请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 [Table_Title] 数字经济专题报告之九：应用升级推动智能算力需求高增，绿色节能成为大模型后期普及重点 [Table_Title2] 通信行业 [Table_Summary] 1、智能算力效能不断升级，硬件投入仍是现阶段发展重点。多模态的智能单点技术需求不断升级，对单点智能芯片、多元算力架构及大模型的算法模型提出更高要求。根据IDC报告，2022年计算机视觉仍是应用最广泛的人工智能技术，图像识别、生物识别、语音技术次之，预计未来三年，发力重点将逐渐迁移至AR/VR、视频分析、知识图谱和自然语言处理等方面。 2、芯片领域，终端应用层芯片发展较快，但通用基础层芯片发展较为滞后，国产替代机会较大。近年来，国内出现一批专注GPU赛道的初创企业，包括芯动科技、天数智芯、登临科技、壁仞科技、沐曦等。此外，基于ASIC等架构的云端训练芯片能力也正在逐步提升。相关企业包括寒武纪、燧原科技等。 3、服务器与算法模型领域，算法技术融合趋势下，大规模、多模态成为重要发展方向。我们认为，伴随智能算力向多场景化、规模化、融合化、轻量化等高应用阶段方向发展，其数据体量也呈现急剧增长态势，算法模型的参数量呈指数级增长，以加速计算为核心的算力中心规模将不断扩大。未来大规模的发展中绿色低碳、服务能力下沉将是普及推广的先决条件。服务器作为人工智能市场增长主力军，也将向绿色化、边缘化、计算增强等方面发展。同时，全云端布局的综合网络服务提供商也将受益。相关企业包括华为、紫光股份、中兴通讯（ICT综合服务提供商）、浪潮科技、锐捷网络（服务器）等，此外在全球算力一体化建设升级过程中，包括运营商、光网络设备商等也将受益。 4、通信板块本周持续推荐： 1）低估值、高股息，必选消费属性强的电信运营商（A+H）板块：中国移动、中国电信、中国联通； 2）低估值成长依旧的主设备：紫光股份（华西通信&计算机联合覆盖）、中兴通讯； 3）东数西算产业链中IDC、光模块板块：光环新网、奥飞数据、新易盛、天孚通信、光迅科技、中际旭创等； 4）高成长物联网模组及能源信息化板块：移远通信、朗新科技（华西通信&计算机联合覆盖）、威胜信息等； 5）10G-PON及家庭宽带设计产业链：平治信息、天邑股份等； 评级及分析师信息 [Table_IndustryRank] 行业评级： 推荐 [Table_Pic] 行业走势图 [Table_Author] 分析师：宋辉 邮箱：songhui@hx168.com.cn SAC NO：S1120519080003 联系电话： 分析师：柳珏廷 邮箱：liujt@hx168.com.cn SAC NO：S1120520040002 联系电话： -29%-23%-17%-11%-5%1%2021/122022/032022/062022/09通信沪深300证券研究报告|行业研究周报 仅供机构投资者使用 d[Table_Date] 2023年01月02日 138491 证券研究报告|行业研究周报 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 2 19626187/21/20190228 16:59 6）其他个股方面：海格通信（北斗三号渗透率提升）（华西通信&军工联合覆盖）、新雷能（华西通信&军工联合覆盖）、TCL科技（面板价格触底）（华西通信&电子联合覆盖）、七一二（军工信息化）、金卡智能（华西通信&机械联合覆盖）等。 5、风险提示 FTTR方案推广不及预期；运营商千兆宽带普及不及预期。 证券研究报告|行业研究周报 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 3 19626187/21/20190228 16:59 1.数字经济催化下，智能算力需求稳增，精耕细作，持续夯实算力底座 近日，IDC与浪潮信息联合发布《2022-2023 中国人工智能计算力发展评估报告》，文章指出，中国人工智能计算力继续保持快速增长，2022年智能算力规模达到268百亿亿次/秒(EFLOPS)。 IDC预测，未来五年中国智能算力规模将持续高速增长，2021年中国智能算力规模达155.2 EFLOPS，预计到2026年将达到1271.4 EFLOPS。2021年中国通用算力规模达到47.7 EFLOPS，预计到2026年将达到111.3 EFLOPS；2021-2026年，预计中国智能算力规模复合增长率将达52.3%，同期通用算力规模复合增长率为18.5%。 图1中国智能算力规模及预测 资料来源：IDC，华西证券研究所 伴随新基建、数字经济等政策推动，2022年2月，国家发改委联合多部门启动实施“东数西算”工程，旨在通过算力基础设施升级，构建更健全的算力基础设施网络。随着“东数西算”工程逐渐启动以及智算中心的建设，从国家战略层面统筹规划，逐渐形成包括京津冀、长三角、粤港澳大湾区、、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏在内的8大国家算力枢纽节点，以及10个国家数据中心集群。2022年发布的《企业技术创新能力提升行动方案（2022-2023年）》也提及将加速智能计算中心的发展，以期面向企业提供低成本算力服务，推进算力的基建化发展。 2.智能算力效能不断升级，硬件投入仍是现阶段发展重点 证券研究报告|行业研究周报 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 4 19626187/21/20190228 16:59 2.1.芯片：终端应用层芯片发展较快，但通用基础层芯片发展较为滞后，国产替代机会较大 根据IDC报告，在近几年的热门领域如智慧城市建设、无人驾驶载具、智慧医疗系统构建、智能家居等应用中，使用的人工智能芯片主要是ASIC、GPU、FPGA、NPU四大类芯片。目前人工智能芯片正逐渐定制化，每台人工智能服务器上普遍多配置2个GPU，未来18个月，GPU、ASIC和FPGA的搭载率均会上升。2021年，中国主要仍以GPU为主实现数据中心计算加速，市场占有率近90%，而ASIC、FPGA、NPU等非GPU芯片市场占有率超过10%。 其中，GPU芯片多用于图形图像处理、复杂数学计算等场景，可较好支持高度并行的工作负载，常用于数据中心模型训练，也可用于边缘测和端侧的推理工作负载。近年来，国内也出现一批专注GPU赛道的初创企业，包括芯动科技、天数智芯、登临科技、壁仞科技、沐曦等。 此专用定制的端侧推理芯片发展较快，面向手机应用的智能芯片成为亮点。2021 年 1 月，联发科推出了高端手机芯片Dimensity 1200，可边缘处理 5G、AI 和图像数据等。8 月，谷歌为其 Pixel 系列手机专门推出了首款智能手机芯片 Tensor。 而基于ASIC等架构的云端训练芯片能力也正在逐步提升。寒武纪的思元 370、燧原科技的“邃思 2.0”以及百度的昆仑 2 等相对上一代产品均有 3-4 倍以上的算力提升。 图2中国人工智能芯片市场规模占比 资料来源：IDC，华西证券研究所 在通用算力技术演进节奏放缓的大背景下，针对特定问题或特定领域来定义计算架构成为市场的普遍诉求，基于DSA设计的人工智能芯片，在特定人工智能工作负载上表现出远超通用芯片的处理能力，大大推动了人工智能芯片的多元化发展。然而多元算力芯片的通用化、可靠的系统普及仍处在探索阶段。 证券研究报告|行业研究周报 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 5 19626187/21/20190228 16:59 2.2.服务器：人工智能市场增长主力军，向绿色化、边缘化、计算增强等方面发展 AI服务器是人工智能市场增长的主力军。根据IDC《全球人工智能市场半年度追踪报告》，2021年全球人工智能服务器市场规模达156.3亿美元，同比2020年增速达39.1%，超过全球整体人工智能市场增速（20.9%）。其中，2021年浪潮信息、戴尔、HPE分别以20.9%、13.0%、9.2%的市占率位列前三。 在国内，根据IDC数据，2021年中国人工智能服务器市场规模达到59.2亿美元，同比增长68.2%，其中，浪潮信息、新华三、华为、宁畅、安擎、等均在加速推动人工智能基础设施产品的优化更新。预计到2026年，中国人工智能服务器市场规模将达到123.4亿美元。 目前看来，服务器市场主要有三大趋势，（1）伴随企业人工智能应用成熟度不断提升，企业重点逐渐从人工智能训练转移至人工智能推理上，预计人工智能模型将逐渐进入广泛投产阶段。据IDC数据，2021年中国数据中心用于推理的服务器的市场份额占比已经过半，达到57.6%，预计到2026年，用于推理的工作负载将达到62.2%。 （2）服务器部署逐渐由单体数据中心模式转向云、边、端一体的全链路算力网络，形成包括数据收集、分析、汇总和存储等所有环节的统一网络。伴随产业测对低延时应用需求增加，相较于科研、重型产业的大规模、高密度智能算力场景，便捷、低延时需求新增，越来越多数据在边缘进行收集、分析，并可被移动到云端数据中心进行进一步数据价值挖掘。 （3）绿色节能发展，实现低功耗、高效能计算。在全球一体化大数据中心体系建立同时，国家对数据中心节能减排也不断强调。在发布的《贯彻落实碳达峰碳中和目标要求推动数据中心和5G等新型基础设施绿色高质量发展实施方案》中提到，到2025年，国家枢纽节点的PUE要进一步降到1.25以下，对建设绿色、低碳的数据中心提出了新的要求。包括液冷、海底数据中心等绿色、低碳技术路径也正在产业推动下不断完善。 2.3.算法模型：算法技术融合趋势下，大规模、多模态成为重要发展方向 2022年，大模型正在成为AIGC领域发展的算法引擎。自OpenAI 2020年推出GPT-3以来，包括中科院、华为、阿里等研究机构和企业相继推出超大规模预训练模型，伴随新算法的不断涌入，大模型参数量、训练数据规模快速增长。伴随跨模态预训练大模型日益普遍，已从早期只学习文本，到联合学习文本和图像，再到如今可处理文本、图像和语音三种模态数据。 证券研究报告|行业研究周报 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 6 19626187/21/20190228 16:59 图2大模型参数量和训练数据规模增长示意图 资料来源：信通院，华西证券研究所 伴随大模型训练的规模不断扩大，模态不断增加，对计算和存储资源需求也不断放大，对加速计算系统和人工智能软件栈都提出很高的要求，目前其普及和推广仍具有非常大的挑战。同时，受限于边际递减效应，模型复杂度与精度的进一步提升将会需要占用更大比例的计算资源。 我们认为，伴随智能算力向多场景化、规模化、融合化、轻量化等高应用阶段方向发展，其数据体量也呈现急剧增长态势，算法模型的参数量呈指数级增长，以加速计算为核心的算力中心规模将不断扩大。未来大规模的发展中绿色低碳、服务能力下沉将是普及推广的先决条件。 3.产业链机遇 1） 智能算力效能不断升级，硬件投入仍是现阶段发展重点。多模态的智能单点技术需求不断升级，对单点智能芯片、多元算力架构及大模型的算法模型提出更高要求。根据IDC报告，2022年计算机视觉仍是应用最广泛的人工智能技术，图像识别、生物识别、语音技术次之，预计未来三年，发力重点将逐渐迁移至AR/VR、视频分析、知识图谱和自然语言处理等方面。 2） 芯片领域，终端应用层芯片发展较快，但通用基础层芯片发展较为滞后，国产替代机会较大。近年来，国内出现一批专注GPU赛道的初创企业，包括芯动科技、天数智芯、登临科技、壁仞科技、沐曦等。此外，基于ASIC等架构的云端训练芯片能力也正在逐步提升。相关企业包括寒武纪、燧原科技等。 服务器与算法模型领域，算法技术融合趋势下，大规模、多模态成为重要发展方向。我们认为，伴随智能算力向多场景化、规模化、融合化、轻量化等高应用阶段方向发展，其数据体量也呈现急剧增长态势，算法模型的参数量呈指数级增长，以加速计算为核心的算力中心规模将不断扩大。未来大规模的发展中绿色低碳、服务能力下沉将是普及推广的先决条件。服务器作为人工智能市场增长主力军，也将向绿