计算机行业深度报告：算力服务，从“东数西算”到“东推西训”_35页_3mb

计算机行业深度报告总结

核心内容

本报告聚焦于算力服务的发展趋势，分析了从“东数西算”到“东推西训”的演进过程，探讨了算力作为国家战略资源的重要性。报告指出，随着人工智能技术的快速发展，算力需求呈现指数级增长，尤其在大模型、多模态、多场景应用背景下，算力成为推动行业发展的关键要素。同时，算力租赁模式的兴起为中小实体提供了更便捷的算力获取途径，算力服务生态逐步完善。

主要观点

1. 算力基建先行

   • “东数西算”工程已初具规模，推动算力网络建设，实现跨厂商、跨架构、跨资源池的异构算力调度。
   • 东西部地区在算力资源配置上互补，西部因丰富的可再生能源和后发优势，具备更大发展潜力。
   • 数据中心利用率仍较低，提升算力使用效率成为政策与产业的重点。

2. 算力成为人工智能的重要战略资源

   • 人工智能向大模型、多模态、多场景发展，算力需求增长确定性高。
   • 训练侧算力需求呈指数级增长，推理侧市场空间更大，国产芯片有望实现替代。
   • 国内数据产量与交易机构数量持续增长，推动算力需求释放。

3. 算力服务生态逐步丰富

   • 算力调度、路由、交易体系逐步完善，算力服务报价成为供需变化的重要指标。
   • 政策与产业需求共振，推动算力服务快速发展，未来算力普惠化趋势明显。

4. 国产化趋势增强

   • 国外对华科技封锁加剧，推动国内算力产业链加速发展。
   • 国产芯片厂商如华为、海光、寒武纪等在性能和生态建设上取得显著进展。
   • AI服务器厂商需具备生态完整性与供应链能力，华为、中科曙光等具备明显优势。

关键信息

算力需求增长

• 训练算力需求公式：总算力需求 = 模型参数量 × 训练词数 × 每个词的运算量。
• 大模型算力需求：如GPT3训练需要约2048张A100 GPU，训练时间约15天，算力需求达 $3.14×10^{23}$ FLOPs。
• 推理算力需求：推理侧市场空间更大，算力需求增长具有持续性。

产业链布局

• 上游：智能芯片是算力产业链核心，占训练型服务器成本约70%。
• 中游：AI服务器厂商需整合供应链资源，如华为、中科曙光、浪潮信息等。
• 下游：算力服务需求向千行百业扩展，算力租赁模式加速普及。

国产替代前景

• 华为昇腾：性能接近英伟达A100，拥有完整的软硬件生态，开发者数量超350万。
• 海光信息：掌握X86架构，具备DCU芯片研发能力，支持国内外主流操作系统。
• 寒武纪、壁仞科技、燧原科技：在智能芯片领域具备较强竞争力，逐步缩小与国外厂商差距。

算力调度平台

• 全国一体化算力网调度平台实现多元异构算力调度，提升算力使用效率。
• 地方政府如成都、上海、北京、杭州、河南等推出算力券政策，推动算力普惠。

行业趋势

• 算力网络：随着5G、光通信等技术进步，数据传输效率提升，算力调度能力增强。
• AI服务器市场：2021-2025年预测市场规模复合增速达48%，未来增长空间广阔。
• 算力服务生态：算力服务价格成为供需晴雨表，平台软件按需收费模式逐步形成。

关注标的

• 中际旭创、工业富联、浪潮信息、紫光股份、中科曙光、海光信息、拓维信息、优刻得、神州数码、华丰科技等。

风险提示

• 人工智能技术发展不及预期
• 行业竞争加剧
• 监管细则落地不及预期
• 公司市场拓展不及预期

图表摘要

• 图表1：东数西算网络建设规划
• 图表2：东数西算“五个一体化”
• 图表3：数据中心类型与算力资源特点
• 图表4：2022年全国IDC市场活跃热力图
• 图表5：算力产业发展指数区域分布
• 图表6：高效算力的三个要素
• 图表7：数据中心算力网络发展趋势
• 图表8：国家高性能网络计算的构建
• 图表9：算力使用场景对时延的要求
• 图表10：未来计算场景将无处不在
• 图表11：人工智能大模型标志第四次工业革命进入快车道
• 图表12：智能算力是发展人工智能的核心生产力
• 图表13：大模型将ML所需算力提升到新高度
• 图表14：大模型所需算力指数增长
• 图表15：代表性大模型所需算力
• 图表16：妙鸭相机微信搜索指数
• 图表17：妙鸭相机等待时长仍较长
• 图表18：人工智能正快速渗透到千行百业
• 图表19：产业AI研发不断走高
• 图表20：我国数据产量及全球占比情况
• 图表21：中国数据交易机构数量明显增长
• 图表22：我国在用数据中心机架规模
• 图表23：智能算力在中国算力结构占比预计进一步提升
• 图表24：中国智能算力规模预测
• 图表25：中国AI服务器市场规模预测
• 图表26：算力调度、算力路由、算力交易
• 图表27：地方政府发放算力券支持算力普惠
• 图表28：智算芯片订单相关新闻枚举
• 图表29：商汤AIDC意在提供更高性能、更多拓展的AI技术系统
• 图表30：华为昇思基于昇腾硬件提供从训练到推理的技术支持
• 图表31：算力服务生态将进一步丰富
• 图表32：AI算力产业链
• 图表33：英伟达H100训练性能提升约9倍
• 图表34：英伟达H100推理性能提升约30倍
• 图表35：英伟达数据中心业务保持高速增长
• 图表36：美国对华科技封锁不断升级
• 图表37：寒武纪中标浙东南数字基础设施项目
• 图表38：华为联合科大讯飞发布推训一体解决方案
• 图表39：服务器成本构成
• 图表40：2022Q2-Q4全球独显GPU市场份额
• 图表41：华为海思研发实力优秀
• 图表42：华为达芬奇3D CUBE计算引擎提升AI计算效率和灵活性
• 图表43：昇腾可提供云、边、端全面的硬件支持
• 图表44：海光信息系统集成商客户
• 图表45：海光信息产品支持国内外主流操作系统
• 图表46：国内外厂商AI芯片主要产品性能对比
• 图表47：昇腾具有较为完整的软硬件生态
• 图表48：华为昇思开源社区成就生态共赢
• 图表49：2022年中国服务器市场份额
• 图表50：全球AI服务器下游出货占比
• 图表51：中国计算机网络设备上市企业竞争格局
• 图表52：2022年中国云服务投入厂商分布
• 图表53：华为在网络、计算、存储等方面的优势赋能中国算力集群建设

总结

本报告全面分析了算力服务在当前人工智能浪潮中的重要性，指出算力已成为推动产业发展的核心资源。随着“东数西算”网络建设的推进，算力资源的整合与调度能力不断提升，为算力服务提供了良好的发展基础。同时，算力租赁模式的兴起使得更多中小实体能够低成本获取算力资源，推动算力普惠化。国产芯片及服务器厂商在政策支持下快速崛起，生态建设不断完善，未来有望在智能算力领域实现更多突破。