计算机：政策、需求双轮驱动，AI算力前景广阔

投资建议：由于海量数据处理需求激增、AI模型算法渐趋复杂以及算力投资具备的强经济效益，AI算力产业的长期发展前景广阔，迎来投资机遇。AI服务器是AI算力产业价值量的最大体现，中国AI服务器整机厂商增速领跑全球，AI服务器整机环节受益标的包括浪潮信息、紫光股份、中科曙光、拓维信息等；AI芯片是AI算力产业的核心竞争力，中国厂商正在奋力直追海外龙头公司，AI芯片受益标的包括寒武纪、海光信息、景嘉微等。 算力是AI产业发展的根基，迎来持续政策支持。数据的快速增长以及算法模型的复杂化需要更强算力的支撑，同时算力还具备极强的经济效益，据统计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‰，因而成为政府政策支持的重点。目前，我国AI产业已经迎来了以《新一代人工智能发展规划》为顶层定调，各部委、各地方政府政策辅助落地的“1+N”的产业政策体系，进入2023年以来，北京市、深圳市、上海市等地都密集出台AI产业支持政策，行业迎来持续政策催化。 AI服务器市场空间广阔，中国厂商表现亮眼。根据IDC统计，2021年全球AI服务器市场规模为156.3亿美元，预计2026年将增长至347.1亿美元；2021年中国AI服务器市场规模为59.2亿美元，预计2026年将增长至123.4亿美元，长期成长空间广阔。2021年浪潮信息、新华三（紫光股份）、联想的AI基础设施营收增速领跑全球主要厂商，其中浪潮信息市场份额位居全球第一，未来中国AI服务器厂商有望充分受益于下游需求的持续释放，迎来长足发展。 英伟达引领全球AI芯片发展潮流，中国厂商奋起直追，有望超预期发展。英伟达作为GPU的发明者，其芯片架构保持了快速迭代，计算性能实现大幅度提升，且注重软件生态建设，提供高质量的软件开发工具，使其成为全球AI芯片产业的龙头。在政策与需求的双轮驱动下，中国AI芯片厂商正在奋起直追，尤其是在ASIC路线上加大投入，目前已经涌现出寒武纪、华为昇腾、海光信息、燧原科技等优秀的AI芯片厂商，AI算力性能有显著提升，未来有望实现超预期发展。 风险提示：下游需求不及预期的风险、核心元器件供应受制裁的风险、市场竞争加剧的风险 1.算力是AI产业发展的根基，具有极强的经济效益 算力是承载人工智能应用发展的基础，是人工智能最核心的要素。算力、算法和数据是人工智能产业发展的三个核心要素。海量的数据每时每刻都在产生，数据的生产不再是问题，如何处理、分析和使用数据才是问题。算法经历了数十年的发展，在深度学习和加速计算出现之后，得到了迅速的发展和优化，开始成为社会关注的热点。然而在三大要素中，算力才是最核心的要素，只有算力的进步才能推动人工智能产业向前发展并走向成熟，算力是承载和推动人工智能走向实际应用的决定性力量。 数据的快速增长对算力发展提出更高要求。随着信息化、数字化的持续推进，全球新产生的数据量正在快速增长，根据IDC数据显示，2021年全球新增数据总量达到84.5ZB，预计到2026年全球新增数据总量将达到221.2ZB，2021年至2026年间的年复合增速达到21.22%。海量数据为人工智能应用的发展提供了肥沃的土壤，但需要更强大的智能算力对其进行处理。同时随着新应用场景的出现，越来越多场景对数据的实时性提出更高要求，实时数据的激增使得边缘计算能力变得愈发重要，人工智能应用也越来越依赖边缘算力支撑。 算法模型的复杂化和巨量化需要更强算力的支撑。虽然数据总量正在快速增长，但正在被有效利用的数据量不足1%。如何有效的抓取高质量数据并建立精准模型，取决于AI算法的开发能力。近些年，算法模型的参数量和复杂程度都在呈现指数级增长态势，尤其是自然语言处理等新兴认知智能领域对算力的要求远超图像识别和语音识别等传统AI领域。2018年6月推出的自言语言处理大模型GPT-1的模型参数量为1.17亿，2019年2月推出的GPT-2的模型参数量大幅提高至15亿，2020年5月推出的GPT-3参数量则进一步提高至1750亿。模型参数的大幅度提升也快速提高了对智能算力的需求，如果用“算力当量（PFLOPS-day，PD）”，即每秒千万亿次计算机完整运行一天消耗的总算力，来度量人工智能任务所需的智能算力总量，根据《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》显示，训练GPT-3模型需要3640PD的智能算力。 算力的提升还具有极强的经济效益，因而成为各国政策支持的重点。根据清华大学全球产业院与浪潮信息联合发布的《2021-2022全球计算力指数评估报告》，通过对全球15个重点国家的计算力指数与数字经济及GDP的回归分析，得到15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年至2025年间将持续保持，且进一步研究发现，当一个国家计算力指数分别达到40分及60分以上时，计算力指数每提升1点，其对GDP增长的推动力将分别增加到1.5倍及3倍，对经济增长的拉动作用会变得更加显著。考虑到算力提升，尤其是智能算力提升所具备的重大经济效益，对算力基础设施发展的支持性政策成为各国政策的重点。 图1：算力提升具有极强的经济效益 2.“1+N”政策体系日益完善，三阶段发展均有侧重 围绕推动人工智能健康快速发展的现实要求，我国政府主要以五个角度进行发力。人工智能技术对生产、流通、消费等形成高度渗透、跨界融合，新业态、新模式不断涌现，给以往的产业生态、社会分工、行业和企业边界、生产组织方式等诸多方面带来前所未有的新变化。而促进新业态、新产业发展的关键在于强化产业政策，为新兴产业发展创造更加有利的外部环境。因此，我国政府主要采用“五大类政策”，妥善应对人工智能可能带来的挑战，形成适应人工智能发展的制度安排，夯实人工智能发展的社会基础。五大类政策主要包括了相关法律法规和伦理规范、人工智能发展支持政策、标准和产权体系、监管和评估体系以及AI人才培训。 图2： 顶层定调，《新一代人工智能发展规划》首次确认了人工智能产业“三步走”战略。国务院于2017年发布的《新一代人工智能发展规划》是中国在人工智能领域进行的第一个部署文件，确定了人工智能产业发展的总体思路、战略目标和任务，规划确定了人工智能产业在2020年、2025年及2030年的“三步走”发展目标。 图3： “1+N”政策体系逐步构建。随着顶层规划的定调，将人工智能上升为国家战略，部委层面也陆续进行了政策布局，即形成了“1+N”政策体系，“1”代表国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，“N”是指部委层面陆续出台的关于人工智能产业的发展规划、行动计划、实施方案等落地政策，其中工信部、科技部发布的政策主要涉及数实融合、场景创新、区域创新等内容，国家标准委、发改委围绕标准体系、伦理规范、基础设施建设等内容开展工作。 图4：人工智能“1+N”政策体系逐步构建 复盘人工智能相关政策历程，政策的着力点愈发具体和针对性。自从2015年国务院出台的《中国制造2025》提出发展智能装备以及生产智能化，之后人工智能相关规划和政策密集颁布。2016年3月，人工智能写入“十三五”规划纲要。2016年以后，国务院、发改委、工信部、科技部等多部门出台了多个人工智能相关规划及工作方案推动人工智能的发展。2017年10月，人工智能写进十九大报告，将推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合；2020年7月中央网信办等五部门发布的《国家新一代人工智能标准体系建设指南》明确到2023年，初步建立人工智能标准体系，重点研制数据、算法、系统、服务等重点急需标准，并率先在制造、交通、金融、安防等重点行业和领域进行推进； 2021年9月国家新一代人工智能治理专业委员会发布的《新一代人工智能伦理规范》标志着人工智能政策已从推进应用逐渐转入监管领域；随后在“十四五”国家信息化规划文件中，统计发现人工智能词频高达47次，其远高于“十三五”中出现次数，体现了国家人工智能相关要求的持续加码。 图5：人工智能在“十四五”信息化规划中高频出现 作为引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量，人工智能芯片也一直被政策所重视。国务院、发改委以及工信部等多个部门都陆续印发了支持和引导AI芯片行业发展政策，其中主要侧重点涉及到了芯片技术路线、芯片行业规范以及芯片安全运行规范等内容。从历史政策来看，人工智能芯片在“十三五”规划中被写入国家发展规划纲要，之后工信部出台的《新一代人工智能产业发展三年行动计划2018-2020》重点扶持神经网络芯片，推动人工智能芯片在国内实现规模化应用。2021年“十四五”规划提出重点发展数字技术创新，提高人工智能芯片的研发和应用。 图6：我国人工智能芯片产业持续受到政策重视 因此，可以看出我国人工智能政策的发展大致历经了三个阶段。第一阶段（2015-2016年）中，政策专注于试点和场景探索，且政策数量相对较少。因为制造业是人工智能率先落地的领域之一，所以针对智能制造和“互联网+”进行的相关布局是此阶段重点，而且工业领域的智能化应用也可以为人工智能往其他领域延伸打下坚实基础； 第二阶段（2017-2019年），国家顶层计划逐步清晰，“全面推动人工智能和实体经济融合发展”成为主旋律，而且各个部委层面的政策及行动方案十分具体，此阶段政策发布数量较多；第三阶段（2020年-至今），产业实践中所出现的挑战逐步成为政策的重点，政策上开始聚焦于关键场景应用、标准化以及监管和伦理等层面，政策开始向产业治理方向转变。同时伴随着AIGC产业化应用加速，使得人工智能监管技术不断升级和复杂化，因此相关监管政策也将会有进一步更新和优化。 图7：我国人工智能政策经历三个发展阶段，各有侧重 生成式人工智能形成新驱力，地方性人工智能政策密集出台。随着ChatGPT引爆的AIGC潮流兴起，生成式人工智能对于实体经济和相关产业的影响极为深远，为了抓住这一轮智能化变革浪潮，各地方也逐步加大了相关政策的引导和支持。其中比较有影响力的是北京市于2023年5月30日发布的重磅实施方案，北京市发布了两项重磅政策促进人工智能行业发展,其中《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案(2023-2025年)》提出到2025年人工智能核心产业规模达到3000亿元,持续保持10%以上增长,辐射产业规模超过1万亿元。另一份《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》则围绕算力、数据、模型、场景和监管五大方面,提出了21条具体措施。根据新政策描述,北京将加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地。 图8：北京市提出若干发展通用人工智能的措施，具有重要指导意义 各地方也都提出了各自的人工智能产业相关发展目标。2023年5月31日,深圳市印发《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案(2023-2024年)》统筹设立规模1000亿元的人工智能基金群,加上2022年出台实施的《深圳经济特区人工智能产业促进条例》，构筑起“一条例、一方案、一清单、一基金群"的人工智能高质量发展政策体系； 2023年5月25日，上海市发改委也明确表示支持民营企业广泛参与数据、算力等人工智能基础设施建设,延长新型基础设施项目贴息政策执行期限至2027年底,提供最高1.5个百分点的利息补贴。此外，各一线、二线城市也针对AI产业制定了企业数量目标和产业规模目标，凸显了各地域对人工智能经济贡献的充足信心。 表1：各省市重点城市均制定了人工智能产业相关成果目标 3.GPU是AI硬件产业链中第一价值量 3.1.AI数据中心需求激增，AI服务器快速放量 AI数据中心是专门用于支持人工智能计算和数据处理任务的设施或物理空间。它在传统数据中心的基础上进行了特殊配置和优化，以满足机器学习、深度学习和其他AI相关任务的需求。AI数据中心通常拥有大量高性能的服务器、GPU加速器和专门的存储系统，以提供强大的计算能力并加速深度学习。此外，AI数据中心还配备了高速的网络设备和优化的软件框架，以支持高效的数据传输和算法训练。通过这些专门的