2024年AI算力行业投资策略：全产业创新不断，国产化向阳而生_53页_3mb

2024年AI算力行业投资策略总结

核心内容

AI算力行业正经历快速变革，国产化替代进程加快。随着大模型时代的到来，训练算力需求以275倍/2年的速度增长，推理算力在应用落地期具备高爆发性。AI芯片、服务器、网络等环节均迎来价值提升和技术创新。

主要观点

1. AI算力需求激增

   • 大模型训练与推理均需要AI服务器提供算力支持，需求量和性能持续提升。
   • 训练算力需求由参数、token数、服务次数等决定，推理算力同样依赖高性能网络。

2. AI芯片：国产替代加速

   • 英伟达芯片仍具备生态优势和稀疏矩阵技术优势，但国产芯片如华为昇腾、寒武纪、燧原等在性能、功耗、集成度方面持续提升。
   • 华为昇腾910支持稀疏性技术，算力提升显著，成为国产算力核心。

3. 算力通信：两极格局，价值放大

   • AI算力通信需求呈指数级增长，高速率光模块（400G/800G）、高性能网络（InfiniBand和RoCE）成为关键。
   • 通信网络的演进推动集群性能提升，网络架构和协议创新（如NVLink、RoCE）是重要趋势。

4. 算力电子：量价齐升，群星璀璨

   • HBM成为AI服务器标配，带宽和容量远超传统内存，显著提升数据处理效率。
   • 电源、PCB等算力电子组件价值提升，液冷技术成为散热解决方案。
   • 云端AI与端侧AI同步发展，带动消费电子终端变革。

关键信息

1. AI服务器与通用服务器对比

2. 推理算力需求预测

3. AI芯片与性能对比

4. 算力通信趋势

• InfiniBand阵营：以Nvidia（Mellanox）为代表，强调性能与生态，NVLink和InfiniBand是关键技术。
• 以太网阵营：传统硬件厂商和科技大厂代表，强调成本、兼容性和性能，RoCE等技术推动高性能网络发展。
• 高速光通信：光模块、光芯片、光器件等环节国产替代加速，天孚通信、源杰科技、光库科技等企业表现突出。

5. AI服务器发展趋势

• AI服务器单台价值量显著提升，从约5-6万/台增至100万元/台。
• 高性能网络（如InfiniBand和RoCE）成为关键，支持大规模并行计算和高吞吐。
• 液冷技术成为主流，提升散热效率，适应高功耗需求。

6. 通信技术演进

• 通信协议（如Wi-Fi）持续演进，带宽和速率提升显著。
• AI通信面临速率、功耗、距离的“不可能三角”，倒逼新技术加速渗透。
• 400G以上光通信演进，成为重要趋势。

7. 国内算力市场与运营商角色

• 电信运营商推动算网融合战略，提升资源复用率和整体算力优势。
• 中国电信、中国移动等在算力基础设施建设中发挥重要作用，如天翼云、智算中心等。

重点公司与估值

• 英伟达：主导AI算力生态，InfiniBand和NVLink技术领先。
• 华为：昇腾AI芯片及Atlas 900 SuperCluster引领国产替代。
• 中兴通讯：具备全系列网络芯片研发能力，支持高速网络发展。
• 盛科通信：TsingMa.MX系列芯片支持400G端口速率，适用于数据中心和工业网络。
• 天孚通信、源杰科技、光库科技：在光芯片和光器件领域取得突破，推动国产替代。

风险提示

• 外部环境影响供应链稳定。
• AI应用推进不及预期。