算力深度报告一：算力研究框架-产业链全梳理

算力，AI大模型时代的能源动力。通用人工智能技术有望启动以算力为主体能源的第四次工业革命，算力需求有望高增。技术革命是以新一代生产力工具的大范围应用为核心，以主体能源为基础动力的全局性经济范式转 型。历史上共发生过三次技术革命，我们认为，本轮通用型人工智能发展浪潮有望启动第四次技术革命：以AGI为新一代生产力工具，以算力为主体能源。历史上历次技术革命中主体能源都会随新一代生产力工具的广泛应用而需求高增，我们预计AI算力需求有望在模型规模、算法创新、海量数据、应用落地等多端推动下高增。 AI模型训练规模增速超过摩尔定律，进入大模型时代。在2010年以前（前深度学习时代），AI训练计算的增长与摩尔定律一致，大约每20个月翻一倍。2010~2015年（深度学习时代），AI深度学习训练所需FLOPs相比之前发生斜率突变，每6个月翻一倍，远超摩尔定律。2016年至今（大模型时代），AI大模型训练所需 FLOPs出现断点跳跃，随着能够处理更长序列和更复杂任务的Transformer等模型问世，算法的持续创新推动了对更高计算能力的需求，2022年训练大模型的算力需求达到了8×1023FLOPs。 透视算力产业链——上游：芯片/元器件中游：服务器/网络设施下游：IDC/云服务。 1）上游-芯片/元器件——异构算力蓬勃发展，国产替代空间广阔。随着业界对算力需求的不断提高，越来越多的计算平台开始引入CPU、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算。2020年我国MPU市场规模达到2,336亿元，约占全球39.7%；2022年全球GPU市场规模达422亿美元，NV占全球GPU市场份 额80%以上；2022年全球ASIC市场规模在千亿体量，我国约占全球市场33.4%；2023年全球FPGA规模近百亿美元，中国市场约占37.9%。 2）中游-服务器/网络设备——国内服务器厂商领军全球，光模块市场份额迅速提升。2022年全球服务器市场高达千亿美元，我国约占全球市场四分之一，国产厂商浪潮信息在2023年Q3全球服务器市场份额排名第二，仅次于戴尔；2022年光模块全球前10名中国占据6家，中际旭创与Coherent市占率并列全球第一；2022年 全球交换机市场规模达400亿美元，中国市场约占17%；而全球存储市场则基本被国外厂商垄断，不过随着AIServer、AIPC、AIMobile持续放量，国内存储市场有望迎来新发展机遇。 3）下游-数据中心/云服务——东数西算铸基，算力租赁牵引。受新基建、数字化转型及数字中国远景目标等国家政策促进及企业降本增效需求的驱动，我国数据中心市场规模持续高速增长。2021年我国数据中心市场规模达到1,500亿元，近�年CAGR达到29.96%；中国云计算产业正处蓬勃发展阶段，2022年中国云计算市场规 模达到4,552.4亿元，同比增长33.5%。 推荐关注AI算力产业相关计算机标的，浪潮信息、中科曙光、宝信软件、神州数码、高新发展。 国产替代进程不及预期的风险；数据中心能耗政策推进不及预期的风险；技术变化较快，技术路线调整的风险；行业竞争加剧的风险。 内容目录 1.算力——AI大模型时代的能源动力6 1.1技术革命意味着什么？——新一代生产力工具（AGI）问世推动主体能源（算力）需求快速上行6 1.1.1AGI曙光：通用人工智能技术有望启动第四次工业革命，算力为主体能源6 1.1.2押注能源：历次技术革命的主体能源需求量受益于生产力解放快速上行6 1.2AI算力需求有望在模型规模、算法创新、海量数据、应用落地等多端推动下高增7 1.2.1AI三要素：算法是车间工艺，算力是能源动力，数据是生产资料7 1.2.2算力需求跃迁：AI模型训练规模增速超过摩尔定律，引发算力需求高增7 1.2.3算力分类：训练算力+推理算力，算力体系逐步完善8 1.2.4算力规模：训练/推理对AI芯片提出不同要求，推理端算力需求有望远超训练端9 2.透视算力产业链——上游：芯片/元器件→中游：服务器/网络设施→下游：IDC/云服务11 3.上游-芯片/元器件——异构算力蓬勃发展，国产替代空间广阔12 3.1CPU：中央处理器，Intel与AMD两大巨头占据x86CPU市场12 3.1.1基本定义：CPU负责解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据12 3.1.2CPU分类：基于指令集的CISC与RISC，基于应用领域的MPU/MCU/DSP13 3.1.3产业链条：上游-EDA/IP/半导体设备/测试，下游-整机厂商/行业解决方案/应用系统15 3.1.4市场规模：全球微处理器市场规模高达千亿美元，我国约占全球市场规模40%15 3.1.5竞争格局：Intel约占全球MPU市场半壁江山，Intel与AMD独占x86全球市场16 3.2GPU：CUDA大幅降低GPU并行计算的编程难度，NV约占全球市场九成份额18 3.2.1基础定义：CPU侧重低延迟计算，GPU更侧重并行计算18 3.2.2CUDA：大幅降低GPU并行计算的编程难度，实现GPU的通用化19 3.2.3市场规模：2022年全球GPU市场规模达422亿美元，未来十年有望高速增长20 3.2.4竞争格局：NV约占全球GPU市场份额近九成，AMD与Intel约占10%20 3.3ASIC：算力由通用走向定制，2022年我国ASIC市场规模达335亿元21 3.3.1基础定义：专用集成电路，算力从通用走向定制21 3.3.2市场规模：2022年全球ASIC市场规模在千亿体量，我国约占全球市场33.4%21 3.3.3竞争格局：竞争格局开放，国产替代正当时22 3.4FPGA：现场可编程芯片，Xilinx约占全球市场份额52%22 3.4.1基础定义：现场可编程的芯片，FPGA=LC+IO+SB22 3.4.2功能实现：编程LC与SB改变逻辑电路进而实现不同的功能23 3.4.3市场规模：全球FPGA规模或近百亿美元，中国市场约占37.9%23 3.4.4竞争格局：Xilinx约占全球FPGA市场份额52%，安路科技为国产龙头厂商24 4.中游-服务器/网络设备——国内服务器厂商领军全球，光模块市场份额迅速提升24 4.1服务器：管理计算资源的大型计算机，全球市场规模超千亿美元24 4.1.1基本定义：服务器在网络中为其它客户机提供计算或应用服务24 4.1.2产品分类：基于体系架构方式/基于应用层次/基于用途/基于机箱结构24 4.1.3产业链条：上游-硬件设备/软件产品，下游-应用市场25 4.1.4市场规模：2022年全球服务器市场高达千亿美元，我国约占全球市场四分之一25 4.1.5竞争格局：戴尔/浪潮/HPE全球市场CR3，浪潮/新华三/超聚变引领国内市场26 4.2光模块：实现光电信号互相转换，国产厂商占全球市场份额50%以上27 4.2.1基本定义：光模块的功能是实现光电转换，是光通信系统的核心器件27 4.2.2产品分类：分类方式多样，小型化、高速率、低功耗、低成本是发展趋势27 4.2.3产业链条：上游-元器件等，下游-通信设备制造/数据中心/电信运营商28 4.2.4市场规模：全球光模块市场规模突破百亿美元，中国市场约占四分之一28 4.2.5竞争格局：国产厂商份额不断提升，占据全球光模块市场份额超过50%29 4.3交换机：提供网络连接端口，思科独占全球市场份额40%29 4.3.1基本定义：交换机为接入它的任意两个网络节点提供独享的电信号通路29 4.3.2产品分类：基于网络覆盖范围/基于传输速率和介质/基于应用规模等29 4.3.3产业链条：上游-电子元器件，下游-数据中心等领域30 4.3.4市场规模：全球交换机市场规模达400亿美元，我国约占全球市场规模17%30 4.3.5竞争格局：思科是全球交换机市场绝对龙头，华为、新华三、锐捷合计占国内市场超过八成31 4.4存储设备：国外厂商垄断全球存储市场，三星、海力士、美光合计占比超过80%31 4.4.1基本定义：存储器是用来存储程序和各种数据信息的记忆部件31 4.4.2产品分类：NAND和DRAM市场是主要细分市场31 4.4.3市场规模：全球NAND市场规模达600亿美元，全球DRAM市场规模近千亿美元32 4.4.4竞争格局：国外厂商垄断全球存储市场，三星据NAND、DRAM市场份额首位33 5.下游-数据中心/云服务——东数西算铸基，算力租赁牵引33 5.1数据中心：数据存储和交换的中心，Equinix是全球IDC龙头33 5.1.1基本定义：拥有完善的设备、专业化的管理、完善的应用级服务的服务平台33 5.1.2产业链条：上游-基础设施，中游-数据中心运营服务商，下游-应用行业34 5.1.3市场规模：全球IDC市场达800亿美元，我国IDC市场规模在2,500亿元左右34 5.1.4竞争格局：Equinix是全球IDC龙头，国内市场三大运营商合计占比超50%35 5.2云服务：分布式计算，AWS独占全球市场份额40%35 5.2.1基本定义：通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务35 5.2.2产品分类：基础设施即服务(IaaS)/平台即服务(PaaS)/软件即服务(SaaS)35 5.2.3产业链条：上游-芯片/基础设备，中游-IDC制造商/云服务提供商，下游-客户端36 5.2.4市场规模：全球云计算规模达4,000亿美元，中国市场规模4,500亿元36 5.2.5竞争格局：AWS约占全球云计算市场份额40%，国内四大云计算厂商占比79%36 6.投资建议37 7.风险提示38 图表目录 图表1：通用人工智能有望开启第四次工业革命6 图表2：1860年起英国煤炭消耗量上行约一个世纪7 图表3：1920年起美国原油消耗量大幅上行7 图表4：AI三要素：算法是车间工艺，算力是能源动力，数据是生产资料7 图表6：2016年起AI大模型训练所需FLOPs出现断点跳跃8 图表7：AI训练与AI推理的对比9 图表8：训练与推理芯片对比9 图表9：2022-2027年人工智能服务器推理和训练工作负载预测10 图表10：训练端算力需求预测10 图表11：推理端算力需求预测10 图表12：算力产业链：上游-芯片/元器件&中游-服务器/网络设备&下游-数据中心/云服务11 图表13：算力产业图谱：上游-芯片/元器件&中游-服务器/网络设备&下游-数据中心/云服务12 图表14：CPU基本架构图：运算器+控制器13 图表15：CPU主流架构对比14 图表16：CPU产品分类：基于指令集/基于应用领域15 图表17：CPU产业链：上游连接EDA/IP/半导体设备/测试，下游连接整机/设备/应用15 图表18：2022年全球CPU市场规模达650亿美元16 图表19：2021年全球微处理器市场规模高达千亿美元16 图表20：2023年我国微处理器市场规模预计在3,000亿元左右16 图表21：2022年Intel与AMD约占全球服务器CPU市场份额90%以上17 图表22：2021年Intel约占全球MPU市场规模半壁江山17 图表23：2020年日韩系厂商占比全球MCU市场主要市场份额17 图表24：2022年x86架构占全球PC市场主导地位18 图表25：2023年全球x86CPU市场份额由Intel与AMD两巨头占据18 图表26：GPU与CPU对比18 图表27：GPU相比CPU架构更重视并行计算19 图表28：CUDA支持多种语言和应用程序编程接口20 图表29：2022年全球GPU达422亿美元，未来十年有望保持30%以上迅猛增长20 图表30：2023年NV约占全球GPU市场份额近九成21 图表31：算力由通用走向定制21 图表32：2022年全球ASIC市场规模在千亿体量，我国约占全球市场33.4%22 图表33：ASIC市场格局及代表厂商22 图表34：FPGA=LC+IO+SB23 图表35：编程LC与SB改变逻辑电路进而实现