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寒武纪分析报告：国产算力核心，时代的主角

寒武纪分析报告：国产算力核心，时代的主角

寒武纪 国产 算力 芯片
国产算力底座，推动人工智能赋能产业升级。寒武纪成立于 2016 年，专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力打造人工智能领域核心处理器芯片。寒武纪提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。寒武纪产品广泛应用于服务器厂商和产业公司，面向互联网、金融、交通、能源、电力和制造等领域的复杂 AI 应用场景提供充裕算力，推动人工智能赋能产业升级。国产算力发展正当时，优质算力厂商显著受益。自 2022 年 ChatGPT 持续爆火出圈，全球科技龙头纷纷大幅增长算力投入，拉开本轮全球算力大增长序幕。当前时点往后看，训练侧投资仍在扩张，对标 GPT3.5 及 GPT4，o1 的参数量或可达到 10 万亿级别；微软“星际之门”项目成本预计超千亿美元。另外，近期发布的 OpenAI o1 说明“Scaling-law”在推理侧或同样成立，即推理效果随着更多的强化学习和更多的思考时间而提高，推理需求空间有望再抬升。美国持续限制中国进口高端 AI 芯片，倒逼国产芯片加速发展。就国产算力而言，2024 年上半年，北京、上海等地均发布了智算建设规划，其算力中心正在加速落地，部分地区国产化要求比例 2025年达到 50%、2027 年达到 100%，运营商大单或亦验证了国产化的持续渗透。寒武纪能为云端、边缘端、终端提供全品类系列化智能芯片和处理器产品，也是国内少数具有先进集成电路工艺（如 7nm）下复杂芯片设计经验的企业之一，有望充分受益本轮国产算力建设。
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AI算力产业专题报告：NVIDIA GB200，重塑服务器铜缆液冷HBM价值

AI算力产业专题报告：NVIDIA GB200，重塑服务器铜缆液冷HBM价值

AI 算力 NVIDIA HBM
NV Blackwell 系列或于 2024Q4 推出，有望提升机柜、铜缆、液冷、HBM 四个市场的价值量。具体内容如下： Blackwell 系列：GB200 计算能力远超 H100，采用台积电 N4P 制程，双芯片架构，192GB HBM3E，AI 算力达 20petaFLOPS（FP4）。GB200 机架有 4 种不同外形尺寸可定制，其 NVL72 与 H100 相比，将训练速度提高 30 倍。Meta、Alphabet（谷歌）、微软、亚马逊等互联网厂商均增加 2024 年资本开支指引。
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算力时代全光运力应用研究报告（2024年）

算力时代全光运力应用研究报告（2024年）

算力
随着我国产业数字化转型的持续深入，企业及家庭用户数字化应用对算力资源的需求快速增长，全光运力作为连接用户及算力资源的承载底座，重要性进一步凸显。全光运力需要支撑算力资源互联及调度，满足各类新应用催生的高速互联、灵活敏捷、确定低时延、算网高效协同等应用需求。如何发掘典型行业应用，探索创新融合应用方案，有效发挥全光运力大带宽、高可靠、硬隔离、低时延等优势，更好推动企业数智化转型、家庭数智体验升级，强化高品质网络运力对经济社会数字化转型的支撑作用等成为业界关注热点。 本报告立足算网融合时代下产业数字化转型升级背景，围绕智慧交通、工业仿真、数字文旅、智慧家庭等典型行业入云场景，以及分布式大模型训练场景等，深入剖析用户服务体验以及数据传输等对网络的需求，提出满足企业及用户品质联算需求的超大带宽、确定性、高可靠安全、业务感知、算网协同等全光运力关键技术，展示全光运力在智慧交通、数字云网吧、智家云电脑、智算拉远等场景下的行业创新应用案例。希望业界聚力协同推进全光运力技术、产业及应用多维创新，支撑培育新质生产力，推动我国数字经济持续高质量发展。
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人工智能算力高质量发展评估体系报告

人工智能算力高质量发展评估体系报告

人工智能 算力
全球各国通过政策支持、战略规划等手段，加速构建领先的算力竞争力。美国公布 2024 财年政府预算，包括国防部、能源部、国土安全部等多个机构，累计向 AI 领域计划投入超过 2511 亿美元，以推动 AI 研究和软硬件服务；欧洲陆续发布《塑造欧洲的数字未来》、《欧洲芯片法案》等文件，围绕数字化转型进行算力产业布局；日本近年来频繁强调振兴半导体产业，坚持以应用、绿色为导向发展算力，不断扩大国内尖端半导体生产。这些政策的实施加速了全球产业升级和科技创新，并提升了这些国家的算力竞争地位。
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软件行业专题报告：AI算力软件生态，难以突破吗？

软件行业专题报告：AI算力软件生态，难以突破吗？

软件 AI 算力 软件生态
2024 年下半年，国内 AI 芯片厂商的产品迎来密集迭代，软件生态成为核心竞争要素之一。在国产厂商中，兼容 CUDA 路线的海光信息以及自成体系路线的华为昇腾进展最快，用户使用体验良好，其新产品有望更快实现放量。 原因及逻辑： AI 开发框架方面：Pytorch 和 Tensorflow 呈双寡头格局，并且逐渐与 AI 芯片解耦。 GPU 编程平台方面：在训练端，每家 AI 芯片都拥有自己的 GPU 编程平台软件。其中，英伟达的 CUDA 具有先发优势，构建起了一定的生态壁垒。其他厂商与英伟达竞争主要采用两类方式：一是兼容英伟达 CUDA，典型代表为 AMD 和海光信息；二是自成体系，以华为昇腾、寒武纪为代表。
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AI行业OpenAI o1专题分析：逻辑能力显著提升，推理侧算力消耗大幅增加

AI行业OpenAI o1专题分析：逻辑能力显著提升，推理侧算力消耗大幅增加

AI OpenAI o1 算力
OpenAI发布新的具有深度思考能力的o1推理模型，模型在复杂问题上花更多时间进行思考而非直接回应，具有改善和调整策略的能力，在科学、代码和数学等复杂问题上表现出色。OpenAI o1融合思维树和强化学习，实现思维模式的深度探索。Open o1在模型推理侧同样满足scaling law，即模型推理时间越久模型处理复杂问题能力愈强，通过不断的思维树检索和反复自我博弈，o1呈现出类人的逻辑思维潜力。由于推理过程的反复博弈，新架构下推理侧算力消耗将大幅增加。 OpenAI o1具备深度思考能力，在复杂问题上表现出色。从ChatGPT爆火整个社交网络后，大模型行业进入如火如荼的发展阶段，模型的基础能力得到显著提升，然而Transformer模型由于其架构限制存在一定的能力边界难以逾越，涉及到复杂数理逻辑推理时表现仍然有待提升。提示词工程应运而生，在合理的提示词设计下，大模型推理能力得到显著提升。OpenAI发布新的具有深度思考能力的o1推理模型，模型在复杂问题上花更多时间进行思考而非直接回应，具有改善和调整策略的能力，在科学、代码和数学等复杂问题上表现出色。
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通信行业24H1板块综述：AI算力基建外需高景气，内需拐点一致

通信行业24H1板块综述：AI算力基建外需高景气，内需拐点一致

通信 AI 算力
光通信：两极分化明显，AI 驱动数通需求高增长，电信市场仍待进一步回暖。上半年光通信板块两级分化明显，AI 驱动数通光模块/光器件需求高增长。头部光模块厂商充分享受 AI 红利; 下游巨头持续加大 CAPEX 投入并对未来CAPEX 投入保持乐观，高景气预计持续，电信市场仍待恢复。AI 需求推动需求增长的同时，对毛利率的拉动作用也较为明显。 运营商：依然是红利策略中实现稳健增长的优质标的。24H1 三大运营商实现营收和业绩同步稳定增长，从经营数据中可以看到，在 5G 渗透率较高的背景下，传统移动和宽带业务增速放缓，云网业务作为第二增长曲线实现 20%以上的营收增速。从经营质量上，2024H1 运营商更加侧重盈利能力和分红比例提升，通过降本增效（降低资本开支、降低费用）等系列方式实现 ROE 提升。
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算力行业专题研究报告：智算时代，国产算力链迎发展新机遇

算力行业专题研究报告：智算时代，国产算力链迎发展新机遇

算力 AI
普惠大众的智算是 AI 及数字经济发展的必需品。算力中心作为数据计算、存储、交换的重要场所，是数字技术与实体经济深度融合的必要条件，是现代化产业体系建设的动力引擎。据国家信息中心数据，未来 80%的场景都将基于AI 进行，普惠大众的智算将要像水、电一样驱动科技发展。AI 是中美两国科技竞争的重要领域，当前我国算法和智能算力落后。智算的稀缺和昂贵，已成为制约 AI 发展的核心因素。 产业信号积极，大模型拉动智算需求激增。根据 IDC 数据，2023 年中国人工智能市场支出规模或为 147.5 亿美元，约占全球总规模 10%；预计 2021-2026年 CAGR 将超 20%，我国大模型产业蓬勃发展。人工智能支出可分为硬件、软件和服务三大部分，现阶段中国市场倾向于首先投资硬件，预计中国人工智能支出中硬件占比到 2026 年之前将一直保持 50%以上的份额，在 AI 硬件支出份额方面，AI 服务器占最大份额，超过 80%。AI 服务器作为智算重要载体，2023 年其市场规模为 91 亿美元，同比增长 82.5%。芯片是算力供应的核心，当前仍以 GPU 为主。据中商产业研究院数据，2023 年我国 AI 芯片市场规模已达 1206 亿元，2024 年有望达到 1412 亿元，2019-2024 年 CAGR 达 64.84%。
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算力行业专题报告：算力供需双向走强，AI催化Infra建设新征程

算力行业专题报告：算力供需双向走强，AI催化Infra建设新征程

算力 AI Infra
算力指实现AI系统所需要的硬件计算能力，是AI的“底座”，在AI时代下对GDP、数字化转型、产业数字化三方面均具有显著的拉动作用。 算力产业链覆盖范围广阔，包括GPU芯片、服务器、IDC厂商、AIGC应用服务提供商等，具有庞大的挖掘价值。通过产业链的梳理和分析，各个体系架构有着不同的投资逻辑和重点：Ø GPU芯片：传统摩尔定律逐步失效，算力催化新摩尔定律呈现Ø 服务器：需求侧市场持续繁荣，量价齐升为主要投资逻辑
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存储芯片行业专题报告：HBM算力卡核心组件，国内产业链有望受益

存储芯片行业专题报告：HBM算力卡核心组件，国内产业链有望受益

存储芯片 HBM 算力 国内 产业链
随着数据中心的快速发展和高性能计算需求的激增，HBM（高带宽内存）算力卡作为其核心组件，正逐步成为提升系统性能的关键。HBM技术通过集成多个内存芯片于单一封装内，显著提高了数据传输速度和带宽，对AI、大数据处理等领域具有重要意义。本报告深入分析了HBM算力卡的市场前景及技术趋势，指出国内存储芯片产业链在HBM技术的推动下有望迎来新的发展机遇，特别是在封装测试、材料供应等环节，有望实现技术突破与市场份额的增长。 面对全球对HBM算力卡需求的持续增长，国内存储芯片产业链有望深度参与其中并显著受益。从原材料供应到芯片设计、制造，再到封装测试，国内企业正逐步构建起完整的HBM产业链生态。政府政策的支持、技术创新的加速以及市场需求的拉动，将为国内企业在HBM领域的快速发展提供强大动力。未来，随着技术门槛的逐步降低和市场规模的持续扩大，国内存储芯片产业链有望实现更广泛的国际合作与竞争，进一步提升在全球市场的影响力。
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海光信息研究报告：国产算力领军企业，CPU+DCU双轮驱动
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海光信息研究报告：国产算力领军企业，CPU+DCU双轮驱动

海光信息 国产 算力 半导体
海光信息作为国产算力领域的领军企业，凭借其强大的研发实力和创新能力，在CPU和DCU（数据中心处理器）领域实现了双轮驱动的发展模式。公司CPU产品性能卓越，逐步打破了国外厂商在该领域的垄断，为国内市场提供了高性能、自主可控的计算解决方案。同时，DCU产品的推出更是进一步丰富了公司的产品线，满足了数据中心对高并发、低延迟处理能力的需求，推动了云计算、大数据等行业的快速发展。 展望未来，随着数字化转型的加速和人工智能技术的普及，对算力的需求将持续增长。海光信息作为国产算力领域的佼佼者，有望凭借其在CPU和DCU领域的深厚积累和技术优势，继续扩大市场份额，引领国产算力产业迈向新的高度。同时，公司也将持续加大研发投入，推动技术创新和产品升级，为客户提供更加高效、安全、可靠的算力服务。
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