通信行业：谷歌Gemini大模型与AI视频软件Pika相继发布，持续看好算力产业链投资机会

大模型端：谷歌Gemini能力进展迅速，多模态能力得到大幅提升。根据谷歌官网显示，谷歌发布最新AI大模型Gemini，针对Gemini 1.0推出三种不同尺寸的优化模型Gemini Ultra、Gemini Pro（可用于扩展各种任务）和Gemini Nano（作为端侧模型，将引入Pixel为设备的生成式AI功能提供支持。Pixel 8 Pro为首款搭载该模型的手机）；Gemini作为谷歌重新构建的多模态大模型，支持理解文本、代码、音频、图像和视频等多种形式。此外，谷歌专门为训练尖端AI模型推出最高效且可扩展的TPU系统Cloud TPU v5p，与TPU v4相比，TPU v5p的FLOPS提高了2倍以上，HBM提高了3倍；训练LLM大模型速度TPU v4提升2.8倍。我们认为，国外以谷歌为代表的互联网大厂深入迭代大模型，多模态能力得到大幅提升，进而驱动算力基础设施需求旺盛。 芯片端：海外科技大厂竞赛加速，积极解决禁售问题，国内AI芯片产业持续发展。1）海外芯片巨头加速竞争布局：根据AMD官网数据显示，AMD于12月6日发布AMD Instinct MI300系列领先的数据中心AI解决方案以及最新M310芯片，与英伟达H100 HGX相比，当在BLOOM 176B等LLM上运行推理时，AMD Instinct平台可以提供高达1.6倍的吞吐量增长；据财联社报道，12月6日英伟达黄仁勋表示，英伟达正在与美国政府密切合作，确保面向中国市场的新芯片符合出口限制；根据Omdia Research报告数据预测显示，2023年Meta和微软各购买15万块H100 GPU，谷歌、亚马逊预计各5万块，国内AI军备竞赛也持续加速推进，预计国内互联网大厂腾讯、百度、阿里巴巴2023年购买英伟达H100 GPU分别达5/3/2.5万块，整体算力芯片需求仍处于旺盛状态；2）此外，英伟达高性能芯片禁售后，国内AI芯片厂商加速产品技术能力迭代，看好国内芯片产业链发展：以华为为例：根据贝 斯特咨询官方公众号显示，华为已推出全新架构的昇腾AI计算集群，采用全 新的华为星河AI智算交换机CloudEngine X H16800，具备800GE端口能力，可实现2250节点（等效于1.8万张卡）超大规模无收敛集群组网；此外华为 昇腾910芯片单卡算力达640TOPS，算力能力基本可以对标英伟达A100， 同时据财联社称黄仁勋表示在生产“最好的”人工智能芯片的竞赛中，华为是英伟达“非常强大”的竞争对手之一。国内AI芯片厂商加速追赶，由于中美芯片制裁影响存在不确定性，国产化替代势在必行。我们认为，AIGC产业趋势确定性强，随着国外积极解决禁售问题，国内厂商加速迭代产品技术能力，有望从上游解决当前算力需求旺盛的供给问题，或将持续带动算力基础设施产业发展。 应用端：AI应用产业化提速，Pika等AI视频创造软件出圈有望带动算力需求再次加速提升。11月29日，美国AI初创公司Pika labs发布全新的文生视频产品Pika 1.0，功能包括：文本生成视频、图像生成视频功能，只需要输入简单的文本描述，或上传图像配合文字，就可以创建高质量的视频以及对视频内容进行编辑、增加修改图片元素等，同时可以修改视频宽高比尺寸； 根据Magic Animate官网显示，国内字节跳动联合新加坡国立大学发布Magic Animate AI视频创作开源项目，与DALLE3等T2I扩散模型无缝集成，可以通过动态动作使文本提示图像栩栩如生。我们认为，当前随着算力基础能力的不断部署以及大模型多模态能力的持续演进，AIGC应用产业化有望加速到来，例如Pika等爆款出圈应用的不断繁荣有望加速反哺催化底层算力基础设施需求的进一步提升。 从AIGC全产业链看算力发展的持续性：我们认为，上游芯片巨头军备竞赛加速，需求仍较为紧俏，国内外科技巨头大模型多模态能力进展迅速，由Runway、Pika、Magic Animate等AI视频爆款应用有望加速催化繁荣AI应用落地；全环节中算力基础设施建设提供算力底座，持续看好算力基础设施建设环节投资机会；同时国内AI算力产业加速追赶，国产化替代势在必行，关注国产AI算力产业链发展。 相关标的：光通信：天孚通信、中际旭创、新易盛、华工科技、博创科技、源杰科技、仕佳光子、长光华芯、腾景科技；AI芯片：寒武纪、裕太微、创耀科技；AI服务器/交换机：中兴通讯、紫光股份、浪潮信息、锐捷网络、星网锐捷、盛科通信；服务器/交换机代工：共进股份、工业富联、菲菱科思、海能达；掩膜版：路维光电、清溢光电；存储：朗科科技、有方科技；PCB：兴森科技、沪电股份、深南电路、奥士康、世运电路、崇达技术、胜宏股份、景旺电子、鹏鼎控股。 风险提示：市场竞争加剧风险；关键技术突破不及预期风险；下游需求不及预期；原材料价格波动风险。