通信行业点评：算力集群有望成为IDC大趋势

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AI时代下的算力基础设施建设与发展趋势

AI驱动的科学研究与算力平台建设

• 科技部行动：科技部提出推动面向重大科学问题的人工智能模型和算法创新，旨在建设针对特定科研领域的“人工智能驱动的科学研究”专用平台，并加速国家新一代人工智能公共算力开放创新平台的建设。

• 亚马逊与英伟达合作：通过合作开发下一代基础设施，专注于训练大型机器学习模型及构建生成性AI应用，以满足AI模型的学习需求，利用H100 GPU与P5云计算平台提供强大的计算能力。

算力资源与市场需求

• 市场规模：根据工业和信息化部数据，2021年中国算力核心产业规模达到1.5万亿元，云计算市场规模超过3000亿元，显示AI时代对算力需求的强劲增长。

• 资源缺口：IDC公司如奥飞数据和光环新网在京津冀和大湾区扩建机房，反映了大城市的算力需求仍然显著，表明当前算力资源存在缺口。

GPU算力资源池与数据中心建设

• GPU算力资源池趋势：为提高GPU资源的利用率、灵活性和降低成本，构建GPU算力资源池成为行业趋势，通过远程调度提供更精细的算力分配。

• IDC厂商布局：国内IDC厂商紧跟AI生成内容（AIGC）进程，布局超算中心，提供与算力资源池相关的数据中心基础设施，以适应不断增长的算力需求。

数据中心建设与液冷技术应用

• 高功率机柜需求：类ChatGPT大模型要求高功率机柜支持，传统风冷方式难以满足此类高热密度散热需求。

• 液冷技术优势：液冷技术利用其高比热容和对流传热特性，能够有效解决2.7至30kW/机柜的散热问题，是应对高热密度数据中心散热的有效方案。

投资建议与风险提示

• 市场变化：预计AI模型及其应用将显著增加算力需求，导致中国云计算市场竞争格局发生变化，百度智能云份额有望提升。

• 受益公司：推荐关注奥飞数据、光环新网、依米康、申菱环境等公司在AI时代智能算力新基建领域的潜在机会。

• 风险因素：包括行业竞争加剧、客户集中度高以及资本开支压力等挑战。