首都在线深度报告：AI算力云龙头，AIGC“挖井人”

分析师：刘泽晶 SAC NO：S1120520020002 邮箱：liuzj1@hx168.com.cn 核心逻辑 AIGC背景下，AI云迎来黄金发展周期。大模型是人工智能发展的必然趋势，也是辅助式人工智能向通用性人工智能转变的坚实底座，算力是打造大模型生态的必备基础，平台是算力的桥梁。大模型开启算力军备赛，大模型参数呈现指数规模，引爆海量算力需求。英伟达DGX和Foundation引爆AI产业的“核聚变”，我们认为以科技巨头英伟达为例，AI云服务迎来黄金发展时期。 公司绑定英伟达、燧原，AI云开启第二波成长曲线。公司已摆脱单一的IaaS公有云，重点转向AI算力云转型，有望借助底层英伟达GPU算力储备，以AI云为抓手，开启第二波成长曲线，我们认为算力网络以及边缘节点是公司AI云的核心壁垒之一。公司首云星图云算力平台已经震撼发布，深度绑定英伟达，算力平台采用A100、A40、A5000，为全球数字世界多场景提供澎湃算力。同时，公司携手燧原科技科技，开启AIGC芯征程，重点针对大模型MaaS开展联合攻关，正式推出云燧i20支撑的AIGC实时推理应用。 海外游戏具备竞争优势，AI算力云赋能千行百业。我们认为公司AI云平台产品发布与公司底层算力储备密不可分，借助通过算力、网络、存储等核心能力构建“云-网-数”一体的边缘计算平台，就近为高算力业务场景如云游戏、AI、XR、数字人、数字孪生、元宇宙、智能制造等各领域提供了算力支持。其中云游戏方面，我们判断云游戏市场处于“技术成熟走向商业可行”与“商业可行走向商业腾飞”的交替阶段，公司坐拥算力和算力网络双重竞争优势。此外，公司传统IDC和云业务积极布局海外，也将会是公司另一个业绩爆发点。 投资建议:我们认为公司有望借助底层算力优势以AI云为抓手开启第二波成长曲线。盈利预测如下：预计2023-2025年公司的营业收入为 16.05/21.02/28.01亿元，归母净利润为0.74/1.74/3.35亿元，每股收益（EPS）为0.16/0.37/0.72元，收盘价19.17元，对应2023年4月7日市值89.49亿元，PS分别为4.3/3.2/3.2倍，强烈推荐，首次覆盖给予“买入”评级。 风险提示：1)市场竞争加剧风险；2)业务经营风险；3)固定资产折旧大幅增加的风险；4)AI云不及预期的风险。 全球云网一体化云计算服务商 背景下，AI云迎来黄金发展周期 底层算力充足，AI云开启第二波成长曲线 传统IDC业务积极向好 财务稳健，AIGC背景下有望加速 投资建议与风险提示 全球云网一体化云计算服务商 1.1全球云网一体化云计算服务商 首都在线是全球云网一体化云计算服务商:面向全球客户提供优质的云计算、大数据、人工智能等技术产品与服务，打造贴近客户业务场景的行业解决方案，致力于以云服务赋能数字经济，成为与客户共同应对变化的伙伴。根据公司官网数据，立足中国，服务全球市场，业务范围遍及50多个国家，在国内以及海外三大核心区域美洲、欧洲、亚太设有24个地域区域，52个可用区，94个数据中心，上千个边缘算力节点覆盖，只需5分钟即可完成全球业务的多点部署。 公司历经18年沉淀，形成技术与客户双壁垒:公司已经形成了具备行业优势的弹性计算、全球网络、IDC服务、数据处理和安全等在内的云网一体化产品和服务，业务涵盖数字孪生、人工智能、工业互联网、车联网、大数据、教育、金融、视频、电商、游戏、医疗、政府等多个行业领域，公司具备全球云网融合能力，实现全球化的部署与交付、满足客户定制化需求等优势； 1.2以IDC业务为基础，以云为抓手开启成长路线 公司业务种类齐全:公司业务涵盖数字孪生、人工智能、工业互联网、车联网、大数据、教育、金融、电商、游戏、医疗、政府等多个行业领域。从业务组成来看，公司业务覆盖计算机软件、游戏、电商、视频、在线教育等多个行业，其中计算机软件领域占公司营收较高，2022年收入为3.38亿元，占比为29%，此外游戏、电商、视频、在线教育占比分别为19%、13%、7%、4%。 公司以IDC业务为基础，以云为抓手开启成长路线:公司按照服务模式拆分，主营业务分别为IDC与云服务，IDC业务即通过向基础通信资源供应商提供数据中心资源实现服务2022年实现营收为6.89亿元，2022年，公司在“东数西算”的京津冀、长三角、粤港澳大湾区的枢纽节点上积极布局规划数据中心。2022年，公司云业务商业模式已经实现从单一的IaaS公有云平台，向混合云全栈产品演进，此外，2022年公司云业务实现收入4.93亿元。 1.3公司产品体系丰富齐全，同时持续聚焦技术创新 多年沉淀基础上稳步打造云网一体化产品和服务，广泛覆盖多个行业领域：首都在线在海外提供高性能算力产品，助力中企出海，产品主要有全球云服务器，裸金属等；在国内提供覆盖全国、低时延的GPU算力产品，支持实时渲染行业，产品主要有GPU服务器，GPU云主机，GPU云桌面等。此外，公司拓展了一批工具类、K歌直播等APP出海新客户，成功实现了向客户提供IDC、IaaS和PaaS的混合云全栈产品，进一步拓宽了公司客户群体。 公司持续丰富产品体系，提升客户云上体验:公司22年产品创新围绕云网融合进行布局，在云管平台操作系统、冷数据存储、网络性能、云桌面等领域加强投入，目的是提升产品的丰富度及客户上云体验。同时，随着AIGC爆发，公司具有前瞻性，公司已经形成多项技术积累，例如基于云主机和GPU云主机的计算虚拟化、基于GPU云主机的虚拟图形处理单元、网络虚拟化、高性能文件存储等产品的自主研发。 1.4公司着力发展AI云，开启第二波成长曲线 AIGC背景下算力需求旺盛，公司云算平台具备稀缺性和前瞻性:随着元宇宙，数字孪生，AIGC，AR/VR等行业的高速发展，对GPU算力产生了巨大的需求，GPU算力上云，使GPU公有云算力逐渐成为公有云行业的新爆点。首都在线异构算力平台，正是面向市场对于异构算力的需求，而搭建的高性能GPU算力平台。 绑定英伟达、遂原，开启第二波成长曲线:首都在线异构算力平台提供低延时、高可靠的云网一体化IaaS算力资源，基于行业优质厂商英伟达专业级显卡以及边缘节点的布局，使首都在线异构算力平台的定位明显区别于传统公有云的GPU业务，元宇宙算力节点的属性更加突出。我们认为这是AIGC时代大背景下的强需求，公司有望借助底层英伟达GPU算力储备，以AI云为抓手，开启第二波成长曲线。 此外，公司已经与燧原科技正式签署AIGC生态共创计划合作协议，共同聚焦打造全面的AIGC生态圈。 背景下，AI云迎来黄金发展周期 2.1 ChatGPT的竞争本质即大模型储备竞赛 大模型是人工智能发展的必然趋势:大模型即“大算力+强算法”结合的产物。大模型通常是在大规模无标注数据上进行训练，学习出一种特征和规则。基于大模型进行应用开发时，将大模型进行微调，如在下游特定任务上的小规模有标注数据进行二次训练，或者不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务。 大模型是辅助式人工智能向通用性人工智能转变的坚实底座:大模型增强了人工智能的泛化性、通用性，生产水平得到质的飞跃，过去分散化模型研发下，单一AI应用场景需要多个模型支撑，每个模型需要算法开发、数据处理、模型训练、参数调优等过程。大模型实现了标准化AI研发范式，即简单方式规模化生产，具有“预训练+精调”等功能，显著降低AI开发门槛，即“低成本”和“高效率”。 算力是打造大模型生态的必备基础，平台是模型和算力的桥梁:算力是训练大模型的底层动力源泉，一个优秀的算力底座在大模型(AI算法)的训练和推理具备效率优势；平台实为模型和算力之间的“桥梁”是AIGC或大模型生成的必备要素，不论是数据库还是编译器，都需要通过平台来实现资源的合理分配以达到软硬件的最优组合，从而大幅提升模型效率。 2.2 ChatGPT引发超算时代，算力呈现明显缺口 大模型开启算力军备赛:AI预训练模型( (大模型) )即“大算力+强算法”结合的产物，强算法往往意味着庞大的参数量，从目前已知的参数量得知，大模型参数已经达到万亿级别，因此需要极高的数据作为“燃料”，同时，数据量的大小跟深度学习(大数据)的准确度存在正相关；数据量的大小对于运算计算机算力的要求往往呈现指数级别的关系，原因是人工智能的本质理解成矩阵的运算，矩阵的维度往往代表着数据特征的维度，一般情况下数据维度越多，模型参数量越多，模型越复杂，模型的准确度越高，对算力的指数需求越高。 大模型参数呈现指数规模，引爆海量算力需求:根据财联社和OpenAI数据，ChatGPT浪潮下算力缺口巨大，根据OpenAI数据，模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度，存在万倍差距。运算规模的增长，带动了对AI训练芯片单点算力提升的需求，并对数据传输速度提出了更高的要求。根据智东西数据，过去五年，大模型发展呈现指数级别，部分大模型已达万亿级别，因此对算力需求也随之攀升。 2.3大模型出现带动AI服务器呈现加速状态 我们认为大模型的出现有望带动AI服务器需求:我们认为除了对低延迟低功耗算力的性能需求，在服务器的种类上也产生了多样化、细分化的场景应用需求。各行业与人工智能技术的深度结合及应用场景的不断成熟与落地，使人工智能芯片朝着多元化的方向发展，为了迎合芯片的多元化，服务器的类型也将越来越丰富，并适用越来越多的行业应用场景。根据IDC的数据，在2021年的统计，预计到2025年中国加速服务器市场规模将达到108.6亿美元，且2023年仍处于中高速增长期，增长率约为20%。 AI大模型对算力的需求分别来自训练和推理两个环节。1）训练环节：通过标记过的数据来训练出一个复杂的神经网络模型，使其能够适应特定的功能，模型具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。该环节需要处理海量的数据，注重绝对的计算能力。2）推理环节：利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程。该环节对算力要求比训练环节略低，但注重综合指标，单位能耗算力、时延、成本等都要考虑。 2021-2025年中国服务器市场规模及增速(亿美元) 2.4国家计算力指数与数字经济显示出明显的正相关 国家计算力指数与GDP/数字经济的走势呈现出了显著的正相关:根据IDC数据，十五个重点国家的计算力指数平均每提高1点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰，预计该趋势在2021-2025年将继续保持。此外，当一个国家的计算力指数达到40分以上时，国家的计算力指数每提升1点，其对于GDP增长的推动力将增加到1.5倍，而当计算力指数达到60分以上时，国家的计算力指数每提升1点，其对于GDP增长的推动力将提高到3.0倍，对经济的拉动作用变得更加显著。 海量应用场景，算力需求高涨:据华为发布的《计算2030》预测，2030年人类将进入YB数据时代，全球数据每年新增1YB。通用算力将增长10倍到3.3ZFLOPS、人工智能算力将增长500倍超过100ZFLOPS。相当于一百万个中国超级计算机神威“太湖之光”的算力总和。 AI服务器作为算力载体为数字经济时代提供广阔动力源泉:不同于通用服务器，AI服务器更专精于海量数据处理和运算方面，我们认为其可以为人工智能、深度学习、神经网络、大模型等场景提供广阔的动力源泉，并广泛应用于医学、材料、金融、科技等千行百业。 2.5英伟达DGX、Foundation引爆”AI”核聚变 英伟达加速计算助力云上业务:2023年3月23日，英伟达GTC会议主题演讲开启。英伟达展示全新的芯片和系统、加速库、云服务、AI服务以及助力以助力全球AI生态，硬件架构方面，英伟达英伟达推出数据中心CPU,Grace，微服务方面，Grace的速度比最新一代X86 CPU的平均速度快1.3倍，数据处理快1.2倍。 英伟达推出DGX引爆“AI”核聚变:DGX配有8个H100 GPU模组，H100配有Transfor