較大的吸引力。隨著超算服務(wù)的滲透率不斷提高，其客戶類型愈發(fā)豐富。隨著超算服務(wù)市場的不斷下沉，下游客戶對超算服務(wù)的性價比追求以及可用性要求不斷提高，對廠商的算力調(diào)度以及超算SaaS的可用性提出了新的要求。據(jù)沙利文數(shù)據(jù)，2021年超算服務(wù)市場規(guī)模約為196.6億元，并預計在2025年達到466億元，2021年-2025年CAGR為24.1%。其中，增長主要由業(yè)務(wù)超算與人工智能超算帶動。2021年業(yè)務(wù)超算市場規(guī)模為85.6億元，并預計在2025年達到233.2億元，2021年-2025年CAGR為28.5%；2022年人工智能超算市場規(guī)模為38.3億元，并預計在2025年達到121.1億元，2021年-2025年CAGR為33.3%。中國超算云服務(wù)市場目前仍然處于早期階段，2021年中國超算云服務(wù)市場規(guī)模為20.7億元，預計2025年將達到111.9億元，2021年-2025年復合增長率達到52.5%，為中國整體超算服務(wù)的商業(yè)化和市場拓展提供較大動能。其中，業(yè)務(wù)超算云服務(wù)與人工智能超算云的增長將引領(lǐng)超算云服務(wù)的增長。2021年中國超算云服務(wù)市場滲透率僅為10.5%?？v觀中國超算服務(wù)的整體行業(yè)發(fā)展，尖端超算主要由國家主導并投資建設(shè)，為攻克各項行業(yè)技術(shù)難關(guān)提供性能極高的超算服務(wù)；超算云服務(wù)市場的核心下游場景則需要兼顧服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)性價比的雙重要求。3.1.2、超算異構(gòu)架構(gòu)發(fā)展促進超算云通用性與適用性，DPU推動云服務(wù)發(fā)展加速超算異構(gòu)架構(gòu)發(fā)展促進超算云通用性與適用性超算系統(tǒng)可以分為軟件系統(tǒng)和硬件系統(tǒng)兩部分。超級計算機硬件系統(tǒng)主要由高速運算系統(tǒng)、高速互連通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、存儲系統(tǒng)(I/O管理結(jié)點和I/O存儲結(jié)點)、維護監(jiān)控系統(tǒng)、電源系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)組裝設(shè)計等部分組成。超級計算機的發(fā)展從串行到并行，從同構(gòu)到異構(gòu)，未來會發(fā)展到超異構(gòu)。第一階段，串行計算。單核CPU和ASIC等都屬于串行計算。第二階段，同構(gòu)并行計算。CPU多核并行和GPU數(shù)以千計眾核并行均屬于同構(gòu)并行計算。第三階段，異構(gòu)并行計算。CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+DSA以及SOC都屬于異構(gòu)并行計算。隨著未來走向第四階段，超異構(gòu)并行架構(gòu)將把眾多的CPU+xPU“有機”集成起來，形成超異構(gòu)。歷史上，超級計算機的計算節(jié)點只有CPU，后來研究人員發(fā)現(xiàn)GPU在計算加速上有天然優(yōu)勢，于是開始將GPU加入到超級計算機上，“CPU+GPU”和“CPU+協(xié)處理器”的組合被稱為異構(gòu)計算。隨著各類芯片技術(shù)的成熟，未來更多專用芯片也會被加入到超級計算機上。超算通過異構(gòu)多態(tài)復合的計算架構(gòu)，可以促使傳統(tǒng)架構(gòu)中的資源、數(shù)據(jù)、應用孤島走向融合。即構(gòu)建一個統(tǒng)一的異構(gòu)融合體系，通過統(tǒng)一的業(yè)務(wù)調(diào)度平臺，調(diào)度CPU、GPU及其他的專用算力；同時，通過統(tǒng)一的應用平臺，來管理豐富的超算應用；通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基座，來承載數(shù)據(jù)資產(chǎn)，打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)“底座不動、數(shù)據(jù)不遷”，優(yōu)化TCO投入，提升投資回報。系統(tǒng)越來越復雜，需要選擇越來越靈活的處理器；而性能挑戰(zhàn)越來越大，廠商需要選擇定制加速的處理器。這產(chǎn)生了一大矛盾：單一處理器無法兼顧性能和靈活性。CPU靈活性很好，在符合性能要求的情況下，在云計算、邊緣計算等復雜計算場景，CPU是最優(yōu)的處理器。但受限于CPU的性能瓶頸，以及對算力需求的持續(xù)不斷上升，CPU逐漸成為了非主流的算力芯片。CPU+xPU的異構(gòu)計算，由于主要算力是由xPU完成，因此，xPU的性能/靈活性特征，決定了整個異構(gòu)計算的性能、靈活性特征：（1）CPU+GPU的異構(gòu)計算。雖然在足夠靈活的基礎(chǔ)上，能夠滿足（相對CPU的）數(shù)量級的性能提升，但算力效率仍然無法極致。（2）CPU+DSA的異構(gòu)計算。由于DSA的靈活性較低，因此不適合應用層加速。典型案例是AI，目前主要是由基于CPU+GPU完成訓練和部分推理，DSA架構(gòu)的AI芯片目前還沒有大范圍落地。HPC芯片效能提高為超算云增長提供基礎(chǔ)基于云計算的HPC芯片將快速增長。尤其是在低端高性能計算市場，部分內(nèi)部部署HPC支出轉(zhuǎn)移到云計算領(lǐng)域。云計算的增長速度為內(nèi)部部署速度的三倍。云服務(wù)HPC預計在2026年占去HPC市場規(guī)模的22%。除了傳統(tǒng)的作為HPC芯