北交所行业主题报告:AIGC驱动智算集群建设,算力租赁模式复现IDC高增路径-20231115-开源证券-28页_3mb
报告摘要
北交所行业主题报告:AIGC驱动智算集群建设,算力租赁模式复现IDC高增路径
核心内容
2023年被视为AIGC(生成式人工智能)突破元年,随着ChatGPT的推出,国内大模型如百度文言一心、讯飞星火、腾讯混元、华为盘古、阿里通义千问等迅速跟进,推动AIGC走向全民化与普惠化。据Gartner预测,到2026年,使用AIGC产品的企业将从2023年的不到5%提升至80%。AIGC的发展带动了对高性能算力(尤其是GPU)的强烈需求,预计2022-2025年全球智能算力将以36.8%的CAGR快速增长。
主要观点
-
算力租赁模式具备高增长潜力
算力租赁并非新概念,但第三方AI算力租赁厂商具有独特的扩张模式,类似于过去IDC行业的发展路径,具备高可见度和高速成长性。其核心在于绑定优质客户,通过重资产运营和低销售推广,实现稳定的现金流,从而形成客户-资金-AI算力的螺旋型扩张。 -
大模型与云计算推动算力服务升级
大模型训练和推理对算力需求极高,GPU作为主要计算资源,是当前智能算力的核心载体。随着AIGC的普及,AI服务器市场规模将显著增长,预计2026年全球AI服务器市场规模将达347亿美元,中国将达123亿美元。 -
算力租赁厂商具备多重优势
第三方算力租赁厂商通过技术壁垒和资源整合能力,实现高毛利率(20%-40%)和高收入增长。重点企业如蓝耘科技、并行科技,通过自建和外接结合的模式,构建超算特色GPU资源,满足不同场景的算力需求。 -
软硬件协同优化提升算力效率
算力租赁涉及从芯片层、服务器层到云架构层的多层级优化。通过虚拟化、资源调度、多租户隔离等技术手段,提高算力利用率和资源管理效率,降低TCO(总拥有成本)。 -
技术与市场双轮驱动行业扩张
从行业趋势来看,AI算力需求将快速增长,预计未来十年GPU算力需求将实现千倍增长。同时,企业对算力资源的可得性和可用性要求日益提高,推动算力租赁市场持续扩张。
关键信息
- AIGC市场增长:预计2022-2026年全球AIGC市场CAGR将超过90%,中国AI服务器市场将增长至123亿美元。
- 算力租赁模式:类似IDC行业,算力租赁厂商通过绑定优质客户,形成稳定的收入来源,毛利率维持在20%-40%。
- 蓝耘科技:2023H1收入5215.56万元,同比增长117%,算力云服务占比达40%,毛利率超50%,高于传统业务。
- 并行科技:2023H1AI云业务收入达2294万元,研发投入持续,研发费率平均超15%,具备超算特色GPU资源。
- 算力资源优化:通过RDMA技术(如InfiniBand)实现低时延、大带宽通信,提升分布式训练效率。同时,通过AI-VPC实现多租户隔离,保障业务安全与性能。
- 行业格局:目前GPU算力资源集中于综合互联网企业及传统数据中心厂商,如阿里、百度、腾讯、浪潮信息、蓝耘科技、并行科技等。同时,部分新兴厂商也在加速布局。
公司布局
- 蓝耘科技:专注于企业级GPU算力云服务,业务覆盖高校科研、生命科学、人工智能等领域。2023H1算力云服务收入达5215.56万元,同比增长117%,毛利率超50%。
- 并行科技:国内最大独立超算服务商,2023H1AI云业务收入达2294万元,占比持续上升。公司通过自建+外接模式构建GPU资源池,满足大模型训练与推理需求。
风险提示
- 下游需求下滑
- 政策及外部环境变化
- 新技术发展不及预期
图表目录
- 图1:通用及行业大模型不断涌现、进化,AIGC开启全球产业技术新引擎
- 图2:英伟达多路线AI硬件持续迭代,将大模型训练、部署周期缩短
- 图3:微软OpenAI+GPU算力资源打造协同效应,云服务对外提供租赁业务
- 图4:第三方数据中心厂商通过绑定核心客户长期租赁模式,实现快速扩张
- 图5:2014-2018年是数据中心“跑马圈地”核心阶段
- 图6:资源向内生能力转化,毛利率整体维持20%-40%
- 图7:非流动资产占比普遍高,重资产长线运营为主
- 图8:销售费用率普遍较低,绑定大客户无需大量推广
- 图9:AI算力租赁与第三方数据中心厂商扩张模式类似,聚焦于资源层能力
- 图10:算力租赁是AI算力云业务的一种具体商业模式
- 图11:算力租赁厂商与常规算力云厂商商业模式差异,具备独特竞争力
- 图12:AI算力服务产业链中,云服务商集成芯片、服务器,形成算力服务供给
- 图13:2022年全球智能算力规模增长25.6% /EFLOPS
- 图14:2022年中国智能算力规模增长41.4% /EFLOPS
- 图15:AI模型算力需求主要来自于训练和推理两大类
- 图16:2021年GPU应用于中国89%的计算加速场景
- 图17:预计AI服务器用于推理计算比例将提升至6成
- 图18:智能算力是驱动计算机视觉产业链发展的基础
- 图19:AI时代GPU算力需求预计每年翻倍,10年内实现千倍增长
- 图20:AIGC成核心驱动力,预计全球CAGR超90%
- 图21:预计中国AI服务器市场2026年达123亿美元
- 图22:成本端核心是优化数据中心系统工程投入,收入端核心在于提升算力利用率、实现算力调优
- 图23:NVIDIA加速计算全栈平台横跨芯片层、系统层和软件层布局
- 图24:从芯片层、服务器层到云架构层,服务商均需要持续优化算力资源体系
- 图25:开放加速计算系统全栈设计方法涉及芯片、散热等辅助硬件、系统方案、性能调优等环节紧密配合
- 图26:AI服务器集群建设过程需要在架构等硬件层的设计经验上有深厚积累
- 图27:GPU云计算集群通过网络、存储协同部署以及容器化,构建AI云服务
- 图28:GPU容器共享技术可依托K8S与调度算法实现
- 图29:AI算力网络在算力池化基础上,通过AI-VPC实现多租户隔离
- 图30:租户隔离与多租户资源调度优化是优化AI算力资源的一大重点
- 图31:资源层、代码层到系统层的各级优化实现是定制化服务能力的一大核心
- 图32:业内主要通过RDMA技术实现大带宽、低时延的端到端通信,其中InfiniBand是主要实现方式
- 图33:智能算力需要应对不同场景对带宽、时延的需求
- 图34:2022年AI云服务市场随下游需求逆势增长至79.7亿元,互联网巨头主导
- 图35:蓝耘科技2018年以来实现了营收利润较大增长
- 图36:2023H1蓝耘科技毛利率上升至28%
- 图37:GPU算力云服务2023H1维持117%高增长,收入达5215.56万元
- 图38:算力云服务业务占比持续上升至4成左右
- 图39:算力云服务毛利率超50%,远高于系统集成业务
- 图40:并行科技2021年以来实现了营收较大增长
- 图41:2023H1并行科技毛利率23.7%
- 图42:AI云业务快速增长,2023H1营收超2000万元
- 图43:2023H1并行科技AI云+行业云收入占比达5成
- 图44:并行科技持续研发高投入,过去三年研发费率平均超15%
表格目录
- 表1:算力中心可以按照用途分为通用算力、智能算力、超算三大类
- 表2:国家规划加快算力、运力、存力为核心的数字基础设施建设
- 表3:智能算力自建较少,业内以云租赁模式为主
- 表4:A股算力租赁标的梳理,各公司纷纷加快产业合作、算力资源、客户纽带三维布局
试读结束,高清完整版pdf/doc/ppt,请点下载