海外算力上涨潮

5月24日，我们发布报告《算力依旧为基，打开AIGC大时代》，坚定推荐算力板块，前瞻性看好英伟达引领的算力需求兑现，并战略性强调海内外算力层的共振效应。本周末，在英伟达提振下，海外各类算力标的均表现出强有力的预期；我们继续强调、持续看好AI大时代所带来的算力需求激增。 美股算力大涨，有望打开中美共振行情。1）FY24Q1英伟达营收71.9亿美元，同比+64.6%，其中，数据中心业务同比涨14%至42.8亿美元，环比增长18%；本财年第二财季营收指引为110亿美元，正负浮动2%，同比增长约32.7%，110亿美元的营收较分析师预期高53.2%，显著超出前期市场一致预期。企业正竞相将生成式AI应用到各个产品、服务和业务流程中，全球万亿美元规模的已安装数据中心将从通用计算转变到加速计算。2）在美股算力巨头英伟达业绩超预期的催化下，美股芯片和科技股普遍上涨，其中Marvell在24-26日涨幅超40%，SMCI涨幅超过35%，算力需求兑现的预期正持续加强。3）国内而言，以光模块、AI服务器等为代表的核心算力环节，已在订单、产能规划上展现出高景气，落地放量可期。 国内算力层政策激励频出，AI大时代拉开序幕。5月以来，国内算力层激励政策频出。1）5月16日北京出台《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施（2023-2025年）（征求意见稿）》，从算力、算法、模型、应用、监管等五大方面引领AI发展。 2）5月18日，中国电子董事长曾毅发言，算力底座是下一阶段最需要解决的问题。 3）5月19日，北京市通用人工智能产业创新伙伴计划成员名单（第一批）出炉，AI大时代正拉开序幕，而算力是必需的基础设施。 AIGC大幅提振算力需求，多模态将带来革命性变化。1）AIGC大模型的算力需求，来自于其千亿级别的参数量、以及通用广泛的应用场景。2）根据我们估算，以使用英伟达A100芯片等作为基础假设，推理阶段算力初始投入约近8亿美元；另外，考虑Google每日搜索量已达到35亿，我们认为Chatgpt日活提升空间广阔，推理算力需求有望持续释放。3）同时，我们认为文字交互仅为Chatgpt以及AIGC应用场景的冰山一角，通用人工智能的终极目标是多模态输入输出，语音、图片、视频等多形式的内容创作将持续涌现。4）5月17日，NVIDIA创始人黄仁勋在比利时举行的ITF 2023年半导体大会上表示下一波人工智能浪潮是“具身智能（embodied AI）”； 特斯拉2023股东大会上，人形机器人Optimus发布了最新进展，多模态模型与泛化硬件结合将对产业带来更广阔深远的改变，也将对算力产生更高阶的需求。 行业模型仍具百亿级参数量，算力需求有望高速向上。垂类场景对可通用大模型剪枝、蒸馏，并微调以适应各个专业场景，在降低模型参数数量，减少部分训练数据后达到不错的效果。但垂直领域数据预训练大模型仍具有不可替代性，以彭博、海康威视等为代表的行业大模型仍具有百亿级别参数，且应用领域纷繁多样。伴随各行各业对AI的深度应用，相比传统AI模型时代，我们认为算力市场空间愈发广阔。 投资标的：英伟达、中科曙光、浪潮信息、海光信息、寒武纪、光通信产业链、昇腾算力、景嘉微、工业富联、易华录等。 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；测算存在误差风险。 一、美股算力暴涨，中美共振信号已现 1.1海外：英伟达业绩大超预期、美股算力标的普涨，AIGC算力加速释放 5月24日，我们发布报告《算力依旧为基，打开AIGC大时代》，坚定推荐算力板块，前瞻性看好英伟达引领的算力需求兑现，并战略性强调海内外算力层的共振效应。本周末，在英伟达提振下，海外各类算力标的均表现出强有力的预期；我们继续强调、持续看好AI大时代所带来的算力需求激增。 2023Q1（FY24Q1）英伟达业绩超预期，25日盘中股价大幅提升。随着ChatGPT发布，轰动的人工智能领域对芯片算力产生较大需求，英伟达因可以提供训练大量文本、图像、视频训练的AI芯片，数据中心（Data Center AI GPUs）收入贡献显著，并带动股价飞涨，英伟达FY24Q1营收为71.9亿美元，同比+64.6%，显著超过彭博一致预期。 大语言模型驱动数据中心发展，下半年将大幅增加该业务产品系列。1）数据中心业务：营收同比涨14%至42.8亿美元，环比增长18%，主要原因系基于Hopper和Ampere架构GPU的生成式AI和大语言模型的需求不断增长。根据21世纪经济报，公司在业绩说明会上表示，由于互联网公司、云计算提供商和企业客户都迫切希望将生成式AI应用到自身业务中，下一季度数据中心客户的销售额或将翻番，计划在下半年大幅增加整个数据中心产品系列（包括InfiniBand和BlueField-3DPU）的供应，以满足激增的需求。2）游戏业务：营收22.4亿美元，同比下降38%，环比增长22%，主要原因系宏观经济增长放缓造成的需求疲软，以及渠道库存的正常化导致出货下降。3）专业可视化业务收入同比下降53%至2.95亿美元，高于分析师预期的2.466亿美元，环比增长31%。英伟达认为，这块业务的同比下滑反映出渠道去库存影响，环比增长受到台式机和移动工作站GPU的需求增长推动。 Q2营收可达110亿美元，较分析师预期高53.2%。业绩指引方面，根据华尔街见闻，英伟达预计，本财年第二财季营收为110亿美元，正负浮动2%，指引范围在107.8亿到112.2亿美元之间，同比增长约32.7%。分析师预计二季度营收只有71.8亿美元，同比下降13.4%。110亿美元的营收较分析师预期高53.2%，二季度将扭转收入连续三个季度同比下滑的势头。 图表1：英伟达股价23-26日走势（收盘价：美元） 在2023GTC大会上，英伟达针对性发布多款产品，应对大模型时代的算力需求： 1）NVIDIA DGX Cloud：用户无需购买只需租赁即可拥有算力使用权，通过一个浏览器就可以将NVIDIA DGX AI超级计算机即时地接入每家公司。 图表2：英伟达DGX Cloud示意图 2）NVIDIA Picasso：用于构建和部署生成式AI赋能的图像、视频和3D应用借助此服务，企业、ISV和服务提供商可以从NVIDIAEdify模型开始，训练、创建、部署自己的模型产品。 图表3：NVIDIA Picasso示意图 3）NVIDIA One Architecture：兼具加速功能和弹性全新推理平台，和谷歌云深度绑定合作，推出4款针对不同场景的服务器，包括L4、L40、H100 NVL与Grace-Hopper。 可全面优化图像、视频、文字处理、大语言模型推理、大型数据集处理，全面加速各个流程，满足推理侧持续增长的扩容需求。 图表4：NVIDIA One Architecture四款服务器 4）Omniverse：是一个工业数字化平台，该平台让各个行业先以数字方式设计、构建、运营和优化实体产品和工厂，然后再投入实际生产。数字化提高了效率和速度，并节省了资金。在自动驾驶、工厂生产等众多领域广泛应用，可赋能千行百业。配套发布三款专为Omniverse设计的系统。 图表5：Omniverse应用展望 除英伟达外，其余算力公司也在持续推进AI相关产品研发与推广。 1）MRVL：主要从事数据中心芯片业务,网络连接产品和云优化芯片平台受益大模型浪潮。公司财报预计人工智能相关产品的销售额将在本财年至少翻一番,公司第一季度调整后利润也略高于分析师的预期。 图表6：MRVL芯片技术 2）AMD:推出MI300等AI芯片对标英伟达，微软正在和AMD合作，共同开发代号为“Athena”的自研AI处理器，以作为英伟达的替代产品。 图表7：AMD MI300 3）SMCI：大举进军人工智能领域，向客户发送采用英伟达(NVDA.US) HGX H100 8-GPU系统的新服务器，该服务器用于人工智能训练、高性能计算、深度学习和其他高端计算系统。 图表8：SMCI通用GPU系统 4）AVGO:4月博通发布新芯片Jericho3-AI，可以将多达3.2万个GPU芯片连接在一起，提高单个芯片间的通信速度，从而提高数据中心工作效能。 图表9：博通Jericho3-AI芯片 受美股算力芯片巨头英伟达业绩超预期以及自身AI进展的催化下，带动美股芯片和科技股上涨，其中Marvell24-26日涨幅超40%，SMCI涨幅超过35%。 图表 1.2国内：光模块、服务器等环节展现高景气 800G光模块在手订单充足，中际旭创率先落地。公司800G光模块的需求超预期，2023年以来，海外客户在云数据中心200G和400G需求有不同程度的下降，但800G需求增长迅速，特别是来自AI方面的需求大超年初预期，旭创占据了较高份额。下半年三、四季度公司会以保障订单顺利交付为主，看好明年800G更大规模的增长。 图表11：中际旭创光通信模块产业布局 AI服务器需求旺盛，产业龙头已在规划更大生产基地。1）受益于AIGC和chatGPT所带来的人工智能热潮，人工智能服务器承载着AI新型算力基础设施的供给水平，底层支撑的算力侧需求大增，未来行业市场规模仍将保持快速增长。2）AI算力规模持续增长是带动液冷需求的因素之一，根据财联社，浪潮信息服务器产品线人士称“AIGC火热带来AI服务器需求量的爆增，3月份我们发现AI（服务器）市场出现几倍以上增长，以前客户关注点是能不能便宜点，现在是能不能用得上”。 图表12：浪潮信息全液冷机柜 二、国内算力层政策激励频出，AI大时代拉开序幕 国内政激励频出，北京通用人工智能率先落地。国内来看，5月18日，第七届世界智能大会上，中国电子董事长曾毅曾发言，算力底座是下一阶段最需要解决的问题，人工智能离不开算力、算法、模型。如今，算法和模型的问题都能够解决，最卡脖子的是算力底座的问题，这可能是下一阶段最需要解决的重大问题。与此同时，5月22日，曹振南表示国家超算互联网平台已进入研发阶段。目前正在研发中的超算互联网平台，可实现异地、异构算力中心的链接，依托集算力、应用、数据、社区等一体运营模式，实现包括AI算力在内的全国算力资源统筹与调度。当行业用户在研发AI应用时，无需投入海量硬件，依托超算互联网平台就可完成AI大模型训练等复杂计算任务。 图表 三、AIGC将大幅提振算力需求，具身智能等多模态场景已渐行渐近 Chatgpt月活过亿，算力成为衡量投入的关键指标。根据Similarweb的数据，2023年1月，Chatgpt累计用户超1亿，创下了互联网最快破亿应用的记录，超过了之前TikTok9个月破亿的速度。 1）访问阶段：初始投入近十亿美元，单日电费数万美元。 英伟达A100：根据OneFlow报道，目前，NVIDIA A100是AWS最具成本效益的GPU选择。 英伟达DGXA100服务器：单机搭载8片A100 GPU，AI算力性能约为5PetaFLOP/s，单机最大功率约为6.5kw，售价约为19.9万美元/台。 每日咨询量：根据Similarweb数据，截至2023年1月底，chat.openai.com网站（即ChatGPT官网）在2023/1/27-2023/2/3这一周吸引的每日访客数量高达2500万。 假设以目前的稳定状态，每日每用户提问约10个问题，则每日约有2.5亿次咨询量。 A100运行小时：假设每个问题平均30字，单个词在A100GPU上约消耗350ms，则一天共需消耗729,167个A100 GPU运行小时。 A100需求量：对应每天需要729,167/24=30,382片英伟达A100GPU同时计算，才可满足当前ChatGPT的访问量。 初始算力投入：以前述英伟达DGXA100为基础，需要30,382/8=3,798台服务器，对应3,798/7=542个机柜。则，为满足ChatGPT当前千万级用户的咨询量，初始算力投入成本约为542*140=7.59亿