算力国产化是国内AI产业发展的长期趋势

算力国产化是国内AI产业发展的长期趋势 美国再次收紧芯片出口管制，算力国产化迫在眉睫。10月17日，美国商务部工业和安全局（BIS）发布了针对芯片的出口管制新规，对包括英伟达高性能AI芯片在内的半导体产品施加新的出口管制，涉及型号包括英伟达A800、H800、L40S等，限制条款已经于10月23日生效。据IDC数据，2022年中国AI加速卡（公开市场）出货量约为109万张，其中英伟达市占率为85%。随着英伟达的断供，国产AI芯片迎来广阔的替代空间。 智算中心、互联网、运营商客户均加快算力国产化脚步。1）智算中心：截至今年7月，昇腾AI集群已支撑全国25个城市的人工智能计算中心建设。2）互联网：百度为200台服务器订购了1600个华为910B昇腾人工智能芯片，华为将在今年年底前交付。截至10月，超过60%的订单或1000个芯片已经交付给百度。3）运营商：中国电信8月发布了AI算力服务器集采，其中国产服务器占该批集采总计采购数量的比重超过47%。 《华为AI一体机合作伙伴，定增投入大模型研发》--2023/10/20《问界新M7订单超预期，重点关注汽车智能化》--2023/10/08《 华 为 加 速 行 业 智 能 化 》--2023/09/24 昇腾、海光为国产AI算力之光。华为具备从昇腾处理器-CANN异构计算框架-昇思MindSpore AI框架-AI开发平台ModelArts-盘古大模型的全栈AI能力。昇腾910B单卡算力接近英伟达A100，CANN计算架构可对标英伟达CUDA核心软件层；海光兼容CUDA生态，可将现有CUDA上运行的应用低成本迁移到基于ROCm的海光平台上运行。深算二号DCU已经于2023年Q3发布，性能相对于深算一号性能提升100%以上，实现了在大数据、人工智能、商业计算等领域的商用。同时，深算三号研发进展顺利。 电话：E-MAIL：caopeisz@tpyzq.com执业资格证书编码：S1190520080001 证券分析师：王景宜 电话：E-MAIL：wangjy@tpyzq.com执业资格证书编码：S1190523090002 建议关注：建议关注算力国产化相关公司，包括：1）芯片：海光信息、景嘉微、寒武纪；2）华为AI一体机：云从科技、科大讯飞；3）基础设施：神州数码、高新发展、中科曙光。 风险提示：技术研发不及预期，生态建设不及预期，政策落地不及预期，中美贸易摩擦升级。 一、英伟达禁运事件加速算力国产化进程 美国再次收紧芯片出口管制，AI芯片国产化迫在眉睫。10月17日，美国商务部工业和安全局（BIS）发布了针对芯片的出口管制新规，对包括英伟达高性能AI芯片在内的半导体产品施加新的出口管制，涉及型号包括英伟达A800、H800、L40S等，限制条款已经于10月23日生效。 国内AI芯片市场需求旺盛，英伟达占据八成以上份额。根据艾瑞咨询测算，2022年中国的AI芯片市场规模约为385亿元，到2027年将有望达到2164亿元。据IDC数据，2022年中国AI加速卡（公开市场）出货量约为109万张，其中英伟达市占率为85%，华为市占率为10%，百度2%、寒武纪和燧原均为1%；2023H1中国加速芯片市场规模超50万张，本土品牌出货量超5万张，占比达10%。 资料来源：IDC，太平洋证券整理 资料来源：艾瑞咨询，太平洋证券整理 目前国内AI算力的主要需求方包括智算中心、互联网厂商以及运营商、金融等行业客户。据我们观测，这三类客户均已开始积极寻求AI芯片国产替代： 昇腾在以政府为主导的智算中心中占据重要地位。根据昇腾官网，截至今年7月，昇腾AI集群已支撑全国25个城市的人工智能计算中心建设,其中7个城市公共算力平台入选首批国家“新一代人工智能公共算力开放创新平台”。目前，重庆、武汉、西安等城市均已建成人工智能计算中心并投入运营，北京、青岛等地的人工智能计算中心建设也在陆续建设规划中。 《算力基础设施高质量发展行动计划》指引未来三年智算中心建设目标，预计国内AI芯片厂商将充分受益。10月9日，工信部等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，从计算力、运载力、存储力、应用赋能四方面提出了量化指标。其中，计算力方面，计划提出到2025年，算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%，全国智能计算中心数量达到50个。在此目标指引下，我们预计智算中心建设有望加速，拉动国产AI芯片需求持续增长。 图表4：算力基础设施高质量发展行动计划目标 互联网：据中国基金报,百度为200台服务器订购了1600片昇腾910BAI芯片。到10月份,华为已向百度交付了超过60%的订单。 运营商：中国电信8月发布了AI算力服务器集采，其中G系列为国产服务器，占该批集采总计采购数量的比重超过47%。 二、昇腾、海光为国产算力之光 （一）昇腾：引领国产自主AI生态 华为基于自研达芬奇架构架构，推出了AI训练芯片昇腾910与AI推理芯片昇腾310： 昇腾910基于自研华为达芬奇架构3DCube技术，架构灵活伸缩，支持云边端全栈全场景应用。算力方面，半精度（FP16）算力达到320 TFLOPS，整数精度（INT8）算力达到640 TOPS，功耗310W，主要用于训练场景。 昇腾310是一款高能效、灵活可编程的人工智能处理器，在典型配置下可以 输出16TOPS@INT8, 8TOPS@FP16，功耗仅为8W，主要应用于推理场景。 资料来源：海思官网，太平洋证券整理 华为在构建了昇腾计算引擎CANN、AI开发框架MindSpore，以及AI开发平台ModelArts，为大模型开发和运行提供分布式并行加速、算子和编译优化、集群级通信优化等关键能力。 CANN：搭建了从上层深度学习框架到底层AI硬件的桥梁，可对标英伟达CUDA。近期更新至异构计算架构CANN 7.0，支持华为昇思MindSpore、PaddlePaddle、PyTorch、TensorFlow、Caffe、Jittor等主流AI框架。 MindSpore：对标TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等流行深度学习框架。截至2023年6月，MindSpore已兼容适配20余家芯片厂商伙伴的硬件设备，支持Ascend/GPU/CPU等，大幅降低AI开发门槛。 资料来源：昇腾官网，太平洋研究院整理 昇腾加入PyTorch社区共建，生态进一步扩容。10月18日，华为作为Premier最高 级别会员正式加入全球AI开源框架PyTorch社区，PyTorch2.1版本已同步支持昇腾NPU，开发者可直接在PyTorch2.1上基于昇腾进行模型开发。基于PyTorch，昇腾已经适配了BLOOM、GPT-3、LLaMA等业界主流大模型。 （二）海光：兼容CUDA生态，产品快速迭代 海光DCU系列产品以GPGPU架构为基础，兼容“类CUDA”环境。海光DCU（GPGPU）海光的DCU脱胎于AMD，兼容CUDA生态，现有CUDA上运行的应用可以低成本迁移到基于ROCm的海光平台上运行。海光DCU主要部署在服务器集群或数据中心，为应用程序提供性能高、能效比高的算力，支撑高复杂度和高吞吐量的数据处理任务。海光DCU能够完整支持大模型训练，实现LLaMa、GPT、Bloom、ChatGLM、悟道、紫东太初等为代表的大模型的全面应用，与国内包括文心一言等大模型全面适配，达到国内领先水平。 海光DCU深算二号实现商用，深算三号研发顺利。海光DCU第一代产品深算一号于2022年实现商业化应用，主要客户是智算中心等“新基建”项目、行业用户、AI厂商及互联网企业。深算二号DCU已经于2023年Q3发布，实现了在大数据、人工智能、商业计算等领域的商用。深算二号具有全精度浮点数据和各种常见整型数据计算能力，性能相对于深算一号性能提升100%以上。同时，深算三号研发进展顺利。 海光已和国内主流服务器厂商达成合作。海光高端处理器产品已经得到了国内行业用户的广泛认可，逐步开拓了浪潮、联想、新华三、同方等国内知名服务器厂商，开发了多款基于海光处理器的服务器，有效地推动了海光高端处理器的产业化。公司已联合整机厂商、基础软件、应用软件、系统集成商和行业用户，建立了基于海光高 端处理器的产业链。 三、投资建议 建议关注算力国产化相关公司，包括：1）芯片：海光信息、景嘉微、寒武纪；2）华为AI一体机：云从科技、科大讯飞；3）基础设施：神州数码、高新发展、中科曙光。 四、风险提示 技术研发不及预期，生态建设不及预期，政策落地不及预期，中美贸易摩擦升级。 投资评级说明 1、行业评级 看好：预计未来6个月内，行业整体回报高于沪深300指数5%以上；中性：预计未来6个月内，行业整体回报介于沪深300指数－5%与5%之间；看淡：预计未来6个月内，行业整体回报低于沪深300指数5%以下。 2、公司评级 买入：预计未来6个月内，个股相对沪深300指数涨幅在15%以上；增持：预计未来6个月内，个股相对沪深300指数涨幅介于5%与15%之间；持有：预计未来6个月内，个股相对沪深300指数涨幅介于-5%与5%之间；减持：预计未来6个月内，个股相对沪深300指数涨幅介于-5%与-15%之间；卖出：预计未来6个月内，个股相对沪深300指数涨幅低于-15%以下。 销售团队 研究院 中国北京100044北京市西城区北展北街九号华远·企业号D座投诉电话：95397投诉邮箱：kefu@tpyzq.com 重要声明 太平洋证券股份有限公司具有经营证券期货业务许可证，公司统一社会信用代码为：91530000757165982D。 本报告信息均来源于公开资料，我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证。负责准备本报告以及撰写本报告的所有研究分析师或工作人员在此保证，本研究报告中关于任何发行商或证券所发表的观点均如实反映分析人员的个人观点。报告中的内容和意见仅供参考，并不构成对所述证券买卖的出价或询价。我公司及其雇员对使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失概不负责。我公司或关联机构可能会持有报告中所提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行业务服务。本报告版权归太平洋证券股份有限公司所有，未经书面许可任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、刊登。任何人使用本报告，视为同意以上声明。