AI周观察：模型开源热度提升，AI基建值得关注

摘要 -英伟达将于2月26日盘后发布FY25Q4财报，市场关注点集中在Blackwell产品的生产进度及其对毛利率的潜在影响。上个季度，公司数据中心业务增长强劲，Hopper产品需求推动了整体业绩。Blackwell的高功耗和供应链问题可能影响其出货进度，预计大规模出货将推迟至2025年中期。市场对毛利率的预期已反映出生产和封装能力面临挑战，预计公司将在财报中进一步解释毛利率的变化和优化措施。 -美光科技推出了首款Gen5客户端SSD——Micron 4600 PCIe ® Gen5 NVMe™SSD，采用自研的G9TLC NAND技术，性能相比前代提升了两倍。该SSD的连续读取速度达到14.5 GB/s，写入速度为12.0 GB/s，显著提升了AI PC的使用体验，能在不到一秒内加载大型语言模型（LLM）。与Gen4 SSD相比，Micron 4600 SSD可将AI模型加载时间缩短62%，并且能效提升107%，提高了电池续航和系统效率。该产品代表了美光在存储技术上的最新突破。 -海外主流聊天类应用如ChatGPT、Claude等周均访问量增长约8%，Perplexity增幅达16%，国内Kimi、豆包等平台增速超10%，而腾讯元宝受开源模型驱动单周访问量激增3倍。技术侧开源生态持续活跃，谷歌推出多模态模型PaliGemma 2 Mix强化图像处理能力，阶跃星辰开源支持长视频与多模态对话的大模型。针对长文本处理效率问题，Kimi与DeepSeek分别通过MoBA与NSA技术突破推理速度瓶颈。xAI发布超大规模训练的Grok 3系列，微信整合生成式搜索提升用户体验。 -随着AI开始切实提升用户的生产效率带来推理算力需求的大幅提升，我们认为公有云厂商将会继续扩大资本开支以满足算力需求。三大运营商将会在2025年继续扩大AI基建规模。看好运营商AI业务蓝海竞争，提升盈利水平。 -企业通过AI管理内部数据提升效率的过程中，网络安全保护数据也极为关键。目前AI安全平台可以嵌入到企业私有云平台中，帮助企业通过AI自动化地应对海量的安全数据，在多个安全领域提升检测、响应和修复速度。AI安全云平台也可以实时安全检测，特别是在云环境中进行敏感数据的监控和保护。美国网络安全公司也大幅受益，Palo Alto、Cloudflare、Fortinet等公司2024Q4收入稳步增长，Zscaler、Crowd Strike等公司财报也值得关注。 风险提示 芯片制程发展与良率不及预期中美科技领域政策恶化智能手机销量不及预期 财报前瞻 关注英伟达Blackwell产品出货情况 英伟达将于2月26日盘后发布其FY25Q4财报，上个季度公司实现营业收入350.82亿美金，同比增长94%，环比增长17%，超出市场预期331亿美金，其中数据中心业务营收达到308亿美金，同比增长112%，环比增长17%，主要受到对Hopper产品的强劲需求驱动。 公司展望FY25Q4公司营业收入位于367.5亿至382.5亿美金之间。 图表1：公司营业收入 图表2：公司Non-GAAP毛利率 公司上个季度电话会表示首个Blackwell DGX样品已送至OpenAI，Trendforce曾于24年底提出由于机柜高功耗和供应链问题Blackwell于2024自然年出货量将低于市场预期，大规模出货或将延后至CY25Q2或CY25Q3，当前Coreweave已有GB200 NVL72实例上架，谷歌云于2月19日发布了其基于GB200 NVL72的A4X VMs，证明当前NVL72产品已经小批量出货并部署，本季度公司Blackwell是否能够优化机柜的生产问题是市场焦点。 图表3：Coreweave GB200 NVL72实例上架 我们先前提出Blackwell机柜产品的难点来自于互联和散热问题，而互联和散热问题则来源于芯片层面制程和封装能力的边际迭代速率下降，研发和制造难度的提升将拖累毛利率，当前市场对公司Non-GAAP毛利率预期已经隐含了这一点，建议关注本季度公式毛利率表现以及公司对毛利率驱动因素的陈述。 海外市场行情回顾 图表4：本周海外AI相关个股行情 AI模型与应用动态 开源热度快速提升，模型发布提速 图表5：聊天助手类AI应用活跃度 聊天类AI应用访问量持续上升，从海外应用看，ChatGPT、Claude和Gemini周均环比上升8%左右，Perplexity上升超过16%。国内来看，Kimi、豆包和文心一言仍上升超过10%，DeepSeek微增1.8%，借助DeepSeek开源模型的腾讯元宝访问量上周环比上升超过300%。 模型的开源热度明显提升，谷歌开源新一代多模态模型PaliGemma 2 Mix，集成SigLIP与Gemma2架构，新增OCR与多样化图像训练能力，提供3B至28B多版本并支持高分辨率处理；阶跃星辰则开源Step-Video-T2V（30B参数量，单次生成204帧视频）及支持多模态语音对话的130B模型Step-Audio系列，推动音频与视频生成技术开源生态。针对长上下文处理瓶颈，Kimi推出结合MoE与稀疏注意力的MoBA技术，百万级上下文推理效率提升6倍，而DeepSeek发布NSA原生稀疏注意力机制，处理速度比传统方法快9倍且效果更优。xAI发布基于10万&20万卡训练的Grok 3系列，支持搜索引擎与思考双模式；微信灰度测试AI搜索功能，整合DeepSeek R1生成能力提升用户体验。行业动向方面，阿里巴巴宣布加码未来三年云计算与AI基建投资，规模预计超过去十年总和，聚焦电商、AI云科技与平台产品三大核心领域，凸显AI技术驱动下行业布局持续深化。 图表6：视频生成类AI应用活跃度 视频生成应用访问量较为稳定，多数应用本周环比是个位数变化。Google的Veo2视频生成模型开始逐步开放使用，可以在Freepik平台上率先使用。 美光发布4600系列PCIe Gen5 SSD 美光科技推出了创新型的Micron 4600 PCIe ® Gen5 NVMe™SSD，这款面向OEM的客户端存储驱动器采用了美光自研的G9 TLC NAND，并成为公司首款Gen5客户端SSD。相比其前代产品，Micron 4600的性能提升了两倍，表现尤为突出。在性能方面，该SSD的连续读取速度高达14.5 GB/s，写入速度为12.0 GB/s。这些卓越的性能使得用户能够在不到一秒的时间内将大型语言模型（LLM）从SSD加载到DRAM，从而显著提升AI PC的使用体验。 与Gen4性能SSD相比，Micron 4600 SSD能将AI模型加载时间缩短高达62%，确保LLM和其他AI工作负载能够更快部署。此外，4600 SSD的能效较Gen4 SSD提升了107%（以MB/s/瓦计算），这意味着不仅延长了电池续航，还提高了整体系统的运行效率。 作为继Micron 2650 NVMe SSD之后，第二款采用最先进的Micron G9 NAND技术的客户端SSD，Micron 4600 SSD标志着美光在存储技术上的又一突破。 推理需求增长带来软硬件基建机会 DeepSeek爆火带来大量本地化部署需求，利好公有云厂商 DeepSeek年初爆火后，大量企业希望本地化部署DeepSeek以便内部开发或提升效率。但除了对本地化部署有硬性政策要求的证券、银行类企业外，更多的企业出于成本的考量更愿意在公有云上部署。DeepSeek-R1 671B满血模型需要至少671G的内存才可运行，以H100 80G内存为例，需要至少九张H100。考虑到通常H100服务器是四卡或八卡，则运行满血DeepSeek-R1需要两台八卡H100服务器或一台八卡H100服务器加一台四卡H100服务器。私有云本地算力购买与运行的成本远高于公有云上租赁算力加调用API的成本。同时，随着AI开始切实提升用户的生产效率带来推理算力需求的大幅提升，我们认为公有云厂商将会继续扩大资本开支以满足算力需求。 阿里巴巴2024年四季度财报会上表示阿里巴巴计划在未来三年内大幅增加在AI和云计算基础设施上的投资，以抓住AI创新带来的巨大增长潜力。预计在未来几年的投资将大大高于过去十年的总和。 在AI基建中，三大运营商作为国内数据中心建设核心玩家将会持续发力。2024年8月，中国移动智算中心（哈尔滨）建成投产，共计部署了1.8万张AI加速卡，集群建设完成后，可提供算力6.6EFLOPS。中国电信已建成大规模智算集群，目前上海、北京两个万卡集群已经投产。中国联通建设上海临港、呼和浩特等万卡智算中心，全网智算算力达到10EFLOPS，布局20多个大型算力中心园区，全面覆盖“东数西算”枢纽节点。我们认为随着算力需求不断提升，三大运营商将会在2025年继续扩大AI基建规模。看好运营商AI业务蓝海竞争，提升盈利水平。 图表7：三大云厂收入及同比增速（百万人民币） 网络安全同样需要积极部署 AI出现后，黑客也可利用AI快速生成攻击脚本、定制恶意载荷，并通过AI迭代恶意代码来规避检测。这使得攻击的部署更加迅速和高效，攻击者可以利用生成式AI进行大规模的网络攻击&加速攻击周期并提高攻击效率。企业通过AI管理内部数据提升效率的过程中，网络安全保护数据也极为关键。目前AI安全平台可以嵌入到企业私有云平台中，帮助企业通过AI自动化地应对海量的安全数据，在多个安全领域提升检测、响应和修复速度。AI安全云平台也可以实时安全检测，特别是在云环境中进行敏感数据的监控和保护。 美国网络安全公司也大幅受益，Palo Alto、Cloudflare、Fortinet等公司2024Q4收入同比都有所增长，同时Zscaler、Crowd Strike等公司财报也值得关注。 图表8：美国网络安全公司季度收入（百万美元） 风险提示 1.芯片制程发展与良率不及预期：半导体工艺的发展面临诸多挑战，主要包括技术瓶颈、良率提升难度、研发成本高企以及供应链不确定性等问题。随着工艺节点微缩变得愈发复杂，先进制程的实现难度和成本不断攀升，可能导致量产延迟，甚至影响产品性能和成本控制。此外，地缘政治风险和出口管制可能扰乱供应链，进一步拖累产能扩张。 2.中美科技领域政策恶化：中美在AI领域竞争激烈，美国限制先进芯片和半导体对中国的出口，随着竞争的加剧，未来可能会推出更严格的限制政策，限制国内AI模型的发展。 3.智能手机销量不及预期：智能手机销量与产品本身质量关系紧密，若产品本身有缺陷则智能手机销量可能收到影响。 同时宏观经济变化也有可能导致消费者消费意愿发生变化从而影响智能手机销量。