计算机行业2023下半年AI算力产业链投资策略：始于光器件，洞察大AI算力架构-20230703-申万宏源-35页_3mb

2023下半年AI算力产业链投资策略总结

核心内容

在AI算力需求爆发的背景下，ICT三要素——计算、网络、存储——均面临深刻变革。市场对AI算力产业链的认知始于2023年上半年的光器件，而在下半年进一步聚焦于大AI算力架构。本文重点分析了AI算力在计算、网络和存储三个维度的发展趋势，以及相关标的的投资机会和潜在风险。

主要观点

1. 计算为王：AI算力需求飙升，GPU当道

• AI大模型引发算力变革：Transformer架构的大模型训练算力需求以275倍/2年的速度增长，NLP大模型Megatron-Turing NLG的训练计算量超过10^9 PFlops，是Resnet模型的一百万倍。
• GPU计算性能提升：GPU内含更多计算单元，未来10年计算性能有望提升1000倍，英伟达的A100迭代至H100，针对中国市场推出A800/H800。
• 英伟达全栈布局：包括硬件（GPU）、云和数据中心（DGX算力云）、超级计算机网络（GH200）、以及软件（cuLitho、cuQuantum库）。
• 国产替代进程加快：2022年9月后，A100/H100进口受限，国产AI芯片如华为昇腾910、寒武纪思元590、燧原邃思2.0、沐曦MXC500等正逐步放量。

2. 网络为基：通信网络的价值在于延续了集群算力摩尔定律

• NVLink与InfiniBand技术迭代：NVLink用于GPU间高速互联，InfiniBand用于CPU与GPU之间，以及跨服务器通信。
• DGX H100 SuperPOD集群架构：采用NVLink和InfiniBand网络，实现高吞吐和低延迟。NVLink交换机实现128个NVLink4接口，单向带宽可达25.6Tbps。
• InfiniBand网络优势：支持RDMA技术，直接访问内存数据，减少传输延迟。NDR 400G InfiniBand网络成为AI算力需求的底层支撑。
• 胖树架构与高速网络需求：AI数据中心采用胖树架构，实现无阻塞网络，支持高带宽内部通信，促进高速网络设备需求增长。

3. 存储角力：服务器带动SSD、DDR5、HBM需求成长

• 高性能存储需求激增：AI服务器的DRAM、SSD和HBM需求较普通服务器显著增长。HBM作为高端显存芯片，用于AI加速器和高性能服务器。
• HBM技术优势：HBM提供更高的带宽和更低的功耗，HBM3技术指标较HBM2和HBM2E有显著提升，支持16-Hi堆栈，堆栈容量达64GB。
• 市场趋势与价格走势：HBM3预计在2023下半年开始量产，带动相关存储产品价格上涨，DDR5预计23Q3小幅上涨。

关键信息

• AI算力需求：AI大模型训练算力需求增长迅速，GPU成为核心算力载体。
• NVLink与InfiniBand：NVLink解决GPU间互联问题，InfiniBand用于跨服务器通信，提升集群性能。
• HBM需求：AI服务器对HBM需求增长显著，HBM3技术成为主流。
• 国产替代：国产AI芯片逐步进入市场，但目前仍无法大规模替代英伟达产品。

相关标的

• 光器件与网络设备：中际旭创、华工科技、新易盛、天孚通信、剑桥科技
• 服务器与存储：紫光股份、锐捷网络、中兴通讯、浪潮信息、中科曙光、工业富联、海光信息、软通动力

风险提示

• 技术变革风险：中后期可能因软硬件技术变革影响需求。
• 供应链风险：产业链供应（产能、贸易限制等）可能难以应对需求爆发。

估值表（部分）

投资评级说明

• A股投资评级：基于沪深300指数，定义买入、增持、中性、减持等。
• 港股投资评级：基于恒生中国企业指数（HSCEI），定义买入、增持、持有、减持、卖出等。
• 风险提示：需关注技术变革和供应链限制带来的潜在风险。

结论

AI算力需求持续爆发，推动计算、网络和存储各环节快速发展。英伟达在GPU、NVLink和InfiniBand网络方面布局完善，同时国产替代进程加快，带来新的投资机会。建议关注相关产业链标的，同时警惕技术变革和供应链风险。