AI系列专题报告（一）算力：算力基建景气度高，国产AI芯片发展势头良好

动作用。 发言人1 03:17了英伟达的一个GPU架构中，它是专门给英伟达的一个硬件的设计。所以英伟达每次发布GPU都会同步更新，并且来满足新架构GPU来满来发挥出最顶级的一个效率。所以正是英伟达这个库的生态和GPU的一个软硬件的一个紧密结合，才吸引了大量的开发者来参与。更加促进了他生态的一个繁荣。从而增强了这个用户的一个粘性，帮助英伟达构建了一个强大的一个生态圈护城河的一个壁垒。实际上很多单纯从硬件的一个计算能力来说，包括AMD，包括博通和谷歌他们合作的一些GPU产品，其实也都不差。但是这个生态问题的话，其实是英伟达的一个特别大的一个优势。所以哭的对于英伟达维持它的一个全球领先的地位是非常重要的。发言人1 04:16另外通用GPU这块除了英伟达之外，还有一个重要参与者的是AMD。就是刚才提到的AMD，它的产品也是通用GPU，它们是紧随玉米达气候还持续追赶。那么在二三年的时候，AMD的一个数据中心的收入是64.96亿美元。24年是增长到了93点93.64%，到了125.79亿美元。发言人1 04:41产品这一块，在24年10月的时候，因为他发布了它的MS325XGPU，主要是增强了HBM。同时他也下宣布了下一代的MI350的一个首款产品。MI350X预计将会在今年下半年的推出，推理性能将会有35倍的提升。同时也提供了288G的HBM3E的内存，算力水平与英伟达的B200基本持平。这是两家非常具有代表性的通用GTO的一个公司的介绍。发言人1 05:16另外就是asic这一块，最具有代表性的是博通和谷歌他们的一个合作。首先博通它在asic领域实际上是处于一个主导地位的，它拥有非常丰富卓越的互联设计片上网络以及专用加速性能的一个设计能力。占据全球asic市场的一个55%到60%的这么一个份额。在一些特定的AI工作负载上，博通的asic的一个解决方案的一个效率，甚至比竞争解决方案会高出40%。发言人1 05:47所以博通是拥有大量特定工作负载的大型云服务器厂商的一个首选的合作商，包括获得了像谷歌、微软、meta这些科技巨头的一个青睐。那么在AI业务这一块，2024年博通的AI业务收入是达到了122亿美元，同比是大幅增长220%。到今年一季度AI业务收入是41亿美元，同比增长的是77%。Q2是增长到44亿美元，Q3的指引是51亿美元，可以说是逐渐稳定增长这么一个态势。发言人1 06:23然后这个谷歌谷歌的这个TPU是asic领域的一个非常具有代表性的一款产品。这个就是谷歌和博通联合开发出来的。他们其实在16年就推出了第一代的一个TPU，到现在为止已经到了第七代。这个TPU主要是谷歌自用，并不对外销售。根据这个take颗。那么在今年4月份，谷歌也是发布了它第七代的TPU，也是谷歌第一代专门为推理而设计的AI加速芯片。FP8的一个峰值算力是达到了4614t if那个flops带宽是192GB，性能也是直逼英伟达的B200。发言人1 07:10以上是刚刚介绍的包括英伟达，包括AMD谷歌和马和博通，这些都是美国最先进的GPU和IC的一些公司，以及他们的代表性的产品。但是长期以来，美国这些最先进的产品其实是很难出口到中国的。主要 in的一个数据，2023年谷歌的自用TPU芯片量是达到200万 是因为美国对中国的一个科技制裁，AI就是它的一个重灾区。不但美国是限制这些先进AI算力芯片的一个出口，而且对中国国内先进AI芯片的一个晶圆代工，甚至晶圆代工所使用的一些核心设备，美国都是啊一个制裁的一个重中之重。所以这个反而倒逼国内A30芯片从设计制造等等环节实现全产业链的一个过程期待和自主可控。所以总体所以目前来说，在国内AI算芯片市场的一个主要的参与者，包括英伟达的H20，华为的升腾和国际的资源，还有海光信息的DCU等等。发言人1 08:15为了美为了满足美国的一个出口管制，英伟达已经对它的GPU有过多次减配。那么跟国内AI算力芯片的一个性能优势也是在不断的削弱。那么国内的AI算力芯片的一个竞争力也是不断增强，已经有了一定的市场份额。根据IPC的一个数据，24年的一个上半年，中国AI加速芯片市场规模是超过了90万张。其中本土品牌出货量量是接近20万20万张市占率是大概25%。发言人1 08:44接下来就介绍一下国内这几个具有代表性的AI芯片厂商的一个情况。首先是海光，海光信息它的DCU是国内AI酸类芯片的一个重要参与者，已经迭代了三次，包括深圳一号、二号和三号。它的DCU是属于本质上是属于通用GPU的，是可以兼容内库的一个生态，性能也是达到了国内的领先水平。再有就是盛腾，盛腾的话它的910D是对标英伟达的A100，并且它的原生的一个生态持续的完善。同时910B也已经也可以实现万卡的规模的一个量级的一个集群。发言人1 09:27寒武纪寒武纪的这个寒武纪思元590性能是进一步的提升。并且非常重要的一点是公司已经迎来了它的一个盈利的一个转折点。在去年Q4的时候，寒武纪规模净利润是达到2.72亿元，实现了单季的一个扭亏为盈。那么在今年Q1的时候，利润是增长到3.55亿美元。3.5 5亿元盈利是进一步持续，并且净利率提升到了31.98%。发言人1 09:58除了这三家之外，还有一些一级市场，包括正在终结IPO的，像木兮、穗源、天硕必认等等。他们在AS芯片这一块领域也是百花争艳，也有一些很不错的产品已经投入了使用。其中的岁月它采用的是asic的路线，而木樨天数和碧韧采用的是通用GPU的一个路线。举个例子，像燧源他的话基于他这个S60产品的一个庆阳计算中心的万卡集群已经投入了一个使用，所以他们表现其实。发言人3 10:31还是非常不错的。发言人1 10:34以上讲的就是关于国内关于AI算力芯片的一个格局。接下来是这个AF服务器，这一块的话，根据IDC和浪潮的一个数据，2024年的时候，全球A服务器的市场规模大概是1251亿美元。预计到2025年会增长到1587亿美元，同比增速是26.9%。那么到28年有望突破2227亿美元，期间听到的大概是15%点过。在国内的话，AF服务器有这么一个它这个市场有这么一个特点，就是集中度比较高。根据IDC的一个数据，24年浪潮名创新华三这三位是位居我国AFOG市场的top 3，合计市占率是达到了52.6%。发言人1 11:23 另外国内GPU服务器其实还是占主导的一个地位。但艾斯克这些其他的AF武器也是在快速的发展，并且对本土化的芯片也是更为青睐。那么根据IDC的一个数据，24年我国GPU服务器占AI服务器的一个市场份额大概是69%，可以说还是主导的占据一个非常明显的一个优势的地位。但是像IC还有FPA等等这些非GPU的架构的一个GPU1个AI服务器也在高度发展。像华为的盛腾，汉武纪的思源，以及阿里百度这些厂商自研的AI芯片都是IC的架构。24年的占比是超过了30%。发言人1 12:02IDC更是预计到29年非GPU的服务器市占比将会接近50%。另外根据transformer的一组一个研报，我国AI服务器的一个市场的外购的英伟达和AMD芯片的一个比例，预计会从20%，会从24年的63%下降到了25年的42%。而我国本土的这些芯片供应商在政策支持下，预计在25年的占比将会提升到40%，几乎与外国芯片平分秋色。发言人1 12:37浪潮是AI服务器里边非常具有代表性的一个企业。在截止到22年他的一个人工智能服务器连续六年已经保持了中国第一的这么一个地位。另外就是盛腾服务器也是值得一提。的话在今年的四月份，华为它是推出了它的这个cloudmixmatrix384超节点，这个非常具有代表性。它可以提供高达300pfo s的一个密集的BF16算力，达到了接近能够达到英伟达GB200L72的一个两倍这么一个水平。这个平台标志着基本上标志着我国在AI计算系统领域具备了跟国际巨头正面竞争的这么一个实力，属于一个里程碑式的一个突破。发言人1 13:35另外就是这个大模型一体机这一块，实际上deep sak大模型的一个开源低成本还有高性能，是大幅降低了大模型的一个获取和部署和应用的一个成本。它很好的解决了之前大模型本地部署成本高的一个问题。所以deep sick这个浪潮实际上是加快AI大模型一体机发展的一个非常好的一个催化机。发言人1 13:58其实在deepsic出事之前，AI大模型一体机虽然在便携，还有性能优化，还有数据安全等这些方面也有比较明显的一个优势。但是部署成本非常高昂，就极大限制了大模型一体机的一个本地化的一个部署和推广。那么这个轻量化低成本的大模型，是推动大模型一体机往前发展，逐渐落地的一个非常重要的一个催化。目前大模型一体机在供应端基本上呈现一个百级大战这么一个格局。而在需求端也是在快速落地，已经覆盖了像医疗、教育、制造等等十多个核心行业。投资建议这一块首先deepsik火爆出圈，它在轻量化、低成本、高性能这些方面非常明显。所以更多调研。发言人2 14:49既要添加微信OKOK5892AIGC的一个推理场景有望。发言人1 14:55逐渐打开。那么推理端的一个专业需求将会逐渐超过训练段。目前AI算力是美国对华科技制裁的一个重灾区。那么先进的AI算力芯片是指是无法出口到国内的，所以反向倒逼国内AI算力从设计到制造到整机的一个全面的国产替代。所以国内的通用GPUasic芯片也是在蓬勃发展。同时服务器和一体机的厂商也逐渐向国产AI芯片来倾斜。全产业链合力国内AI算力主自主可控，已经取得不菲的成果。那么我们推荐的海光信息、浪潮信息、龙龙鑫、东科、鑫源股份、紫光股份、深信服、神州数码，建议关注的是汉武纪、华信技术和软通动力。 发言人1 15:40最后是风险提示，首先是大模型应用落地不及预期的风险。大模型是逐渐成熟，它的一个落地节奏是至关重要的。如果下游推理的一个应用场景的落地不及预期的话，可能会导致这种算力的一个需求比较平稳。发言人1 15:55第二个的话是国产AI算力AI芯片开发不及预期的风险。因为AI芯片的一个设计难度非常大，更新迭代也非常快，而国内起步是比较晚的。如果国内AI芯片设计公司的一个产品研发速度放缓，可能会导致国内AI算力供给不足。发言人1 16:12第三个是美国对华科技制裁的一个风险，AI芯片的通常它是使用比较先进的一个制成。如果国内晶圆制造突破迟缓或者是产能不足，可能会导致AI算力芯片供不应求，上有上限这个问题，从而滞后成为制约国内AI整体发展的一个瓶颈。以上就是我们第一这个AI系列报告第一篇报告算力的一个算力天的一个完整的一个解读。感谢各位投资者的一个参加。我们下一篇报告是TCB，欢迎大家继续来参加。好，谢谢。发言人4 16:58感谢大家参加本次电话会议，会议到此结束，祝大家生活愉快，再见。