通信-算力底座：算力承载与网络中枢_90页_6mb

算力底座：算力承载与网络中枢

核心内容概览

本报告聚焦于算力底座的建设与发展趋势，涵盖大模型、AI服务器、交换机等关键领域，分析其市场动态、技术演进及投资机会。

主要观点与关键信息

1. 算力进展

• 大模型：算力是大模型迭代的核心驱动力，其应用场景正从通用型向垂直行业扩展，推动智能算力规模高速增长。
• 服务器：AI服务器成为算力承载的关键，随着大模型的普及，其需求显著增加，成为市场新增长点。
• 交换机：作为算力网络中枢，交换机在智算组网下需加快升级，400G交换机市场增长空间巨大。

2. 算力测算与租赁

• 2022年训练用算力为95Eflops，预计2025年将达到749E，复合增长率高达43%。
• 算力租赁市场景气度提升，将成为公司的第二增长曲线。

3. 算力商业机会演进

• 国内驱动为主，与海外驱动并行。国内重点在基础设施、内延和算力资源三方面展开。
• 国内智算中心建设加速，成为算力资源的重要载体。

4. 投资建议

• 建议关注紫光股份、菲菱科思、浪潮信息、共进股份、中贝通信、润泽科技等公司。

5. 风险提示

• 模型算法及应用市场拓展不及预期。
• 芯片成本过高、订单周期过长可能影响落地进度。
• 智算中心建设进度不及预期。

趋势分析

趋势一：大模型发布持续超预期发展

• ChatGPT：注册用户迅速增长，模型持续迭代，推动AI在各行业广泛应用。
• 算力需求：AI训练所需算力指数增长，增速远超硬件摩尔定律。

趋势二：数字基础设施建设加速，景气度提升

• 数据中心建设：我国数据中心机架规模快速增长，2022年达650万架，近5年年均增速超过30%。
• 交换机采购：移动公司2023-2024年采购交换机30660台，其中特定场景交换机需求增长显著。

趋势三：模型百花齐放，推动AI在各领域广泛应用

• 国内大模型：众多公司推出大模型，如阿里通义千问、腾讯混元、百度文心一言等。
• 垂直领域应用：大模型在医疗、工业、教育等领域展现强大应用潜力，如“天擎”美亚公共安全大模型。

技术演进

AI芯片是大模型迭代的基础

• 英伟达芯片：V100、A100、H100等芯片性能持续提升，H100较V100计算性能提升3倍以上。
• 国产替代：寒武纪、昇腾等国产芯片正在发展，但性能和应用仍与英伟达存在差距。

Transformer架构是AI大模型与传统模型不同的核心

• Transformer模型：基于Attention机制，具备并行计算、全局依赖关系捕捉等优势。
• 对比传统模型：CNN和RNN在处理长距离信息、特征理解等方面存在局限。

AI服务器需求增长

• 全球市场预测：预计2026年全球搭载GPGPU的AI服务器出货量将达22.5万台，年复合增长率10.8%。
• 中国AI算力市场：2027年市场规模将达164亿美元，智慧城市、智能机器人等为主要应用领域。

网络架构演进

传统三层网络架构

• 核心层：提供高速转发和连接多个汇聚层。
• 汇聚层：连接接入层，提供多种服务，支持上行、下行链路。
• 接入层：位于机架顶部，连接服务器，支持低延迟传输。

叶脊网络架构

• 叶脊架构：分为Leaf和Spine两层，提高扩展性和效率。
• Facebook F4架构：支持高带宽，提升流量处理能力。

动态分布式网络架构

• Google Jupiter Network：采用三层Clos架构，实现高效全互联。
• Apollo Fabric：动态调整网络连接，提升灵活性。

400G交换机需求增长

• 传统数据中心：2022年高功率机架约4.2万个，预计2025年达8万个，400G交换机需求翻倍。
• 国内需求：2022年我国大型数据中心新增120万台，年增长率约30%。

交换机市场分析

交换机市场增长

• 全球市场规模：2022年达365亿美元，同比增长18.7%。
• 国内市场规模：2021年为501亿元，预计2023年达685亿元。

交换机技术演进

• 主流速率：100G、200G、400G、800G交换机逐渐成为市场主流。
• NPO与CPO技术：NPO为CPO技术过渡阶段，CPO具备高密度、低成本、低功耗等优势。

交换机硬件国产化

• 国产厂商：华为、新华三、盛科通信等在交换机市场占据重要份额。
• 芯片市场：主要由Broadcom、Cisco等国外厂商主导，国产芯片市场份额较低。

总结

本报告指出，随着大模型的不断涌现和算力需求的激增，AI服务器和高速交换机市场将迎来快速增长。国内在基础设施建设、芯片研发和网络架构创新方面具备较大潜力，同时需关注芯片产能、市场拓展和政策监管等风险因素。