通信行业云计算科技生态变革深度研究之一：算力时代云计算的巨变-20180907-中泰证券-47页-3mb

通信行业：算力时代云计算的巨变

核心内容概述

本文探讨了云计算进入算力时代所带来的行业变革，分析了云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术的快速发展对算力需求的推动作用，并从供给端和需求端两个角度出发，研究了云计算算力投资的增长趋势及其对产业链的影响。同时，文章还对加速器芯片（包括GPU、FPGA、ASIC）的市场格局、技术特点及应用场景进行了深入分析，并提出了投资建议与风险提示。

主要观点

1. 云计算正进入算力时代

• 数据增长与成本下降：随着信息技术的发展，数据量呈现几何级增长，而算力成本的快速下降为云计算进入算力配置时代提供了经济基础。
• 算力需求显著提升：未来业务对数据中心的计算能力要求大幅提升，尤其在AI、智能驾驶、区块链、基因测序等领域。
• 安迪-比尔定律：算力与应用能力相互促进，推动云计算进入算力时代。

2. 云计算算力投资增长迅猛

• 公有云投资比例：预计2020年全球公有云算力投资比例将超过10%，成为资本开支的重点。
• 市场规模预测：至2020年，全球云计算算力投资总规模可达62.32亿美元，年复合增长率达44%。
• 云厂商加速投资：亚马逊、阿里、腾讯等大型云厂商在服务器和算力方面持续加大投入，推动市场增长。

3. 算力产业链机遇显现

• 上游芯片：加速器芯片（GPU、FPGA、ASIC）将成为算力时代的核心，其中GPU市场格局由NVIDIA和AMD主导，FPGA市场由美国厂商垄断，ASIC则成为国内厂商弯道超车的机会。
• 中游服务器：随着云计算需求增长，服务器市场呈现量价齐升趋势，未来将向CPU+加速器的模块化配置发展。
• 下游应用：AI、区块链、智能驾驶、基因测序等高算力应用场景将率先实现规模化，带来新的市场机会。

关键信息

供给端

• 数据存量增长：全球数据总量预计在2020年达到47ZB，中国数据量占全球18%。
• 物联网发展：预计2025年全球物联网连接数将达270亿个，推动算力需求。
• 计算成本下降：GPU算力成本年均下降1.1倍，NVIDIA DGX-2的算力相当于2009年全球超算中心，但价格仅为传统超算的1/10。
• 服务器市场：全球服务器市场在2017年收入达668.9亿美元，2020年预计增长至771.14亿美元。

需求端

• 业务类型转变：ICT行业从传统视频、社交向AI、区块链、智能驾驶等高算力需求业务转型。
• 带宽、存储与算力需求：智能驾驶带宽需求达20GBPS，区块链存储需求达14G，AI算力需求显著增长。
• 云厂商布局：AWS、阿里云、腾讯云等云厂商纷纷推出超算云服务，抢占高性能计算市场。

投资建议

• 关注AMD：因其在CPU与GPU双重领域的领先优势，有望成为算力时代的最大赢家。
• NVIDIA：持续构建生态壁垒，仍是AI算力龙头。
• 国内厂商：可重点关注嘉楠耘智、亿邦国际、比特大陆、景嘉微等GPU厂商，以及浪潮信息、中科曙光等AI服务器厂商。
• 海外巨头：亚马逊、阿里、腾讯等云厂商在算力投资方面表现强劲，值得关注。
• 算力运营商：如Switch、光环新网等，也有望受益于算力需求增长。

风险提示

• 关键技术受阻：算力相关技术发展可能受到限制。
• 人才流失：核心科技公司可能面临人才流失风险。
• 产品化与商业化不及预期：算力相关产品可能无法达到预期市场表现。
• 市场估值过高：部分企业可能存在估值过高问题。

产业链分析

1. GPU

• 市场格局：NVIDIA与AMD主导市场，形成七三开格局。
• 技术生态：NVIDIA构建了AI应用场景生态，AMD具备CPU+GPU模块化能力，有望在云计算时代实现突破。
• 应用场景：游戏、AI、区块链、高性能计算等。
• 未来趋势：GPU市场持续增长，开发者数量达80万，全球GPU市场占有率NVIDIA占主导。

2. FPGA

• 市场格局：Xilinx与Altera占据全球90%市场份额，美国厂商垄断市场。
• 技术特点：可编程、开发周期短、并行计算效率高。
• 限制因素：成本高、功耗大、编程设计复杂。
• 应用场景：主要应用于军事领域，同时在民用领域如通信、数据中心、无人驾驶等领域有广泛应用。
• 国内发展：国产FPGA市场占有率仅2%，需依赖进口。

3. ASIC

• 市场特点：开发周期长，但量产成本低，适用于特定领域。
• 市场空间：预计2020年全球ASIC市场规模达46亿美元。
• 应用场景：区块链、AI芯片、医疗、通信等。
• 国内机会：国内厂商在ASIC领域发展迅速，有望实现弯道超车。

图表目录（摘要）

• 图表1：全球数据量及预测
• 图表2：全球物联网连接数增长预测
• 图表3：全球人工智能市场规模
• 图表4：计算成本下降趋势
• 图表5：ICT行业业务发展路径
• 图表6：各业务计算能力与带宽要求
• 图表7：各业务计算能力与存储要求
• 图表8：算力的安迪-比尔定律
• 图表9：过去120年计算能力变化
• 图表10：全球超级计算机TOP1FLOPS
• 图表11：NVIDIA DGX-2
• 图表12：NVIDIA DGX-2参数
• 图表13：云算力需求分类
• 图表14：全球服务器出货量
• 图表15：全球服务器收入
• 图表16：2017年中国服务器下游市场出货量占比
• 图表17：2017年中国服务器下游市场营收占比
• 图表18：亚马逊设备类资产及增长
• 图表19：谷歌信息类资产及增长
• 图表20：阿里电脑与软件类资产及增长
• 图表21：腾讯电脑类资产及增长
• 图表22：云厂商超算云服务布局
• 图表23：英伟达数据中心业务收入
• 图表24：2017年独立GPU市场格局
• 图表25：全球公有云与私有云云化比例
• 图表26：细分市场服务器销售收入增速
• 图表27：细分市场算力投资分布
• 图表28：细分市场算力投资增速
• 图表29：英伟达数据中心业务分类及市场份额
• 图表30：2014-2020年全球云算力投资总规模
• 图表31：2014-2020年全球服务器销售收入及增速
• 图表32：云计算投资比例及结构
• 图表33：全球云算力投资总规模与比例
• 图表34：全球云计算算力投资规模及分布
• 图表35：云计算算力投资比例
• 图表36：Facebook新增月活跃用户数
• 图表37：微信新增月活跃用户数
• 图表38：云计算产业链
• 图表39：GPU市场格局
• 图表40：GPU生产厂商概况
• 图表41：GPU 40年间的趋势数据
• 图表42：GPU的应用领域
• 图表43：FPGA的优点与限制因素
• 图表44：FPGA四大巨头概况
• 图表45：FPGA市场格局
• 图表46：FPGA市场空间
• 图表47：FPGA的应用领域
• 图表48：ASIC的性能特点
• 图表49：ASIC的市场空间
• 图表50：ASIC市场格局

总结

云计算正进入算力时代，数据量快速增长与计算成本下降成为算力需求增长的主要驱动力。算力投资将成为云中心资本开支的重点，预计至2020年，全球云计算算力投资比例将超过10%，市场规模有望达到62.32亿美元。GPU、FPGA、ASIC等加速器芯片将成为算力时代的市场核心，其中GPU市场由NVIDIA与AMD主导，FPGA市场由美国厂商垄断，ASIC则成为国内厂商弯道超车的机会。云产业链中，上游芯片与下游应用将带来新的增长空间，AI、区块链、智能驾驶、基因测序等高算力应用场景有望率先实现规模化。投资建议关注AMD、NVIDIA、国内GPU厂商、AI服务器厂商及云平台提供商。同时，需警惕关键技术受阻、人才流失、产品化与商业化不及预期及市场估值过高等风险。