算力行業(yè)市場前景及投資研究報告：算力供需走強AI+Infra建設

證券研究報告2024年9月6日行業(yè)：通信增持

（維持）算力供需雙向走強，AI催化Infra建設新征程——算力行業(yè)深度報告（系列一）摘要u

算力指實現(xiàn)AI系統(tǒng)所需要的硬件計算能力，是AI的“底座”，在AI時代下對GDP、數(shù)字化轉型、產業(yè)數(shù)字化三方面均具有顯著的拉動作用。u

算力產業(yè)鏈覆蓋范圍廣闊，包括GPU芯片、服務器、IDC廠商、AIGC應用服務提供商等，具有龐大的挖掘價值。通過產業(yè)鏈的梳理和分析，各個體系架構有著不同的投資邏輯和重點：?

GPU芯片：傳統(tǒng)摩爾定律逐步失效，算力催化新摩爾定律呈現(xiàn)?

服務器：需求側市場持續(xù)繁榮，量價齊升為主要投資邏輯?

IDC廠商：定制化服務需求性增強與第三方廠商優(yōu)勢明確?

算力租賃：兼?zhèn)潇`活與部署優(yōu)勢，或伴隨邊緣計算共成長?

算力調度：算力發(fā)展的下半場u

投資建議：我們結合產業(yè)鏈相關層次、發(fā)展?jié)摿?、競爭格局等方面，建議關注：工業(yè)富聯(lián)、浪潮信息、中科曙光、云賽智聯(lián)、大名城、恒為科技等。風險提示：國內研發(fā)技術薄弱；中美貿易變動加劇；AIGC商業(yè)落地模式尚未明確。2目錄Content1

算力急缺性：AI需求加速膨脹，算力迎來發(fā)展新篇章1.1

算力、數(shù)據(jù)、算法是AI時代演進的三大引擎1.2

算力是經濟發(fā)展高速列車上的“關鍵引擎”2

產業(yè)鏈分析：基礎設施建設提速，下游商業(yè)模式各有所長2.1

上游：摩爾定律面臨嚴峻挑戰(zhàn)，GPU有望鑄就算力“摩爾定律出現(xiàn)”2.2

中游：需求繁榮是服務器市場增量的主要2.3

下游：需求供給雙側顯著成長，數(shù)據(jù)中心發(fā)展大有可為3

公司分析：工業(yè)富聯(lián)、浪潮信息、中科曙光、云賽智聯(lián)、大名城、恒為科技等4

風險提示1.1

算力、數(shù)據(jù)、算法是AI時代演進的三大引擎u

AI發(fā)展的核心要素包括：數(shù)據(jù)、算力、算法，三者呈現(xiàn)三位一體，相輔相成的局面。u

標注數(shù)據(jù)是AI的“飼料”。監(jiān)督學習以及半監(jiān)督學習需要通過標注好的數(shù)據(jù)進行訓練，中國的數(shù)據(jù)量規(guī)模呈現(xiàn)連年遞增趨勢，根據(jù)IDC預測，數(shù)據(jù)規(guī)模將從23.88ZB增長至2027年76.6ZB，CAGR達26.3%。u

算法是AI的“推手”。當前主流的深度神經網絡（DNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）、卷積神經網絡（CNN）等技術算法成為推動AIGC應用場景加速落地的重要力量。u

算力指實現(xiàn)AI系統(tǒng)所需要的硬件計算能力，是AI的“底座”。據(jù)OpenAI測算，2012年起，全球AI訓練計算量平均每3.43個月可以翻一倍，目前計算量已擴大30萬倍。然而算力硬件增長速率僅年增長1.4倍，供給仍較為匱乏。圖1全球數(shù)據(jù)量發(fā)展情況及預測(ZB）圖2深度學習模型算力需求和算力發(fā)展對比圖中國

北美

全球其他地區(qū)30025020015010050128.1679.54105.3364.1387.7352.4173.3442.1861.7551.7334.5530.022023E28.0523.88202276.660.8147.893802024E2025E2026E2027E資料：IDC，上海證券研究所資料：MITpaper，上海證券研究所41.2

算力是經濟發(fā)展高速列車上的“關鍵引擎”u

AI時代下，算力是宏觀經濟躍遷的“重要基石”：u

算力對GDP具有明顯正向拉動作用。規(guī)模層面，2022年算力規(guī)模前20的國家中有17個是全球排名前20的經濟體，經濟發(fā)展水平與算力規(guī)模呈高度正相關。u

算力助推數(shù)字化轉型進程不斷加快。算力應用正從互聯(lián)網、電子政務等領域向電信、金融、制造等行業(yè)拓展。其中，互聯(lián)網企業(yè)對模型的訓練需求最為龐大，占據(jù)智能算力大約53%的市場份額。u

算力拉動產業(yè)數(shù)字化蓬勃興起。2022年我國產業(yè)數(shù)字化規(guī)模已達到41萬億元，同比名義增長10.3%，占GDP比重達33.9%。同時已培育工業(yè)互聯(lián)網平臺超過240家，跨行業(yè)領域平臺達28個。圖3我國各行業(yè)智能算力應用分布情況概覽圖42016-2022年我國算力規(guī)模、GDP與數(shù)字經濟呈現(xiàn)正相關關系運輸,1.46%

資源,1.33%金融,3.67%其他,1.48%教育,4.00%制造,4.16%電信,4.16%政府,8.67%互聯(lián)網,53.27%服務,17.80%資料：中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書，上海證券研究所資料：中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書（2023），上海證券研究所5目錄Content1

算力急缺性：AI需求加速膨脹，算力迎來發(fā)展新篇章1.1

算力、數(shù)據(jù)、算法是AI時代演進的三大引擎1.2

算力是經濟發(fā)展高速列車上的“關鍵引擎”2

產業(yè)鏈分析：基礎設施建設提速，下游商業(yè)模式各有所長2.1

上游：摩爾定律面臨嚴峻挑戰(zhàn)，GPU有望鑄就算力“摩爾定律出現(xiàn)”2.2

中游：需求繁榮是服務器市場增量的主要2.3

下游：需求供給雙側顯著成長，數(shù)據(jù)中心發(fā)展大有可為3

公司分析：工業(yè)富聯(lián)、浪潮信息、中科曙光、云賽智聯(lián)、大名城、恒為科技等4

風險提示2

算力產業(yè)鏈布局示意圖圖5算力產業(yè)鏈布局概覽CPUIntel、AMD英偉達、AMD硬件GPU存儲器等三星、SK海力士、美光路由器、新華三數(shù)據(jù)庫操作系統(tǒng)中間件微軟、AWS、谷歌其他IT設備服務器服務器軟件谷歌、微軟、蘋果浪潮信息、新華三、超聚變中際旭創(chuàng)、新易盛、天孚通信光模塊東方通、中創(chuàng)、寶蘭德中國移動、中國聯(lián)通、中國電信IDC服務AI計算網絡設備智算可視化算力安全、通訊、愛立信恒為科技算力平臺及網絡邊緣計算中國聯(lián)通、中國電信、騰訊安全、360安全科大訊飛、百度、科技互聯(lián)網政府教育服務業(yè)電信業(yè)金融業(yè)制造業(yè)下游應用資料：研究網，上海證券研究所72.1.1

上游：AI時代下，摩爾定律面臨嚴峻挑戰(zhàn)u

摩爾定律表明，當價格不變時，集成電路上可容納的晶體管數(shù)目，每隔約18個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。因此，集成電路的算力呈現(xiàn)指數(shù)型增長。u

制程工藝的不斷提升是維持摩爾定律成立的主要驅動因素。一方面，先進制程縮小的線寬可以使得晶體管更小更密集，從而降低成本；另一方面，元件之間的間距縮小后，晶體管的電容降低、開關頻率隨之提升，使得芯片工作頻率得到明顯上升。u

新時代下，摩爾定律變得不再適用。由于維持摩爾定律需要每年進行超過百億美元資本的投入和研發(fā)投入，成本支出隨著工藝增進大量增加，對集成電路的投入價值漸漸縮小；同時有數(shù)據(jù)表明，先進制程的主要使用場景集中在消費電子領域，其價值量僅占整個半導體市場的25%。因此，應用場景的局限性與成本的大幅增加構成了摩爾定律的失效。圖7摩爾定律正在逐步失效圖6先進制程參與企業(yè)的數(shù)量正在逐代遞減武漢新芯華潤微電子阿爾蒂斯世界先進東部高科武漢新芯華虹宏力

華潤微電子TowerJazz力晶武漢新芯力晶武漢新芯聯(lián)華電子聯(lián)華電子

華力微電子格羅方德臺積電英飛凌格羅方德臺積電英飛凌力晶聯(lián)華電子格羅方德德州儀器德州儀器華力微電子索尼恩智浦瑞薩索尼恩智浦瑞薩臺積電恩智浦瑞薩聯(lián)華電子格羅方德臺積電富士通富士通富士通IBMIBMIBMIBM格羅方德聯(lián)華電子東芝電子意法三星東芝電子意法三星東芝電子意法三星東芝電子意法三星臺積電意法三星格羅方德臺積電三星臺積電三星10nm臺積電三星7nm臺積電三星5nm16/14nmFinFET90nm65/55nm

45/40nm32/38nm22/20nmFinFETFinFETFinFET資料：源碼資本，上海證券研究所資料：源碼資本，上海證券研究所82.1.2

上游：GPU有望鑄就算力“摩爾定律出現(xiàn)”u

在AI算力需求持續(xù)擴大與摩爾定律失衡的大背景下，GPU、ASIC以及FPGA重要性顯著抬升：u

GPU：可同時處理多個數(shù)據(jù)線程，主要應用于圖像處理和深度學習等大規(guī)模并行計算場景，然而其管控能力最弱、功耗最高；u

FPGA：可根據(jù)需要定制硬件邏輯，進行不限次編程，具有實時性強、靈活性高的特點，在處理高并發(fā)、低時延等AI計算任務時具有優(yōu)勢，然而其開發(fā)難度較大，只適合定點運算，價格也較為昂貴；u

ASIC：可應用特定集成電路，為特定任務設計高性能芯片。ASIC可以針對算法進行優(yōu)化，從而提高計算效率，然而ASIC在靈活性方面不夠出色，且成本較高。圖10ASIC設計流程圖8GPU架構圖圖9FPGA芯片圖示物理驗證（DRC,LVS等）設計規(guī)格書制定架構劃分流片制造布局&布線布局規(guī)劃封裝與測試邏輯功能設計邏輯綜合綜合后門級驗證資料研究所：英特爾FPGA中國創(chuàng)新中心，HTI，上海證券資料：談思汽車，上海證券研究所資料：談思汽車，上海證券研究所92.2.1

中游：AI服務器迎來發(fā)展新紀元，量價齊升助推服務器產業(yè)成長u

受到人工智能大模型的發(fā)展熱潮影響，全球智算中心建設加速，AI服務器的需求量將大幅度增加。u

數(shù)量方面，根據(jù)TrendForce預測，2023年全球AI服務器出貨量將接近120萬臺，年增長率接近38.4%，占整體服務器的9%。預計到2025年整體出貨量將增加至190萬臺，2022-2026年年復合增長率將達到29.0%。u

價格方面，通用服務器價格一般為幾千美金/臺，而主流AI服務器價格多在10-15萬美金/臺，單價呈現(xiàn)指數(shù)型提升。圖11全球AI服務器出貨量預測趨勢圖單位：萬臺236.925020015010050189.5150.4118.385.5202202023E2024E2025E2026E資料：，上海證券研究所102.2.2

中游：需求繁榮是服務器市場增量的主要u

國際層面，2022年北美四大云端供應商Microsoft、Google、Meta、AWS合計AI服務器采購量占比約66%；國內層面，中國AI采購量也在逐年增長，字節(jié)跳動年采購占比為6.2%，騰訊、阿里巴巴、百度緊接其后，分別達到2.3%、1.5%與1.5%。隨著國產AI大模型的開發(fā)和應用拉動更多AI服務器需求，我國AI服務器的市場空間有望得到進一步提升。u

預計在國內數(shù)字基礎建設及需求量不斷上升的大背景下，我國AI服務器市場將迎來穩(wěn)定發(fā)展階段。據(jù)華經產業(yè)研究院預測，到2027年中國大陸AI服務器銷售額將達到163.99億美元，2022-2027年CAGR為17.7%。圖13中國大陸AI服務器銷售額圖12全球AI服務器采購量占比（2022年）銷售額（百萬美元）增速（%）18,00016,00014,00012,00010,0008,0006,0004,0002,000080%70%60%50%40%30%20%10%0%其他,22%Microsoft,19%百度,1.5%阿里巴巴,1.5%騰訊,2.3%Google,17%ByteDance,6%AWS,14%Meta,16%2019

2020

2021

2022

2023E

2024E

2025E

2026E

2027E：華經產業(yè)研究院，上海證券研究所資料：華經產業(yè)研究院，上海證券研究所資料112.3.1

下游需求層：AIGC發(fā)展?jié)摿?、成長空間備受矚目u

AIGC相關應用方面的創(chuàng)新主要包括兩種大模型的應用分支:1)生成對抗網絡（GAN）/擴散模型（Diffusion）;2)Transformer預訓練大模型。u

在國外AIGC應用大規(guī)模運用大模型技術的同時，我國企業(yè)也在加快對大模型產品的布局。云廠商、AI大廠、創(chuàng)企、各行業(yè)公司及技術服務商等產業(yè)各領域玩家也在陸續(xù)推出大模型或基于大模型的應用產品及各類技術服務。u

AIGC產業(yè)擁有巨大的發(fā)展?jié)摿εc成長空間。根據(jù)艾瑞咨詢預測，2028年我國AIGC產業(yè)預計規(guī)模將達到7202億元，將完成在重點領域、關鍵場景的技術價值兌現(xiàn)，并逐步建立完善的模型即服務產業(yè)生態(tài)，預計2030年中國AIGC產業(yè)規(guī)模將突破至11441億元。圖15中國AIGC產業(yè)規(guī)模發(fā)展示意圖圖14生成式AI顯現(xiàn)人工智能雛形中國AIGC產業(yè)規(guī)模（億元）中國AIGC產業(yè)規(guī)模增長率（%）30,00025,00020,00015,00010,0005,00006469.9%4204.2%180.8%112.0%83.6%251.3%720232.0%950920.3%011441-2-4-6-84759259312234362514320222023e

2024e

2025e

2026e

2027e

2028e

2029e

2030e資料：艾瑞咨詢，上海證券研究所資料：艾瑞咨詢，上海證券研究所122.3.2

下游需求層：高關注性與低成熟性并存u

行業(yè)所展現(xiàn)的高熱度與高成長性吸引來資本市場的廣泛關注。2021年至2023年7月AIGC賽道共發(fā)生280筆投融資，應用層創(chuàng)業(yè)機會最多，模型層創(chuàng)業(yè)受到ChatGPT影響，在2023年集中涌現(xiàn)。u

AIGC發(fā)展尚處于早期，商業(yè)化落地尚需時間沉淀。

2021年至2023年7月期間內，70%左右的項目仍處于A輪及以前的投資階段，行業(yè)屬于起步成長期，同時高達14.6%的投資比例來自于股權、戰(zhàn)略融資，AIGC行業(yè)戰(zhàn)略價值受到市場廣泛認可。然而，優(yōu)質創(chuàng)業(yè)項目標的的稀缺性導致了同一標的物的高頻投資，獲投3次及以上公司約占17%，我們認為，行業(yè)大規(guī)模發(fā)展尚需時間考驗與技術突破。圖172021-2023年AIGC產業(yè)總體融資輪次情況圖162021-2023年AIGC產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)融資熱度情況70.0%2021年融資熱度分布2022年融資熱度分布2023年融資熱度分布種子輪及天使輪

A輪相關

B-C輪

D輪及以上

股權融資及戰(zhàn)略融資58.6%60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%0.0%14.6%32.1%14.4%2.9%32.8%23.0%7.6%9.0%15.4%4.7%2.9%10.8%7.9%1.1%21.2%1.1%0.7%16.2%35.0%1.8%應用層工具層模型層算力層資料

：艾瑞咨詢，上海證券研究所備注：2023年數(shù)據(jù)截至2023年7月31日資料

：IT桔子，艾瑞咨詢，上海證券研究所備注：2023年數(shù)據(jù)截至2023年7月31日132.3.3

下游需求層：

AIGC應用場景落地逐步成為現(xiàn)實u

AIGC將在生產領域與生活領域雙方面開啟應用落地場景，具體表現(xiàn)為：生活領域，AIGC將進一步下方內容創(chuàng)作權，激發(fā)UGC創(chuàng)作熱情，加速內容裂變；生產領域，大模型從研發(fā)流程、產品能力和交互上全方位為企服軟件帶來提升，充分開拓新的服務場景。u

AIGC將會向著價值鏈中線上化程度高、數(shù)字化基礎夯實、內容占比充足三方面進行迭代。由于AIGC主要影響內容創(chuàng)作和人機交互，價值鏈線上化程度越高，內容在價值鏈中占比越高，AIGC對其顛覆效應越明顯；同時行業(yè)自身的數(shù)據(jù)、知識、監(jiān)管要求等特點也會深刻影響到AIGC技術的滲透速度。圖19中國AIGC各行業(yè)影響分析圖18AIGC落地應用不斷擴大資料：艾瑞咨詢，上海證券研究所資料：艾瑞咨詢，上海證券研究所142.3.4

下游供給層：數(shù)據(jù)中心市場主要參與者——運營商u

目前我國IDC市場份額主要由運營商以及第三方IDC服務提供商組成。我們認為，憑借強大的客戶資源、擁有網絡和機房資源等行業(yè)優(yōu)勢，運營商在我國IDC行業(yè)的龍頭地位牢牢穩(wěn)固。u

在算力網絡發(fā)展方面，運營商繼續(xù)加快數(shù)據(jù)中心規(guī)模建設：2023年中國移動通用算力規(guī)模達8EFLOPS，呼和浩特超大規(guī)模單體智算中心和

11省12個智算中心區(qū)域節(jié)點啟

設，加快形成“N+X”多層級、全覆蓋智算能力布局，智能算力規(guī)模達10.1EFLOPS（FP16）；中國電信23年全年智算新增8.1EFLOPS，達到11.0EFLOPS，增幅279.3%，京滬蘇貴寧和內蒙等節(jié)點已具備千卡以上訓練資源。圖202022年中國IDC市場收入分布情況概覽第三方IDC廠商

中國電信

中國移動

中國聯(lián)通13.37%56.05%43.95%13.05%17.53%資料：

中國信通院，公司公告，前瞻產業(yè)研究院，上海證券研究所152.3.5

下游供給層：數(shù)據(jù)中心市場主要參與者——第三方IDC服務提供商u

第三方IDC服務提供商流程精簡，定制化程度高。第三方IDC機房運維團隊為公司自有，該模式下辦事效率和響應時間在一定程度上優(yōu)于基礎電信運營商。同時第三方機房可支持定制，電源可根據(jù)客戶需求改電、更換機柜、包區(qū)域管理。u

部署靈活，不受單一通信網絡及地域限制。終端用戶的需求往往具有突發(fā)性、規(guī)模大和無法準確預知的特點，電信運營商的IDC投資計劃需根據(jù)集團投資預算作出，難以與下游客戶對數(shù)據(jù)中心持續(xù)高節(jié)奏的需求匹配。第三方IDC服務商可以與不同電信運營商合作，提供多個網絡的連接服務，并且網絡不以電信運營商和省份邊界劃分。表12023年中國IDC上市公司業(yè)績對比圖21IDC行業(yè)市場趨勢預測IDC業(yè)務營

IDC業(yè)務毛利收（億元）

率公司簡稱IDC業(yè)務新能源與儲能技術融合能夠有效提升新能源供電的穩(wěn)定性，解決可再生能源系統(tǒng)應用過程中的供電不平衡、穩(wěn)定性在“東數(shù)西算”政策推動下，未來，中西部地區(qū)將成為主要的數(shù)據(jù)資源池。累計投產對外可用IDC機架數(shù)51.3萬臺中國電信中國移動中國聯(lián)通333/累計投產對外可用IDC機架數(shù)46.7萬臺市場競爭趨勢技術創(chuàng)新趨勢254/累計投產對外可用IDC機架數(shù)36.3萬臺248/需求/應用趨勢細分市場趨勢自建IDC機柜數(shù)8321個，管理的機柜總數(shù)已增至約93597個世紀互聯(lián)萬國數(shù)據(jù)光環(huán)新網寶信軟件74.1399.5722.2134.9140.20%19.30%35.75%50.26%市場整體需求將持續(xù)增長：目前，全球及中國都處在“數(shù)據(jù)大爆發(fā)”時代，數(shù)據(jù)存儲和企業(yè)上云已成為新需求。第三方運營商龍頭效應顯著，頭部企業(yè)同時引進多家運營商的帶寬資源，產品種類豐富，定制化能力強，未來有望更加速擴張、保持高增速。IDC服務面積為57.26萬平方米已投產機柜數(shù)量超過4.3萬個IDC機架超過3萬個資料：前瞻產業(yè)研究院，上海證券研究所資料：前瞻產業(yè)研究院，上海證券研究所162.3.6

下游供給層：算力租賃開啟新商業(yè)模式探索u

兼?zhèn)潇`活&部署優(yōu)勢，算力租賃探索新商業(yè)模式。算力租賃無需用戶購買及維護計算設備，數(shù)據(jù)處理、存儲、傳輸均可由算力租賃方提供一站式租賃服務，實現(xiàn)按需使用、按量付費。作為一種新興服務模式，算力租賃可大幅降低企業(yè)獲得算力的進入壁壘和運營成本，并可動態(tài)資源調配，確保業(yè)務連續(xù)性和競爭力。u

從未來發(fā)展角度來看，算力租賃或伴隨邊緣計算、量子算力以及容器技術的興起而逐步興盛。算力租賃可擴展至邊緣節(jié)點，從而降低延遲、提高數(shù)據(jù)處理效率，讓自動駕駛、遠程醫(yī)療以及實時數(shù)據(jù)分析等應用更加堅實可靠；其也可提供量子計算服務的租賃體驗，讓研究機構和企業(yè)超前布局量子時代；容器技術與Kubernetes編排系統(tǒng)的結合優(yōu)化了算力的分配與管理，可使租賃過程變得更加靈活高效。圖22用擴散理論來解釋算力租賃的發(fā)展?jié)摿π录夹g/新觀念引入的市場份額變化消費者采納新技術的過程算力租賃所處階段，整體市占率及消費者接受度尚處于早期階段資料：

維基百科，億歐網，上海證券研究所172.3.7

下游渠道層：算力調度市場空間逐步打開u

算力調度是指在分布式計算系統(tǒng)中合理分配和利用計算機資源的過程，可用于提高計算機資源的利用效率、減少資源浪費。算力調度可基于算網大腦對全網算力資源進行智能編排以及彈性調度，實現(xiàn)算力的按需取用。u

算力調度市場格局呈現(xiàn)百花齊放、百家爭鳴的局面：運營商層面，中國聯(lián)通持續(xù)推進算網一體化編排調度平臺的建設，完成了天穹算力運營調度平臺的項目建設；中國電信打造甘肅省算力調度平臺、“息壤”算力分發(fā)網絡平臺，中國移動打造混合算力感知調度AI平臺等。設備商層面，中科曙光推出一體化算力交易調度平臺；提供業(yè)界首個公共多樣性算力服務平臺，并打造北冥多樣性計算融合架構，充分釋放算力性能；浪潮設計了業(yè)界首個智能計算中心計算力調度軟件：AIStation。圖24算力調度在算力交互中扮演著核心作用圖23算力調度涉及的關鍵環(huán)節(jié)資料：中國信通院，上海證券研究所資料：，上海證券研究所18目錄Content1

算力急缺性：AI需求加速膨脹，算力迎來發(fā)展新篇章1.1

算力、數(shù)據(jù)、算法是AI時代演進的三大引擎1.2

算力是經濟發(fā)展高速列車上的“關鍵引擎”2

產業(yè)鏈分析：基礎設施建設提速，下游商業(yè)模式各有所長2.1

上游：摩爾定律面臨嚴峻挑戰(zhàn)，GPU有望鑄就算力“摩爾定律出現(xiàn)”2.2

中游：需求繁榮是服務器市場增量的主要2.3

下游：需求供給雙側顯著成長，數(shù)據(jù)中心發(fā)展大有可為3

公司分析：工業(yè)富聯(lián)、浪潮信息、中科曙光、云賽智聯(lián)、大名城、恒為科技等4

風險提示3.1

智能制造產業(yè)龍頭——工業(yè)富聯(lián)u

代工高級板卡，與英偉達合作共贏。根據(jù)中國證券報相關報道，工業(yè)富聯(lián)不僅是英偉達A100、H100板卡的獨家供應商，也是最新GPUHPC平

家設計生產交付供應商，英偉達GH200芯片模組訂單也全部交付給了工業(yè)富聯(lián)。u

乘AI發(fā)展東風，交換機迭代逐步加快。23

年公司高速交換機業(yè)務營收呈現(xiàn)逐季升溫，在全球頭部客戶份額不斷增長的同時持續(xù)拓展新客戶，市場占有率已超過

75%。目前公司已實現(xiàn)

100G、200G、400G

等高速交換機的量產交付，其中

200G、400G

交換機出貨顯著提升，800G交換機也已進入NPI階段，預計2024年可貢獻營業(yè)收入。圖26工業(yè)富聯(lián)高性能服務器概覽圖25工業(yè)富聯(lián)2+2戰(zhàn)略布局資料：工業(yè)富聯(lián)官網，上海證券研究所資料：工業(yè)富聯(lián)官網，上海證券研究所203.2

數(shù)據(jù)中心服務器標桿企業(yè)——浪潮信息u

各類型服務器廣泛覆蓋，產品競爭力強勁。浪潮信息已形成具有自主知識產權、涵蓋高中低端各類型服務器的云計算Iaas層系列產品。2023年，公司服務器市場占有率全球第二，中國第一；存儲產品市場占有率全球前三，中國第一；液冷服務器市場占有率中國第一。u

算力方面，公司持續(xù)強化在算力、算法、調度系統(tǒng)等層面業(yè)務布局。2023年，公司發(fā)布全新一代G7算力平臺，涵蓋面向云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等應用場景的46款新品。浪潮推出最新一代融合架構的AI訓練服務器NF5688G7，較上代平臺大模型實測性能提升近7倍，同時發(fā)布基于開放加速模組OAM高速互聯(lián)的面向生成式AI領域的新一代AI服務器NF5698G7。圖28人工智能管理平臺AIStation圖27NF5698G7服務器資料：浪潮信息官網，上海證券研究所資料：浪潮信息官網，上海證券研究所213.3

服務器生產領軍企業(yè)——中科曙光u

服務器縱深化發(fā)展，研發(fā)制造能力突出。公司高端計算機產品主要包括機架式服務器、高密度服務器、刀片服務器、超融合一體機產品等，可面向多應用場景，具有領先的計算密度和節(jié)能性，產品整合高速網絡和存儲技術，可實現(xiàn)超大規(guī)模線性擴展；公司高端服務器產品涵蓋浸沒液冷、冷板液冷等產品形態(tài)，具有節(jié)能高效、安全穩(wěn)定、高度集成等特點。u

研發(fā)實力雄厚，關鍵技術定點突破。公司于近年來聚焦攻克基于國產芯片的整機研發(fā)，形成多項產品及解決方案，并主持、參與制定及發(fā)布多項國家和行業(yè)標準；通過專利挖掘、專利布局等策略將創(chuàng)新成果轉化為知識產權資產。圖30中科曙光異構計算服務器（用于人工智能領域）圖29中科曙光L820-G30核心應用服務器資料：中科曙光官網，上海證券研究所資料：中科曙光官網，上海證券研究所223.4

AI

Infra的持續(xù)開拓者——云賽智聯(lián)u

聚焦三大核心業(yè)務，企業(yè)護城河深厚。云賽智聯(lián)以大數(shù)據(jù)、行業(yè)解決方案及智能化產品為核心業(yè)務，集云計算業(yè)務架構和云計算服務能力為一體，在物聯(lián)網感知、傳輸層到數(shù)據(jù)、應用層，實施從“云”到“端”的業(yè)務布局，致力于打造“中國一流的信息服務提供商”。u

順應AI發(fā)展潮流，深度布局智算中心。2023年6月29日公司發(fā)布公告，擬與儀電集團、數(shù)據(jù)集團、信投股份和其他非關聯(lián)股東方以向上海智能算力科技有限公司非同比例增資的方式，共同出資建立算力設施公司，其中云賽智聯(lián)公司擬增資2.2億元，持股11%。目前，云賽智聯(lián)承建的儀電智算中心（松江）一期已投入運營，二期也在加速建設中。2024年2月，該項目入選上海市2024年重大工程清單，預計將成為全國算力規(guī)模領先的智算中心。圖32云賽智聯(lián)寶山云計算中心圖31云賽智聯(lián)徐匯數(shù)據(jù)中心資料：云賽智聯(lián)官網，上海證券研究所資料：云賽智聯(lián)官網，上海證券研究所233.5

算力租賃轉型企業(yè)——大名城u

算力集群布局加速，“港數(shù)閩算”獲全國聚焦。2024年5月，在福州舉行的人工