AI生成式AI浪潮不，于语言模型的革命！

随着国内算力发展规划政策相继出台，“东数西算”等政策大力支持算力产业发展。与此同时，横空出世， 与新一代语言模型 GPT-4 的发布掀起 AI 大模型热潮，国内大模型陆续正式上线，AI 大模型的衍生应用也层出不穷，医疗健康、游戏开发、教育、法律、金融等各个领域均有相应的垂直领域生成式人工智能应用，对应的智能算力需求也随之高涨。从而会推动从芯片到服务器至算力租赁赛道进入高速增长。

2023 年可以称作“AI”突破元年，在 率先打破格局之后，国内厂商纷纷跟进大模型产品，如讯飞星火、腾讯混元、华为盘古、阿里通义千问等。大模型所引领的AI 生成式AI)浪潮不，于语言模型的革命， 还将涉及各领域的生产、学习、工作和管理等，经过大规模预训练的模型、云计算与开源的融合正在推动生成式人工智能(生成式 AI)的全民化，这也将带动计算力的“普惠化”。

据 预测，使用生成式 AI 的 API 或模型、或在生产环境中部署支持生成式 AI 的应用的企业比例，将从 2023 年初的不到 5%提升到 2026 年的 80%; 这一背景下涌现的技术趋势还包括 AI 增强开发、习得性智能应用、数字人“客户”、 行业云平台等等，共同3驱动全球产业深化发展。

算力芯片

算力分为通用算力、智能算力和超算三种。其中智能算力即人工智能算力，是面向人工智能算法模型训练与运行服务的计算机系统能力。通常由、FPGA、NPU 等各类专用芯片承担计算工作，在人工智能场景应用时具有性能更优、能耗更低等优点。

英伟达

加速计算需求明显，数据中心 GPU 需求强劲，网络部门年化收入已超 100 亿美元。大模型训练推理、推荐引擎和生成式 AI 应用也持续推动 GPU 需求。主要的消费互联网公司如 Adobe、 和 Zoom 等企业都推出了自己的 AI ，GPT Store 百花齐放， 新功能不断开放并普及化，这些 AI 应用飞速发展背后需要大量 GPU。GPU 需求强劲也带动了 /以太网网络解决方案的需求，英伟达网络业务 run rate 已超 100 亿美元。

硬件+软件+网络的护城河进一步加深。硬件方面，产品组合不断增加满足不同场景需求，L40S、GH200 初步贡献营收，H200 发布降低模型训练推理成本。软件方面，不断吸引，和企业采用 CUDA 生态，形成网络效应转动增长飞轮。CUDA 凭借架构一致性承载了大量软件生态和，， 并使英伟达能不断优化产品，是其成功的关键;新发布的 -LLM 无需修改模型就能降低推理成本，AI 对外输出英伟达 AI Know-how 吸引企业客户。网络方面，兼容以太网的 -X 将于明年一季度上市，加速 AI 通信性能 1.6 倍。

AMD公司数据中心业务 23Q3 实现营收 15.98 亿美元，同比-0.68%，环比+20.97%，营收改善明显。公司在 23Q3 获得超过 100 个使用公司处理器的云计算实例应用，客户包括亚马逊、谷歌、微软、 、腾讯等。公司预计 与 将在 23 年 Q4 实现量产发货，将用于推理与训练，预计四季度实现营收 4 亿美元左右，24 年预计营收可超 20 亿美元，未来 3~4 年年复合增长率将达到 50%。公司三季度完成对 AI 软件公司 Nod.ai 的收购，有望帮助公司软件生态不断完善。英特尔 23Q3 数据中心营收 38.14 亿美元， 同比-10.36%，环比-4.75%，公司数据中心业务增速较低。

根据《2023 智能算力发展白皮书》显示，全球智能算力的总体情况呈现快速增长趋势。截至 2022 年底，全球算力总规模达到 ，其中，通用算力规模为 ，智能算力规模为 ，超算算力规模为 。智能算力规模同比增加了 25.7%，占比达 21.9%。IDC 预测，全球 AI 计算市场规模从 2022 年的 195.0 亿美元增长到 2026 年的 346.6 亿美元，年复合增长率将达到 15.5%。

图：2022 年全球智能算力规模增长 25.6%/

作为数宇经济时代的重要生产力，2022 年我国算力核心产业规模已达到 1.8 万亿元。算力规模方面，截至2022 年底，中国算力总规模为 ,排名位居全球第二。其中，通用算力规模为 ，智能算力规模为，超算算力规模为 。中国智能算力正处于高速增长阶段，智能算力规模同比增加了 41.4%，占比达22.8%，超过全球整体智能算力25.7%的增速。

大算力高成本背景下，算力租赁前景广阔。AI 大模型预训练数据量呈现指数级增长，训练一次 1746 亿参数的 GPT-3 模型需要的算力约为/s-day。据测算，国内 2000 亿规模大模型单次预训练成本近亿元。大模型的训练和运营带来的算力需求有望推动 AI 服务器出货量快速上升。与此同时，AI 服务器的高成本高电耗特点，使得算力租赁需求应运而生。大型互联网企业、AI 龙头企业具备较多的 GPU 算力芯片储备，而中小企业在开发 AI 垂直类小模型过程中则产生算力租赁需求，具备算力实力的厂商正在进行智算中心的布局，或通过与算力公司合作运营的形式进入算力赛道，部署算力租赁业务。

中游服务器厂商

典型服务器厂商包括海外厂商戴尔、惠普等服务器厂商，国产服务器厂商浪潮信息、新华三、超聚变等，其中海外服务器厂商在全球市场份额领先。国内服务器市场方面，根据 IDC 发布的《2022 年中国服务器市场跟踪报告》，2022 年中国服务器市场份额排名前三位的分别是浪潮信息(28.1%)、新华三(17.2%)和超聚变(10.1%)。

我国智能算力规模高速增长，中国智能算力正处于高速增长阶段，2022 年智能算力规模同比增加了 41.4%，超过全球整体智能算力 25.7%的增速。

与整体服务器市场相比，中国 AI 服务器水平位于世界前列。主要玩家有浪潮、联想、新华三、华为等厂商，海外厂商为戴尔、HPE、IBM 等。2022 年，浪潮 AI 服务器全球市场份额连续 3 年位居第一。2022 年中国 AI 服务器 市场中(按销售额)，浪潮市场份额占比约为 47%，，。其次分别为， 新华三、宁畅、安擎、坤前、华为，占比分别为 11%、9%、7%、6%、6%。

数据中心

人类社会正加速迈向智能世界，跨越式发展已经是全行业的共同诉求。数据中心是新型数字基础设施的算力底座，也是加速数字经济发展的“发动机”。未来十年，数据中心既要实现百倍算力提升，以满足快速增长的智能化业务需求，还要实现百倍能效提升，以满足绿色低碳可持续发展的长期目标。

引领 AIGC 格局，国内厂商纷纷跟进大模型布局，带动 AIGC 与算力的普惠化远景，过去 IDC 领域发展迅速的的是第三方数据中心厂商。

万国数据、秦淮数据、奥飞数据、光环新网等批发/零售厂商通过数据中心建设和运营服务，发展早期持续 50%以上营收增速，且普遍重资产运营、轻销售推广，通过绑定优质客户实现稳定现金流，行业毛利率集中在 20-40%间且维持长期稳定。

2014-2018 年期间第三方数据中心厂商把握行业蓝海期实现高速扩张，万国数据、奥飞数据 4 年 CAGR 高达 50%以上，零售型数据中心龙头光环新网更是超过 90%。高成长性与厂商商业模式密不可分。

算力租赁

AI 云算力采用“化整为零”方式赋能产业链各方。算力租赁是一种通过云计算服务提供商租用计算资源的模式，适用于各种大规模计算需求的场景，企业用户可以根据自己的需求租赁服务器或虚拟机实现大规模的计算任务，而无需拥有自己的计算资源。

根据IDC圈，全国有超过30个城市正在建设或规划智算中心，其中一些已经投入运营或即将投入运营，总规划算力达到了数十 。若假设未来全国智算中心算力达到(对应)，对应AIDC建设规模空间为500-750亿元。

从阿里云、谷歌云和甲骨文云等云平台的官网可以看出，用户可以通过其租用英伟达 A100、英伟达 V100、谷歌 TPU 等显卡与人工智能加速处理器。此类服务一般根据硬件性能或使用时长等方式定价。英伟达 DGX 云的推出，将 AIGC 云算力推入新阶段。

3 月，英伟达在其 2023 年，大会上宣布推出 DGX 云:通过英伟达与微软云(Azure)、 谷歌云(GCP)和甲骨文云(OCI)合作，企业通过一个浏览器就可以按月租用英伟达 DGX AI 超级计算机。DGX 云是世界上第一台云中的 AI 超级计算机。DGX AI 超级计算机配有 8 个 H100 GPU 模组，H100 配有 引擎，旨在处理 类大模型。8 个 H100 协同工作，效果如同一个巨型 GPU，同时，H100 可将大型语言模型的处理成本降低一个数量级。

从算力资源整合能力、云技术储备与研发能力、算力服务器集成运营服务能力等多方面因素考虑，几类厂商在算力租赁长期运营中具备一定竞争优势。

1)老牌云服务厂商，如综合互联网企业下属的阿里云、百度云、腾讯云等等， 以及专注超算云的专精企业并行科技、经营通用算力云的各大厂商等等。

2)数据中心龙头厂商:GPU 算力集群的构建通用依赖于大型数据中心的建设、布局和运营经验，具备丰富经验的服务器集成商浪潮信息、蓝耘科技等均利用已有经验布局 GPU 算力，在资源整合上具备优势。以及已形成规模具备服务器资源的万国数据、秦淮数据、数据港、光环新网、奥飞数据等。

3)电信运营商:电信、移动、联通几大电信巨头在过去 IDC 浪潮中已经体现自身强大资源和资金优势带来的竞争力，当前也纷纷入场 GPU 算力赛道，通过资金实力、产业联系、地域资源储备等加快各地 GPU 智算中心建设。

算力租赁模式类似过去第三方数据中心，具备极强的扩张“侵略性”，有利于优质厂商快速崛起。当下行业属于跑马圈地的前中期阶段，算力租赁厂商主要凭借其资金、渠道、资源整合能力来实现快速占领市场、跨赛道入局等等，有望实现快速产业扩张。

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