算力持续验证景气

全球算力需求持续释放，H20出货量或可达百万片。1）H20作为中国市场的人工智能芯片之一，在近期已开始吸引互联网等企业的采购，其背后以CUDA为代表的英伟达生态，在未来相当一段时间内，或仍将占据主导地位。 2）根据研究机构SemiAnalysis预测，2024年有望交付超过100万颗H20芯片，供应量有望持续增长。FY2024Q1，英伟达中国大陆地区营业收入已达到24.91亿美元，环比提升28.01%，同比提升56.67%，营收快速回升，或亦验证了放量趋势。 各地智算建设加速落地，拥抱人工智能大浪潮。1）近两周来看，黑龙江、聊城、金华、利川等地均放出智算建设大订单，投资规模从2.59亿元至40.27亿元不等；另外，中国电信同样推动了《服务器（2024-2025年）集中采购项目》，共13个标包，156000台服务器，其中包括GPU服务器13135台，各地智算建设加速落地。2）今年以来，北京、上海、广东等地区均已发布算力建设规划，国内正积极拥抱人工智能大浪潮。 训练攀升、推理加速，算力或仍是确定性最高的方向之一。1）Scaling-law助推参数量、数据量高速扩张，训练需求仍在攀升；同时，应用广泛开放，临近规模化时刻，推理需求加速释放。近期，全球科技大厂均对2024年资本开支表示乐观。2）我们认为，算力在AIGC大浪潮中的基石地位不言而喻，以英伟达、台积电等为代表的供应商可核心受益，算力或仍是确定性最高的方向之一，产业链共创共赢局面将持续打开。 相关标的： 1）算力侧：寒武纪、浪潮信息、中际旭创、新易盛、工业富联、海光信息、中科曙光、软通动力、协创数据、云赛智联、神州数码、高新发展、利通电子、烽火通信等。 2）AI相关：海康威视、中科创达、立讯精密、鹏鼎控股、金山办公、大华股份、拓尔思、润达医疗、漫步者、云天励飞、虹软科技、昆仑万维、中广天择、同花顺、科大讯飞、万兴科技、用友网络、赛意信息等。 3）自动驾驶：赛力斯、江淮汽车、万马科技、长安汽车、德赛西威、中科创达、海天瑞声、北汽蓝谷、菱电电控、华依科技、经纬恒润、东风汽车、光庭信息等。 4）机器人：三花智控、北特科技、鸣志电器、拓普集团、绿的谐波等。 风险提示：AI技术迭代不及预期风险；经济下行超预期风险；行业竞争加剧风险。 一、全球算力需求持续释放，H20出货量或可达百万片 H20或已开始接受采购，互联网为主要客群之一。1）7月4日，根据芯智讯报道，中国市场的人工智能（AI）芯片H20系列已开始吸引中国互联网龙头企业的采购。2）根据科创板日报报道，目前互联网厂商或是H20的购买主力，价格上或与国产先进芯片大致对标。 CUDA护城河高筑，在相当一段时间内，或仍在全球占据主导地位。1）CUDA（Compute Unified Device Architecture）是跟随2006年12月GeForce 8800显卡面世而发布的，是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。2）根据Nvidia2022年年报，全球有380万开发人员使用CUDA和其他软件工具来帮助公司在目标市场部署其技术；同时，公司通过Inception项目与数百所大学和13000多家初创公司合作，传播人工智能。3）我们预计，CUDA生态仍将在未来相当一段时间内，在全球占据主导地位。 图表1：CUDA开发者数量 图表2：Inception项目创业公司数量 供应量有望持续增长，H20出货量或可达到百万片。根据研究机构SemiAnalysis预测，2024年有望交付超过100万颗H20芯片。考虑单个芯片售价约为1.2-1.3万美元，其销售额或可超过百亿美元。 英伟达中国大陆地区营收已有回升，或验证放量趋势。FY2024Q1，英伟达中国大陆地区营业收入已达到24.91亿美元，环比提升28.01%，同比提升56.67%，营收快速回升，或验证放量趋势。 图表3：FY2021-2024Q1英伟达中国大陆地区营收 二、各地智算建设加速落地，拥抱人工智能大浪潮 国内智算建设加速，近期大单频出。根据云头条报道，近两周来看，黑龙江、聊城、金华、利川等地均放出智算建设大订单，投资规模从2.59亿元至40.27亿元不等；另外，中国电信同样推动了《服务器（2024-2025年）集中采购项目》，共13个标包，156000台服务器，其中GPU服务器13135台。 图表4：近两周智算建设部分大单项目 今年来，北京、上海、广东等地区均已发布算力建设规划，国内正积极拥抱人工智能大浪潮。 2024年6月6日，《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》正式发布，着重强调算力建设。1）香港万得通讯社报道，6月6日，广东省人民政府办公厅印发广东省关于人工智能赋能千行百业若干措施的通知。2）总体目标来看，算力重要性位居前列，到2025年，全省算力规模超过40EFLOPS，人工智能核心产业规模超过3000亿元。到2027年，全省人工智能产业底座进一步夯实，算力规模超过60EFLOPS，全国领先的算法体系和算力网络体系基本形成。2）除了算力之外，智能终端产品供给丰富，在手机、计算机、家居、机器人等8大门类，打造100款以上大规模使用的智能终端产品，人工智能核心产业规模超过4400亿元；聚焦制造、教育、养老等领域，打造500个以上应用场景，各行各业劳动生产率显著提升。 2024年4月，北京市经济和信息化局和北京市通信管理局印发《北京市算力基础设施建设实施方案（2024—2027年）》，目标到2025年，北京市智算供给规模达到45EFLOPS，2025-2027年根据人工智能大模型发展需要和国家相关部署进一步优化算力布局。到2027年，实现智算基础设施软硬件产品全栈自主可控，整体性能达到国内领先水平，具备100%自主可控智算中心建设能力，有效支撑对标国际领先水平的通用和行业垂类大模型的训练和推理。 2024年3月，上海市通信管理局会同市委网信办、市发展改革委、市数据局等十一部门研究制定《上海市智能算力基础设施高质量发展“算力浦江”智算行动实施方案（2024-2025年）》。目标到2025年，本市智能算力规模超过30EFlops，占比达到总算力的50%以上。算力网络节点间单向网络时延控制在1毫秒以内。智算中心内先进存储容量占比达到50%以上。到2025年，本市新建智算中心国产算力芯片使用占比超过50%，国产存储使用占比超过50%，服务具有国际影响力的通用及垂直行业大模型设计应用企业超过10家。同时，2024年3月，上海市发改委发布《上海市新型基础设施建设项目贴息管理指导意见（2024年版）》，2024年4月1日起实施。鼓励合作银行建立上海市新型基础设施建设优惠利率信贷资金，总规模达1000亿元以上。重点支持包括算力基础设施（新算力）在内的5大重点领域。 三、训练攀升、推理加速，算力或仍是确定性最高的方向之一 Scaling-law助推参数量、数据量高速扩张，训练需求仍在攀升。1）Scaling-law简单理解即为，随着模型大小、数据集大小和用于训练的计算浮点数的增加，模型的性能会提高；并且为了获得最佳性能，所有三个因素必须同时放大。根据华尔街见闻报道，GPT4在120层中总共包含了或约1.8万亿参数量，而GPT3只有约为1750亿个参数，规模提升约10倍；同时，GPT4的训练数据集包含13万亿个token，彼时单次训练成本约为6300万美元。2）为了在大模型上取得竞争优势，以微软、谷歌、Meta等为代表的科技大厂，在AI智算建设上的投入仍在快速扩大，力度空前。根据新智元报道，微软与OpenAI正计划建设“星际之门”项目，将配备数百万专用的超算服务器芯片，项目成本预计超千亿美元；Meta计划于2024年底拥有35万张英伟达H100GPU，未来算力储备将达到60万张。 图表5：2023年H100 GPU出货客户估算 应用广泛开放，临近规模化时刻，推理需求加速释放。1）自GPT发布以来，各类生态应用通过接入大模型，广泛开发AI功能，为用户带来更高级的智能化体验。根据英伟达FY2024Q4公司公告，过去一年公司数据中心业务收入中，已有大约40%来自于AI推理。2）伴随底层大模型能力的提升，大模型幻觉问题有望逐步削减、Context-length有望继续提升，由此助推AIGC应用进入规模化阶段，带来推理侧需求的快速释放。类比2019-2023年中国区历史数据，根据IDC统计，AI推理需求占比或从40%逐步提升至67%。考虑大模型对算力的巨大消耗，相比传统AI小模型，推理需求占比或加速提升。 图表6：2019-2023年中国人工智能算力中推理占比 AI资本开支指引乐观，全球算力景气度有望继续上行。2024年以来，全球科技大厂陆续发布新一期财报，并对2024年资本开支给出指引，微软、谷歌、Meta、亚马逊等均对2024资本开支表示相对乐观，并表示加大AI、云等算力基础设施投资。全球算力景气度有望继续上行。 图表7：2024年全球科技大厂资本开支指引 四、相关标的 1）算力侧：寒武纪、浪潮信息、中际旭创、新易盛、工业富联、海光信息、中科曙光、软通动力、协创数据、云赛智联、神州数码、高新发展、利通电子、烽火通信等。 2）AI相关：海康威视、中科创达、立讯精密、鹏鼎控股、金山办公、大华股份、拓尔思、润达医疗、漫步者、云天励飞、虹软科技、昆仑万维、中广天择、同花顺、科大讯飞、万兴科技、用友网络、赛意信息等。 3）自动驾驶：赛力斯、江淮汽车、万马科技、长安汽车、德赛西威、中科创达、海天瑞声、北汽蓝谷、菱电电控、华依科技、经纬恒润、东风汽车、光庭信息等。 4）机器人：三花智控、北特科技、鸣志电器、拓普集团、绿的谐波等。 五、风险提示 AI技术迭代不及预期风险：若AI技术迭代不及预期，则对产业链相关公司会造成一定不利影响。 经济下行超预期风险：若宏观经济景气度下行，固定资产投资额放缓，影响企业再投资意愿，从而影响消费者消费意愿和产业链生产意愿，对整个行业将会造成不利影响。 行业竞争加剧风险：若相关企业加快技术迭代和应用布局，整体行业竞争程度加剧，将会对目前行业内企业的增长产生威胁。