穿越AI的基石算力基建的起始

姓名：王聰（分析師）姓名：王彥龍（分析師）姓名：舒迪（分析師）姓名：譚佩雯（分析師）郵箱：wangcong@姓名：文紫妍（分析師）姓名：文紫妍（分析師）姓名：黎明聰（研究助理）姓名：劉校（研究助理）算力是智能世界的基礎(chǔ),產(chǎn)業(yè)生態(tài)和投資圖譜逐步清晰算力是智能世界的基礎(chǔ),產(chǎn)業(yè)生態(tài)和投資圖譜逐步清晰基礎(chǔ)設(shè)備:數(shù)據(jù)中心加速升級(jí),芯片PCB等上游部件量?jī)r(jià)齊升Al服務(wù)器帶動(dòng)高端GPU用量及ASP提升,提升DRAM和NAND的需求,HBM未來(lái)的滲透率有望提升,對(duì)SERDES提出更高性能要網(wǎng)絡(luò)連接:算力配套的核心,兼顧800G主線和擴(kuò)散行情Al對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)變化較大,無(wú)損流量傳輸使得光模塊需求暴增,同時(shí)新的技術(shù)路線開(kāi)始出現(xiàn),或?qū)?yīng)鏈格局產(chǎn)生影響。800G主終端:邊緣算力建設(shè)加速,MR是最具潛力的Al終端推薦標(biāo)的及風(fēng)險(xiǎn)提示Al算力報(bào)告0101020203030404050524/算力是智能世界的基礎(chǔ)，基礎(chǔ)設(shè)施從云向算泛在演進(jìn)《穿越的基石,算力基建的起始》?智能世界三要素：數(shù)據(jù)、算力、算法是智能世界三要素，其中算力平臺(tái)是核心基礎(chǔ)。?算力兩大類(lèi)：通用算力、HPC（高性能計(jì)算，High-performancecomputing）算力。其中通用算力計(jì)算量小，用于常規(guī)應(yīng)用。HPC算力是一個(gè)計(jì)算機(jī)集群系統(tǒng)，通過(guò)各種互聯(lián)技術(shù)將多個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)連接在一起，利用所有被連接系統(tǒng)的綜合計(jì)算能力來(lái)處理大型計(jì)算問(wèn)題。?算力基礎(chǔ)設(shè)施從云向算泛在演進(jìn)，其位置的分布從中心向邊緣和端側(cè)泛在延伸，將出現(xiàn)云、邊、端三級(jí)算力架構(gòu)。圖：算力基礎(chǔ)設(shè)施從云向算泛在演進(jìn)圖：構(gòu)建數(shù)據(jù)、算力、智能之間的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖：專(zhuān)用算力是算力中極為重要一環(huán)圖：算力基礎(chǔ)設(shè)施從云向算泛在演進(jìn)科學(xué)計(jì)算類(lèi)：物理化學(xué)、氣象環(huán)保、科學(xué)計(jì)算類(lèi)：物理化學(xué)、氣象環(huán)保、生命科學(xué)、天文探測(cè)等通用算力算力類(lèi)型數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)泰君安證券研究工程計(jì)算類(lèi)：計(jì)算機(jī)輔助工程/制造、電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化、電磁仿真等數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)泰君安證券研究智能計(jì)算類(lèi)：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等51.1AI大模型帶動(dòng)算力需求超越摩爾定律增長(zhǎng)Al算力報(bào)告?AI模型訓(xùn)練算力增長(zhǎng)速度超越芯片摩爾定律。AI訓(xùn)練任務(wù)中的算力增長(zhǎng)（所需算力每3.5個(gè)月翻一倍）已經(jīng)超越摩爾定律（晶體管數(shù)量每18月翻一?ChatGPT僅推出兩個(gè)月，月活躍用戶數(shù)預(yù)計(jì)已達(dá)1億。ChatGPT在2023年1月達(dá)到1億月活躍用戶，平均每天有1,300多萬(wàn)訪客，用2個(gè)月時(shí)間達(dá)到1億月活數(shù)，成為史上最快達(dá)到1億月活躍用戶的應(yīng)用，TikTok、Instagram、Facebook、Twitter則分別用了9個(gè)月、2年半、4年半、5年的時(shí)間。圖：chatgpt圖：chatgpt僅用2個(gè)月月活用戶突破1億六年半四年半三年半回ikikChatGPTTikTokChatGPTTikTok6Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告?預(yù)訓(xùn)練算力需求：訓(xùn)練一次13億參數(shù)的GPT-3XL模型需要的全部算力約為27.5PFlop/s-day，而訓(xùn)練一次1,746億參數(shù)的GPT-3模型需要的算力約為3,640PFlop/s-day，對(duì)應(yīng)的單次訓(xùn)練成本高達(dá)460萬(wàn)美元。?日常運(yùn)營(yíng)算力需求：ChatGPT在日常與用戶交互過(guò)程中需要大量的算力支持，結(jié)合訪問(wèn)量與內(nèi)容量測(cè)算，單月運(yùn)營(yíng)算力約4,800PFlop/s-day；2023年1月ChatGPT官網(wǎng)總訪問(wèn)量已經(jīng)達(dá)到6.16億次，而ChatGPT每次交互產(chǎn)生的算力云服務(wù)成本約1~5美分，對(duì)應(yīng)的單月運(yùn)營(yíng)成本高達(dá)千萬(wàn)美元。?調(diào)優(yōu)迭代算力需求：ChatGPT模型需要不斷進(jìn)行Finetune模型調(diào)優(yōu)，以確保模型處于最佳應(yīng)用狀態(tài)；預(yù)計(jì)每月模型調(diào)優(yōu)帶來(lái)的算力需求為82.5~137.5PFlop/s-day。圖：模型的尺寸在過(guò)去5年增長(zhǎng)了5000倍GPTGPT模型GPT-3Small2.60E+002.25E+20125300表：不同NLP模型參數(shù)量及訓(xùn)練算力對(duì)比模型總計(jì)算量總計(jì)算量參數(shù)量令牌數(shù)量（PFlop/s-dayFlops百萬(wàn)個(gè)十億）T5模型6.60E+202.31E+219.00E+213.30E+22T5模型6.60E+202.31E+219.00E+213.30E+222.08E+007.64E+002.67E+011.04E+023.82E+02T5-BaseT5-LargeT5-3BT5-11BBERT-Large6.16E+00BERT模型BERT-Base1.89E+001.64E+20109250BERT-Large6.16E+00ROBERTa-Base1.74E+001.50E+211252000ROBERTa-Large4.93E+014.26E+21ROBERTa-Large4.93E+014.26E+21Medium6.41E+20GPT-37.42E+00Medium6.41E+20GPT-37.42E+002.75E+012.38E+21GPT-3XLGPT-3Large1.58E+011.37E+212.75E+012.38E+21GPT-3XLGPT-32.7B5.52E+014.77E+212650300GPT-3GPT-36.7B1.39E+021.20E+226660300GPT-313B2.68E+022.31E+2212850GPT-3175BGPT-3175B3.64E+033.14E+2317460030077MR、車(chē)載等數(shù)字經(jīng)濟(jì)新型應(yīng)用場(chǎng)景帶來(lái)新的算力需求穿越的基石,算力基建的起始》?MR的推出更帶來(lái)對(duì)低延時(shí)網(wǎng)絡(luò)傳輸和底層算力技術(shù)升級(jí)的需求。虛擬世界需要強(qiáng)大的圖像實(shí)時(shí)渲染能力、計(jì)算和存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)資源，頭顯交互設(shè)備的出現(xiàn)將進(jìn)一步增加對(duì)云計(jì)算和邊緣計(jì)算的應(yīng)用需求。云計(jì)算能將終端渲染逐步遷移至云端，基于規(guī)模效應(yīng)攤低運(yùn)算成本，提升服務(wù)器使用效率，提升虛擬世界的可進(jìn)入性。而邊緣計(jì)算則更能滿足實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析需求、緩解中心云的計(jì)算負(fù)載。?汽車(chē)智能化需求持續(xù)升級(jí)帶來(lái)數(shù)據(jù)流量的急劇飆升。隨著自動(dòng)駕駛等級(jí)提升，車(chē)載信息娛樂(lè)系統(tǒng)、長(zhǎng)續(xù)航電池及5G網(wǎng)絡(luò)的引入，車(chē)輛要面對(duì)的計(jì)算量越來(lái)越大，網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)升級(jí)、本地實(shí)時(shí)處理能力、“大容量緩存和存儲(chǔ)”規(guī)格將成為硬需求。圖：算力升級(jí)是支撐虛擬世界內(nèi)容創(chuàng)作與真實(shí)交互的保障圖：2025年L4等級(jí)無(wú)人自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求8數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)信通院、華為，國(guó)泰君安證券研究數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)信通院、華為，國(guó)泰君安證券研究Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告?全球各國(guó)算力規(guī)模與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)正相關(guān)。2021年算力規(guī)模前20的國(guó)家中有17個(gè)是全球排名前20的經(jīng)濟(jì)體，并且前五名排名一致。?算力對(duì)經(jīng)濟(jì)有倍增效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為GDP的組成部分，占比正在逐年增加，而算力是數(shù)字化技術(shù)持續(xù)發(fā)揮效益的根本性要素。根據(jù)IDC的報(bào)告，計(jì)算力指數(shù)平均每提高1個(gè)點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP將分別增長(zhǎng)3.3‰和1.8‰。當(dāng)一個(gè)國(guó)家的計(jì)算力指數(shù)達(dá)到40分以上時(shí)，指數(shù)每提升1點(diǎn)，對(duì)于GDP增長(zhǎng)的拉動(dòng)將提高到1.5倍；當(dāng)計(jì)算力指數(shù)達(dá)到60分以上時(shí)，對(duì)GDP的拉動(dòng)將進(jìn)一步提升至2.9倍。圖：算力對(duì)經(jīng)濟(jì)有倍增效應(yīng)圖：算力排名與經(jīng)濟(jì)排名較為吻合圖：算力對(duì)經(jīng)濟(jì)有倍增效應(yīng)數(shù)據(jù)來(lái)源：IDC數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)信通院信通院2022年算力白皮書(shū)數(shù)據(jù)來(lái)源：IDC9Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告?智能算力規(guī)模和增速亮眼。根據(jù)信通院算力白皮書(shū)，2021年全球算力增速超過(guò)40%，華為GIV預(yù)測(cè)2030年人類(lèi)將迎來(lái)YB數(shù)據(jù)時(shí)代，全球算力平均年增速達(dá)到65%,其中基礎(chǔ)算力平均年增速達(dá)27%;智能算力占大頭,平均年增速超過(guò)80%;超算算力平均年增速超過(guò)34%。?中美算力在全球?qū)儆陬I(lǐng)先地位。美國(guó)、中國(guó)、歐洲、日本在全球算力規(guī)模中的份額分別為34%、33%、14%和5%，其中全球基礎(chǔ)算力美國(guó)份額達(dá)37%，中國(guó)以26%份額排名第二;智能算力方面，中國(guó)、美國(guó)分別占比為45%和28%；美國(guó)、日本、中國(guó)在超級(jí)計(jì)算綜合性能指標(biāo)方面份額分別為48%、22%、18%。圖：中國(guó)占比較大為基礎(chǔ)算力，智能算力當(dāng)前快速趕上圖：全球算力規(guī)模增長(zhǎng)速度在40%以上圖：中美全球算力分布較為領(lǐng)先圖：中國(guó)占比較大為基礎(chǔ)算力，智能算力當(dāng)前快速趕上數(shù)據(jù)來(lái)源：信通院算力白皮書(shū)1.2海外以互聯(lián)網(wǎng)大廠為主導(dǎo)，資本開(kāi)支向AI大幅傾斜Al算力報(bào)告?美國(guó)人工智能公司在過(guò)去的五年間獲得的投資占到了全球的56%,數(shù)百億美元，谷歌、微軟、亞馬遜、Meta四家美國(guó)科技巨頭在經(jīng)歷了2022和2023年初史無(wú)前例的大裁員之后，這些公司一邊降本增效，一邊AllinAI。表：北美大廠積極自研和購(gòu)買(mǎi)算力芯片自研芯片算力布局2023Q12023年展望投入領(lǐng)域AWStrainiumAWS宣布即將推出的EC2超級(jí)集群互連的H100。我們預(yù)計(jì)在數(shù)據(jù)中心建設(shè)和服務(wù)器的投入會(huì)在Q2以及后面持續(xù)的提升我們預(yù)計(jì)總體資本開(kāi)支會(huì)略微高于2022年，同時(shí)資本開(kāi)支會(huì)在技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施顯著提升，而在辦公室設(shè)施下降GoogleTPUv4當(dāng)前已經(jīng)部署了數(shù)十臺(tái)TPUv4超級(jí)計(jì)算機(jī)，每臺(tái)擁有4096個(gè)TPU芯片；發(fā)布了專(zhuān)門(mén)用于推理或訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)定制化芯片2022年的590億美金，去年主要因?yàn)橥晟莆锪骶W(wǎng)絡(luò)的投資，未來(lái)這個(gè)數(shù)字會(huì)逐步減少。我們將持續(xù)投入基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)支持AWS客戶需求，包括支持LLM和生成式AIAWS認(rèn)為其是2023年H100GPU最大的買(mǎi)家，據(jù)專(zhuān)家交流可能采購(gòu)了3萬(wàn)支撐現(xiàn)有業(yè)務(wù)；2）核心的AI投資，支持engine、排序廣告等的建設(shè)；當(dāng)我們?cè)u(píng)估ROI感覺(jué)可以的話，這些都會(huì)提高我們對(duì)AI的投入；3）支持生成式AI，現(xiàn)在雖然難評(píng)估，但我們未來(lái)會(huì)提高資本開(kāi)支，同時(shí)平衡好AI能力的建設(shè)及將提升我們?cè)谏墒紸I的容量投資（earningtranscript）數(shù)據(jù)中心MicrosoftAthenaAzure云擁有10000個(gè)GPU和285000個(gè)CPU內(nèi)核；據(jù)專(zhuān)家交流北美各家可能采購(gòu)了3萬(wàn)片H100以我們希望引領(lǐng)AI平臺(tái)的浪潮并做相應(yīng)投資來(lái)實(shí)現(xiàn)它我們預(yù)計(jì)資本開(kāi)支會(huì)有顯著的后續(xù)環(huán)比增長(zhǎng)，主要驅(qū)動(dòng)為AzureAI基礎(chǔ)設(shè)施。注意可能有正常的季度支出波動(dòng)AzureAI基礎(chǔ)設(shè)施Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告行業(yè)/細(xì)分領(lǐng)域海外公司2022年?duì)I收（億美元）中國(guó)對(duì)標(biāo)公司通用人工智能、自然語(yǔ)言處理、多模態(tài)模型OpenA(ChatGPT)——百度（文心一言）、昆侖萬(wàn)維自然語(yǔ)言處理、多模態(tài)模型、云計(jì)算谷歌(PaLM)阿里巴巴（通義千問(wèn)）、科大訊飛、三六零辦公軟件、自然語(yǔ)言處理微軟(Microsoft365Copilot)金山辦公（WPSai）自然語(yǔ)言處理、多模態(tài)模型、計(jì)算機(jī)視覺(jué)Meta(LLaMa)騰訊（混元大模型）光模塊/器件芯片光模塊II-VI(Finisar)中際旭創(chuàng)、天孚通信、新易盛等NeoPhotonics2AOI2光芯片Lumentum源杰科技、光迅科技、長(zhǎng)光華芯、仕佳光子、永鼎股份CredoTechnology[CRDO.O]1橙科、芯速聯(lián)GPU、AI加速器英偉達(dá)(NVDA)寒武紀(jì)、海光信息AMD(AMD)英特爾(INTC)FPGA、AI加速器賽靈思(XLNX)安路科技模擬芯片、功率管理芯片英飛凌(IFX)杰華特臻鼎科技鵬鼎控股、東山精密、滬電股份、景旺電子欣興集團(tuán)華通電子健鼎科技企業(yè)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)等Cisco華為、浪潮、中興、聯(lián)想、紫光、菲菱科思AristaNetworksHPEJuniperDellTechnologies企業(yè)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)等ExtremeNetworks新華三、萬(wàn)國(guó)數(shù)據(jù)、潤(rùn)澤科技、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信、中國(guó)聯(lián)通、奧飛數(shù)據(jù)、云賽智聯(lián)、光環(huán)新網(wǎng)、數(shù)據(jù)港IDC服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)交換、云服務(wù)EquinixIDC服務(wù)、數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施IDC服務(wù)、電信服務(wù)、云服務(wù)NTTglobaldatacenter溫控、UPS、機(jī)柜等數(shù)據(jù)中心設(shè)備Vertiv1.2國(guó)內(nèi)數(shù)字&算力政策頻出，當(dāng)前走向地方細(xì)化落地?中國(guó)政府基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展大背景，在2023年各個(gè)省市加快了AI及智算超算的規(guī)劃和投入。Al算力報(bào)告表：我國(guó)及地方出臺(tái)多個(gè)政策和文件文件名時(shí)間發(fā)布單位北京市人民政府2023/5/301《北京市加快建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實(shí)施方案（2023-2025年）》北京市人民政府2023/5/301《北京市促進(jìn)通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》深圳人民政府上海市經(jīng)濟(jì)信息化委成都市經(jīng)信局中共中央、國(guó)務(wù)院十三屆全國(guó)人大深圳人民政府上海市經(jīng)濟(jì)信息化委成都市經(jīng)信局中共中央、國(guó)務(wù)院十三屆全國(guó)人大常委會(huì)第三十七次會(huì)議2023/5/312023/4/192023/1/122023/2/272023/223《上海市推進(jìn)算力資源統(tǒng)一調(diào)度指導(dǎo)意見(jiàn)》34《成都市圍繞超算智算加快算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策措施》45《數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃》56《關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的報(bào)告》6《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用《全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用《全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》2022/12/22022/1/122021/11/152021/5/2678989工信部工信部、國(guó)家能源局表：各地算力平臺(tái)開(kāi)始陸續(xù)實(shí)施算力平臺(tái)地方參與單位時(shí)間1算力互聯(lián)互通驗(yàn)證平臺(tái)北京中國(guó)電信、中科院信息2023/3/32集群算力服務(wù)調(diào)度與采購(gòu)平臺(tái)北京中國(guó)通信工業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)中心委員會(huì)、北京數(shù)字科智技術(shù)有限公司2023/2/283上海市人工智能公共算力服務(wù)平臺(tái)上海上海超算中心2023/2/203南京市城市算力網(wǎng)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)南京中科南京信息高鐵研究院2023/2/244算力一體化統(tǒng)一管理服務(wù)平臺(tái)合肥合肥市大數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)有限公司2023/1/165鄭州城市算力網(wǎng)鄭州國(guó)家信息中心、中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所、粵港澳大灣區(qū)大數(shù)據(jù)研究院等2023/2/276東數(shù)西算一體化算力服務(wù)平臺(tái)中國(guó)電信寧夏2023/2/247貴州樞紐算力調(diào)度平臺(tái)貴州云上貴州、中軟國(guó)際云智能業(yè)務(wù)集團(tuán)2022年5月26日博創(chuàng)科技德科立聯(lián)特科技中際旭創(chuàng)新易盛光迅科技華工科技劍橋科技mentech銘普光磁源杰科技仕佳光子光庫(kù)科技長(zhǎng)光華芯滬電股份鵬鼎控股勝宏科技 菲菱科思博創(chuàng)科技德科立聯(lián)特科技中際旭創(chuàng)新易盛光迅科技華工科技劍橋科技mentech銘普光磁源杰科技仕佳光子光庫(kù)科技長(zhǎng)光華芯滬電股份鵬鼎控股勝宏科技 菲菱科思PCBSoC翱捷科MEIGeioccoxh技微技鴻博股份亞康股份首都在線云賽智聯(lián)中國(guó)移動(dòng)中國(guó)電信中國(guó)聯(lián)通Al算力報(bào)告紫光國(guó)微復(fù)旦微電安路科技滬電股份鵬鼎控股勝宏科技晶豐明源片杰華特帝奧微:"接器兆龍互聯(lián)鼎通科技景嘉微寒武紀(jì)海光科技中國(guó)長(zhǎng)城龍芯中科紫光國(guó)微復(fù)旦微電安路科技滬電股份鵬鼎控股勝宏科技晶豐明源片杰華特帝奧微:"接器兆龍互聯(lián)鼎通科技景嘉微寒武紀(jì)海光科技中國(guó)長(zhǎng)城龍芯中科nwsuinwsui德明利江波龍德明利江波龍兆易創(chuàng)新光環(huán)新網(wǎng)數(shù)據(jù)港潤(rùn)澤科技光環(huán)新網(wǎng)數(shù)據(jù)港ymk"AIGPUASPAl算力報(bào)告1-2個(gè)英特爾第三代Xeon處理器。景，AI算力需求的提升推動(dòng)了GPU卡的運(yùn)算速度和用量需求進(jìn)一步增長(zhǎng)。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2022年GPU加速卡占據(jù)AI市場(chǎng)89%80%60%80%60%40%20%類(lèi)型典型產(chǎn)品芯片價(jià)格數(shù)量AI服務(wù)器A100A100Tensor864coreAMD2普通服務(wù)器浪潮英信服務(wù)器Xeon處理器數(shù)據(jù)來(lái)源：英偉達(dá)官網(wǎng)，浪潮信息官網(wǎng)，圖：服務(wù)器成本構(gòu)成情況400200基礎(chǔ)型高性能型推理型機(jī)器學(xué)習(xí)型CPUGPUmemorystorag圖：中國(guó)智能算力規(guī)模及預(yù)測(cè)（單位：EFLOPS）??Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告高速互連技術(shù)開(kāi)創(chuàng)者，多卡互聯(lián)優(yōu)勢(shì)顯著。為實(shí)現(xiàn)超算模型的高速通信需求，英偉達(dá)開(kāi)創(chuàng)式提出NVLink和NVSwitch技術(shù)：NVLink主要用于連接多個(gè)GPU，以加速高性能計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等應(yīng)用；NVSwitch用于連接多個(gè)GPU和CPU，形成高性能計(jì)算系統(tǒng)，適用于更復(fù)雜和大規(guī)模的場(chǎng)景，用戶可根據(jù)具體應(yīng)用需求和系統(tǒng)配置來(lái)決定使用NVLink或NVSwitch。GH200超級(jí)芯片所采表：NVLink和NVSwitch技術(shù)NVLink第二代第三代第四代最大鏈路數(shù)6架構(gòu)支持NVSwitch第一代第二代第三代直連或節(jié)點(diǎn)中最多8個(gè)最多8個(gè)最多8個(gè)之間帶寬聚合總帶寬架構(gòu)支持?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源：英偉達(dá)官網(wǎng)圖：英偉達(dá)CUDA-XAI??Al算力報(bào)告動(dòng)國(guó)內(nèi)AI服務(wù)器市場(chǎng)快速增長(zhǎng)，以浪潮信息為主的國(guó)內(nèi)廠家占據(jù)國(guó)內(nèi)AI服務(wù)器主頭部廠商持續(xù)加單，國(guó)內(nèi)AI芯片需求強(qiáng)勁。全球頭部互聯(lián)網(wǎng)廠商相繼入局大模型賽道，以英偉達(dá)GPU為代表的算力核心產(chǎn)品訂單暴增，一批中國(guó)AI芯片企業(yè)立足于不同技術(shù)路圖：2022年中國(guó)AI服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模（億美元）250200020192020202120222023E圖：2022年中國(guó)AI服務(wù)器市場(chǎng)份額浪潮華三寧暢安擎坤前華為寶德思騰合力其他4002000圖：中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模（億元）42742748642017201820192020202120222023E??AI穿越n的基石,算力基建的起始》在國(guó)家政策的指引下，國(guó)產(chǎn)公司遍地開(kāi)花，各施所長(zhǎng)不斷縮短差距。中國(guó)主要的AI芯片公司，寒武紀(jì)已量產(chǎn)四代芯片，其在研思元590性能預(yù)計(jì)能達(dá)到A100的70%，有望部分場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)替代；華為昇騰采用獨(dú)家達(dá)芬奇架構(gòu)，昇騰910性能優(yōu)越，處理速度達(dá)到同類(lèi)產(chǎn)品180%；阿里平頭哥另辟蹊徑，其含光800推理性能和能效均達(dá)到世界前列水平；沐曦科技的通用芯片曦云MXC500對(duì)標(biāo)A100；壁仞的BR100、燧原的邃思2.5以及天數(shù)智芯的智鎧100等一系列高性能芯片即將面世。圖：2022年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模占比ASIC天數(shù)智芯沐曦科技寒武紀(jì)平頭哥壁仞燧原華為天數(shù)智芯沐曦科技寒武紀(jì)平頭哥壁仞燧原華為Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告?大力發(fā)展硬件的同時(shí)，軟件也是及其重要的一環(huán)。英偉達(dá)不僅在硬件方面具有統(tǒng)治力，在軟件平臺(tái)也具有很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，CUDA生?共建生態(tài)開(kāi)發(fā)平臺(tái)，加速AI芯片落地。寒武紀(jì)不僅實(shí)現(xiàn)了終端、云端、邊緣端產(chǎn)品的完整布局，還為云邊端全系列智能芯片與處理器產(chǎn)品提供統(tǒng)一的平臺(tái)級(jí)基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件CambriconNeuware，使開(kāi)發(fā)的應(yīng)用可以在云邊端互相兼容，大幅減少云邊端不同平臺(tái)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用遷移成本。華為同樣致力于“一平臺(tái)雙驅(qū)動(dòng)”為核心的昇騰AI生態(tài)，已有200多家合作伙伴經(jīng)過(guò)認(rèn)證，圍繞昇騰的開(kāi)發(fā)者超30萬(wàn)，其中核心開(kāi)發(fā)者超2000，圖：華為昇騰產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖：寒武紀(jì)CambriconNeuWare圖：華為昇騰產(chǎn)業(yè)生態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)源：華為官網(wǎng)數(shù)據(jù)來(lái)源：華為官網(wǎng)Al算力報(bào)告 2.1Al算力報(bào)告?AI大模型的數(shù)據(jù)處理需求驅(qū)動(dòng)服務(wù)器硬件升級(jí)與擴(kuò)容。目前AI大模型處理數(shù)據(jù)的吞吐量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。AI服務(wù)器對(duì)內(nèi)存、硬盤(pán)存儲(chǔ)容量要求更高。主要的提升是支持更大容量的內(nèi)存滿足當(dāng)下實(shí)時(shí)負(fù)載增加的需求，提供更多外置硬盤(pán)插槽，并廣泛支持NVME/PCIE等SSD，滿足數(shù)據(jù)洪流需求。根據(jù)半導(dǎo)體觀察，AI服務(wù)器容量是普通服務(wù)器的8倍，N圖：AI大模型處理數(shù)據(jù)的吞吐量增長(zhǎng)趨勢(shì)Al算力報(bào)告 Al算力報(bào)告存芯片，是將多個(gè)DDR芯片堆疊在一起后和GPU封裝在一起，實(shí)現(xiàn)大容量和高位寬的DDR組合陣列。目前HBM占整個(gè)DRAM市場(chǎng)比重約1.5%，為新型高性能存儲(chǔ)產(chǎn)品，處于缺貨低庫(kù)存階段。SK海力士、三星、美光等存儲(chǔ)巨頭都在HBM領(lǐng)域展開(kāi)了升級(jí)競(jìng)圖：HBM的堆疊結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源：半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫，《電子與封裝》圖：HBM提供更快的數(shù)據(jù)處理速度數(shù)據(jù)來(lái)源：TSMCAl算力報(bào)告 Al算力報(bào)告?HBM：突破‘內(nèi)存墻’的新一代3DDRAM解決方案?！皟?nèi)存墻”是指處理器的運(yùn)算能力超過(guò)了存儲(chǔ)芯這導(dǎo)致了整體的計(jì)算能力被存儲(chǔ)器所限制。3D化的DRAM是解決“內(nèi)存墻”問(wèn)題的主要途徑。其中，HBM是3DDRAM的一種形式，相比其他DRAM的集成方式，它的數(shù)據(jù)傳輸速度最快，損耗最小，因此被認(rèn)為是目前最理想的3DDRAM形式。HBM突破了內(nèi)存容量和帶寬的瓶頸，打破了"內(nèi)存墻"對(duì)提升算力的束縛，被看作是新一代DRAM的解決方案。圖：存儲(chǔ)帶寬落后于算力成長(zhǎng)速度形成“內(nèi)存墻”數(shù)據(jù)來(lái)源：RISElab23 Al算力報(bào)告?HBM市場(chǎng)：SK海力士占據(jù)主導(dǎo)地位。據(jù)半導(dǎo)體行業(yè)觀察，作為HBM的先驅(qū)，SK海力士是擁有最先進(jìn)技術(shù)路線的領(lǐng)導(dǎo)者。SK海力士于2022年6月開(kāi)始生目前唯一一家批量出貨HBM3的供應(yīng)商，擁有超過(guò)95%的市場(chǎng)份額，這是大多數(shù)H100SKU所使用的。HBM現(xiàn)在的最大產(chǎn)HBM3，是配置為8層16GBHBM3模塊。SKHynix正在為AMDMI300X和NvidiaH100刷新生產(chǎn)數(shù)據(jù)速率為5.6GT/s的12層24GBHBM3。三星緊隨Hynix之后，預(yù)計(jì)將在2023年下半年發(fā)貨HBM3，并正在大力投資以追趕市場(chǎng)份額。美光科技由于直到2018年，才開(kāi)始從HMC轉(zhuǎn)向HBM路線圖，仍然停留在HBM2E，在HBM方面排名落后。圖：SK海力士在新一代技術(shù)方面保持最強(qiáng)數(shù)據(jù)來(lái)源：半導(dǎo)體行業(yè)觀察圖：三星預(yù)計(jì)2023下半年發(fā)布HBM3數(shù)據(jù)來(lái)源：半導(dǎo)體行業(yè)觀察Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告是目前主流的串行通信技術(shù)。通過(guò)數(shù)據(jù)在發(fā)送端并圖：SerDes結(jié)構(gòu)圖：圖：SerDes結(jié)構(gòu)Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告《穿越?AI服務(wù)器算力提升顯著，帶動(dòng)SerDes通信帶寬需求激增。AI服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)模塊升級(jí)主要表現(xiàn)為帶寬增加，主要涉及的芯片是SerDes。高性能計(jì)算機(jī)性能提升主要源于單個(gè)結(jié)點(diǎn)計(jì)算能力增強(qiáng)和系統(tǒng)中結(jié)點(diǎn)數(shù)增加。一般而言，結(jié)點(diǎn)對(duì)互連帶寬的要求與其處理能力呈正比。隨著結(jié)點(diǎn)計(jì)算能力迅速提高，系統(tǒng)對(duì)互連網(wǎng)了更高的要求。通過(guò)交替增加SerDes通道數(shù)量和每個(gè)通表：SerDes技術(shù)演進(jìn)年份2010201220142016201820202020E2022ESerDes數(shù)量256256256調(diào)制方式25.625.6Al算力報(bào)告?國(guó)內(nèi)SerDes發(fā)展現(xiàn)狀：?上游：半導(dǎo)體IP龍頭芯原股份于2021年2月獲得加拿大高速接口領(lǐng)域全球領(lǐng)導(dǎo)者Alphawave公司在國(guó)內(nèi)一系列多標(biāo)準(zhǔn)SerDesIP的獨(dú)家經(jīng)銷(xiāo)權(quán)。?中游：芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域，專(zhuān)注于高速混合芯片設(shè)計(jì)公司龍訊股份基于單通道12.5GbpsSerDes技術(shù)研發(fā)的通用高速信號(hào)延長(zhǎng)芯片可在5G通信領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)國(guó)產(chǎn)化應(yīng)用。國(guó)產(chǎn)以太網(wǎng)PHY芯片龍頭裕太微研究形成多種上層協(xié)議。圖：高速SerDes技術(shù)和各種接口的關(guān)系圖：全球圖：全球SerDes市場(chǎng)規(guī)模（單位：億美元）5Al算力報(bào)告 Al算力報(bào)告?相比于普通服務(wù)器，AI服務(wù)器的PCB增量主要體現(xiàn)在GPU板組中。由于AI服務(wù)器比普通服務(wù)器的GPDGXH100相應(yīng)GPU板組的PCB需求量增大且要求進(jìn)一步提圖：NVIDIADGXH100爆破圖圖：NVIDIADGXH100GPU板組爆破圖數(shù)據(jù)來(lái)源：NVIDIA官網(wǎng)數(shù)據(jù)來(lái)源：NVIDIA官網(wǎng)數(shù)據(jù)來(lái)源：NVIDIA官網(wǎng) 2.2PCB及載板：規(guī)格加速升級(jí)，單機(jī)ASP持續(xù)Al算力報(bào)告?AI服務(wù)器的OAM卡需要用更高層數(shù)的PCB板，價(jià)值量更大。由于AI服務(wù)器電路更加復(fù)雜，需要更大帶寬和更高傳輸速率，因此OAM需要更高?AI服務(wù)器的OAM由于芯片性能的提升，對(duì)布線密度提出了更高要求。其需要4階及以上HDI加工工藝，根據(jù)靖邦電子，HDI板增加一階，成本圖：NVIDIADGXH100OAM實(shí)物圖Al算力報(bào)告 2.2Al算力報(bào)告?NVSwitch是GPU之間的通信模塊，在單節(jié)點(diǎn)內(nèi)和節(jié)點(diǎn)間實(shí)現(xiàn)以NVLink能夠達(dá)到的最高速度進(jìn)行多對(duì)多GPU通信。NVIDIADGXH100的GPU板組包含4個(gè)NVSwitch。?NVSwitch對(duì)PCB板的高速傳輸有更高要求。根據(jù)立鼎產(chǎn)業(yè)研究院，NVIDIADGXH100在4個(gè)NVSwitch加持下總帶寬達(dá)到PCle5.0的7倍，意味著其覆銅板材料至少需要使用UltraLowLoss級(jí)別。圖：NVIDIADGXH100NVSwitch實(shí)物圖圖：NVIDIADGXH100NVSwitch概念圖Al算力報(bào)告 2.2Al算力報(bào)告?由于其上集成部件較多，布線較為復(fù)雜，通常需要24~26層的超高層PCB板，ASP提升較大。?作為搭載整個(gè)GPU板組的板塊，對(duì)于高頻高速具有較高的要求，需要使用的覆銅板等級(jí)為UltraLowLoss。NVIDIADGXUBB設(shè)計(jì)更為緊湊，使用HDI技術(shù)會(huì)進(jìn)一步提高ASP。?目前滬電股份在超高層和高密度PCB中優(yōu)勢(shì)領(lǐng)先，未來(lái)深度受益于AI服務(wù)器需求釋放。圖：NVIDIADGXH100UBB實(shí)物圖 2.2PCB及載板：規(guī)格加速升級(jí)，單機(jī)ASP持續(xù)Al算力報(bào)告?從覆銅板（CCL）技術(shù)升級(jí)角度，將目前最新的IntelEagleStream平臺(tái)與前代平臺(tái)對(duì)比，可明顯看出服務(wù)器平臺(tái)用覆銅板升級(jí)處于一個(gè)階梯跨越至另一個(gè)階梯的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型期。最新的EagleStream平臺(tái)要求CCL的介電損失因數(shù)Df達(dá)到0.002-0.004，介電常數(shù)Dk達(dá)到3.3-3.6。表：Intel不同平臺(tái)CCL性能對(duì)比服務(wù)器平臺(tái)升級(jí)要求傳輸速率提高，Dk與Dr值下降對(duì)標(biāo)松下電工產(chǎn)品 2.2PCB及載板：規(guī)格加速升級(jí)，單機(jī)ASP持續(xù)Al算力報(bào)告?H100等GPU的芯片封裝通常使用2.5D/3D封裝技術(shù)，而ABF載板是2.5D/3D封裝的核心材料之一。隨著GPU需求持續(xù)走高，ABF載板需求也相應(yīng)增加。并且由于AI大模型要求多張G?從產(chǎn)業(yè)鏈看，上游ABF薄膜基本由日本味之素壟斷，中游制造有日本的Ibi路、興森科技等產(chǎn)品逐步突破，未來(lái)有望深度受益于國(guó)產(chǎn)替代。圖：H100TENSORCOREGPU實(shí)物圖ABF載板力Al算力報(bào)告算力時(shí)代來(lái)臨,高ASP的Al服務(wù)器需求加速爆發(fā)。傳統(tǒng)服務(wù)器數(shù)據(jù)處理能力有限,Al服務(wù)器通過(guò)異構(gòu)形式實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算,可以更好滿足算力要求。相較于普通服務(wù)器,Al服務(wù)器采用多芯片組合,算力硬件成本更高,品牌與白牌組裝市場(chǎng)有望進(jìn)一步擴(kuò)容。Al服務(wù)器需求量加速增長(zhǎng),2026年將超過(guò)200w臺(tái)。根據(jù)TrendForce數(shù)據(jù),2022年全球Al服務(wù)器出貨量為85萬(wàn)臺(tái),預(yù)計(jì)2023年Al服務(wù)器出貨量將增長(zhǎng)到118.3萬(wàn)臺(tái),同比增長(zhǎng)38.4%,預(yù)計(jì)到2026年出貨量將達(dá)到236.9萬(wàn)臺(tái)。云服務(wù)廠商是Al服務(wù)器主要的采購(gòu)主力。根據(jù)TrendForce,2022年北美四大云端廠商谷歌、亞馬遜AWSMeta、微軟合計(jì)占據(jù)全球Al服務(wù)器采購(gòu)量的66.2%,國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算廠商字節(jié)跳動(dòng)、騰訊、百度、阿里巴巴分別占比6%、2%、2%、2%。圖：2022-2026全球AI服務(wù)器出貨量預(yù)估（單位：千臺(tái)）數(shù)據(jù)來(lái)源：TrendForce圖：2022全球AI服務(wù)器市場(chǎng)客戶采購(gòu)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源：TrendForceAlAl算力報(bào)告?總體服務(wù)器市場(chǎng):根據(jù)counterpoint,2021年全球服務(wù)器市場(chǎng)中排名前三的品牌分別為戴爾、HPE及浪潮,份額分別為14.5%12.4%及10.1%ODM廠商銷(xiāo)售規(guī)模302.3億美元,占比達(dá)31.1%,其中工業(yè)富聯(lián)銷(xiāo)售規(guī)模最大,在ODM市場(chǎng)占比42%。?Al服務(wù)器市場(chǎng):參照2022年上半年全球Al服務(wù)器市場(chǎng)中,浪潮、戴爾、惠普分別以20.2%、13.8%、9.8%位列前三。工業(yè)富聯(lián)則在圖：2022H1全球AI服務(wù)器市場(chǎng)份額占比統(tǒng)計(jì)圖：2022H1全球AI服務(wù)器市場(chǎng)份額占比統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源：Counterpoint數(shù)據(jù)來(lái)源：CounterpointAl算力報(bào)告?數(shù)據(jù)流量快速增長(zhǎng)和人工智能快速發(fā)展推動(dòng)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)轉(zhuǎn)型，有望驅(qū)動(dòng)交換機(jī)數(shù)量和端口速率上行，高速以太網(wǎng)交換機(jī)市場(chǎng)有望實(shí)現(xiàn)強(qiáng)勁增長(zhǎng)。根據(jù)IDC預(yù)測(cè)，中國(guó)25G端口交換機(jī)市場(chǎng)規(guī)模到2022年將達(dá)到4.4億美元，而100G交換機(jī)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到13.?國(guó)內(nèi)交換機(jī)市場(chǎng)集中度較高，銳捷和新華三市場(chǎng)份額提升。根據(jù)IDC測(cè)算，2022前三個(gè)季度新華三、華為、星網(wǎng)銳捷三家市占率已經(jīng)超過(guò)80%，國(guó)產(chǎn)份額持續(xù)保持領(lǐng)先。圖：我國(guó)高速數(shù)據(jù)中心交換機(jī)市場(chǎng)規(guī)模（單位：億美元）圖：2020-2022Q3中國(guó)交換機(jī)市場(chǎng)份額華為新華三中興銳捷網(wǎng)絡(luò)其他13.77%14.69%1.62%13.81%13.96%1.56%13.84%11.69%1.92%34.01%34.14%34.33%38.54%36.54%35.59%90%80%70%60%50%40%30%20%13.77%14.69%1.62%13.81%13.96%1.56%13.84%11.69%1.92%34.01%34.14%34.33%38.54%36.54%35.59%202020212022Q3數(shù)據(jù)來(lái)源：IDC、銳捷網(wǎng)絡(luò)招股書(shū)，國(guó)泰君安證券研究Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告?AI驅(qū)動(dòng)交換機(jī)端口速率和端口數(shù)提升，帶來(lái)交換機(jī)市場(chǎng)增量需求。GH200的Nvlink架構(gòu)交換機(jī)為25.6Tb交換容量，32*800G端口，服務(wù)器交換機(jī)的比例從A100的1:1.2提升到1:5。?近期產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展顯著提速，各家均推出可支持AI訓(xùn)練的800G產(chǎn)品。華為發(fā)布全球首款800G數(shù)據(jù)中心核心交換機(jī)，新華三全球首發(fā)51.2T800GCPO硅光數(shù)據(jù)中心交換機(jī)，均可支持AI訓(xùn)練業(yè)務(wù)需求。圖：DGXGH200采用胖樹(shù)和無(wú)阻塞的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源：英偉達(dá)，國(guó)泰君安證券研究圖：一個(gè)NVLink交換機(jī)為25.6Tb交換容量，32*800G端口Al算力報(bào)告?軟硬件解耦的白盒交換機(jī)有效降低組網(wǎng)成本，成為當(dāng)下的主流選擇。白盒交換機(jī)將網(wǎng)絡(luò)中的物理硬件和操作系統(tǒng)進(jìn)行解耦，讓標(biāo)準(zhǔn)化的硬件配置與不同的軟件協(xié)議進(jìn)行匹配，下游客戶可選擇為交換機(jī)安裝外部操作系統(tǒng)或在交換機(jī)廠商已提供開(kāi)放式操作系統(tǒng)基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)上層應(yīng)用軟件，客戶可組建更為開(kāi)放靈活的網(wǎng)絡(luò)方案，在大幅提高數(shù)據(jù)中心運(yùn)維效率的同時(shí)，降低了建網(wǎng)成本。?白盒交換機(jī)廠商具備低成本、高開(kāi)放性、易操作性的優(yōu)勢(shì)，有望在未來(lái)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中逐步提升份額。我們認(rèn)為白盒交換機(jī)的成本低、操作難度小的優(yōu)勢(shì)未來(lái)將進(jìn)一步凸顯，銳捷網(wǎng)絡(luò)等白盒交換機(jī)廠商在國(guó)內(nèi)交換機(jī)市場(chǎng)中份額也逐步提高。圖：白盒交換機(jī)降低了組網(wǎng)成本表：白盒交換機(jī)與其他類(lèi)型交換機(jī)的對(duì)比種類(lèi)裸金屬交換機(jī)品牌裸金屬交換機(jī)白盒交換機(jī)品牌交換機(jī)定義僅有硬件，ODM提供基礎(chǔ)技術(shù)支持僅有硬件，OEM提供貼牌和技術(shù)支持/服務(wù)商品化硬件，預(yù)裝網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)品牌專(zhuān)門(mén)化硬件，預(yù)裝操作系統(tǒng)硬件成本低低低高硬件種類(lèi)商品化硬件（包括ASIC）商品化硬件（包括ASIC）商品化硬件（包括ASIC）品牌硬件（系統(tǒng)化ASIC）網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)沒(méi)有（顧客選擇第三方操作系統(tǒng)）沒(méi)有（顧客選擇第三方操作系統(tǒng)）預(yù)裝廠商自己的操作系統(tǒng)或第三方操作系統(tǒng)品牌商自有操作系統(tǒng)2.4液冷：AI時(shí)代算力密度急速增加，早期以冷板式為主Al算力報(bào)告?AI算力時(shí)代數(shù)據(jù)中心趨于集中化、大型化，且服務(wù)器功率密度逐年增加，風(fēng)冷方案已經(jīng)不能滿足要求。自然風(fēng)冷單機(jī)柜密度一般支持8-?我們預(yù)計(jì)早期仍以技術(shù)較為成熟的冷板式方案為主。IDC液冷技術(shù)方案主要包括冷板式、浸沒(méi)式和噴淋式，冷板式方案目前較為成熟、成本較低、改造上對(duì)服務(wù)器芯片影響較小，浸沒(méi)式和噴淋式散熱效率更好但成本較高。目前，阿里巴巴以單相浸沒(méi)式液冷為主要發(fā)展方向，其他用戶以冷板式液冷試點(diǎn)應(yīng)用居多。圖：?jiǎn)螜C(jī)柜功率密度快速增加，風(fēng)冷已經(jīng)不能滿足要求圖：2019-2025年中國(guó)液冷IDC市場(chǎng)規(guī)模(億元）40%80%30%60%20%40%10%20%0IDC液冷（保守）IDC液冷（樂(lè)觀）---yoy元）40%80%30%60%20%40%10%20%02019202020212022202320242025圖：2019-2025年中國(guó)液冷方案結(jié)構(gòu)冷板式浸沒(méi)式201920202021E2022E2023E2024E2025E2.4液冷：三大運(yùn)營(yíng)商全面擁抱液冷?中科曙光、華為行業(yè)領(lǐng)先，英維克液冷方案全面布局，近年來(lái)競(jìng)爭(zhēng)力不斷加強(qiáng)。其中中科曙光、華為、阿里和聯(lián)想位于中國(guó)液冷數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者位置，浪潮位于挑戰(zhàn)者位置，戴爾中國(guó)、維諦技術(shù)和英維克位于跟隨者位置，IBM中國(guó)位于可期待者位置。?三大運(yùn)營(yíng)商全面擁抱液冷，預(yù)計(jì)2025年能累計(jì)帶來(lái)百億左右增量市場(chǎng)空占比7-8成3）浸沒(méi)式方案單價(jià)約為冷板式的4-5倍4）平均新增機(jī)柜功率8-10kw5）暫時(shí)不考慮老舊改造只考慮新建。圖：中國(guó)液冷數(shù)據(jù)中心能力競(jìng)爭(zhēng)矩陣圖Al算力報(bào)告表：國(guó)內(nèi)廠商在液冷方面的布局企業(yè)名稱(chēng)儲(chǔ)備液冷技術(shù)類(lèi)型主要液冷產(chǎn)品推出時(shí)間英維克冷板式液冷、單相浸沒(méi)液冷、相變浸沒(méi)液冷等XGlacier服務(wù)器液冷解決方案Coolinside全鏈條液冷解決方案Coolinside全鏈條液冷6大集成交付方案年年年申菱環(huán)境冷板式液冷、單相浸沒(méi)液冷、相變浸沒(méi)液冷等天樞-液冷溫控系統(tǒng)年高瀾股份同飛股份佳力圖冷板式液冷、浸沒(méi)式液冷等冷板式液冷等冷板式液冷、浸沒(méi)式液冷等冷板式液冷服務(wù)器熱管理解決方案、浸沒(méi)式液冷服務(wù)器熱管理解決方案同飛數(shù)據(jù)中心板式液冷全鏈條整體解決方案技術(shù)儲(chǔ)備和預(yù)研年年-依米康中興通訊冷板式液冷、浸沒(méi)式液冷等冷板式液冷、浸沒(méi)式液冷技術(shù)儲(chǔ)備和預(yù)研ICT液冷一體化解決方案-數(shù)據(jù)來(lái)源：《中國(guó)液冷數(shù)據(jù)中心發(fā)展白皮書(shū)》，國(guó)泰君安證券研究41/Al算力報(bào)告 Al算力報(bào)告運(yùn)行效率問(wèn)題：根據(jù)阿姆達(dá)爾定律，串行通信決定了并行系統(tǒng)整體運(yùn)行效率，并行系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)數(shù)越多，其通信占比越高，通信數(shù)據(jù)來(lái)源：星脈數(shù)據(jù)來(lái)源：星脈數(shù)據(jù)來(lái)源：星脈Al算力報(bào)告?我們認(rèn)為800G升級(jí)需求側(cè)主要來(lái)源于1）云數(shù)據(jù)中心自然升?Meta論文：提到1）服務(wù)器計(jì)算訓(xùn)練需求6個(gè)季度翻了3倍，2）個(gè)季度內(nèi)分布式的訓(xùn)練工作流提升到原來(lái)7倍圖：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心架構(gòu)圖（800G傳統(tǒng)云需求在51.2T較為明顯）層級(jí)amazonSpine/Leaf400GFR4/DR4400GFR4/DR42*400GFR4Tor400GSR8/100GDR1400GDR4800GPSM8Server100GAOC100GAOC200GAOCgoogleSpine/Leaf2*400GFR42*800GFR4Tor8*100GPSM88*200GPSM8Server100GDAC/ACC100GDAC/ACCmicrosoftSpine/Leaf400GDR4、400GZR-Tor400GAOC Server100GDAC MetaSpine/Leaf400G(2*200GFR4)-Tor200GFR4-Server 百度Spine/Leaf400GFR4/DR4400GFR4/DR42*400FR4Tor400GSR8/100GDR1400GDR4800GPSM8Server100GAOC；2*200GSR4/AOC100GAOC200GAOC騰訊Spine/Leaf200GFR4400GFR4；400GDR4+2*400GFR4;2*400GDR4+Tor200GSR4400GDR4/400GSR4800GPSM8Server100GAOC/ACC/AOC100GDAC/ACC/AOC200GDAC/ACC/AOCSpine/Leaf200GFR4400GFR4；400GDR4+2*400GFR4;2*400GDR4+Tor200GSR4400GDR4/400GSR4800GPSM8Server100GAOC/ACC/AOC100GDAC/ACC/AOC200GDAC/ACC/AOC圖：訓(xùn)練、推理相關(guān)的需求增長(zhǎng)遠(yuǎn)高于其他自然增長(zhǎng)需求數(shù)據(jù)來(lái)源：DeepLearningTraininginFacebookDataCenters:DesignofScale-upandScale-outAI800G穿越n的基石,算力基建的起始》數(shù)據(jù)來(lái)源：圖：Nvidia方案的Basepod采數(shù)據(jù)來(lái)源：Al算力報(bào)告?網(wǎng)絡(luò)性能是決定AI集群算力效率的核心要素。根據(jù)阿姆達(dá)爾定律，并行系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)數(shù)越多，而其通信占比越高，對(duì)整體系統(tǒng)運(yùn)?芯片互聯(lián)性能持續(xù)提升，對(duì)于節(jié)點(diǎn)外的芯片互聯(lián)，需要經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)中心圖：NVLink本身單通道速率在升級(jí)，同時(shí)連接數(shù)也在升級(jí)圖：DGXH100集群采用4*800G接入（Infiniband組網(wǎng)，1016卡）圖：NVLink本身單通道速率在升級(jí)，同時(shí)連接數(shù)也在升級(jí)數(shù)據(jù)來(lái)源：數(shù)據(jù)來(lái)源：NvidiaH100referencearchitectureAl算力報(bào)告Al算力報(bào)告?AI和高性能計(jì)算迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)中心服脊交換機(jī)100G400G200G400G100G200G機(jī)頂交換機(jī)/服務(wù)器網(wǎng)卡速率25G100G脊交換機(jī)100G400G200G400G100G200G機(jī)頂交換機(jī)/服務(wù)器網(wǎng)卡速率25G100G800G800G800G800G400G800G800G200G200G400G400G數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)泰君安證券研究A100/H100驅(qū)動(dòng)接入側(cè)網(wǎng)口快速升級(jí)！3.1800G主線：從芯片接入-服務(wù)器外-交換機(jī)層級(jí)Al算力報(bào)告?最通用的測(cè)算方法就是芯片的接入流量->服務(wù)器內(nèi)流量->服務(wù)器外流量->不同層級(jí)交換機(jī)流量，最后換算成端口數(shù)，再考慮是否采用光模塊還是銅纜等形態(tài)。?以GH200測(cè)算為例：端口數(shù)來(lái)自L1層和L2層，共(2*115200GB+115200GB)*8(B/b）/800Gbps=3456個(gè)端口，再考慮L1接收流量端口距離較近，可以舍去，則最終為2304個(gè)端口，對(duì)應(yīng)256個(gè)GPU芯片。數(shù)據(jù)來(lái)源：GH200參考，國(guó)泰君安證券研究3.1800G主線：主要模型A100\H100\GH200測(cè)算Al算力報(bào)告?核心要點(diǎn)：1）在非Nvl表：H100和GH200Nvlink組網(wǎng)下光模塊測(cè)算GH200H100Nvlink表：H100和GH200Nvlink組網(wǎng)下光模塊測(cè)算GH200H100NvlinkGPU數(shù)量256256單個(gè)GPU互聯(lián)流量450GB450GB板卡內(nèi)：板塊外收斂比L1層流量（南向）115200GB57600GBL1層流量（北向）115200GB57600GBL2層流量115200GB57600GB端口數(shù)345617281:13.51:6.751:4.516KGPU訓(xùn)練集群設(shè)計(jì)H100A100核心參數(shù)POD數(shù)量88單個(gè)POD節(jié)點(diǎn)數(shù)88單個(gè)節(jié)點(diǎn)所需AI服務(wù)器個(gè)數(shù)AI服務(wù)器個(gè)數(shù)20482048單個(gè)服務(wù)器GPU數(shù)88GPU個(gè)數(shù)16384163841個(gè)服務(wù)器對(duì)應(yīng)網(wǎng)卡端口4*（800G端口）8*（200G端口）服務(wù)器服務(wù)器端口需求819216384接入層TOR下行端口數(shù)819216384TOR上行端口數(shù)819216384匯聚層Leaf下行端口數(shù)819216384Leaf上行端口數(shù)819216384核心層Spine下行端口數(shù)819216384三層架構(gòu)匯總4915298304結(jié)果數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)泰君安證券研究Al算力報(bào)告?Marvell則指引AI相關(guān)業(yè)務(wù)2280.080.060.040.020.00.0FY23Q1FY23Q2FY23Q3FY23Q4FY24Q1FY24Q2Nvidia營(yíng)收（億美金）9.08.07.06.05.04.03.02.01.00.020222023E2024EMarvellAI收入（億美元）算力報(bào)告算力報(bào)告光模塊技術(shù)的演進(jìn)離不開(kāi)以下兩個(gè)核心指標(biāo)：?jiǎn)挝凰俾使模篜J/Bit，單位速率成本：$/Gbps該指標(biāo)下降可以因?yàn)椋簣D：器件層面主要通過(guò)改進(jìn)材料可以下降單位速率的功耗圖：器件層面主要通過(guò)改進(jìn)材料可以下降單位速率的功耗數(shù)據(jù)來(lái)源：Co-package數(shù)據(jù)來(lái)源：Co-packageoptics數(shù)據(jù)來(lái)源：Innovium,國(guó)泰君安證券研究Al算力報(bào)告圖：傳統(tǒng)光模塊方案（左）vs硅光光模塊（中）及硅光芯片（右）表：我們預(yù)計(jì)硅光技術(shù)在800G模塊中滲透將明顯上升電口速率光口速率4通道8通道1.6TOSFP-XD硅光數(shù)據(jù)來(lái)源：ICCSZ，國(guó)泰君安證券研究Al算力報(bào)告GaAsSOI4.551.65GaAsSOI4.551.650.2功能晶圓價(jià)格33.9527.160.2150200450450數(shù)據(jù)來(lái)源：ICCSZ，博創(chuàng)科技，國(guó)泰君安證類(lèi)別硅光傳統(tǒng)lnP晶圓尺寸8-12’2-3’工藝精度65nm-250nm0.3-0.5um集成度耦合器、波導(dǎo)、調(diào)制器、和波器、探測(cè)器、分束器、Driver、LA、CDR單片集成難實(shí)現(xiàn)高密度集成工廠維護(hù)代工生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈成熟相對(duì)不成熟芯片良率>80%<40%成本量大可以很低受限于良率和固定開(kāi)支數(shù)據(jù)來(lái)源：ICCSZ，博創(chuàng)科技，國(guó)泰君Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告圖：傳統(tǒng)的光模塊使用CDR/DSP（上半部分），LPO模塊省略了CDR/DSP（下半部分）DSP功耗占8W的400GDR4/FR4接近60%激光器,數(shù)據(jù)來(lái)源：索爾思，國(guó)泰君安證券研究Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告線性驅(qū)動(dòng)減少光學(xué)部分的DSP功能線性驅(qū)動(dòng)可插拔模塊接近當(dāng)前DEMO的CPO方案單位帶寬功耗Al算力報(bào)告?薄膜鈮酸鋰是一種高帶寬的材料，可以支），薄膜鈮酸鋰功耗可以比硅光更低圖：鈮酸鋰調(diào)制性能好，薄膜化后尺寸與硅材料類(lèi)型長(zhǎng)度/mm芯片損耗/3dB帶寬/GHz半波電壓/V直流消光比SiPh硅光4504磷化銦5653傳統(tǒng)LN353-5薄膜LN100/80/454.4/2.3/1.4薄膜LN2707.4/5.1數(shù)據(jù)來(lái)源：鈮酸鋰調(diào)制器發(fā)展進(jìn)展Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告圖：薄膜鈮酸鋰可以用在800G模塊的發(fā)端Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告光芯片層面光芯片全球市場(chǎng)規(guī)模在80-90億元，根據(jù)ICC預(yù)測(cè)，當(dāng)前光芯片層面光學(xué)元件模塊層面ChipOnCarrier光學(xué)元件光收發(fā)組件數(shù)據(jù)來(lái)源：聯(lián)特科技招股書(shū)，優(yōu)迅科技招股書(shū)Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告圖：Sumitomo100GEML圖：200G/通道將成為下一個(gè)代際800G100GEMLAl算力報(bào)告806040200圖：全球光通信DFB/EML光芯片市場(chǎng)快速提升單位：百萬(wàn)2022E2023E2024E數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)光纖接入市場(chǎng)5G移動(dòng)市場(chǎng)DWDM數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)泰君安證券研究806040200圖：100G速率光芯片快速成長(zhǎng)單位：億元2022202320242.5G10G25G50G100GDWDMA100H100Al算力報(bào)告事項(xiàng)事項(xiàng)備注-H100數(shù)量（1:8)一臺(tái)AI服務(wù)器8張卡800G端口數(shù)=1：3)800G光模塊數(shù)量交換機(jī)采用SR多模光模塊案，不采用硅光方案；因100G光芯片市場(chǎng)規(guī)模（億元）事項(xiàng)1Scen2備注AI服務(wù)器出貨量（萬(wàn)臺(tái))-A100數(shù)量（1:8)一臺(tái)AI服務(wù)器8張卡200G端口數(shù)=1：6)200G光模塊數(shù)量50G光芯片數(shù)量（1:4）假設(shè)全部用單模，不采用VCSEL50G光芯片市場(chǎng)規(guī)模（億數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)泰君安證券研究數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)泰君安證券研究Al算力報(bào)告3.1Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告 Al算力報(bào)告 局，足DC間大帶寬需求數(shù)據(jù)來(lái)源：三大運(yùn)營(yíng)商講話，國(guó)泰君安證券研究3.1骨干設(shè)備：骨干網(wǎng)400G新代際，主要設(shè)備商受益Al算力報(bào)告圖：2020-2023年OTN端口比例華為占比最高表：100G代際OTN新建+擴(kuò)容有超過(guò)累計(jì)100萬(wàn)端口合計(jì)華為烽火諾基亞數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)移動(dòng)采招網(wǎng)，國(guó)泰君安證券研究Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告表：主流相干模塊市場(chǎng)價(jià)格情況相干模塊市場(chǎng)價(jià)格100GCFP/CFP228000200GCFP2DCO40000400GCFP2DCO60000800G6位數(shù)1.2T6位數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源：易飛揚(yáng)通信圖：相干模塊圖樣Al算力報(bào)告 Al算力報(bào)告 ?薄膜領(lǐng)域，當(dāng)前海外富士通、國(guó)內(nèi)光庫(kù)科技等有相應(yīng)產(chǎn)品，我們預(yù)計(jì)有望應(yīng)用在400G骨干網(wǎng)端口中。?交付的形式大概率為調(diào)制器HB-CDM的格式，封裝尺寸可以相對(duì)做的較小。圖：富士通宣布商用的驅(qū)動(dòng)器+鈮酸鋰調(diào)制器封裝起來(lái)3cm表：核心的薄膜材料技術(shù)我國(guó)已經(jīng)掌握，芯片技術(shù)已逐鈮酸鋰薄膜材料薄膜鈮酸鋰調(diào)制器芯片薄膜LN器件制作學(xué)院派產(chǎn)業(yè)山東大學(xué)：胡卉團(tuán)隊(duì)濟(jì)南晶正（胡中山大學(xué)：余思遠(yuǎn)蔡鑫倫團(tuán)隊(duì)、武漢國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等光庫(kù)科技、鈮奧光電、寧波元芯華中科技大學(xué)夏金松團(tuán)隊(duì)、山東大學(xué)晶體材料實(shí)驗(yàn)室光庫(kù)科技、鈮奧光電、寧波元芯等數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)泰君安證券研究Al算力報(bào)告通信、汽車(chē)、消費(fèi)電子、工業(yè)交通、航空航天、軍事等領(lǐng)域。傳輸高速高頻數(shù)據(jù)信號(hào)的同時(shí)須保證電路阻抗連續(xù)性好、串?dāng)_小、時(shí)延低、信號(hào)完整性高。?數(shù)據(jù)中心連接新趨勢(shì)不斷涌現(xiàn)，對(duì)連接器&線束性能要求持續(xù)提升。隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模不斷擴(kuò)大、組網(wǎng)模式日益復(fù)雜，研發(fā)更快速度、更高密度和更小型化的連接器以及更高集成度的線束成為行業(yè)技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)。表：連接器分類(lèi)連接器類(lèi)別主要功能應(yīng)用領(lǐng)域電連接器用于器件、組件、設(shè)備、系統(tǒng)之間的電信號(hào)連接，借助電信號(hào)和機(jī)械力量的作用使電路接通、斷開(kāi)，傳輸信號(hào)或電磁能量，包括大功率電能、數(shù)據(jù)信號(hào)在內(nèi)的電信號(hào)等廣泛應(yīng)用于通信、航空航天、計(jì)算機(jī)、汽車(chē)，工業(yè)等領(lǐng)域微波射頻連接器用于微波傳輸電路的連接，隸屬于高頻電連接器，因電氣性能要求特殊，行業(yè)內(nèi)企業(yè)會(huì)將微波射頻連接器與電連接器進(jìn)行區(qū)分主要應(yīng)用于通信、軍事等領(lǐng)域光連接器用于連接兩根光纖或光纜形成連續(xù)光通路的可以重復(fù)使用的無(wú)源器件，廣泛應(yīng)用于光纖傳輸線路、光纖配線架和光纖測(cè)試儀器，儀表，光纖對(duì)于組件的對(duì)準(zhǔn)精度要求廣泛應(yīng)用于傳輸干線、區(qū)域光通訊網(wǎng)、長(zhǎng)途電信、光檢測(cè)、等各類(lèi)光傳輸網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中圖：數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景下的連接器應(yīng)用Al算力報(bào)告?連接器順應(yīng)光模塊迭代趨勢(shì)實(shí)現(xiàn)用量增長(zhǎng)。根據(jù)集成光纖數(shù)量的不同，常見(jiàn)的光模塊連接器可分為L(zhǎng)C接口和MPO/MTP接口，100G以下光模塊多使用LC接口，100G以上光模塊則需要光纖集成度更高的MPO/MTP接口（常用2~48芯）。隨著光模塊速率從100G/200G向400G/800G躍升，單個(gè)光模塊的通道數(shù)量增加，所需使用的單個(gè)連接器的通道密度&即需要更多的MPO/MTP連接器。表：光模塊技術(shù)演進(jìn)光模塊封裝類(lèi)型通道數(shù)量單通道速率調(diào)制技術(shù)傳輸速率440G44200G8400G8800G圖：常見(jiàn)400G光模塊連接方案?Al算力報(bào)告值高速背板連接器新技術(shù)，高壁壘筑就高附加值。高速背板連接器因其功能主要集中在高速信號(hào)的板間傳輸，且能夠在有限的空間 布置更多電路板，已成為應(yīng)用于高端服務(wù)器的新技術(shù)方向。由于其在技術(shù)難度、信號(hào)傳輸速率和應(yīng)用場(chǎng)景多方面優(yōu)于I/O連接器，且下游客戶產(chǎn)品定制化要求較高，價(jià)值量大幅提升。圖：I/O連接器和背板連接器應(yīng)用表：I/O連接器和高速背板連接器對(duì)比應(yīng)用領(lǐng)域I/O連接器高速背板連接器技術(shù)難度層的兩個(gè)絕緣層③差分對(duì)集中在同一個(gè)信號(hào)PIN上，間距相同易加工①信號(hào)PIN數(shù)量較多（一般為12個(gè)以上）和信號(hào)層之間的絕緣層；③差分對(duì)配置在不同信號(hào)PIN上，且交錯(cuò)分布，不易加工傳輸速率速率為28Gbps，共4個(gè)通道，總傳輸速市面主流方案6pair/4column：?jiǎn)蝹€(gè)差分對(duì)的傳輸速率為28Gbps，共24個(gè)差分對(duì)，總傳輸速率為600Gbps應(yīng)用場(chǎng)景安裝在子板邊緣，主要作用是和外部的其它設(shè)備互聯(lián)，以便和外部系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)/信號(hào)交換安裝在背板上，主要作用是將背板和子板進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)背板和子板的數(shù)據(jù)/信號(hào)交換AlAl算力報(bào)告?線纜同步平臺(tái)升級(jí)，內(nèi)部線纜單服務(wù)器價(jià)值量大幅提升纜：高速裸線等內(nèi)部線纜，用于服務(wù)器內(nèi)板卡、存儲(chǔ)等組件互聯(lián)；DAC/AOC高速線纜屬于外部線纜交換機(jī)、交換機(jī)-交換機(jī)互聯(lián)。由于內(nèi)部線纜需配合服務(wù)器/交換機(jī)平臺(tái)不斷升級(jí)（Intel平臺(tái)從支持PCIe4.0向5.0升級(jí)，傳輸速率和調(diào)制技術(shù)均升級(jí)可實(shí)現(xiàn)單服務(wù)器價(jià)值量大幅提升。?隨著交換機(jī)與AI服務(wù)器需求和性能持續(xù)提升，高速線纜、組件、連圖：DAC/AOC應(yīng)用場(chǎng)景圖：主板上PCIE通道?國(guó)內(nèi)廠商憑借在消費(fèi)電子領(lǐng)域的技術(shù)積累+國(guó)產(chǎn)替代節(jié)奏加速，有望打破行業(yè)格局。海外連接器市場(chǎng)發(fā)展較早且成熟，歐美、日系廠商依靠技術(shù)沉淀和規(guī)模優(yōu)勢(shì)長(zhǎng)期占據(jù)全球大部分市場(chǎng)份額。我國(guó)連接器行業(yè)起步相對(duì)較晚，以消費(fèi)電子領(lǐng)域?yàn)榇?，產(chǎn)品以中低端為主，市場(chǎng)份額有限。隨著數(shù)據(jù)中心需求爆發(fā)式增長(zhǎng)以及國(guó)產(chǎn)替代穩(wěn)步推進(jìn)，國(guó)內(nèi)連接器廠商有望實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品技術(shù)升圖：2020年全球連接器廠商市場(chǎng)份額泰科安費(fèi)諾莫仕立訊精密安波福富士康J.S.T廣瀨電機(jī)其他表：國(guó)外廠商與國(guó)內(nèi)廠商對(duì)比應(yīng)用領(lǐng)域主要國(guó)外制造商主要國(guó)內(nèi)制造商通信瑞可達(dá)汽車(chē)泰科、安費(fèi)諾、莫仕、矢崎、航空電子計(jì)算機(jī)等消費(fèi)電子泰科、安費(fèi)諾、莫仕、航空電子電連技術(shù)、立訊精密、得潤(rùn)電子、徠木股份工業(yè)和交通泰科、安費(fèi)諾、莫仕、矢崎、航空電子、灝訊、羅森伯格中航光電、航天電器、永貴電器、四川華豐軍事、航空航天泰科、安費(fèi)諾、莫仕、航空電子中航光電、永貴電器、四川華豐AlAl算力報(bào)告Al算力報(bào)告纜）、光連接（AOC和光模塊）、射頻通信（基站天線、基站濾波器、塔頂放大器、雙工器、合路器、RRU、AAU、小基站）等現(xiàn)有產(chǎn)品基礎(chǔ)上，增加了熱管理（熱管、VC、軸流風(fēng)扇、冷板、液冷散熱）和工業(yè)連接等產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景下解決方案的垂直整合。扎實(shí)的產(chǎn)品基礎(chǔ)+5G趨勢(shì)有望推動(dòng)公司復(fù)刻海外龍頭圖：立訊精密數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景解決方案圖：電連技術(shù)ECT產(chǎn)品應(yīng)用AlAl算力報(bào)告?小型化模型將打破智能終端性能冗余窘境，終端接口的硬件求基本滿足目前應(yīng)用需求場(chǎng)景，導(dǎo)致終端消費(fèi)者換機(jī)動(dòng)力不足。而AI大語(yǔ)言模型的小型化發(fā)展，將帶來(lái)智能終端的再升級(jí)。在手輸、執(zhí)行、感知等硬件需求也將同步升級(jí)。圖：谷歌發(fā)布可植入終端設(shè)備的小型化模型GeckoAl算力報(bào)告?Soc作為核心部件有望深度受益。Soc作為智能終端中的底層系統(tǒng)、音頻處理器、I/O子系統(tǒng)以及各類(lèi)高速模擬接口等功能模塊。應(yīng)用于智能家居、互動(dòng)零售、企業(yè)、商業(yè)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等場(chǎng)景。圖：Soc賦能的終端AI應(yīng)用》圖：通過(guò)調(diào)節(jié)VisionPro的旋鈕，用戶可以獲得不同的沉浸度體驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源：WWDC23圖：完全沉浸時(shí)，EyeSight技術(shù)讓走近的同伴出現(xiàn)在用戶視野中數(shù)據(jù)來(lái)源：WWDC23Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告間運(yùn)算新時(shí)代。?VisionPro與AI結(jié)合生成Persona虛擬現(xiàn)實(shí)形象。VisionPro采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)前置傳感器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成用戶專(zhuān)屬形圖：基于機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)算后創(chuàng)造的現(xiàn)實(shí)形象Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告?公司在電信領(lǐng)域耕耘已久，是國(guó)內(nèi)少數(shù)批量交付電信100G高端模塊的廠商。此外，公司?超預(yù)期的點(diǎn)：新客戶開(kāi)拓進(jìn)展；硅光能力整合加強(qiáng)；22-23年行業(yè)需求超預(yù)期。圖：主要產(chǎn)品為各速率光模塊數(shù)據(jù)來(lái)源：公司公告，國(guó)泰君安證券研究Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告?2018-2020年：收購(gòu)AiDi、開(kāi)拓有源BO?超預(yù)期的點(diǎn)：數(shù)通器件需求超預(yù)期，激光雷達(dá)項(xiàng)目進(jìn)展超預(yù)期，23年光引擎需求超圖：全球客戶鏈條圖：全球研發(fā)和產(chǎn)能布局圖：全球客戶鏈條數(shù)據(jù)來(lái)源：公司公告，國(guó)泰君安證券研究5.3中興通訊：盈利質(zhì)量持續(xù)改善，AI布局逐步放量Al算力報(bào)告l預(yù)計(jì)2023年公司電信網(wǎng)絡(luò)側(cè)業(yè)務(wù)將穩(wěn)步增長(zhǎng)。根據(jù)工業(yè)和信息化部的數(shù)據(jù)，2023年l服務(wù)器和存儲(chǔ)業(yè)務(wù)高增長(zhǎng)可期，產(chǎn)品組合不斷豐富。由于電信運(yùn)營(yíng)商強(qiáng)勁的算力資本將強(qiáng)勁。公司最新發(fā)布的G5系列服務(wù)器產(chǎn)品，具備高密度算力、靈活擴(kuò)展、異構(gòu)算力、海量存儲(chǔ)、穩(wěn)定可靠等特性，采用最新的英特爾至強(qiáng)第四代可擴(kuò)展處理器，雙路最大支持120核，AI性能提升10倍，提供強(qiáng)大算力支持。公司目前已與百度合作，為“文心一言”量身定制算力底座，為AI產(chǎn)品應(yīng)用提供更加強(qiáng)勁的算力支撐圖：中興通訊G5系列服務(wù)器新品表：中興通訊智算基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品矩陣產(chǎn)品分類(lèi)產(chǎn)品簡(jiǎn)介服務(wù)器全系列服務(wù)器支持GPU和液冷，可以以極致低耗構(gòu)建大模型計(jì)算資源池，使數(shù)據(jù)中心的PUE降到1.13以下。已推出R6500G5GPU服務(wù)器，最大支持20個(gè)GPU，還將推出更高性能的R6900G5GPU訓(xùn)練服務(wù)器。存儲(chǔ)提供高帶寬多元融合存儲(chǔ)，以滿足AI訓(xùn)練多態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。提供分布式磁陣和高端全閃磁陣組合方案，兼顧了大容量和高性能需求，同時(shí)提供文件、對(duì)象和塊等多元存儲(chǔ)。此外，通過(guò)NEO智能云卡卸載高性能存儲(chǔ)傳輸協(xié)議NVMe，實(shí)現(xiàn)了3MIOPS的存儲(chǔ)性能。網(wǎng)絡(luò)采用高速“無(wú)損”網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了AI算力的“無(wú)損”。以DPU為中心，換機(jī)的高性能RDMA網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了超大規(guī)模算力集群。引入NEO智能云卡，服務(wù)器可實(shí)現(xiàn)單節(jié)點(diǎn)800Gbps轉(zhuǎn)發(fā)性能、微秒級(jí)時(shí)延，從而突破節(jié)點(diǎn)間網(wǎng)絡(luò)瓶頸，可以將GPU集群算力發(fā)揮到極致。數(shù)據(jù)來(lái)源：中興通訊微信公眾號(hào)，國(guó)泰君安證券研究Al算力報(bào)告Al算力報(bào)告l盈利和派息均將持續(xù)穩(wěn)健增長(zhǎng)。預(yù)計(jì)移動(dòng)客戶和家庭寬帶客戶仍將實(shí)現(xiàn)凈增長(zhǎng)；預(yù)計(jì)移動(dòng)ARPU將基本保持穩(wěn)定，而家庭客戶綜慧家庭增值業(yè)務(wù)推動(dòng)下將同比增長(zhǎng)。由于資本開(kāi)支放緩帶來(lái)的折舊壓力減小，以及運(yùn)維費(fèi)用的管控，預(yù)計(jì)盈利的增長(zhǎng)l數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)空間廣闊，為公司帶來(lái)巨大市場(chǎng)機(jī)會(huì)。公司擁有大量的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)資源方面有很大的優(yōu)勢(shì)，未來(lái)在數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)將有很大的發(fā)展機(jī)會(huì)及占據(jù)較大市場(chǎng)份額。目前，已有一些商業(yè)案例落地，但數(shù)據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)仍處于發(fā)展初期；我們認(rèn)為公司將從戰(zhàn)略層面表：中國(guó)移動(dòng)算網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)中心布局算力規(guī)模可用機(jī)架數(shù)35萬(wàn)架云專(zhuān)網(wǎng)覆蓋城市數(shù)304個(gè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延全國(guó)20ms省域地市省際骨干網(wǎng)帶寬數(shù)據(jù)來(lái)源：產(chǎn)業(yè)通信網(wǎng)、國(guó)泰君安證券研究表：中國(guó)移動(dòng)面向政務(wù)領(lǐng)域的行業(yè)大模型模型類(lèi)型簡(jiǎn)介優(yōu)勢(shì)基于近年來(lái)積累的豐富數(shù)字政府建設(shè)經(jīng)驗(yàn)所打造的面向政務(wù)領(lǐng)域的行業(yè)大模型。依托九天·海算政務(wù)大模型，復(fù)雜流程的多元交互能力。九天·客服大模型既可根據(jù)用戶提供的自然語(yǔ)言描述，解析用戶問(wèn)題并提供答案，又可以與人工客服協(xié)作，分析歷史溝通內(nèi)容的語(yǔ)義和上下文 ,總結(jié)和歸納對(duì)話的重點(diǎn)和關(guān)鍵信息，根據(jù)對(duì)話內(nèi)容為人工客服坐席提示回復(fù)建議 ,以減少應(yīng)答時(shí)間，形成“大模型—人工坐席—用戶”的三方溝通場(chǎng)。效率。數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)移動(dòng)、國(guó)泰君安證券研究中國(guó)電信：云業(yè)務(wù)不斷拓展，算力資源奠定發(fā)展基礎(chǔ)《穿越n的基石,算力基建的起始l國(guó)資云龍頭，業(yè)務(wù)規(guī)模不斷拓展。天翼云公有云市場(chǎng)份額進(jìn)入行業(yè)前三，在云業(yè)界民幣1,000億元。目前，市場(chǎng)需求依然旺盛，關(guān)鍵點(diǎn)在于公司自身的關(guān)鍵核心技術(shù)能力；預(yù)計(jì)公司將繼續(xù)加強(qiáng)在云計(jì)計(jì)劃2023年投資云資源人民幣195億l算力資源規(guī)模持續(xù)擴(kuò)充，為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化業(yè)務(wù)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。中l(wèi)催化劑：派息及派息率的上升；云業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)快表：中國(guó)電信“2+4+31+X+O”算力布局分類(lèi)具體內(nèi)容2在內(nèi)蒙古和貴州兩個(gè)全國(guó)性云基地打造融合資源池4在京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳、陜川渝4個(gè)大區(qū)建成大規(guī)模公有云31在31個(gè)省省會(huì)級(jí)和重點(diǎn)城市建設(shè)屬地化專(zhuān)屬云X在X節(jié)點(diǎn)打造差異化邊緣云O布局“一帶一路”沿線國(guó)家，將算力體系延展至海外表：中國(guó)電信新一代智算引擎分類(lèi)具體內(nèi)容核心算法全面布局圖像、語(yǔ)音、語(yǔ)義和AR/VR等領(lǐng)域基礎(chǔ)算法和前沿探索，AI算法倉(cāng)已突破5500+，發(fā)布星河通用視覺(jué)大模型2.0，從垂直領(lǐng)域智能邁向跨行業(yè)通用智能。高效算力依托天翼云進(jìn)行人工智能4級(jí)算力的平臺(tái)建設(shè)：在全國(guó)6個(gè)大區(qū)建設(shè)核心的、大型的算力集群；在31個(gè)省節(jié)點(diǎn)