计算机行业算力深度报告一：算力研究框架~产业链全梳理-240401（41页）.pdf

1、敬请参阅最后一页特别声明 1 算力，算力，AI 大模型时代的能源动力。通用人工智能技术有望启动以算力为主体能源的第四次工业革命，算力需求大模型时代的能源动力。通用人工智能技术有望启动以算力为主体能源的第四次工业革命，算力需求有望高增。有望高增。技术革命是以新一代生产力工具的大范围应用为核心，以主体能源为基础动力的全局性经济范式转型。历史上共发生过三次技术革命，我们认为，本轮通用型人工智能发展浪潮有望启动第四次技术革命：以AGI 为新一代生产力工具，以算力为主体能源。历史上历次技术革命中主体能源都会随新一代生产力工具的广泛应用而需求高增，我们预计 AI 算力需求有望在模型规模、算法创新、海量数据

2、、应用落地等多端推动下高增。AI 模型训练规模增速超过摩尔定律，进入大模型时代。模型训练规模增速超过摩尔定律，进入大模型时代。在 2010 年以前（前深度学习时代），AI 训练计算的增长与摩尔定律一致，大约每 20 个月翻一倍。20102015 年（深度学习时代），AI 深度学习训练所需 FLOPs 相比之前发生斜率突变，每 6 个月翻一倍，远超摩尔定律。2016 年至今（大模型时代），AI 大模型训练所需FLOPs 出现断点跳跃，随着能够处理更长序列和更复杂任务的 Transformer 等模型问世，算法的持续创新推动了对更高计算能力的需求，2022 年训练大模型的算力需求达到了 81023

3、 FLOPs。透视算力产业链透视算力产业链上游：芯片上游：芯片/元器件元器件中游：服务器中游：服务器/网络设施网络设施下游：下游：IDC/云服务。云服务。1）上游）上游-芯片芯片/元器件元器件异构算力蓬勃发展，国产替代空间广阔。异构算力蓬勃发展，国产替代空间广阔。随着业界对算力需求的不断提高，越来越多的计算平台开始引入 CPU、GPU、ASIC、FPGA 等多种不同计算单元来进行加速计算。2020 年我国 MPU 市场规模达到 2,336 亿元，约占全球 39.7%；2022 年全球 GPU市场规模达 422 亿美元，NV占全球 GPU 市场份额 80%以上；2022 年全球 ASIC 市场规

4、模在千亿体量，我国约占全球市场 33.4%；2023 年全球 FPGA 规模近百亿美元，中国市场约占 37.9%。2）中游）中游-服务器服务器/网络设备网络设备国内服务器厂商领军全球，光模块市场份额迅速提升。国内服务器厂商领军全球，光模块市场份额迅速提升。2022 年全球服务器市场高达千亿美元，我国约占全球市场四分之一，国产厂商浪潮信息在 2023 年 Q3 全球服务器市场份额排名第二，仅次于戴尔；2022 年光模块全球前 10 名中国占据 6 家，中际旭创与 Coherent 市占率并列全球第一；2022 年全球交换机市场规模达 400 亿美元，中国市场约占 17%；而全球存储市场则基本被国

5、外厂商垄断，不过随着 AIServer、AI PC、AI Mobile 持续放量，国内存储市场有望迎来新发展机遇。3）下游）下游-数据中心数据中心/云服务云服务东数西算铸基，算力租赁牵引。东数西算铸基，算力租赁牵引。受新基建、数字化转型及数字中国远景目标等国家政策促进及企业降本增效需求的驱动，我国数据中心市场规模持续高速增长。2021 年我国数据中心市场规模达到 1,500 亿元，近五年 CAGR 达到 29.96%；中国云计算产业正处蓬勃发展阶段，2022 年中国云计算市场规模达到 4,552.4 亿元，同比增长 33.5%。推荐关注 AI算力产业相关计算机标的，浪潮信息、中科曙光、宝信软件

6、、神州数码、高新发展。国产替代进程不及预期的风险；数据中心能耗政策推进不及预期的风险；技术变化较快，技术路线调整的风险；行业竞争加剧的风险。行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 2 内容目录内容目录 1.算力AI大模型时代的能源动力.6 1.1 技术革命意味着什么？新一代生产力工具（AGI）问世推动主体能源（算力）需求快速上行.6 1.1.1 AGI曙光：通用人工智能技术有望启动第四次工业革命，算力为主体能源.6 1.1.2 押注能源：历次技术革命的主体能源需求量受益于生产力解放快速上行.6 1.2 AI算力需求有望在模型规模、算法创新、海量数据、应用落地等多端推动下高增.7 1.2.1 A