《計算機行業算力網絡系列深度二：全國一體化算力網絡建設加速-230824（62頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《計算機行業算力網絡系列深度二：全國一體化算力網絡建設加速-230824（62頁）.pdf（62頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。計算機行業 行業研究|深度報告 算力成為普惠大眾的基礎資源勢在必行，全國一體化算力網絡建設相關政策有望持算力成為普惠大眾的基礎資源勢在必行，全國一體化算力網絡建設相關政策有望持續出臺。續出臺。2020 年，全國一體化算力網絡正式提出。今年，算力網絡相關政策持續出臺。同時，今年我們也步入了大模型時代，智能算力需求大大增加。AI 應用具有長尾效應，如何讓中小企業、個人能用到低門檻、普惠的算力成為國家科技、經濟發展的關鍵。我們認為，算力成為普惠大眾的基礎資源勢

2、在必行，全國一體化算力網絡建設相關政策有望持續出臺。我們認為，全國算網建設聚焦或將聚焦于我們認為，全國算網建設聚焦或將聚焦于公共算力平臺的建設、算力調度中心的建公共算力平臺的建設、算力調度中心的建設、中小企業的參與共建，以及算力與電力融合的四大重要方面設、中小企業的參與共建，以及算力與電力融合的四大重要方面：1.加強智能算力供給方面，地方政府主導建設公共算力服務平臺，眾多企業參建有望加強智能算力供給方面，地方政府主導建設公共算力服務平臺，眾多企業參建有望持續獲益：持續獲益：AI 大時代來臨，智算需求有望持續高漲，各地積極推動人工智能公共算力平臺建設、提供可靠高效算力，其中，國產化與普惠是發展重

3、點。人工智能公共算力中心建設大多數采取政府主導+企業承建的模式，且對國產化比例有一定要求。中科曙光、海光信息、華為、浪潮信息、云賽智聯、寒武紀、百度、商湯、騰訊、阿里等眾多廠商積極參與各地智算中心建設，有望持續受益。2.算力資源統籌調度：各地政府紛紛發文，算力資源統籌調度：各地政府紛紛發文，推動算力標準化和服務化，統籌算力資源，實現算網統一管理、編排和調度。算力的調度運營類似于淘寶的角色，可以將合適的算力匹配給相應的需求方，提高算力資源的利用率，使其成為普惠大眾的基礎資源。目前，算力調度還存在一定的技術難點，眾多企業和科研事業單位紛紛入場。其中，中科院計算所、中科曙光代表的中科系、鵬城實驗室、

4、華為代表的華為鵬程系、運營商、并行科技等主體先行先試，探索算力調度運營，有望獲益。3.鼓勵中小企業、第三方云廠商積極參與算網建設、接入算網，鼓勵中小企業、第三方云廠商積極參與算網建設、接入算網，云廠商有望持續獲云廠商有望持續獲益益：國家鼓勵中小企業積極參與全國算網建設，鼓勵各云廠商接入公共算力平臺，在擴大算力資源供給的同時、幫助云廠商與需求方進行算力交易。鼓勵中小廠商參與人工智能算力基礎設施建設，避免“帝國制”壟斷運營，使眾多廠商在算網發展的浪潮中受益。優刻得、首都在線等云廠商有望持續獲益。4.推動“算電一體”新型供能體系建設，助力算網升級，賦能雙碳目標：推動“算電一體”新型供能體系建設，助力

5、算網升級，賦能雙碳目標：據中國“新基建”發展研究報告，預計到 2025 年，數據中心能耗將占到全球能耗的33。為降低算力成本、實現雙碳目標，國家引導數據中心等因地制宜地配置儲能設施，形成“數據中心+新能源+儲能”模式。同時，還可以引入虛擬電廠，協同算力調度與電力調度?！八汶娨惑w”有望進一步降低算力成本，提升電力自平衡能力，亞康股份等推進算電協同的公司有望獲益。公共算力中心建設公共算力中心建設：建議關注中科曙光(603019，買入)、海光信息(688041，買入)、浪潮信息(000977，未評級)、云賽智聯(600602，未評級)、寒武紀-U(688256，未評級)、拓維信息(002261，未評

6、級)、四川長虹(600839，未評級)。算力調度運營：算力調度運營：建議關注中科曙光(603019，買入)云廠商云廠商有望接入算網有望接入算網：建議關注優刻得-W(688158，未評級)、首都在線(300846，未評級)、深桑達 A(000032，未評級)、銅牛信息(300895，未評級)算電一體算電一體：建議關注亞康股份(301085，未評級)風險提示風險提示 政策落地不及預期風險；國產化算力、算力調度相關技術發展不及預期風險。投資建議與投資標的 核心觀點 國家/地區 中國 行業 計算機行業 報告發布日期 2023 年 08 月 24 日 證券分析師 浦俊懿 021-63325888*610

7、6 執業證書編號：S0860514050004 證券分析師 陳超 021-63325888*3144 執業證書編號：S0860521050002 證券分析師 謝忱 執業證書編號：S0860522090004 聯系人 杜云飛 聯系人 覃俊寧 聯系人 宋鑫宇 算力網絡有望迎來建設高峰，信創訂單高頻落地 2023-08-13 算力網絡迎來黃金時代 2023-03-04 全國一體化算力網絡建設加速 算力網絡系列深度二 看好（維持）計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一

8、頁的免責申明。2 目 錄 一、全國一體化算力網絡建設逐步深化，算力有望成為普惠大眾的基礎資源.7 1.1 AI 與政策推動，全國一體化算力網絡有望加速.7 1.1.1 國家政策持續推動全國一體化算力網絡建設 7 1.1.2 東數西算”拉開全國一體化算力網絡序幕 7 1.1.3 AI 浪潮推升算力需求，實現智能技術規?；枋滓獙崿F算力普惠 8 1.2 綠色、普惠、賦能高質量發展，算力網絡建設勢在必行.9 1.2.1 建設算網可充分利用西部資源與氣候條件，促進算力綠色環?；?9 1.2.2 助力解決東西部供需不平衡問題，降低算力價格 10 1.2.3 提供普惠算力，賦能科技與產業快速發展 10 1

9、.3 算力網絡：一點接入，即取即用.11 1.3.1 算力網絡的建設賦能算力作為基礎資源普惠大眾 11 1.3.2 計算場景愈加豐富，需求多元化對算網架構提出新要求 12 1.3.3 算力網絡：云邊端節點全連接，動態感知、靈活調度 13 二、各地政策頻頻出臺，聚焦算力供給、算力調度、中小企業共建、算電一體四大方向.13 2.1 各地發布人工智能產業發展政策，算力體系建設最關鍵.13 2.2 算力體系建設聚焦：供給、調度、中小企業共建、算電一體.14 三、算力供給：智算供給是關鍵，國產化是發展重點.15 3.1 計算場景愈發豐富，智能算力賦能科技、經濟發展.15 3.2 我國人均智能算力不足，智

10、算規模有望持續上漲.15 3.3 各地興建公共算力平臺，設立智能算力規模目標.17 3.4 華為、曙光深度參與各地智算中心建設.19 3.4.1 曙光、海光性能生態俱佳，參建、運營多地智算中心 20 3.4.2 華為昇騰深度參與多地智算中心建設，拓維、長虹有望持續受益 22 3.4.3 云賽中標上海公共算力服務平臺，出資參股上海智能算力科技公司 25 3.4.4 天數智芯、燧原等國產 AI 芯片旗手，積極參與智算中心建設 26 四、各地推進算力調度進程，新商業模式正在誕生.28 4.1 調度逐漸成為算網建設重點，各地發文推進算力編排調度工作.28 4.2 各地建設算力服務平臺，推動算力調度交易

11、.29 8XqRyRxOtQ9W6McMbRpNpPtRoNkPnNzRjMpNmR7NnNuNMYtPqNuOsQnN 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。3 4.2.1 寧夏上線全國首個一體化算力交易調度平臺，中科曙光提供關鍵技術支持 30 4.2.2 南京城市算力網運營平臺發布，中科院持續賦能 30 4.2.3 貴州樞紐算力調度平臺已迭代至 2.0 版本 30 4.2.4 上海超算建設運營上海市人工智能公共算力服務平臺 31 4.2.5

12、鄭慶哈推動建立城市算力網實驗場 32 4.2.6 北京經開區公共智能算力中心啟動和算力調度服務平臺 33 4.3 算力調度運營發展為新商業模式，科技大廠、科研事業單位、三大運營商、紛紛“入場”.33 4.3.1 中科曙光持續迭代曙光算力平臺，中科院計算所打造“信息高鐵”34 4.3.2 鵬城實驗室領頭、華為助力，打造“中國算力網”37 4.3.3 中國電信攜手信通院，發布全國一體化算力算網調度平臺 40 4.3.4 浪潮攜手未來網絡研究院，助力算網資源協同調度 41 4.3.5 并行科技：國內“算力網絡”服務模式先行者 42 4.3.6 中軟國際：從政務多云管理平臺，到算力調度平臺 43 五、

13、鼓勵中小企業共建，中立云廠商有望接入算網.44 5.1 告別壟斷，擁抱多元，促進算力網絡健康發展.44 5.2 國家、地方引導云廠商、中小企業接入算力網絡.45 5.3 第三方云廠商有望接入算力網絡、持續受益.45 六、算電一體助力雙碳目標實現.48 七、投資策略與投資標的.49 7.1 中科曙光：高性能計算龍頭.50 7.2 海光信息：國產高性能 CPU 和 GPGPU 領軍企業.51 7.3 浪潮信息：全球 AI 服務器第一大廠商.52 7.4 云賽智聯：國資背景的上海市大數據中心數據資源平臺集成及運營商.52 7.5 寒武紀：國產 AI 芯片先行者.53 7.6 拓維信息：華為“鯤鵬昇騰

14、”戰略合作伙伴.54 7.7 四川長虹：參股華鯤振宇提供澎湃算力.55 7.8 深桑達：建立中國電子云，致力建設自研數據底座.56 7.9 首都在線：AI 推理算力與渲染算力的領軍企業.56 7.10 銅牛信息：形成“IDC+國資云”全面綜合服務能力，積極參與數據要素市場發展.57 7.11 優刻得：提供多種云計算服務，積極適配 AI 領域智算需求.58 7.12 亞康股份：算力基礎設施全產業鏈服務商.59 風險提示風險提示.59 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究

15、報告最后一頁的免責申明。4 圖表目錄 圖 1：2022 年 2 月，東數西算正式啟動，8 地建設國家算力樞紐節點，規劃 10 個國家數據中心集群.8 圖 2：機器學習進入大模型時代，訓練算力量級大幅提升，每十個月翻一倍.8 圖 3：中國人工智能行業應用滲透度及提升百分點.9 圖 4：海蘭信海底數據中心.10 圖 5：騰訊位于隧洞內的貴安七星數據中心.10 圖 6：全國各省市電網代理購電價格（截止 23 年 7 月）.10 圖 7：美國建設“信息高速公路”（NII）,為美國科技全方位發展奠定基礎.11 圖 8：算力網絡是智能時代的標志性基礎設施.12 圖 9：多元化應用對算力提出多樣化需求.12

16、 圖 10：算力網絡：一點接入，即取即用.13 圖 11：算力網絡建設的四大方向.14 圖 12：算力分類與應用場景.15 圖 13：AI 計算場景愈加豐富,對智能算力的需求增加.15 圖 14：全球智能算力規模份額占比(2022 年).16 圖 15：我國智能算力規模（EFLOPS）.16 圖 16：中國 AI 芯片市場規模（億元）.16 圖 17：2018-2027E，我國智能算力與其他算力規模占比.17 圖 18：中科曙光智算中心“5A 級”核心優勢.20 圖 19：中科曙光智算中心布局.21 圖 20：海光 DCU（GPGPU）性能出眾、生態開源.21 圖 21：海光 Z100、NV

17、A100、AMD MI100 性能對比.22 圖 22：華為 Atlas 900 AI 集群輸出雄厚智算算力.22 圖 23：2023WAIC,華為發布業界首個萬卡集群.23 圖 24：華為昇騰整機硬件伙伴.23 圖 25：華鯤振宇股權穿透圖（截至 2023 年 8 月）.24 圖 26：湘江鯤鵬股權穿透圖（截至 2023 年 8 月）.24 圖 27：華鯤振宇參建成都智算中心成為“東數西算”成渝樞紐節點樣板工程.24 圖 28：天宮 AI 訓練服務器 AT800 Model 9000.25 圖 29：湘江鯤鵬自研“兆瀚”計算產品體系.25 圖 30：上海超級計算中心市公共算力服務平臺.26

18、圖 31：天數智芯智算中心解決方案.27 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。5 圖 32：天數智芯在蕪湖市參與建設智算中心.27 圖 33：基于邃思 2.5 的第二代人工智能推理加速卡：云燧 i20.27 圖 34：燧原科技低碳賦能之江實驗室前沿技術研究.27 圖 35：算力調度涉及的關鍵環節.28 圖 36：2023 年 2 月，寧夏發布東數西算一體化算力服務平臺.30 圖 37：貴州樞紐算力調度平臺.31 圖 38：上海市人工智能公共算力

19、服務平臺揭牌.31 圖 39：上海算力交易平臺.32 圖 40：鄭慶哈城市算力網實驗場.32 圖 41：北京經開區公共智能算力中心啟動和算力調度服務平臺啟動儀式.33 圖 42：中科系、鵬城華為系、信通院電信系積極探索算力調度，擔任“算力運營商”.34 圖 43：曙光全國一體化算力平臺迎來煥新升級.35 圖 44：曙光 4.0 服務平臺實現“更直觀、更自由、更高效”.35 圖 45：曙光智算提供多地異構算力.35 圖 46：全國一體化算力服務平臺用戶數量突破 10 萬.35 圖 47：信息高鐵核心構成圖.35 圖 48：信息高鐵的商業推廣模式.36 圖 49：信息高鐵規劃.36 圖 50：中國

20、算力網智算網絡正式上線.37 圖 51：算力網 CNET-0.1 接入算力.37 圖 52：算力網一期規劃 CNET-1.0.37 圖 53：參與算網計算生態構建的研究院所.38 圖 54：智能云圖算法廣域網絡的云網一體化調度.38 圖 55：“鵬城云腦 II”在新一期 IO500 排行排名第一.39 圖 56：鵬城云腦 III 期將成為業界首個萬卡 AI 集群.39 圖 57：華為提供昇騰 AI 全棧軟硬件平臺.39 圖 58：鵬城云腦 II 期目前已滿負荷運行.40 圖 59：全國一體化算力算網調度平臺智算應用場景展示.40 圖 60：算網一體化服務體系圖.41 圖 61：浪潮發布算力網絡

21、操作系統.42 圖 62：并行科技舉辦清華企業家協會企業互訪活動.42 圖 63：某海洋研究所自主研發的“全球高分辨率海洋環境數值預報系統”遷移至并行算力網絡.43 圖 64：中軟國際算力調度平臺架構.43 圖 65：算力接入管理中心.44 圖 66：算力編排調度中心.44 圖 67：算力供給可主要分為三部分：公共算力基礎設施、骨干企業級算力基礎設施以及中小型信息服務企業協作建立的算力網.44 圖 68：優刻得青浦數據中心.46 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報

22、告最后一頁的免責申明。6 圖 69：優刻得烏蘭察布云計算中心產品特色.46 圖 70：首都在線已在全球部署 94 個數據中心、覆蓋上千個邊緣算力節點，5 分鐘即可完成全球業務多點部署.46 圖 71：云賽智聯旗下松江大數據計算中心（二期）.47 圖 72：上海超級計算中心.47 圖 73：中國電子云城市治理解決方案.47 圖 74：銅牛信息云服務器專業性能場景.48 圖 75：在高峰需求期間減少數據中心負荷可以降低容量費用.49 圖 76：中科曙光 X785-G30：HPC、深度學習訓練/推理.50 圖 77：X785-G40：訓練與推理功能的全能型 GPU 服務器.50 圖 78：中科曙光

23、5A 級智算中心.51 圖 79：曙光智算中心布局.51 圖 80：搭載海光 DCU 的成都超算中心為山地災害風險模擬與險情預報系統提供算力支持.51 圖 81：海光 CPU 與海光 DCU 演變情況.52 圖 82：云賽智聯部分股東（截至 2023 年 3 月 31 日）.52 圖 83：云賽智聯“上海市大數據中心建設發展頂層設計”項目通過驗收.53 圖 84：云賽智聯中標上海市大數據運營服務項目.53 圖 85：寒武紀產品體系.54 圖 86：拓維信息與華為攜手共創生態.54 圖 87：“兆瀚”產品體系.55 圖 88：華鯤振宇參建的成都智算中心.55 圖 89：天宮 AI 訓練服務器 A

24、T800 Model 9000.55 圖 90：PKS 體系技術架構.56 圖 91：首都在線全球合作伙伴.57 圖 92：銅牛信息為眾多高價值客戶提供云服務.57 圖 93：優刻得私有云生態體系.58 圖 94：內蒙古烏蘭察布云計算中心.58 圖 95：上海青浦云計算中心.58 表 1：算力網絡相關政策.7 表 2：指引對公共算力平臺進行多方面要求.17 表 3：貴州分年度算網建設績效指標（部分）.18 表 4：各地人工智能計算中心建設情況.19 表 5：湘江鯤鵬依托華為昇騰布局 AI 算力.25 表 6：增資前后上海智能算力科技有限公司股權結構.26 表 7：地方政策布局算力調度.29 計

25、算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。7 一一、全國一體化算力網絡建設逐步深化，算力、全國一體化算力網絡建設逐步深化，算力有望成有望成為普惠大眾的基礎資源為普惠大眾的基礎資源 1.1 AI 與政策推動，全國一體化算力網絡有望加速 1.1.1 國家政策持續推動全國一體化算力網絡建設 全國一體化算力網絡建設相關政策有望持續出臺。全國一體化算力網絡建設相關政策有望持續出臺。算力網絡已成為國家重點發展領域之一，利好政策持續出臺，未來行業發展前景廣闊。202

26、0 年 12 月，關于加快構建全國一體化大數據中心協同創新體系的指導意見首次提出全國范圍內數據中心形成布局合理、綠色集約的一體化格局。2021 年 7 月，工信部發布新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023 年），計劃建設全國一體化算力網絡。2022 年 2 月，發改委發布國家發展改革委等部門關于同意京津冀地區啟動建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點的復函，標志著“東數西算”工程正式啟動，我國算力網絡發展揚帆起航。2023 年 2 月，中共中央、國務院發布數字中國建設整體布局規劃，將數字基礎設施列為數字中國建設的兩大底座之一。2023 年 4 月 17 日，科技部啟動國家超算互聯網工作，

27、成立了國家超算互聯網聯合體。預計到 2025 年，國家超算互聯網將形成總體布局，成為數字中國建設的“高速路”。我們認為，全國一體化算力網絡建設相關政策有望持續出臺。表 1：算力網絡相關政策 政策名稱政策名稱 發布時間發布時間 發布機構發布機構 政策內容政策內容 國家超算互聯網部署工作 2023.04 科技部高新司 會議發起成立了國家超算互聯網聯合體。預計到2025 年，國家超算互聯網將形成總體布局，成為數字中國建設的“高速路”。關于數字經濟發展情況的報告 2023.02 人大常委會 應統籌通信和算力基礎設施建設,適度超前部署 5G基站推進“東數西算”工程。加快建設空天地海一體化網絡。數字中國建

28、設整體布局規劃 2023.02 國務院 系統優化算力基礎設施布局，促進東西部算力高效互補和協同聯動，引導通用數據中心、超算中心、智能計算中心、邊緣數據中心等合理梯次布局。國家發展改革委等部門關于同意京津冀地區啟動建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點的復函 2022.02 發改委等 同意啟動八大算力樞紐節點建設并規劃十大數據中心集群，正式啟動“東數西算工程”?！笆奈濉睌底纸洕l展規劃 2022.01 國務院 明確用 3 年時間，基本形成布局合理、技術先 進、綠色低碳、算力規模與數字經濟增長相適應的新型數據中心發展格局。國家發展改革委等部門關于同意貴州省啟動建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點的復函

29、 2021.12 發改委等 同意在寧夏回族自治區、貴州省、內蒙古自治區、甘肅省啟動建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點，分別簡稱為“寧夏樞紐”、“貴州樞紐”、“內蒙古樞紐”和“甘肅樞紐”。數據來源：政府網站、東方證券研究所 1.1.2 東數西算”拉開全國一體化算力網絡序幕 2022 年年 2 月，月，作為算網建設開始的作為算網建設開始的“東數西算”正式啟動?！皷|數西算”正式啟動。2022 年 2 月 17 日，國家發改委、中央網信辦、工業和信息化部、國家能源局聯合印發通知，同意在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等 8 地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃 計算機行業深度

30、報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。8 了 10 個國家數據中心集群。至此，全國一體化大數據中心體系完成總體布局設計，“東數西算”工程正式全面啟動。圖 1：2022 年 2 月，東數西算正式啟動，8 地建設國家算力樞紐節點，規劃 10 個國家數據中心集群 數據來源：華為，東方證券研究所 1.1.3 AI 浪潮推升算力需求，實現智能技術規?；枋滓獙崿F算力普惠 機器學習進入大模型時代，機器學習進入大模型時代，ChatGPT 等通用大模型的訓練迭代極大拉動對智能

31、算力的需求。等通用大模型的訓練迭代極大拉動對智能算力的需求。模型成功部署后，推理也將需要大量智能算力做支撐。從模型訓練角度來說，據 J.Sevilla 等發布的文章Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning,2022 International Joint Conference on Neural Networks(IJCNN)，機器學習的訓練計算大概可以分為三個時期。第一個時期為 2012 年之前，訓練算力大致遵循摩爾定律，約每 20 個月翻一番。而進入深度學習時代，算力翻倍的速度加速至 5-6 個月。2015-2016 年左右開

32、啟了大模型時代，在這個時期，計算量增長變慢，翻倍時間約為 10 個月。但整體的訓練計算量比深度學習時代的系統大 2 到 3 個數量級(OOM)。從 2022 年底，隨著 ChatGPT 成功帶來的新一代 AI 浪潮，國內外 Bert、GPT4、文心一言等通用大模型相繼發布。這些大模型的訓練需要千億、甚至萬億級參數，以及上千 GB 的高質量數據，大模型的訓練迭代將極大地拉動了智能算力的需求。另外，日后隨著模型的成熟落地和推廣，模型推理所需的智能算力也將逐漸增加，占比不斷提高。圖 2：機器學習進入大模型時代，訓練算力量級大幅提升，每十個月翻一倍 數據來源：J.Sevilla,L.Heim,A.Ho

33、,T.Besiroglu,M.Hobbhahn and P.Villalobos,Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning,2022 International Joint Conference on Neural Networks(IJCNN),Padua,Italy,2022,pp.1-8,doi:10.1109/IJCNN55064.2022.9891914、東方證券研究所 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱

34、讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。9 除了通用大模型的訓練，垂直行業大模型的訓練、基于通用大模型的微調的行業應用也需要大量除了通用大模型的訓練，垂直行業大模型的訓練、基于通用大模型的微調的行業應用也需要大量的智能算力做支撐。的智能算力做支撐。垂直行業的大模型訓練也需要大量的智能算力，另外，基于大模型的多場景應用也不斷拓展。AI 滲透千行百業，拉動智能算力規模高速增長。2022 年，各行各業的 AI 應用滲透度都呈不斷加深的態勢，尤其是在金融、電信、制造以及醫療領域，為實現業務增長、保持強大競爭力、從而占據更大的市場份額，企業紛紛入局 AI 領域，通過新技術提升傳統業務用戶體驗，人工智能應用增

35、長迅速。據 IDC 和浪潮信息聯合發布的2022-2023 中國人工智能計算力發展評估報告，預計到 2023 年年底，中國將有 50%的制造業供應鏈環節采用人工智能技術實現業務體驗提升。在未來，隨著 AI 技術對傳統行業賦能作用日益凸顯，催生出更大智算需求成為必然。圖 3：中國人工智能行業應用滲透度及提升百分點 數據來源：IDC，浪潮信息，東方證券研究所 AI 應用存在此長尾效應，實現規?；滓獞么嬖诖碎L尾效應，實現規?；滓獙崿F算力普惠實現算力普惠。孫凝暉院士在演講中提出，AIGC 帶來人工智能產業的爆發，而智能技術的規?；瘧镁哂械湫烷L尾問題，即具備強 AI 能力的強勢部門（網安、九院九

36、所和氣象局等）、科研院校與大中企業只占據算力需求主體的大約 20%，另外80%則均為中小微企業，這類主體受限于公司規模與預算，往往難以接入算力資源、或受限于算力的高昂價格，從而難以在 AI 時代浪潮中獲得發展紅利。因此，要實現智能技術的規?；瘧?，讓人工智能產業既“叫好”也“叫座”，需要大量便宜、易用的智能算力，讓中小微企業也能方便、便宜地使用算力。因此實現算力普惠，一方面可以支持先進科技發展，賦能更多產業 AI 化，同時還能讓 AI 走入千家萬戶，達成 AI 普惠。1.2 綠色、普惠、賦能高質量發展，算力網絡建設勢在必行 1.2.1 建設算網可充分利用西部資源與氣候條件，促進算力綠色環?；?

37、采取清潔能源供電、自然降溫等方法是數據中心減少碳排放的關鍵。采取清潔能源供電、自然降溫等方法是數據中心減少碳排放的關鍵。從供給側來說，數據中心可以通過采用節能技術，使用清潔能源等方式改善碳排放過量等問題。另一方面，用自然方式降溫輔助制冷能夠有效減少數據中心耗能。各大云廠商為了服務器降溫也各顯神通，如騰訊在貴安的隧洞內建立了一個綠色高效的災備數據中心，微軟曾在將數據中心投放到蘇格蘭附近的北海中，海蘭信打造海底數據中心。我國西部地區具備充沛清潔能源和適宜氣候地理條件，建立全國一體化算網可供給環保綠色的算我國西部地區具備充沛清潔能源和適宜氣候地理條件，建立全國一體化算網可供給環保綠色的算力資源。力資

38、源。我國中西部地區具備豐富的風電、光伏、水電等清潔能源，顯著減少碳排放。同時，西部地區適宜的氣候與地理條件還為散熱、制冷等環節提供了天然環境，以烏蘭察布市為例，只有 4.3 攝氏度的年平均氣溫意味著每年有近 10 個月可以不使用設備，而是利用環境實現自然冷卻，0%1%2%3%4%5%6%7%8%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%互聯網金融政府電信制造服務交通醫療能源教育20212022提升百分點 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁

39、的免責申明。10 更加適合數據中心的建設，利于達成“雙碳”目標。因此，建立全國一體化算力網絡，可將算力資源的生產重心放在氣候適宜的西部地區，充分利用其豐富的清潔資源和適宜的氣候條件，助力實現“雙碳”目標，在保護環境的前提下實現算力快速發展。圖 4：海蘭信海底數據中心 圖 5：騰訊位于隧洞內的貴安七星數據中心 數據來源：微軟、東方證券研究所 數據來源：財聯社、東方證券研究所 1.2.2 助力解決東西部供需不平衡問題，降低算力價格 算網建設可有效解決算力東西供需不平衡的現狀，同時可利用低廉電價降低算力價格。算網建設可有效解決算力東西供需不平衡的現狀，同時可利用低廉電價降低算力價格。目前，我國東西部

40、算力供需失衡，數字經濟發展和數據資源的產生主要集聚在我國的東部地區，而西部地區則有著較為充沛的土地、能源資源。然而，算力需求大的東部地區土地、能源等資源緊張，而資源充裕的西部地區可提供綠色低價的算力資源，具備發展數據中心、承接東部算力需求的潛力。例如我國上海等東部地區信息產業高度發達，是計算需求最旺盛的地區，然而其較高的電費和土地價格導致東部地區算力成本高昂。貴州、內蒙等中西部算力需求較低，但其較低的電力成本和土地價格更適合算力基礎設施的建設。而通過建設全國一體化算力網絡，可以將東部地區算力需求有序引導到西部，優化數據中心建設布局、推動區域協調發展，讓西部城市也可享受算力發展帶來的機會與紅利。

41、圖 6：全國各省市電網代理購電價格（截止 23 年 7 月）數據來源：北極星售電網，東方證券研究所 1.2.3 提供普惠算力，賦能科技與產業快速發展 建立算力網絡，發揮“乘數效應”助力經濟產業發展。建立算力網絡，發揮“乘數效應”助力經濟產業發展。無論是在傳統行業、還是在數據重要性日益凸顯下催生出的新興行業中，算力網絡的建立都能在產業發展中起到“催化劑”的作用。在傳0100200300400500600云南新疆內蒙古（蒙東）青海寧夏內蒙古（蒙西）四川山西山東甘肅陜西廣西河北遼寧北京貴州黑龍江天津吉林湖南河南福建安徽上海江蘇湖北江西浙江重慶海南廣東深圳最新電價（元/兆瓦時）計算機行業深度報告 全國

42、一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。11 統行業領域中，隨著數字經濟快速發展，數字化轉型成為不可逆轉的時代趨勢，算力網絡提供隨取隨用的算力資源，與其他生產要素協同推進產業快速發展，展現出的乘數效應使其成為產業發展的“放大器”。同時算力基礎設施化為新型智能產業高速發展提供了基礎資源，有效降低智能計算相關行業的運營成本，自動駕駛、智慧城市等智算應用場景轉為現實的可能性得到展現，為更多先進技術的商業化落地提供良好的發展環境，國家經濟發展被注入了新的蓬勃活力。算力網絡不僅助力

43、新老產業高速發展，同時在其從理論走向現實、進而實現商業化落地的過程中，也催生了新興技術的誕生和迭代，有效拓展智能計算技術領域，賦予數字行業發展更多可能性。算力有望成為基礎資源，算力有望成為基礎資源，普惠中小企業及個人普惠中小企業及個人。在算力無法流通、成本昂貴的情況下，資源壟斷自然形成，算力資源被大量掌控在大型企業當中。建立算力資源基礎設施，達到隨取隨用的同時降低算力資本，不僅僅能夠賦能政府的公共服務，同時可以使中小企業、乃至個人都受益于智能化，打破“強者恒強”的算力格局。美國推行國家信息基礎設施行動計劃為三十年科技發展奠定基礎。中國推動算力網絡，有望美國推行國家信息基礎設施行動計劃為三十年科

44、技發展奠定基礎。中國推動算力網絡，有望在新時代浪潮中奪得先機。在新時代浪潮中奪得先機。美國于 1993 年宣布實施國家信息基礎設施行動計劃，建立了全球的信息標準，為美國科技全方位的蓬勃發展奠定了基礎。而現在，我國把握時代發展大方向，在算力網絡方面率先發力，積極探索路線、制定綱領與標準，借助舉國體制優勢持續推進。算力網絡的建設為科學計算、航空航天、軍工等行業提供發展動力，使中國在新時代浪潮中奪得先機。圖 7：美國建設“信息高速公路”（NII）,為美國科技全方位發展奠定基礎 數據來源：360 百科、東方證券研究所 1.3 算力網絡：一點接入，即取即用 1.3.1 算力網絡的建設賦能算力作為基礎資源

45、普惠大眾 算力要成為像水、電一樣的公共資源，需要由算力網絡扮演路、橋的角色。算力要成為像水、電一樣的公共資源，需要由算力網絡扮演路、橋的角色。算力應該是水、電一樣普惠大眾、隨取隨用的公共基礎資源，早在 1961 年，美國教授 John McCarthy 就將算力類比為電話服務，可以隨取隨用。到了 1990 年，美國 Ian Foster 教授將算力與電力類比，提出算力是一種公共服務。今天，我們來到了數字經濟時代，算力將成為水、電一樣普惠大眾、隨取隨用的公共基礎資源，為社會高效發展賦能，最終實現“網絡無所不達、算力無所不在、智能無所不及”的社會愿景。而為實現這一愿景，需通過算網來整合并調度各方算

46、力資源，并分配給個需求方。算力網絡是提供普惠算力的最優解，或將成為智能時代的標志性基礎設施。算力網絡是提供普惠算力的最優解，或將成為智能時代的標志性基礎設施。目前，算力對大部分公司、科研院所、個人來說都是奢侈品，沒有成為普惠大眾的基礎資源。像上述所討論的那樣，計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。12 我國算力存在著供需失衡、成本較高、魯棒性不足等問題。急劇增長的全行業計算需求與相對較慢的迭代發展速度造成了算力供需失衡；同時，地理位置上聚集于東部

47、、行業上大量存在于互聯網企業等分布特點也對算力資源的合理分配構成阻礙，算力流動進而導致成本不能有效滿足普惠發展需求；此外，數據中心的建設帶來了更加復雜的算力應用場景，隨之帶來的偶發性算力需求激增和隱私數據安全保護訴求對各節點的魯棒性、安全性提出了更高的要求。為解決以上難點，實現跨地域與跨行業共享、彈性按需調動，算力網絡應運而生，成為算力資源健康發展的最優解。在不久的將來，算力網絡將成為這個數字經濟時代、智能時代的標志性基礎設施。圖 8：算力網絡是智能時代的標志性基礎設施 數據來源：中國科學院計算技術研究所、東方證券研究所 1.3.2 計算場景愈加豐富，需求多元化對算網架構提出新要求 計算場景愈

48、發豐富，不同應用對算力精度、延遲、帶寬等提出不同需求。計算場景愈發豐富，不同應用對算力精度、延遲、帶寬等提出不同需求。算力作為邏輯資源，本身與水電等標準化資源相比就更加復雜、具備更多維度，而技術的發展催生了豐富的計算場景，不同的行業、應用場景對算力更提出了不同的需求，進一步增加了構建網絡的復雜度。例如，天體物理、氣象研究、航空航天等高精尖科研領域需要能夠支持復雜運算、性能高的雙精度算力，即超算算力。而無人駕駛、智慧交通等 AI 主要用于處理語音、圖片或視頻等，單精度、半精度、甚至整型的計算即可滿足應用需要。而一些產業數字化的場景對精度要求不高，通用算力（基礎算力）即可滿足需求。除了算力精度，不

49、同的應用場景對帶寬和延時也提出了不同的需求。例如，需要實時渲染的游戲、自動駕駛決策、遠程手術、工業控制等領域對延遲的要求非常高，而模型訓練等場景則對延遲沒有很高要求。同時，基于 AR、VR 等渲染場景，模型訓練、超算類等場景對大帶寬的需求較高，工控、物聯網采集等則對帶寬要求不高。圖 9：多元化應用對算力提出多樣化需求 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。13 數據來源：中國信息通信院、東方證券研究所 1.3.3 算力網絡：云邊端節點全連接，動態

50、感知、靈活調度 算力網絡：云邊端節點全連接，動態感知、靈活調度。算力網絡：云邊端節點全連接，動態感知、靈活調度。算力網絡是通過新型網絡技術將云、邊、端等分散的算力節點連接起來，動態實時感知算力資源狀態，根據業務需求進行統籌分配和調度。不同的業務需要的算力種類、帶寬、延時不同，然而在算力網絡中用戶無需關心網絡中計算資源的位置和部署狀態。算力網絡可以實時感知客戶的算力需求，并根據算力資源池的情況，給客戶自動調配符合其需求的最優算力，獲取算力將像獲取水、電一樣便捷、價低。圖 10：算力網絡：一點接入，即取即用 數據來源：華為、東方證券研究所 二、二、各地政策頻頻出臺，聚焦各地政策頻頻出臺，聚焦算力供

51、給、算力調度、算力供給、算力調度、中小企業共建中小企業共建、算電一體四大方向、算電一體四大方向 2.1 各地發布人工智能產業發展政策，算力體系建設最關鍵 多地發布政策推動人工智能發展，算力屢屢成為榜上第一條。多地發布政策推動人工智能發展，算力屢屢成為榜上第一條。大模型時代到來，各地紛紛印發促進人工智能產業發展的相關政策。近期，北京、上海、深圳、杭州等地發布推進人工智能產業發展的相關政策，算力體系建設最為關鍵，成為多個政策的第一條：2023 年 5 月，北京印發北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施，第一條強調提升算力資源統籌供給能力。2023 年 5 月，北京印發北京市加快建設具有全球影響力

52、的人工智能創新策源地實施方案（2023-2025 年）。重點強調推動國產替代以及算力資源并網互聯。2023 年 5 月，深圳印發深圳市加快推動人工智能高質量發展高水平應用行動方案（20232024 年）的通知。第一條為強化智能算力集群供給。2023 年 6 月，杭州發布關于加快推進人工智能產業創新發展的實施意見（征求意見稿）。該意見中，主要任務的第一條即為建設多元融合算力支撐體系。2022 年 9 月，上海發布上海市促進人工智能產業發展條例，該條例中，基本要素與科技創新的第一條即為加強公共算力基礎設施建設，推動綠色低碳發展。計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本

53、報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。14 響應全國算網一體化布局，各地算網政策紛紛出臺。響應全國算網一體化布局，各地算網政策紛紛出臺。除了人工智能產業發展相關的政策，各地還針對算力出臺了相關政策規劃，促進全國一體化算力網絡的建設。2023 年 4 月，上海發布上海市推進算力資源統一調度指導意見，強調加強全市算力資源統籌、調度和共享。2023 年 3 月，貴州印發面向全國的算力保障基地建設規劃的通知（2023-2025），強調加快打造國家算力網。2023 年 1 月，成都市發布成都市圍繞超算智算加快算力產業發展的政

54、策措施，強調提升超算適配性、加快構建智算體系以及加快云計算中心提檔升級。2.2 算力體系建設聚焦：供給、調度、中小企業共建、算電一體 在眾多地方政策中，主要聚焦于公共算力平臺建設、算力調度中心建設在眾多地方政策中，主要聚焦于公共算力平臺建設、算力調度中心建設、鼓勵中小企業參與共建鼓勵中小企業參與共建、算電一體四算電一體四個方面個方面。1.1.加強智能算力供給：加強智能算力供給：推動算力基礎設施建設，以智能算力供給為主，且需滿足綠色低碳要求。同時，一些文件對芯片、操作系統、開源深度學習框架的國產化提出要求。2.2.算力資源統籌調度：算力資源統籌調度：推動算力標準化和服務化，統籌算力資源，實現算網

55、統一管理、編排和調度。3 3 鼓勵中小企業、第三方云廠商積極參與算網建設、接入算網：鼓勵中小企業、第三方云廠商積極參與算網建設、接入算網：鼓勵中小企業參與算網共建，不僅可有效避免“帝國制”的壟斷運營，同時也可使算力網絡建設惠及更寬領域、帶動產業健康發展。4 4.推動“算電一體”新型推動“算電一體”新型供供能體系建設，助力算網升級，賦能雙碳目標：能體系建設，助力算網升級，賦能雙碳目標：鼓勵超算中心、智算中心、新型數據中心等因地制宜地配置儲能設施，以提升電力自平衡能力，進一步推動了算力基礎設施與儲能設施的融合發展。下面四章，我們將從這四個重點發展方向進行論述，梳理相關政策、分析相關產業發展現狀。下

56、面四章，我們將從這四個重點發展方向進行論述，梳理相關政策、分析相關產業發展現狀。圖 11：算力網絡建設的四大方向 數據來源：東方證券研究所繪制 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。15 三、三、算力供給：算力供給：智算供給是智算供給是關鍵關鍵，國產化，國產化是發展重點是發展重點 3.1 計算場景愈發豐富，智能算力賦能科技、經濟發展 算力可分為通用算力、超算算力與智算算力三種，分別應用在不同場景中。算力可分為通用算力、超算算力與智算算力三種，分別

57、應用在不同場景中。通用算力主要來源于通用處理器 CPU，應用場景非常廣泛，可用于對精度要求不高的數字化場景中。而超算算力則主要支持天體物理、氣象研究、航空航天等高精尖科研領域。這些場景運算量大，且對精度要求高（雙精度算力）。智算算力則主要應用于 AI 場景中。對于 AI 模型訓練及推理來說，處理文字、語音、圖片或視頻等需求較大，單精度、半精度、甚至整型的計算即可滿足應用需要。一般來說，相比于模型訓練，模型推理所需的算力精度較低，很多場景 Int8 即可滿足需要。圖 12：算力分類與應用場景 數據來源：頭豹研究院，東方證券研究所繪制 據國家信息中心，未來據國家信息中心，未來 80%的場景都將基于

58、人工智能，所的場景都將基于人工智能，所需需算力資源將主要由智算中心提供。算力資源將主要由智算中心提供。AI 大模型已經成為國家、企業和科研院所積極發展、重點投入的大方向。而普惠大眾的智能算力就是 AI 發展的基礎資源，智算中心正是實現這些科技創新的源泉。圖 13：AI 計算場景愈加豐富,對智能算力的需求增加 數據來源：華為、東方證券研究所 3.2 我國人均智能算力不足，智算規模有望持續上漲 從智能算力總額來看，美、中處于領先地位。從人均智能算力的角度，中國仍處于全球中等水平。從智能算力總額來看，美、中處于領先地位。從人均智能算力的角度，中國仍處于全球中等水平。據中國算力指數發展白皮書（2022

59、），美、中的智能算力處于全球領先地位，分別占全球比重的 45%和 28%。然而從人均算力的高低來衡量，美國、英國、德國等國家的人均算力普遍高 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。16 于 1000GFlops，而我國的人均算力處于中等水平。據 IMD 研究發現，人均算力的水平與一國的智能化水平高度相關，我國積極發展智能算力、打造智算中心是打造國際競爭力、發展綜合國力的關鍵。圖 14：全球智能算力規模份額占比(2022 年)數據來源：中國算力指數

60、發展白皮書（2022 年）、東方證券研究所 中國智能算力規模有望持續快速增長中國智能算力規模有望持續快速增長,2021-2026年期間，預計年復合增長率達到年期間，預計年復合增長率達到 52.3%。據IDC數據與預測，2021 年中國智能算力規模達到 155.2EFLOPS，并在之后的幾年始終保持穩健增長態勢，預計到 2026 年將突破進入每秒十萬億億次浮點計算級別，智能算力實現 1,271.4EFLOPS的龐大規模，2021-2026 年期間，預計年復合增長率達到 52.3%。圖 15：我國智能算力規模（EFLOPS）數據來源：IDC、東方證券研究所 中國中國 AI 芯片市場將保持高速增長。

61、芯片市場將保持高速增長。2022 年，中國的 AI 芯片市場規模約 385 億元。隨著 AI 發展以及智算中心建設浪潮，該市場預計將保持高增長趨勢。據艾瑞咨詢測算，到 2027 年，中國的AI 芯片市場規模預計將達到 2164 億元。圖 16：中國 AI 芯片市場規模（億元）45%28%27%美國中國其他國家02004006008001000120014002019202020212022E2023E2024E2025E2026E中國智能算力規模(EFLOPS)計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投

62、資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。17 數據來源：艾瑞咨詢、東方證券研究所 2022年，我國智能算力占比已達到年，我國智能算力占比已達到 60%，預計于，預計于 2027年達到年達到 88%。我國智能算力占比連年快速拉升。據頭豹研究院，目前已從 2018 年的 12%快速增長至 2022 年的 60%，超過通用算力并且持續保持穩健增長態勢，預計智能算力的占比將在 2023 年達到 70%，在 2027 年達到 88%。因此，建立智算平臺成為大勢所趨，AI 應用迫切呼喚充沛的算力養料。圖 17：2018-2027E，我國智能算力與其他算力規模占比 數據來源：頭豹研究院、東方證

63、券研究所 3.3 各地興建公共算力平臺，設立智能算力規模目標 政策引導政策引導人工智能人工智能公共算力平臺公共算力平臺建設、建設、提供可靠提供可靠高效算力高效算力，國產化與普惠是發展重點國產化與普惠是發展重點。2022 年 6月，科技部辦印發國家新一代人工智能公共算力開放創新平臺建設指引(試行)（下簡稱指引），為各地建設公共算力平臺提供指引。指引中對平臺的國產化程度、算力規模與解決方案等方面均進行要求，自主研發芯片所提供的算力標稱值占比不低于 60%，并優先使用國產開發框架，使用率不低于 60%。此外，在算力方面，對 AI 訓練和推理的常用規格進行要求，16 位浮點(FP16)性能應達到 40

64、0PFLOPS，32 位浮點(FP32)性能應達到 200PFLOPS，16 位整型(INT16)性能應達到 400POPS。同時，指引針對如今大模型訓練需求的井噴需求，同時對環境承載能力提出要求，提出平臺應配置成熟易用的人工智能全棧運行環境，能夠運行千億級參數的預訓練模型。表 2：指引對公共算力平臺進行多方面要求 布局方面布局方面 要求要求 國產化 對于混合部署的公共算力平臺，基于自主研發芯片的算力標稱值占全部系統算力標稱值的比值應不低于 60%。公共算力平臺應優先使用國產開發框架，使用率應不低于 60%。1953273855668271210167521640%10%20%30%40%50

65、%60%70%80%05001000150020002500202020212022 2023E 2024E 2025E 2026E 2027E中國AI芯片市場規模同比增速12%27%41%51%60%70%76%81%85%88%88%73%59%49%40%30%24%19%15%12%0%20%40%60%80%100%201820192020202120222023E2024E2025E2026E2027E智能算力占比其他算力占比 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本

66、證券研究報告最后一頁的免責申明。18 算力 系統算力標稱值原則上應達到 400PFLOPS(按 16 位浮點(FP16)計算);或達到業界其他常用精度算力標稱值換算后的同等算力水平，其中 32 位浮點(FP32)性能應達到 200PFLOPS，16 位整型(INT16)性能應達到 400POPS。應用場景 系統負載測試用例需涵蓋圖像識別、自然語言處理等領域，有效計算能力等指標應位于行業前列。解決方案 應配置成熟易用的人工智能全棧運行環境，能夠運行千億級參數的預訓練模型，同時已經實現至少 3種典型人工智能業務場景的解決方案。數據來源：政府網站，東方證券研究所 各地政策部署公共算力平臺建設，致力實

67、現大規模算力供應。各地政策部署公共算力平臺建設，致力實現大規模算力供應。在眾多地方政策中，均明確提出要建立公共算力平臺，政策不僅聚焦于平臺的新增或改建，同時也對算力規模、帶寬、基站數等質量指標提出要求，例如貴州在文件中對每年的算力建設目標都進行了細致部署，從能力指標、質量指標、結構指標、通道指標、產業指標五個維度進行考核，促進規模與質量協調發展，為未來工作提供明確指引，從而提供大規模、高質量的算力，滿足人工智能與大模型高速發展所催生出的澎湃需求。北京北京：今年 5 月接連發布兩大文件對公共算力平臺進行部署，其中北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地實施方案（2023-2025 年）提

68、出要新建或改建一批商業化公共算力中心；北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施則指出要加快北京人工智能公共算力中心、北京數字經濟算力中心等項目建設，形成規?；冗M算力供給能力。上海上海：上海市推進算力資源統一調度指導意見中規劃，到 2025 年實現數據中心算力超過 18,000 PFLOPS（FP32）。深圳深圳：深圳市加快推動人工智能高質量發展高水平應用行動方案（20232024 年）中指出，要建設企業級智能算力平臺，聯合香港企業、科研機構、高校等，打造深港人工智能算力賦能中心。杭州：杭州：關于加快推進人工智能產業創新發展的實施意見（征求意見稿）中提出到 2025年，全市可開放算力規模達到

69、5000PFLOPS（FP16）以上，高性能算力占比達到 60%以上。貴州貴州：與發改委聯合發布的面向全國的算力保障基地建設規劃中提出，要搭建算力公共服務平臺，2025 年實現全省數據中心標準機架達到 80 萬架、服務器達到 400 萬臺，算力總規模超 10EFLOPS，率先建成全國領跑的算力基礎設施。表 3：貴州分年度算網建設績效指標（部分）維度維度 核心指標核心指標 解釋解釋 現狀現狀 2023 2024 2025 能力 指標 機架規模 標準機架數（萬架）10.8 25 50 80 服務器承載能力 數據中心機架能放置最大服務器數量（萬臺）225 260 330 400 大型/超大型數據 中

70、心數量 標準機架大于等于 3000 架的數據中心數量（個）11 20 23 26 質量 指標 電能使用效率（PUE）數據中心總電能消耗/數據中心信息設備電能消耗 1.41 1.4 1.3 1.2 上架率 已上電投產機架數/已建數據中心機架數 56.5%57%61%65%結構 指標 算力總規模 通用算力、智算算力、超算算力的總規模（Eflops）0.81 2 5 10 存力總規模 存力總規模（Eb）11.34 24 45 60 時延 端到端單向平均時延 20 18 16 14 專線帶寬占比 貴安集群與東西部集群間專線總帶寬/東部集群對外專線總帶寬/增長30%增長50%增長100%數據來源：政府網

71、站，東方證券研究所 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。19 3.4 華為、曙光深度參與各地智算中心建設 30+城市落地城市落地 40+智算中心。智算中心。目前，各地智算中心如雨后春筍快速建立，全國各省市均有所布局，智能計算中心創新發展指南顯示，當前我國超過 30個城市正在建設或提出建設智算中心，已建成的、在建中的和規劃的中心數量已逾 40 家。各地智算中心建設分兩種模式，各地智算中心建設分兩種模式，大多數大多數采取“政府主導采取“政府主導+企

72、業承建”模式企業承建”模式。智算中心主要分為“企業自建模式”與“政府主導+企業承建”模式。智算中心具有高投入、對地方經濟發展具有高影響等特點，因此 30多座城市的智算中心建設項目大多數由政府主導、且緊密配合“東數西算”等建設指引的推進節奏，用于支持地方產業 AI 化、AI 產業化以及智能化治理。同時，政府結合業務需求與企業規模等因素進行綜合考量、選取合適的承建單位。中科曙光、華為、百度、商湯、騰訊、阿里、浪潮信息和寒武紀等中科曙光、華為、百度、商湯、騰訊、阿里、浪潮信息和寒武紀等眾多廠商參與建設眾多廠商參與建設。華為由于擁有雄厚財務基礎、技術水平和全體系昇騰智算框架，成為眾多智算中心的供應商，

73、承建中心數量超 20 家。此外，中科曙光率先提出 5A 級智算中心解決方案，其承建的智算中心在湖北、山東、江蘇、安徽、浙江、廣東和湖南等多地生根。寒武紀也不斷深入參與進智算中心建設中，接連中標南京智能計算中心一期與二期項目，總預算金額超八億。浪潮、天數智芯、燧源等企業也紛紛加入智算公共平臺建設。表 4：各地人工智能計算中心建設情況 合作方合作方 中心名稱中心名稱 地域地域 算力算力 建設情況建設情況 中科曙光 青島“海之心”人工智能計算中心 山東省青島市嶗山區/建設中 湖北首個 5A 級智算中心 湖北省隨州市/建設中 蕪湖一體化智算中心 安徽省蕪湖市/建設中“巢湖明月”智算中心 安徽省合肥市/

74、已建成 華為昇騰 北京昇騰人工智能計算中心 北京市門頭溝區 一期 100P FLOPS（短期 500P，遠期 1000P）部分建成 中原人工智能計算中心 河南省鄭州市 計劃 100P FLOPS 已建成 未來人工智能計算中心 陜西省西安市雁塔區 一期規劃 300P FLOPS FP16 已建成 成都人工智能計算中心 四川省成都市 300P FLOPS（最終 1000P）已建成 武漢人工智能計算中心 湖北省武漢市東湖區 100P FLOPS 已建成 重慶人工智能計算中心 重慶科學城 一期 400P FLOPS 已建成 長沙人工智能計算中心 湖南省長沙市高新區 200P FLOPS（25 年達 1

75、000P）已建成 橫琴人工智能超算中心 廣州省珠海市橫琴區 1.14Eops（完全建成 4Eops）已建成 杭州人工智能計算中心 浙江省杭州市 40P FLOPS（后期 100P）已建成 南京鯤鵬昇騰人工智能 計算中心 江蘇省南京市 800P OpS 已建成 濟南人工智能計算中心 山東省濟南市/已建成 青島人工智能計算中心 山東省青島市 100P FLOPS 已建成 天津人工智能計算中心 天津市河北區 300P FLOPS 已建成 河北人工智能計算中心 河南省廊坊經濟開發區 100P FLOPS 建設中 大連人工智能計算中心 遼寧省大連市 100P FLOPS 建設中 沈陽人工智能計算中心 遼

76、寧省沈陽市 100P FLOPS（后期 300P）已建成 中國-東盟人工智能計算中心 廣西省南寧市 一期建設 40P 訓練系統 和 1.4P 推理系統 已建成 深圳人工智能融合賦能中心 廣東省深圳市龍崗區 接入 20 余萬路視頻資源 已建成 廣州人工智能公共算力中心 廣東省廣州市 99P FLOPS 已建成 百度 陽泉智算中心 陜西省陽泉市 計劃 100P FLOPS 已建成 鹽城智算中心 鹽城市鹽南高新區 200P 已建成 百度沈陽元宇宙智算中心 沈陽市皇姑區 一期 200P，總體 500P 建設中 華海智匯 合肥人工智能計算中心 安徽合肥 100P FLOPS FP16 已建成 計算機行業

77、深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。20（華為控股子公司）商湯科技 商湯人工智能計算中心 上海自貿區臨港新片區 同時接入 850 萬路視頻 已建成 騰訊 騰訊長三角人工智能超算中心 上海市松江區 1400P FLOPS 部分建成 智慧產業長三角（合肥）智算中心 合肥高新區/已建成 上海交通大學等 太湖量子智算中心 江蘇省無錫市/已建成 浪潮、寒武紀 南京智能計算中心 江蘇省南京市 800P OpS 已建成 浪潮信息 淮海智算中心 安徽省宿州市 300P

78、FLOPS 建設中 青田元宇宙智算中心 浙江省青田縣 每秒算力性能超 10 億億次 建設中 克拉瑪依智算中心 新疆克拉瑪依市 機柜數量超 1 萬個 已建成 寒武紀 昆山智算中心 江蘇省昆山市 建成后峰值智能算力不低于500POPS 建設中 阿里云 阿里云張北超級智算中心 河北省張家口市張北縣 12EFLOPS 已建成 阿里云華東智算中心 上海市金山區 在建 建設中 阿里云烏蘭察布超級智算中心 內蒙古烏蘭察布市 3EFLOPS 部分建成 中科曙光、華為 長沙 5A 級智算中心 湖南省長沙市 建成后算力規?？蛇_ 1024P 已建成 寧數科創 寧波人工智能超算中心 寧波市高新區 一期 100P（FP

79、16）+5P（FP64）二期 300P（FP16）+15P（FP64）部分建成 福州市電子信息集團 福州智能計算中心 福建省福州新區 一期 105P，總體 400P 部分建成/哈爾濱人工智能先進計算中心 哈爾濱 100P 已建成 數據來源：至頂智庫、政府網站、東方證券研究所整理 3.4.1 曙光、海光性能生態俱佳，參建、運營多地智算中心 中科曙光致力打造新型智能算力基礎設施，建立“中科曙光致力打造新型智能算力基礎設施，建立“5A級”核心優勢。級”核心優勢。中科曙光作為新一代人工智能算力平臺參與方，提出要打造具備“開放、融合、綠色、普惠、服務”能力的“5A 級”智算基礎設施，對智算中心的多方面性

80、能提出了具體要求。中科曙光“5A 級”智算中心為基礎設施建設提供可參考的高質量范本，強力推動未來智算產業生態開放和協同發展、邁入發展快車道。圖 18：中科曙光智算中心“5A 級”核心優勢 數據來源：中科曙光官網、東方證券研究所 曙光形成“芯曙光形成“芯-端端-云”全產業鏈布局，參與七省智算中心建設，承擔多地智算中心運營。云”全產業鏈布局，參與七省智算中心建設，承擔多地智算中心運營。中科曙光作為核心信息基礎設施領軍企業，憑借多年在計算領域的技術積淀，業已完成了“芯端云”的全產業鏈布局，公司先后承建“巢湖明月”、“海之心”和蕪湖智算中心等項目，已在湖北、山東、江蘇、安徽、浙江、廣東和湖南進行落地或

81、規劃。其中，合肥、長沙等多地的中心運營由曙光承擔。經過多個智算中心項目實踐，中科曙光已形成了成熟可行的智算中心落地方案，未來實現更廣地域落地值得期待。計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。21 圖 19：中科曙光智算中心布局 數據來源：中科曙光官網、東方證券研究所*受限于作圖版面，中國地圖僅為示意圖，中國香港、中國澳門、中國臺灣、南海諸島等比例請以正式地圖為準 曙光子公司海光信息曙光子公司海光信息 DCU（GPGPU）可用于大模型訓練，參與智算中

82、心建設。公司將加大）可用于大模型訓練，參與智算中心建設。公司將加大 DCU研發投入，持續迭代。研發投入，持續迭代。海光信息除了 CPU 產品實力出眾外，其 DCU 產品也性能、生態優異。公司 DCU 第一代產品深算一號于 2022 年實現了在大數據處理、人工智能、商業計算等領域的商業化應用，可以用于大模型的訓練，主要客戶是智算中心等“新基建”項目、行業用戶、AI 廠商及互聯網企業。海光與百度、阿里等頭部互聯網廠商推出聯合方案，打造全國產軟硬件一體全棧 AI 基礎設施。另外，海光 DCU 二代也在有序研發中，公司也將加大其在 DCU 領域的研發投入。圖 20：海光 DCU（GPGPU）性能出眾、

83、生態開源 數據來源：海光信息官網、東方證券研究所 海光信息海光信息 DCU（GPGPU）“類“類 CUDA”生態優異，工具鏈完整。生態優異，工具鏈完整。CUDA 是 NVIDIA 開發的一種并行計算平臺和編程模型，它允許開發人員使用 C/C+語言在 NVIDIA GPU 上進行高性能計算，在深度學習訓練和推理領域被廣泛應用。CUDA 被稱為英偉達最深的護城河。而海光 DCU（GPGPU）海光的 DCU 脫胎于 AMD，兼容主流生態開源 ROCm（類 CUDA）GPU 計算生態，支持 TensorFlow、Pytorch 和 PaddlePaddle 等主流深度學習框架、適配主流應用軟件?，F有

84、CUDA 上運行的應用可以低成本遷移到基于 ROCm 的海光平臺上運行。海光海光 DCU 具有全精度能力，雙精度性能與英偉達的具有全精度能力，雙精度性能與英偉達的 A100、AMD 的的 MI100 相近。相近。海光 DCU 具有全精度浮點數據和各種常見整型數據計算能力，且雙精度計算能力突出。據北京大學高性能計算系統中標公告（HCZB-2021-ZB0364），海光信息的DCU Z100的通用計算核心達到8192個。其關鍵性能指標實現：FP64 10.8TFlops，顯存 32GB HBM2，對比全球芯片巨頭的高端 AI 芯片 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，

85、見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。22 不遑多讓。英偉達 A100 的相關指標為：FP64 9.7 TFlops、顯存 40/80GB HBM2。AMD MI100的相關指標為：FP64 11.5 TFlops、顯存 32GB HBM2。圖 21：海光 Z100、NV A100、AMD MI100 性能對比 數據來源：采招網、英偉達官網、AMD 官網、東方證券研究所繪制 3.4.2 華為昇騰深度參與多地智算中心建設，拓維、長虹有望持續受益 華為提供“華為提供“昇騰昇騰”解決方案，業已為”解決方案，業已為 2

86、0 余智算中心提供堅實算力底座。余智算中心提供堅實算力底座。華為基于昇騰系列 AI 處理器和基礎軟件構建 Atlas 人工智能計算解決方案，昇騰產品具備豐富形態，包括 Atlas 系列模塊、板卡、小站、服務器和集群等計算產品，覆蓋深度學習推理與訓練全流程，致力打造面向“端、邊、云”的全場景 AI 基礎設施方案。其中，AI 集群 Atlas 900 由數千顆昇騰 910 AI 處理器構成，并集成 HCCS、PCIe 4.0 和 100G RoCE 三種高速接口、垂直整合通信庫、拓撲、低時延網絡，線性度超過 80%，從而充分釋放處理器的強大性能。集群提供 256P1024P FLOPS FP16

87、的算力規模，代表著全球范圍內的算力巔峰水平。圖 22：華為 Atlas 900 AI 集群輸出雄厚智算算力 數據來源：華為官網，東方證券研究所 2023 世界人工智能大會上，世界人工智能大會上，華為宣布對其華為宣布對其 Altas 900 人工智能集群進行全面升級。人工智能集群進行全面升級。該集群利用昇騰直出的參數網絡以及具有 98%高吞吐量和零丟包的超融合以太網絡在 2019年支持了一個4,000卡片的集群，并將在今年年底達到 16,000 卡片，成為業界首個萬卡 AI 集群。在 16,000 卡片的集群下，它能夠在半天內完成具有 1750 億參數模型和 100B 數據的訓練。穩定性方面，它

88、能夠實現超過 30 天的長期穩定訓練，并且其可用性是業界的十倍。日前，華為已部署了超過千臺昇騰 AI集群機柜，成為擁有最多 AI 集群部署數量的制造商。昇昇騰騰全面賦能鵬城云南、多地智算中心。全面賦能鵬城云南、多地智算中心。華為致力建設國家區域人工智能計算中心，提供從底層 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。23 芯片算力釋放到頂層應用使能的人工智能全棧能力，為算力基礎設施的建設構筑堅實算力底座。華為在 2020 年為鵬城云腦交付了首個擁有 1

89、000P 算力的 AI 集群，在全國支持了 25 個城市，累計交付 5000P 的計算能力，其中有六個城市已實現計算能力的飽和運營，并進行了擴展，以支持本地人工智能產業的高速發展。近期，基于昇騰的七個人工智能計算中心已獲得國家批準，并成為科技部首批認可的“國家新一代人工智能公共計算能力開放創新平臺”。華為將在不同行業中復制在城市中積累的 AI 集群建設經驗，支持運營商、金融、互聯網等行業的集群建設，推動行業模型的創新。圖 23：2023WAIC,華為發布業界首個萬卡集群 數據來源：華為計算、昇騰人工智能產業高峰論壇、東方證券研究所 華為生態惠及生態伙伴，基于華為生態惠及生態伙伴，基于昇昇騰騰

90、AI 產品架構助力智算中心建設。產品架構助力智算中心建設。華為昇騰生態伙伴包含整機硬件伙伴、IHV 硬件伙伴、應用軟件伙伴、一體機解決方案伙伴和生態運營伙伴。目前，華為昇騰有 13家整機硬件伙伴，包括寶德、華鯤振宇、湘江鯤鵬、安擎、神州數碼等企業。華為的昇騰萬里伙伴計劃分為四個等級：注冊成員、認證等級、優選等級以及領先級。其中，四川長虹的參股子公司華鯤振宇認證為領先級，拓維信息子公司湘江鯤鵬被認證為優選級。圖 24：華為昇騰整機硬件伙伴 數據來源：華為官網、東方證券研究所 華為生態惠及生態伙伴，基于華為生態惠及生態伙伴，基于昇昇騰騰 AI 產品架構助力智算中心建設。產品架構助力智算中心建設。四

91、川長虹子公司和拓維信息是華為的親密合作伙伴，通過建立具備可靠國資背書子公司的形式參與到智算中心建設中。其中四川長虹本身即為 100%的國資企業，與同樣為國資企業的成都高投電子信息產業集團合資成立子公司華鯤振宇，而拓維信息則與國資企業湖南湘江智能科技創新中心有限公司合資成立子公司湘 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。24 江鯤鵬。在國資背景的加持下，華鯤振宇與湘江鯤鵬依托華為昇騰技術框架提供可信堅實的智能算力底座，積極參與到各省市智算中心的建設

92、中。圖 25：華鯤振宇股權穿透圖（截至 2023 年 8 月）圖 26：湘江鯤鵬股權穿透圖（截至 2023 年 8 月）數據來源：wind、東方證券研究所 數據來源：wind、東方證券研究所 四川長虹聯合華為成立華鯤振宇，四川長虹聯合華為成立華鯤振宇，參見多省市智算中心建設。參見多省市智算中心建設。華鯤振宇基于華為昇騰開發的自研AI 訓練服務器 AT800 Model 9000 具有優越性能，可廣泛應用于 AI 大模型開發、訓練和推理。華鯤振宇依托昇騰技術架構，積極參與包含江西、福建、成都、濟南在內的多省市智算中心建設，其中成都智算中心采用 Atlas 900 AI 集群，首期提供算力便達到

93、300 PFLOPS，相當于 15 萬臺高性能計算機的計算能力，現已為蓉城夔牛模型極速氣候預測提供穩定“算力底座”。除卻智算中心建設，華鯤振宇還為云廠商提供可信計算底座。其中，中國電信天翼云與長虹電子控股集團建立聯合創新實驗室，共同探索打造安全可信數字基礎設施，合作中長虹將為天翼云構建穩定、可靠、高性能的云底座，由華鯤振宇為其提供“天宮”服務器，并基于天翼云需求持續專注于提升產品差異化競爭力。圖 27：華鯤振宇參建成都智算中心成為“東數西算”成渝樞紐節點樣板工程 數據來源：華鯤振宇官網、東方證券研究所 拓維信息依托華為技術架構，積極構建拓維信息依托華為技術架構，積極構建 AI 智算解決方案。智

94、算解決方案。拓維信息子公司湘江鯤鵬是華為首批昇騰硬件生產合作廠商、首批昇騰人工智能創新中心運營類合作伙伴，已先后發布基于昇騰處理器的數十款兆瀚AI產品。近年來，公司積極參與國家算力基礎設施建設，推動“兆瀚”國產智能計算產品深入智算中心建設，在貴州、甘肅兩個算力樞紐與其他生態建設者一同探索“東數西算”國家工程的落地實踐，不僅如此，拓維信息子公司云上鯤鵬中標全國一體化算力網絡貴州樞紐中心項目建設，協同貴安數據集群，為貴州省提供強大算力服務和軟硬一體化的數字化服務。此外，公司還積極參建智算中心、深入參與長沙、重慶人工智能算力中心建設，由兆瀚 CA9900 AI 集 計算機行業深度報告 全國一體化算力

95、網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。25 群為其提供澎湃算力。據悉，公司未來也將攜手廣東聯通、華為共同建設廣東 AI 智算中心，構建運營商首個全棧自主創新智算平臺。表 5：湘江鯤鵬依托華為昇騰布局 AI 算力 中心名稱中心名稱 簡介簡介 長沙人工智能創新中心 長沙昇騰人工智能創新中心采用湘江鯤鵬兆瀚CA9900 AI集群，打造100P 高性能 AI 算力資源池，可支撐人工智能重大應用的模型訓練及推理，極大提高人工智能企業、科研院所的工作與研究效率。重慶人工智能創新中心 重慶人工

96、智能創新中心樣板打造采用兆瀚CA9900 Al集群，為長安汽車、中冶賽迪信息、特斯聯等多家企業提供穩定高效的算力服務，促進區域人工智能產業高速度、高質量發展。全國一體化算力網絡國家（貴州）主樞紐中心 兆瀚 CA9900 AI 集群已投入全國一體化算力網絡國家(貴州)主樞紐中心一期項目，將為“東數西算”貴州樞紐節點提供統籌調度平臺，協同貴安數據集群，形成國家“東數西算”工程的戰略支點。廣州 AI 智算中心 中國聯通集團研究院、廣東聯通攜手華為、湘江鯤鵬建成運營商首個全棧自主創新智算平臺，基于湘江鯤鵬兆瀚RA2300 Al 推理服務器、兆瀚 RA5900AI 訓練服務器底座，為大灣區數字經濟高質量

97、發展注入新動能。湖南省高速 基于兆瀚昇騰 AI 服務器，湖南省高速公路管理局聯合湘江鯤鵬、拓維信息打造湖南高速 AI 稽核系統，是全國首個在交通領域基于“鯤鵬+昇騰 AI”且在網運行的軟件系統。數據來源：WAIC 大會、東方證券研究所 圖 28：天宮 AI 訓練服務器 AT800 Model 9000 圖 29：湘江鯤鵬自研“兆瀚”計算產品體系 數據來源：華鯤振宇官網，東方證券研究所 數據來源：湘江鯤鵬官網，東方證券研究所 3.4.3 云賽中標上海公共算力服務平臺，出資參股上海智能算力科技公司 云賽智聯云賽智聯子公司中標上海市公共算力服務平臺子公司中標上海市公共算力服務平臺，積極參與智算供給與

98、算力調度。積極參與智算供給與算力調度。2022 年 10 月 10日，上海儀電旗下云賽智聯所屬上海南洋萬邦軟件技術有限公司以 2.56 億元人民幣中標上海超級計算中心市公共算力服務平臺項目，主要包括算力平臺及服務建設、算法平臺及服務建設、算力調度平臺建設、配套基礎設施建設。該平臺以華為昇騰達芬奇架構核心芯片和服務器集群產品為基礎，計算峰值速度達到100PFLOPSFP16，支持 MindSpore1.7、TensorFlow1.15、PyTorch（自定義鏡像）三種算法框架。計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分

99、，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。26 圖 30：上海超級計算中心市公共算力服務平臺 數據來源：上海超級計算中心官網、東方證券研究所 云賽智聯股份有限公司與儀電集團等其他股東共同出資成立合資公司。云賽智聯股份有限公司與儀電集團等其他股東共同出資成立合資公司。云賽智聯股份有限公司是上海儀電（集團）有限公司的上市子公司，公司業務核心聚焦于提供高效的云計算、大數據分析和智能化產品解決方案，以滿足客戶在數字化時代的科技需求。經第十二屆二次董事會會議審議，云賽智聯與上海儀電（集團）有限公司、上海數據集團有限公司、上海市信息投資股份有限公司和其他非關聯股東方以向上海智能算

100、力科技有限公司非同比例增資的方式，共同出資建立算力設施公司。主要發起方儀電集團將在合資公司評估值基礎上進行現金增資，計劃增資至 88000 萬元，持股比例為44%。云賽智聯計劃增資22000萬元，持股比例為11%。在此基礎上，云賽智聯主要負責提供所需的算力設施，以支持和保障合資公司的日常運營，旨在創建城市級算力調度平臺，為人工智能模型的訓練和應用推演提供算力支持。表 6：增資前后上海智能算力科技有限公司股權結構 公司股東方（單位：萬元）增資前 增資后 出資資本 持股比例 增資后資本 持股比例 儀電集團 1,000 100%88,000 44%云賽智聯 22,000 11%數據集團 20,000

101、 10%信頭股份 40,000 20%其他非關聯股東 30,000 15%合計 1,000 100%200,000 100%數據來源：算力集團公告、東方證券研究所 3.4.4 天數智芯、燧原等國產 AI 芯片旗手，積極參與智算中心建設 天數智芯天數智芯量產兩款通用量產兩款通用 GPU,攜手新華三推出攜手新華三推出 AI 服務器。服務器。目前，天數智芯已經發布了 2 款自主研發的通用 GPU 產品天垓 100、智鎧 100，國內眾多主要服務器廠商也已陸續引入天數智芯天垓100 產品、將公司加入其供應商目錄，并將陸續發布搭載天垓 100 的服務器產品。今年 3 月，新華三的主流 AI 服務器便已搭

102、載天垓 100 加速卡、并正式在官網對外銷售，兩家企業強強聯手、共同推進算力的突破性提升。計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。27 積極參與智算中心建設，適配多種大模型。積極參與智算中心建設，適配多種大模型。天數智芯還積極參與蕪湖等地區的智算中心建設、以支持大模型訓練的算力需求，此前天數智芯搭建的 40P自主算力集群，完成了國內自主研發的 70億參數大模型訓練，而現在搭建的 200P 自主算力集群已可以支持 650 億參數大模型的訓練所需。不僅

103、如此，天數智芯注重硬件與主流框架的兼容，著力解決產品使用難、遷移成本大等痛點，廣泛支持主流 AI 生態和國內外開發框架，天垓 100 芯片已跑通多個大模型，包括智譜 AI 大模型ChatGLM，國外主流的 LLaMA，以及北京智源研究院的 Aquila 等產品，支撐數百客戶在人工智能領域進行超過四百個算法模型訓練。圖 32：天數智芯在蕪湖市參與建設智算中心 數據來源：天數智芯、東方證券研究所 燧原科技業已形成全系列燧原科技業已形成全系列 AI產品線，與多家領先機構開展合作探索智算共建。產品線，與多家領先機構開展合作探索智算共建。目前，燧原科技已擁有從邃思系列芯片、云燧訓練和推理加速卡、云燧服務

104、器和云燧智算機的全系列產品線。針對AIGC 爆紅帶來的高算力需求，燧原科技還推出了面向大型智算中心的高性能人工智能加速集群云燧智算集群，集群搭載公司自研邃思系列芯片，能夠以超千卡規模集群突破 E 級算力；除卻算力表現優秀，云燧智算集群還是行業內首款基于 OAM 開放加速計算標準的液冷方案，PUE最低可降至 1.1 以下。除卻不斷提升自身硬件創新實力，燧原科技還與多家領先企業與機構開展合作，如加入飛槳“硬件生態共創計劃”、助力西南核心省會 AI 算力中心建設、為之江實驗室構建超千卡規模 AI 液冷集群和為騰訊云服務器組供給芯片產品等，業已取得階段性結果。燧原科技還聯合浪潮信息發布“錢塘江”智算中

105、心方案，搭載燧原科技高能效 AI 算力芯片“邃思 2.0”，單集群即可提供超過 200P 峰值 AI 算力（TF32）。圖 33：基于邃思 2.5 的第二代人工智能推理加速卡：云燧 i20 圖 34：燧原科技低碳賦能之江實驗室前沿技術研究 圖 31：天數智芯智算中心解決方案 數據來源：天數智芯官網、東方證券研究所 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。28 數據來源：WAIC 大會、東方證券研究所 數據來源：燧原科技官網、東方證券研究所 四四、各

106、地推進算力調度進程，新商業模式正在誕生、各地推進算力調度進程，新商業模式正在誕生 4.1 調度逐漸成為算網建設重點，各地發文推進算力編排調度工作 算力網絡的發展進程劃分為初步協同、共同調度和融合一體三個階段。算力網絡的發展進程劃分為初步協同、共同調度和融合一體三個階段。在初步協同階段，算力和網絡仍然各自為戰，編排調度并不融通，但開始向協同運營發展轉變，算力基礎設施布局由集中式走向分布式，逐漸實現資源按需調配、寬地域多行業協同的網絡布局。緊接著進行的是算力和網絡的共同調度，雖然算力和網絡仍然為獨立的個體，但共享的調度中心實現算網資源的統一管理、靈活編排，大大提高所有時空下的算力資源利用率。最后進

107、行的融合一體階段同時也是整個算網發展的最終愿景，即建成算網一體化基礎設施，用戶在完全無感的情況下使用最佳調度分配的低成本算力。算網建設重點有望從“基建”轉向“調度算網建設重點有望從“基建”轉向“調度”，賦能計算基礎設施升級為算力資源服務。，賦能計算基礎設施升級為算力資源服務。算力網絡不只是簡單的建設數據中心、智算中心進行算力對齊，而是尋求網絡、算力調度等多方面的技術發展與實踐落地。當前算力基礎設施建設如火如荼，智算中心猶如雨后春筍般在全國各地快速建立。然而部署算力只完成工程的第一步，隨著基礎設施建設進度不斷推進，接下來要進行的是各節點之間的互聯互通、實現算力統籌調度，將全國算力資源納入總體布局

108、，實現需求供給間的精準對接。圖 35：算力調度涉及的關鍵環節 數據來源：于美澤等.算力調度關鍵問題和實施路徑研究J.信息通信技術與政策,2023,49(5):9-14.、東方證券研究所 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。29 從下述各地發布的算力相關政策可以看出。隨著全國算網建設得逐漸深入，算網建設的重點將逐步從“基建”轉向“調度”，賦能算力像水電一樣隨取隨用，使計算基礎設施升級為算力資源服務。實現算力一體化，完成節點互聯與算力統籌調度成為接

109、下來工作的難點與重點。依托公共算力服務平臺，依托公共算力服務平臺，各地設立算力編排調度目標各地設立算力編排調度目標。在近期各地發布的有關人工智能產業建設或算力相關的政策中，無一例外提到了算力的編排調度。其中，北京提出要建設統一的多云算力調度平臺、提高環京地區算力一體化調度能力；上海著眼于技術研發，覆蓋多云管理、云網協同、算力度量、算力感知、算網融合等關鍵領域、提高算力調度，同時制定目標，2023 年接入并調度4 個以上算力基礎設施，可調度智能算力達到 1,000 PFLOPS（FP16）以上；深圳不僅致力于建設城市級智能算力平臺、積極推動鵬城云腦三期項目建設，還以深圳為核、打造大灣區智能算力樞

110、紐，謀劃共建粵港澳大灣區智能算力統籌調度平臺；貴州作為“東數西算”八大樞紐之一，大力推動算力資源跨域調度，致力建設國家樞紐節點統一算力運營調度平臺；成都積極優化“市內-都市圈-成渝”整體算力資源，并建立與其他國家樞紐節點間的算力資源匹配對接機制。隨著各地先行先試不斷推進，有望探索出可行的算力調度方案，實現全國范圍內的算力跨地域流動值得期待。從各地政策中可以看出，地方政府主要由小到大、由近到遠推動算力的統籌調度。從各地政策中可以看出，地方政府主要由小到大、由近到遠推動算力的統籌調度。從實現市內省內的本地算力統籌調度，再到長三角、環京、粵港澳等區域性算力調度，最后到全國樞紐節點的算力調度。表 7：

111、地方政策布局算力調度 地域地域 政策政策 內容內容 北京 北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施 建設統一的多云算力調度平臺：針對彈性算力需求，通過建設多云算力調度平臺，實現異構算力環境統一管理、統一運營。進一步優化本市與天津市、河北省、山西省、內蒙古自治區等區域算力集群的直連基礎光傳輸網絡，提高環京地區算力一體化調度能力。上海 上海市推進算力資源統一調度指導意見 構建一體化算力調度服務體系和平臺基礎框架，實現算力資源統一編排。2023 年接入并調度 4 個以上算力基礎設施，可調度智能算力達到 1,000 PFLOPS（FP16）以上。深圳 深圳市加快推動人工智能高質量發展高水平應用行動方案

112、（20232024 年）（1）建設城市級智能算力平臺。整合深圳市算力資源，建設城市級算力統籌調度平臺，實現“算力一網化、統籌一體化、調度一站式”，鵬城云腦 III 項目 2023 年年底前啟動建設。（2）打造大灣區智能算力樞紐。加快實施“智能算力網絡關鍵技術體系研究及驗證”項目。積極有序集聚政府、企業、科研機構、高校等的智能算力資源，與周邊城市加強智能算力合作，謀劃共建粵港澳大灣區智能算力統籌調度平臺 貴州 面向全國的算力保障基地建設規劃 大力推動算力資源跨域調度。以推進建設“東數西算”工程為牽引，加快建立完善云資源接入和一體化調度機制，率先建成國家樞紐節點統一算力運營調度平臺等相關算力服務平

113、臺 成都 成都市圍繞超算智算加快算力產業發展的政策措施 探索構建區域一體化算力調度體系，實現“市內-都市圈-成渝”算力資源整體優化和按需調度，建立成渝與其他國家樞紐節點間的算力資源匹配對接和交易機制。支持頭部企業依托省市算力資源建設算力調度平臺。致力打造市內 1 毫秒、省內 3 毫秒、省際 20 毫秒的超低時延算力網絡。杭州 關于加快推進人工智能產業創新發展的實施意見（征求意見稿）搭建市級多云算力調度平臺，形成異構融合、算網協同、綠色低碳的算力支撐體系。構建跨區域算力協同體系，推進優質算力服務浙江、服務長三角、服務華東，提升算力利用效能水平 數據來源：政府網站，東方證券研究所 4.2 各地建設

114、算力服務平臺，推動算力調度交易 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。30 各地嘗試打造區域性算力網絡、東西部互聯網絡，爭先實現高效互聯與算力調度。各地嘗試打造區域性算力網絡、東西部互聯網絡，爭先實現高效互聯與算力調度。隨著算網“基建”工作逐步推進，建設“算腦”算力調度中心、實現算力高效無損跨地域流動成為了接下來的重中之重。因此，各地域均因地制宜提出針對性方案、探索可行路徑。甘肅、寧夏等多個樞紐節點積極推進區域算網建設，旨在建成市內、省內統一的算

115、力供給體系，建立算力調度平臺，實現省內算力資源的統一調配，同時，這些地區也對與長三角、京津冀等地的互聯互通做出探索。4.2.1 寧夏上線全國首個一體化算力交易調度平臺，中科曙光提供關鍵技術支持 今年今年 2 月，月，寧夏上線東數西算一體化算力服務平臺，針對多樣化算力寧夏上線東數西算一體化算力服務平臺，針對多樣化算力需求需求提供提供算力算力調用調用、交易交易服服務。務。2023 年 2 月，東數西算一體化算力服務平臺在寧夏銀川發布，正式上線運營。該平臺是國內首個可以支持算力交易調度的應用系統，可以為智算、超算、通用算力提供算力發現、供需撮合、交易購買、調度使用等服務。首先在寧夏實現零散算力資源整

116、合，助力實現全國算力流通調度交易。目前，目前，平臺已接入中科曙光、華為、中興、阿里云、天翼云等企業。平臺已接入中科曙光、華為、中興、阿里云、天翼云等企業。圖 36：2023 年 2 月，寧夏發布東數西算一體化算力服務平臺 數據來源：央視新聞、東方證券研究所 中科曙光為東數西算一體化算力服務平臺的建設提供了關鍵技術支持。中科曙光為東數西算一體化算力服務平臺的建設提供了關鍵技術支持。該平臺由數字寧夏公司、中科曙光、中國電信、北京國家大數據交易所等主體共同建設。其中，中科曙光憑借自己在算力調度運營方便積累的深厚技術和實踐經驗，在整體方案設計、平臺建設、算力調度以及統一算力接口等方面為該平臺提供了重要

117、技術支持。4.2.2 南京城市算力網運營平臺發布，中科院持續賦能 南京城市算力網運營平臺發布，中科院持續賦能南京城市算力網運營平臺發布，中科院持續賦能。2023 年 2 月，南京城市算力網運營平臺正式發布。該平臺已經實現聯邦模式的算力并網、全局調度、異構算力統一度量等關鍵技術。該平臺是中科院計算所牽頭的信息高鐵綜合試驗場項目的重要組成部分，未來將以南京測調中心為核心，向全國各節點擴展，形成全國算力互聯網。4.2.3 貴州樞紐算力調度平臺已迭代至 2.0 版本 清華與東數西算（貴州）成立算力實驗室，共同探索算力調度。清華與東數西算（貴州）成立算力實驗室，共同探索算力調度。清華大學計算機系高性能計

118、算研究所與東數西算（貴州）產業有限公司成立“東數西算”算力實驗室，旨在共同建設樞紐節點間的算力網絡、新型算力中心及算力調度服務平臺，建設貴州樞紐與長三角樞紐間東西部互聯的算力網絡與新型算力中心試驗示范工程，實現東西部算力的高效互聯與調度。計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。31 20222022 年年 5 5 月，全國一體化算力網絡國家樞紐節點（貴州）算力調度平臺發布月，全國一體化算力網絡國家樞紐節點（貴州）算力調度平臺發布，探索算力跨云異構、

119、云網、云邊的智能調度和編排，形成異構算力資源的混合部署和統一調度。包括算力服務跨平臺、跨地域、跨網絡的算力調度服務，以及區域內、跨區算網調度試點驗證和東數西算場景驗證。貴州省算力運營調度平臺貴州省算力運營調度平臺 2.02.0 版上線，以政策、場景、平臺三個關鍵要素加快推動“東數西算”版上線，以政策、場景、平臺三個關鍵要素加快推動“東數西算”工程。工程。2023 年 5 月，經過一年的迭代和升華，貴州省發布算力運營調度平臺 2.0 版。該平臺從數網、數紐、數鏈、數腦、數盾五個方面，構建覆蓋能力、質量、結構、通道、產業等多個方面的指標體系，對貴州樞紐節點建設進行全環節、全鏈條、全周期監測調度。目

120、前，平臺已經匯聚18 個數據中心算力資源，形成了貴州省公共算力資源池，可調度的算力資源近 30PFlops，存力資源超過80Pb，面向全國提供通算、智算、超算等64種產品及服務，算力交易額累計超過4億元。圖 37：貴州樞紐算力調度平臺 數據來源：貴州省人民政府官網，東方證券研究所 貴州數據中心集聚區業已形成，貴州數據中心集聚區業已形成，高水平建設面向全國的算力高質量保障基地。高水平建設面向全國的算力高質量保障基地。截至2023年5月，貴州大數據發展和科技創新的重要展示平臺貴陽大數據科創城已招引 487 家企業。當前，貴陽貴安已成為全國集聚超大型數據中心最多的地區之一，擁有中國移動、中國電信、中

121、國聯通、華為、騰訊、網易等企業的大數據中心，形成了超強算力。貴州成為國家頂級互聯網骨干節點，與全國 32 座城市實現網絡直達，成為全世界聚集超大型數據中心聚集最多的地區之一。4.2.4 上海超算建設運營上海市人工智能公共算力服務平臺 全國首個人工智能公共算力服務平臺已在滬揭牌投用，探索算力調度新模式。全國首個人工智能公共算力服務平臺已在滬揭牌投用，探索算力調度新模式。2023年 2月，依托上海超算中心建設并運營的上海市人工智能公共算力服務平臺正式揭牌投用，將更好滿足科研機構和廣大中小微企業實際算力需求，標志著上海市算力網絡發展邁上新臺階。平臺第一批客戶包括上海帆一尚行科技有限公司以及中科院上海

122、藥物研究所。目前，包括三大運營商，以及商湯、華為、騰訊等智算中心的算力都在踴躍加盟平臺。圖 38：上海市人工智能公共算力服務平臺揭牌 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。32 數據來源：數智上海 Digital Shanghai，東方證券研究所 上海發布上海算力交易平臺上海發布上海算力交易平臺，14 家算力產業鏈單位入駐家算力產業鏈單位入駐。2023 年 4 月，國家（上海）新型互聯網交換中心（上海交換中心）發布國內首個基于交換中心的一體化算力

123、調度總體建設方案和算力交易平臺，上海電信、上海移動、上海聯通、上海鐵塔、東方有線、騰訊云、有孚云、萬國數據、數訊信息、上海師范大學、二六三、數字發展、銀基安全、七牛云等 14家算力產業鏈相關單位入駐平臺。圖 39：上海算力交易平臺 數據來源：上海算力交易平臺、東方證券研究所 4.2.5 鄭慶哈推動建立城市算力網實驗場 鄭州市、慶陽市、哈密市簽署協同建設城市算力網實驗場合作協議。鄭州市、慶陽市、哈密市簽署協同建設城市算力網實驗場合作協議。2023 年 4 月，河南省鄭州市、甘肅省慶陽市、新疆維吾爾自治區哈密市簽署了鄭州慶陽哈密協同建設城市算力網實驗場合作協議。根據協議，三方將聚焦算力網建設關鍵，

124、發揮各自優勢，高效協同調度資源，聯動打造智能算力新引擎，賦能數字經濟高質量發展。鄭慶哈城市算力網實驗場合作協議的簽署，標志著以慶陽為“算力供給站”、鄭州為“算力中繼站”的數算電融合“東數西算”工程逐步邁入實施階段。圖 40：鄭慶哈城市算力網實驗場 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。33 數據來源：慶陽發布，東方證券研究所 4.2.6 北京經開區公共智能算力中心啟動和算力調度服務平臺 北京經開區推出我國首個“算力資源北京經開區推出我國首個“算力

125、資源+運營服務運營服務+場景應用”一體化建設工程。場景應用”一體化建設工程。2023 年 7 月，經開區組織北京亦莊智能城市研究院，與電信、京東、華為、阿里、曙光、騰訊等算力伙伴，共同發布公共智能算力中心啟動和算力調度服務平臺。經開區公共智能算力中心總體規劃 1000P 建設規模，將以“微利、惠企”原則用成本價格、先進液冷技術、自主可控的軟硬件信創產品和技術架構，構建數字經濟時代的新型算力基礎設施。為實現及時、快速、經濟地算力服務傳輸，經開區打造了國內首個超大規模、多源異構、多算一體、安全可信、生態融合的算力調度服務平臺，計劃開展通算、智算、超算等累計 9000P 以上算力資源的統籌調度，以實

126、現京津冀、東西部和國際算力資源優化配置。圖 41：北京經開區公共智能算力中心啟動和算力調度服務平臺啟動儀式 數據來源：北京亦莊，東方證券研究所 4.3 算力調度運營發展為新商業模式，科技大廠、科研事業單位、三大運營商、紛紛“入場”算力網絡生態由算力提供方、算力調度運營方以及算力需求方構成，算力網絡生態由算力提供方、算力調度運營方以及算力需求方構成，算力調度運營有望算力調度運營有望發展為發展為新新的商業模式。的商業模式。電網的生態由發電廠、電網側以及用電方。類比于電網，算網生態主要由算力提供方、算力調度運營方以及算力需求方組成。其中，芯片、服務器、IDC、云服務等廠商都是算力供給方的重要角色，有

127、望持續受益于全國一體化算力網絡的推進。而算力調度運營有望成為新的商業模式，通信運營商、云廠商、科研機構等多方角色紛紛積極參與算力調度發展，有望成為算力運營商、受益于算力網絡產業發展。計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。34 算力算力交易還在持續探索中，未來或將形成多元化交易模式。交易還在持續探索中，未來或將形成多元化交易模式。算力調度運營方有些類似于淘寶平臺，可基于自有或第三方算力，提供自營、代理等多元服務，將合適的算力供給匹配給相應的算力需求

128、方。目前，算力交易模式還未定型，初步探索為算力供給廠商定價，用戶選擇合適算力下單。未來也可能出現，運營方統一購買算力，再進行出售。中科系、鵬城華為系、信通院電信系中科系、鵬城華為系、信通院電信系、并行科技以及中軟國際等開發、并行科技以及中軟國際等開發算力調度算力調度平臺，積極擔任平臺，積極擔任“算力運營商”“算力運營商”。我國算力網絡建設不斷推進，算力調度仍處于探索階段，眾多主體先行先試。目前，三個條線的表現較為亮眼：中科系中科系：由中科院計算所和中科曙光牽頭。中科院計算所提出信息高鐵概念，并且持續推動建設信息高鐵綜合試驗場。中科曙光開發的曙光全國一體化算力服務平臺已經更新到 4.0 版本，為

129、眾多客戶提供“無感”算力。鵬城華為系：鵬城華為系：鵬城實驗室攜手華為打造中國算力網，已接入全國多個超算、智算節點。信通院電信系：信通院電信系：中國信通院聯合中國電信共同發布“全國一體化算力算網調度平臺（1.0版）”，為首個實現多元異構算力調度全國性平臺。另外，并行另外，并行科技、浪潮信息、中軟國際等主體也紛紛探索算力調度運營，科技、浪潮信息、中軟國際等主體也紛紛探索算力調度運營，形成形成百花齊放的百花齊放的多元市多元市場。場。圖 42：中科系、鵬城華為系、信通院電信系積極探索算力調度，擔任“算力運營商”數據來源：東方證券研究所繪制 4.3.1 中科曙光持續迭代曙光算力平臺，中科院計算所打造“信

130、息高鐵”曙光曙光全國一體化算力服務平臺迭代更新全國一體化算力服務平臺迭代更新至至 4.0，推動數字經濟產業升級創新。，推動數字經濟產業升級創新。2021 年 7 月，中科曙光推出了全國一體化算力服務平臺，由子公司曙光智算進行運營管理。該平臺連接全國各地的數據中心算力資源，實現算力互通互聯、統一調度管理，為用戶提供一站式的計算、應用、數據、調優、咨詢和運維等服務。此外該平臺基于中科曙光在計算領域的經驗，在算力資源、服務水平、運維保障和行業應用等方面具備專業優勢，構建了算力網絡體系，匯聚了大量算力資源，提供了融合計算服務，對于貫徹國家重大戰略部署和推動產業升級具有重要意義。2022 年 10 月，

131、曙光4.0平臺更新上線，以客戶體驗為中心，對平臺設計、核心功能、交互方式和后臺技術等進行了重構，并新增了多個功能，如跨域傳輸、升級版的 Portal 和快捷入口等，具備更直觀，更自由，更高效三大特征。目前曙光平臺已在多個行業廣泛應用，為科教、人工智能推理、工業、政企等行 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。35 業提供穩定作業環境、計算加速能力和模擬仿真服務。圖 43：曙光全國一體化算力平臺迎來煥新升級 圖 44：曙光 4.0 服務平臺實現“更

132、直觀、更自由、更高效”數據來源：中科曙光官網、東方證券研究所 數據來源：中科曙光官網、東方證券研究所 曙光支撐多領域范式創新，攜手行業龍頭與科研機構共建算力生態。曙光支撐多領域范式創新，攜手行業龍頭與科研機構共建算力生態。自曙光全國一體化算力服務平臺上線以來，憑借其在技術、產品、生態、資源和服務等多維度的復合優勢，助力氣象、生信、材料、智能制造等領域進行交叉融合應用創新，目前，平臺已服務國內 10 萬+用戶，助力作業提交量業已突破3000萬。算力平臺不僅在用戶數量方面表現卓越，還正在成為千行百業的首選合作伙伴，現已在平臺適配、落地孵化與生態建設等方面與眾多企業與科研院所建立起了深入合作，包括百

133、度飛漿、深勢科技、云廬科技、東方地球物理、中國石化勝利油田和上海交大等，并攜手開展粵港澳大灣區國際 AI 算法算例大賽、“東方杯”GeoEast 應用大賽、海洋工程智能感知大賽、廣西公共數據創新應用大賽、山大引航計劃等人工智能公益項目。近期中科曙光還與工信部五所賽寶實驗室簽約，將基于雙方優勢在工業領域打造創新高地。未來，隨著全國一體化算力平臺不斷深化發展，持續為用戶提供更高質量、更低門檻的算力服務，源源不斷地向數字經濟傳遞算力的普惠價值。圖 45：曙光智算提供多地異構算力 圖 46：全國一體化算力服務平臺用戶數量突破 10 萬 數據來源：曙光智算、東方證券研究所 數據來源：智東西、東方證券研究

134、所 中科院孫凝暉院士領頭打造信息高鐵。中科院孫凝暉院士領頭打造信息高鐵。中科院計算技術研究所所長、計算機體系結構國家重點實驗室主任孫凝輝院士是我國高性能計算機領域的主要學科帶頭人，開辟了中國用機群架構研制高性能計算機的新方向。孫院士提出了一種指向IT3.0的新興基礎信息基礎設施“信息高鐵”，也就是“算力網絡”。信息高鐵由云、網、端的新型設備和一個控制中樞組成。而這個控制中樞起到的就是“算腦”的作用，可以全局測調的作用。圖 47：信息高鐵核心構成圖 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并

135、請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。36 數據來源：孫凝暉：新一代信息基礎設施的思考、東方證券研究所 計算所計算所建設信息高鐵綜合試驗場建設信息高鐵綜合試驗場，曙光、寒武紀深度參與，多地多樣算力中心接入，曙光、寒武紀深度參與，多地多樣算力中心接入。2019年開始，孫凝暉院士帶領計算機所在南京開展信息高鐵相關的研究和試驗，建立了一個綜合試驗場。其中，信息高鐵的綜合試驗場的內場包含了衛星網絡、工業 5G 網絡、面向管理的全局測調中心以及面向用戶的全局運營中心。這個內場可被視作“信息高鐵總站”，起到全網資源測調的作用。而相對于內場的外場，則是計算所與其旗下眾多公司（曙光、寒武紀等）攜手合作，在全

136、國各地建不同類別的信息高鐵站，包含多地的超算中心、智能計算中心、高通量中心、大數據中心等，這些算力提供方由發改委支持的大科學裝置“CENI未來網絡”連接，是信息高鐵的分站們。另外，各地還設立了十幾個計算所分所，各地的企業、政府可通過這些分所接入到算力網絡中，獲取所需算力及服務。這些各地的信息高鐵站是產權獨立的個體，同時可以通過信息高鐵總站進行統一的計價和結算。信息高鐵的建設可以真正使算力流通起來，打破壟斷，普惠中小企業及大眾。圖 48：信息高鐵的商業推廣模式 數據來源：孫凝暉：新一代信息基礎設施的思考、東方證券研究所 信息高鐵已經明確了短期、中期以及長期的規劃目標。2025 年，建成信息高鐵綜

137、合試驗場，包括 1 個南京總站，10 個信息高鐵資源站，16 個信息高鐵接入小站。2030 年，計劃信息高鐵覆蓋中國 100 個以上城市，形成一個新興信息基礎設施，賦能我國產業互聯網發展。2035 年，信息高鐵將輻射我國 3000 多個城市，并走向一帶一路國家。圖 49：信息高鐵規劃 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。37 數據來源：孫凝暉：新一代信息基礎設施的思考、東方證券研究所繪制 4.3.2 鵬城實驗室領頭、華為助力，打造“中國算力網”

138、鵬城實驗室打造“中國算力網（鵬城實驗室打造“中國算力網（China Computing NET,CChina Computing NET,C NETNET）”）”，已接入全國多個，已接入全國多個超算、超算、智算智算節點節點。早在 2019 年，鵬城實驗室就在發改委的部署下開始了中國智算網建設預研項目，研發了兼容多種異構 AI 芯片的核心軟件棧與分布式調度平臺。集合的算力總量為超過 2.3E 半浮點精度的運算能力，算力資源包括華為的 NPU、寒武紀的 MLU、英偉達的 GPU 等，該預研項目已經于 2022 年 6 月完成驗收。2022 年 5 月 29 日，鵬城實驗室主任高文院士公布“中國算力

139、網（China Computing NET,C NET）”研究計劃，其目標是像建設電網一樣建設國家算力網，像運營互聯網一樣運營算力網，讓用戶像用電一樣方便地使用算力。2022 年 6 月 15 日，鵬城實驗室聯合華為共同打造的“中國算力網-智算網絡一期”正式上線。目前，已有鵬城云腦、西安、武漢、青島、濟南、沈陽、廣州、重慶、昆明、福州、長沙、河北（廊坊）等 20 多個節點接入中國算力網，包括人工智能計算中心、超算中心、一體化大數據中心等。未來，中國算力網計劃接入更多節點，建立全國一體化算力網絡。圖 50：中國算力網智算網絡正式上線 數據來源：新華網、東方證券研究所 圖 51：算力網 CNET-

140、0.1 接入算力 圖 52：算力網一期規劃 CNET-1.0 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。38 數據來源：鵬城實驗室官網、東方證券研究所 數據來源：鵬程實驗室官網、東方證券研究所 華為發布跨區域算力調度華為發布跨區域算力調度 IP 網絡解決方案，智能云圖算法可將算力運輸效率提高網絡解決方案，智能云圖算法可將算力運輸效率提高 30%以上。以上。經過三十年的技術積累，華為依托于自主研發的智能無損算法和智能云圖算法，發布了業界領先的跨區域算力

141、調度 IP 網絡解決方案。華為開發了智能云圖算法（智能云圖 Edge-Disjoint KSP 算法）以解決傳統廣域網采用的最短路徑調度造成的鏈路利用率不均衡、多路負載分擔的業務對網絡的差異化需求問題以及過往對云池因素（如算力負載、成本、存儲）的忽視等問題。該算法基于云因子與網因子的一體化調度，可根據企業的需求選擇最佳云池，實現多源到多宿的云網資源平衡，提高算力運輸效率 30%以上。2022 年 12 月，面向分布式云場景下的新一代云原生產品華為云UCS 正式商用。UCS 基于華為云貢獻至 CNCF 的開源項目 Karmada，結合分布式調度器可實現算力跨云跨地域統一調度。圖 53：參與算網計

142、算生態構建的研究院所 圖 54：智能云圖算法廣域網絡的云網一體化調度 數據來源：Tolly、華為官網、東方證券研究所 數據來源：華為官網、東方證券研究所 鵬城云腦建設不斷推進，三期預計將于鵬城云腦建設不斷推進，三期預計將于 2025 年底建成。年底建成。鵬城云腦項目目前分為三期：鵬城云腦期：鵬城云腦期：于 2019 年完成，基于英偉達芯片進行底座建設，定位為模型訓練專用的高規格算力平臺，算力規模為 100P。平臺自運行以來平均每天運行 500 余個科研任務、支撐450 余名科研人員開展工作，服務單位包括北京大學、清華大學和中國科學院等頂級科研單位，產出眾多科研成果。鵬城云腦鵬城云腦 II 期：

143、期：已投入運行，集群搭載約 4000 顆華為昇騰 AI 芯片、實現全棧軟硬件自主可控，可提供相當于 4000 塊英偉達 A100 GPU 的算力、總算力規模達 1000P?！谤i城云腦 II”蟬聯多項全球 AI 性能榜單冠軍，已連續六次獲得衡量系統數據吞吐能力的 IO500 排行榜榜單冠軍，多次大幅度刷新性能記錄。計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。39 鵬城云腦鵬城云腦 III 期期：現處預研階段，預計將于 23 年下半將啟動建設，在 2023

144、 年建成原型機，整體項目預計 2025 年底前建成。鵬城云腦 III 將是面向 6G 超寬帶通信的云網合一智能化工具平臺，仍然由華為提供硬件底座，將配備 3.2 萬張卡、算力規模高達 16000P，與鵬城云腦 II 期加起來可解決目前為止所有大模型的算力需求。圖 55：“鵬城云腦 II”在新一期 IO500 排行排名第一 圖 56：鵬城云腦 III 期將成為業界首個萬卡 AI 集群 數據來源：鵬城實驗室官網、東方證券研究所 數據來源：華為計算公眾號、東方證券研究所 鵬城云腦與華為鵬城云腦與華為昇昇騰騰A AI I解決方案深度耦合，解決方案深度耦合，構建完整生態、構建完整生態、實現全棧自主可控。

145、實現全棧自主可控。鵬城云腦II期全面使用華為昇騰 AI 底座，由 4096 顆 AI 處理器、2048 顆 CPU 處理器構成，共有 4 個集群架構，集群之間使用全互聯高速網絡。然而，提供強力智算服務不僅僅只依靠芯片的性能表現，更需要構建從底層、到基礎軟件、再到應用軟件的自下而上的完整產業鏈。因此鵬城云腦 II 期在建設過程中采取華為全棧計算結構，鵬城實驗室與華為共同努力、將底層硬件昇騰 910 服務器、中間算子層的異構計算架構 CANN、上層 AI 框架昇思 MindSpore、基礎軟件 MindX、ModelArts 全面打通，并進行大量驗證與仿真，最終建成了全棧自主可控的智算框架。在完備

146、生態加持下，相比于1000 多億參數規模的 GPT-3 的模型訓練需要幾百萬美元、用時兩三個月，鵬城云腦訓練 2600 億參數的盤古大模型只需要一個月左右的時間，成本只占前者的十分之一、甚至更小，即使現在鵬城云腦依然具備國內領先的 AI計算能力。在即將建設的鵬城云腦 III期中，將采取華為在烏蘭察布云計算中心的集群部署方式，可在同等算力的情況下實現 10%以上的效率提升?！眻D 57：華為提供昇騰 AI 全棧軟硬件平臺 數據來源：華為昇騰社區、東方證券研究所 鵬城云腦推動大模型的開源和底座訓練工作，向社會各方開放算力資源鵬城云腦推動大模型的開源和底座訓練工作，向社會各方開放算力資源。目前鵬城實驗

147、室正以鵬城云腦為核心啟動中國算力網的建設，愿景為未來實現算力像電力一樣隨取隨用。而為實現這一目標，鵬城實驗室正推動大模型的開源和底座訓練工作，將鵬城算力與公開渠道的數據相結合，計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。40 將訓練出的大模型底座向社會開放。目前在鵬城云腦 II 期中，資源使用率已達 99%、處于飽和運營狀態，而在所有算力中只保留 1/4供給實驗室使用，而將剩下的 3/4作為大設施開放給社會其他開發主體，包括企業、高校、科研院所等人工智

148、能優勢單位，與華為、百度、海信等頭部企業開展深度合作，已支撐近千個國產 AI 模型的訓練，成為了國家最重要的自主可控的開放的 AI 大模型訓練平臺之一。鵬城云腦算力不僅對國內高校與企業開放，還專為深圳的中小企業預留一部分，降低算力的使用門檻、使其成為普惠資源。鵬城實驗室為支持更多主體參與其中，還開發了許多基礎軟件和算法供其使用，在未來，“鵬城云腦”將成為支撐科學研究的 AI 算力主力，成為驅動粵港澳大灣區數字經濟發展的強力引擎。圖 58：鵬城云腦 II 期目前已滿負荷運行 數據來源：環球網、東方證券研究所 4.3.3 中國電信攜手信通院，發布全國一體化算力算網調度平臺 中國信通院聯合中國電信共

149、同發布“全國一體化算力算網調度平臺（中國信通院聯合中國電信共同發布“全國一體化算力算網調度平臺（1.0 版）”，為首個實現多版）”，為首個實現多元異構算力調度全國性平臺。元異構算力調度全國性平臺。其中異構計算即整合多種算力架構、提供集成化的算力供應解決方案，目前該平臺已匯聚通用算力、智能算力、高性能算力、邊緣算力等多元算力資源。此外，平臺還實現了不同廠商的異構資源池的算力動態感知與作業智能分發調度，即針對不同需求提供相應不同架構的算力資源，而對單一客戶，不僅可以供給某一種特定算力、也可為多種算力架構的組合。值得一提的是，平臺在 AI 訓練作業調度流程中，可實現跨資源池/跨架構/跨廠商的“三跨”

150、異構算力資源調度。平臺通過實現“三跨四互聯”，著力解決了算力可管可控可調度的問題。目前，天翼云、華為云、阿里云等已接入該平臺，提供可用于調度的算力資源。未來，中國電信將攜手中國信通院，在算力調度的平臺建設與標準制定方面持續開展合作，探索可行的算力調度范式，助力算力供需進一步精準匹配。圖 59：全國一體化算力算網調度平臺智算應用場景展示 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。41 數據來源：IT 之家、東方證券研究所 4.3.4 浪潮攜手未來網絡研

151、究院，助力算網資源協同調度 浪潮攜手山東未來網絡研究院，實現算網統一調度。浪潮攜手山東未來網絡研究院，實現算網統一調度。在浪潮和山東未來網絡研究院的共同助力之下，云網數協同聯合實驗室應運而生，在數字政府建設引領的數字化轉型時代呼喚下，依托浪潮在分布式云計算領域區塊鏈、數據分發、資源調配等技術積累，建設一體化大數據平臺并研發浪潮云洲算網一體機，實現算力、數據、技術、系統等資源的一體化管理和協同調度。一體化大數據平臺對閑散算力、超算資源和智算資源三種類型的算力均有高度兼容性，算力以私有云、公有云和邊緣云三種可選方式接入平臺后，通過算力納管、算力調度和算力應用三種算網一體機設備實現快速部署和算網資源

152、高效調度，在網絡控制層次實現資源協同，進行“云-邊-端”間的算力合理調配，從根本上打通了當前算力與網絡之間難以融合的痛點堵點，針對工業生產企業提供性能、安全、成本兼備的算力服務。浪潮深耕算網發展領域多年，秉持分布式云概念來建設算網產業，目前已成功構建了覆蓋全國的算力網絡生態體系，滿足政府和不同領域的企業的計算需求，催化中國數字經濟的高速發展。圖 60：算網一體化服務體系圖 數據來源：確定性算力網絡白皮書、東方證券研究所 浪潮信息推出全面升級的算力網絡操作系統，助力數字產業加速升級。浪潮信息推出全面升級的算力網絡操作系統，助力數字產業加速升級。2023 年 6 月，為進一步提升算力網絡基礎設施供

153、給能力，滿足算力網絡靈活普惠的社會級服務，浪潮信息攻破算網資源的集成管理、協同編排、多目標調度等關鍵技術，研發推出了算力網絡操作系統。該系統面向各類算力網絡客戶和業務，構建了全流程、全方位、全領域的“2357”算力網絡中心系統，通過各層級不斷演進升級，充分賦能“N”種業務場景。通過中樞感知，系統統一接入算力網絡資源和服務，多維度分析構建實時感知服務調用鏈，通過編排中樞進行協同編排 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。42 和跨域調度，構建高效低

154、成本的服務能力。系統基于實訓、調度、評估三大能力中心，構建自動化算網基礎設施運維系統，同時輔以安全和配置能力中心，提供跨層級的高級一致性保障。此外，浪潮算力網絡操作系統從資源、平臺、服務維度實現了跨領域、跨行業、跨個人的深度融合，構建了算力網絡“感知-匯聚-編排-賦能”的新模式，持續提升算力網絡基礎設施供給能力。未來，浪潮信息將繼續加強算力網絡技術創新、平臺孵化、標準建設能力，創新算力網絡產品矩陣，優化算力網絡基礎設施供給，賦能各行各業客戶體驗計算力網絡帶來的數字化紅利，助力數字產業加速升級。圖 61：浪潮發布算力網絡操作系統 數據來源：大眾日報、東方證券研究所 4.3.5 并行科技：國內“算

155、力網絡”服務模式先行者 并行科技并行科技打造算力網絡資源池打造算力網絡資源池，積極積極參與參與構建構建“全國算力一張網”?！叭珖懔σ粡埦W”。并行科技作為國內領先的超算云服務和運營服務提供商，自 2015 年起，率先著手布局“算力網絡”建設。在國家“東數西算”發展政策的大背景之下，并行科技憑借 16年技術積累，積極響應國家政策，致力于聚合國內優質超算算力，實現超算算力資源、應用資源、數據資源的共享與交易，面向終端用戶提供多樣化的算力服務。接入超算算力資源及三大運營商算力資源。接入超算算力資源及三大運營商算力資源。截至目前，并行科技目前已上線包括天翼云、廣東聯通、福建移動在內的“三大運營商”算力

156、資源，并與廣州超算、北京超算、濟南超算、中科院超算、浙江超算、寧夏超算等國產算力資源在內的大批優質算力資源結合，共計接入超 80,000 臺服務器，總計算力超 1,000PFlops，存儲資源超 800PB。并行科技致力于為國內“算力網絡”建設提供更多高性價比資源選項，有效緩解算力緊缺、算力分配不均等難題。圖 62：并行科技舉辦清華企業家協會企業互訪活動 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。43 數據來源：并行科技官網，東方證券研究所 并行超算

157、云平臺賦能數值預報提質增效。并行超算云平臺賦能數值預報提質增效。國內某頂尖海洋研究所自 2017 年起，與并行科技合作，將其自主研發的“全球高分辨率海洋環境數值預報系統”的業務運行任務由以往的自建超算中心遷移至算力網絡，實現了科研上云。傳統處理數據任務受自建超算中心客觀情況的制約，數據下載的網絡環境和超算系統的夜間維護壓力較大，且業務流程長，操作復雜性高。對此，并行科技提出了氣象海洋行業云解決方案，利用多中心的算力資源和多個互聯網云端平臺的數據下載及處理能力，實現了數值預報系統的自動化數據更新、業務運行、結果推送及過程中實時狀態預警，并定制化開發了包括 8 個監控報警組件、13 個運行及優化組

158、件在內的一系列程序組件，使云化后的超算資源能夠更穩定地支撐業務運行，同時還有效降低了項目投入成本與維護人員的工作壓力。圖 63：某海洋研究所自主研發的“全球高分辨率海洋環境數值預報系統”遷移至并行算力網絡 數據來源：并行科技官網，東方證券研究所 4.3.6 中軟國際：從政務多云管理平臺，到算力調度平臺 中軟國際深耕云計算領域，搭建算力調度平臺。中軟國際深耕云計算領域，搭建算力調度平臺。作為國內領先的 ICT 軟件產品和服務、行業解決方案提供商，中軟國際造了適用于省級和市級的政務多云管理平臺，具有豐富的云服務管理及運營經驗。隨著政務云的發展，政務云管理平臺功能愈發復雜。為了解決政務云發展過程中的

159、需求和痛點，中軟國際有針對性地升級了相關軟件平臺，從政務多云管理平臺到算力調度平臺。圖 64：中軟國際算力調度平臺架構 數據來源：中軟國際云智能，東方證券研究所 算力運營、算力編排、算力接入一體化的算力調度平臺解決方案。算力運營、算力編排、算力接入一體化的算力調度平臺解決方案。中軟國際算力調度平臺廣泛適用于政務云、行業云、產業云、混合云、人工智能計算中心和超算中心等各種業務場景。具備多 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。44 樣性算力一站式供

160、給，一體化調度、交易和運營管理能力。中軟國際算力調度平臺包括三大核心內容，分別是算力接入管理中心、算力編排調度中心和算力運營中心。算力接入管理中心算力接入管理中心提供多樣性異構算力資源接入和適配能力，支持通用算力、超算算力、智能算力和邊緣算力的接入和資源適配，主要包括算力管理、算力資源服務化、編排調度能力支撐、算力節點管理、算力監控、算力運維等功能。算力編排調度中心算力編排調度中心提供異構算力資源編排和調度能力，通過智能算法和優化策略，實現對算力資源的精準分配和高效調度，主要包括集群管理、節點管理、工作負載管理、權限管理等。算力運營中心算力運營中心提供算力交易和運營能力，為用戶提供算力交易平臺

161、，促進算力資源的共享和流通，主要包括用戶系統、供應商系統、運營調度平臺和交易中心四個子系統。圖 65：算力接入管理中心 圖 66：算力編排調度中心 數據來源：中軟國際云智能，東方證券研究所 數據來源：中軟國際云智能，東方證券研究所 五、鼓勵五、鼓勵中小企業共建，中立中小企業共建，中立云廠商云廠商有望有望接入算網接入算網 5.1 告別壟斷，擁抱多元，促進算力網絡健康發展 全國一體化算力網絡建設參與主體眾多，避免單一全國一體化算力網絡建設參與主體眾多，避免單一“帝國制帝國制”壟斷運營，激發中小企業熱情、探壟斷運營，激發中小企業熱情、探索索“聯邦制聯邦制”運營。運營。李國杰院士從頂層設計角度將算網建

162、設分為三部分：國家或地方財政建立的公共算力基礎設施 電信運營商和龍頭云服務商建設的骨干企業級算力基礎設施 由大量中小型信息服務企業協作建立的算力網 其中，算力的生命力在于協同，單獨企業的端到端一體化不利于全國算網的發展。因此李院士提出要避免“帝國制”的壟斷運營，鼓勵中小企業積極參與，探索聯邦制。圖 67：算力供給可主要分為三部分：公共算力基礎設施、骨干企業級算力基礎設施以及中小型信息服務企業協作建立的算力網 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。

163、45 數據來源：李國杰院士、中國科技報、東方證券研究所繪制 5.2 國家、地方引導云廠商、中小企業接入算力網絡 國家鼓勵云廠商、中小企業積極參與算力網絡建設，第三方中立云廠商有望持續獲益。國家鼓勵云廠商、中小企業積極參與算力網絡建設，第三方中立云廠商有望持續獲益。國家鼓勵中小企業積極參與全國算網建設。首先，鼓勵各云廠商接入公共算力平臺，在擴大算力資源供給的同時、幫助云廠商與需求方進行算力交易。鼓勵中小廠商參與人工智能算力基礎設施建設，不僅可以有效防止單一企業的帝國制壟斷運營，還可使眾多廠商在算力快速發展的浪潮中受益，促進數字經濟的快速發展。接入平臺廠商數已成為評價指標，助力實現平臺與廠商間雙贏

164、。接入平臺廠商數已成為評價指標，助力實現平臺與廠商間雙贏。在各地政策中，均提出要鼓勵算力提供商接入公共算力平臺。北京北京：北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施中指明，要實施算力伙伴計劃，通過與云廠商加強合作，加快歸集現有算力；上海上海：上海市推進算力資源統一調度指導意見提出要推動頭部企業接入市人工智能公共算力服務平臺，實現算力資源統一編排，而上海市加大力度支持民間投資發展若干政策措施則明確支持民營企業廣泛參與數據、算力等人工智能基礎設施建設；深圳深圳：深圳市加快推動人工智能高質量發展高水平應用行動方案（20232024 年）明確要積極有序集聚政府、企業、科研機構、高校等的智能算力資源；貴州

165、貴州：面向全國的算力保障基地建設規劃提出指引，要引導企業主動開拓承接東部市場，促進空閑算力資源與東部地區企業進行存算供需對接，承接算力和數據服務，同時，提供算力服務的龍頭企業公司數量也已成為貴州的年度績效考核指標之一，預計于 2025 年將達到35 家；成都成都：成都市圍繞超算智算加快算力產業發展的政策措施對算網項目給予財政補貼，對于算力規模 300P FLOPS（FP16）及以上且固定資產投資達到 30 億元以上的項目，按照“一事一議”原則予以支持。隨著越來越多的算力提供商接入政府公共算力平臺，不僅大大擴大了算力供應，企業間的算力交易與調度也擁有了堅實可信的底座，助力生態實現健康穩健發展。5

166、.3 第三方云廠商有望接入算力網絡、持續受益 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。46 在全國一體化算網建設快速推進的時代背景下，云廠商受益于政策紅利，有望接入算力網絡、持在全國一體化算網建設快速推進的時代背景下，云廠商受益于政策紅利，有望接入算力網絡、持續獲益。續獲益。在國家與地方算網建設浪潮推動下，各云廠商均注重強化自身算力資源布局、同時大力推動自身技術創新，有望將自有算力資源接入到區域算網甚至全國算網中。其中，深桑達、首都在線、優刻得、銅

167、牛信息、云賽智聯等第三方云廠商有望在全國算網建設浪潮中持續獲益。優刻得優刻得迎合“東數西算”需求，布局青浦與烏蘭察布兩大云計算中心迎合“東數西算”需求，布局青浦與烏蘭察布兩大云計算中心，A A800800 即將上線即將上線。優刻得憑借在數據中心、服務器、乃至計算、存儲網絡和安全等方面的多年積累，具備全棧云計算技術能力和工程實踐能力，可為大模型行業快速構建穩定可靠的智算基礎設施服務。公司布局兩大數據中心，其中“東數”上海青浦數據中心將于 2023 年開放商用，機柜數量超 5000R，而“西算”烏蘭察布數據中心部署 12000R 機柜數量，憑借低于低溫自然制冷、電價低廉和公司自研“白露”間接蒸發冷

168、卻技術，實現精準成本控制，可為大模型訓練降低 30%-50%的運營成本。優刻得自建數據中心內部署多種 GPU 高性能計算產品，不僅包含 NVIDIA 的 V100S 及 A100等多款顯卡，A800 也即將上線。此外，兩大中心相互呼應、幫助客戶進行成本控制。用戶可將熱數據部署在距離更近的東部中心、而將時效性要求不高的數據業務布局在成本更低的西部中心，通過使用混合型的云部署方式幫助客戶實現最大程度的降本增效。圖 68：優刻得青浦數據中心 圖 69：優刻得烏蘭察布云計算中心產品特色 數據來源：UCloud 公眾號、東方證券研究所 數據來源：UCloud 公眾號、東方證券研究所 全球云網一體化云計算

169、服務商，首都在線致力建設“全球算力資源池全球云網一體化云計算服務商，首都在線致力建設“全球算力資源池+算力網絡”雙核護城河：算力網絡”雙核護城河：數據中心數據中心：截至目前，首都在線業已在全球 24 個城市部署 94 個數據中心、覆蓋上千個邊緣算力節點，為企業拓展全球業務提供基礎設施，5 分鐘即可完成全球業務多點部署。算力平臺算力平臺：公司推出 CDS 首云星圖云算力平臺，搭載 NVIDIA 的 A100、A40 和 A5000等英偉達最新架構產品，結合首都在線自研管理芯片和業內突出的精細化運維管理水平，同時實現較高的計算性能與性價比，2022 年，首都在線在全國近 30個省份部署超過40個算

170、力節點、提供超過 12000 路的算力，從而實現 15 毫秒內覆蓋全國主要省份和 80%以上的人口。AI 集群集群：首都在線攜手燧原科技共同打造大規模 AI 算力集群，為 AIGC 時代提供基礎設施底座。該集群覆蓋廣泛應用場景，可滿足從 Pre-train、到 Fine-tune、再到不同業務場景的推理應用，具備高性價比、可擴容和可伸縮的優點，賦能客戶快速迭代升級模型。圖 70：首都在線已在全球部署 94個數據中心、覆蓋上千個邊緣算力節點，5分鐘即可完成全球業務多點部署 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或

171、請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。47 數據來源：東方證券研究所 云賽智聯依托上海國資委，集云計算業務架構和云計算服務能力為一體。云賽智聯依托上海國資委，集云計算業務架構和云計算服務能力為一體。云賽智聯旗下上?？萍季W松江大數據計算中心（二期）通過市經信委擬建數據中心符合性評估，取得數據中心建設能耗指標。建成后，將進一步夯實云賽智聯“做優 IDC，做強云服務，做深大數據，布局行業應用”戰略，為上海數字化轉型發揮更大作用。同時，云賽智聯子公司南洋萬邦承建的上海市人工智能公共算力服務平臺計算機集群已上電開機，為上海市培育創新發展新動能提供堅實可靠的算力保障。此外，近期云

172、賽智聯公告，擬與儀電集團等方共同出資 20億元建立算力設施公司。其中云賽智聯擬增資 2.2 億元，持股 11%，以推動建設市級智能算力集群，滿足大模型集群訓練的需求，進而有望為公司帶來優質客戶，且有利于服務人工智能發展并吸引更多的創新團隊集聚以及產業發展，從而提升公司產業地位及市場影響力。圖 71：云賽智聯旗下松江大數據計算中心（二期）圖 72：上海超級計算中心 數據來源：云賽智聯官網，東方證券研究所 數據來源：云賽智聯官網，東方證券研究所 深桑達背靠中國電子深桑達背靠中國電子 PKS 體系，為政府客戶提供專屬云服務。體系，為政府客戶提供專屬云服務。深桑達自 2020 年推出“中國電子云”品牌

173、后，持續打造這一中國電子旗下唯一云平臺，為國家重大工程、政府及關鍵行業提供高安全數字基礎設施，包括專屬云 CECSTACK、超融合 CeaCube、云原生分布式存儲 CeaStor、云原生安全 CeaSEC 等。中國電子云為中國南方電網提供與第一中心同等能力的異地異構的云平臺，助力經濟發達地區中心城市和新型綠色生態城市之間的異地算力調度。同時深桑達深耕數據要素，有望憑借云數技術優勢和經驗積累持續受益于算網一體化。圖 73：中國電子云城市治理解決方案 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。

174、并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。48 數據來源：中國電子云官網，東方證券研究所 銅牛信息銅牛信息自建數據中心，國資背景提供可靠背書、構造安全算力底座。自建數據中心，國資背景提供可靠背書、構造安全算力底座。銅牛信息是北京市國資委旗下唯一一家以互聯網綜合服務為主營業務的創業板上市企業，其客戶也以北京國企為主。銅牛信息在北京城區運營三處自建 IDC 北京天壇數據中心、CBD 數據中心、國門數據中心，并且在公司在天津自貿區也打造了 IDC。銅牛信息擁有稀缺北京城區 IDC 資源，同時自主搭建云平臺，有望承接隨之而來的算力需求浪潮。未來，公司將繼續以現有數據中心為基礎，持續在京津冀、特別是北京

175、地區布局新的大型云數據中心項目，市場占有率有望進一步擴大。圖 74：銅牛信息云服務器專業性能場景 數據來源：銅牛信息官網，東方證券研究所 六、六、算電一體算電一體助力助力雙碳目標實現雙碳目標實現 20222022 年年 東數西算東數西算 工程盛大登場，算力與電力共謀數字經濟騰飛工程盛大登場，算力與電力共謀數字經濟騰飛。在電氣時代，電力作為經濟社會發展的動力保障，穩定、高效的電力供應至關重要，進入數字經濟時代，算力作為計算能力的衡量標準，同樣成為經濟發展的關鍵。延續著南水北調，西電東送，西氣東輸的資源調度邏輯，東數西算工程以算力為主體，旨在實現全國范圍內的算力資源共享與協同。通過構建算力網絡，實

176、現算力資源的彈性按需調動，進一步優化資源分布，同時建立統一的算力交易平臺，促進算力資源的合理配置與交易，使算力成為類似電力一樣的公共資源。正如電網為電力供應提供基礎設施支持，算力網絡為數據計算提供算力服務，兩者的發展路徑相似，都旨在實現資源的高效流動和優化分配。而隨著數字經濟的迅猛發展，電力與算力的關系變得更為密切。算力的提升需要更多的能源供給，而電力的穩定供應又依賴于算力網絡的支持。這種相互依賴關系將推動算力網絡與電力網的協同發展，為數字經濟的蓬勃發展提供穩定動力。計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與

177、您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。49“東數西算”工程的“東數西算”工程的推進將引導算力資源隨電力資源的分布走向，推動綠色低碳電源中心與算力推進將引導算力資源隨電力資源的分布走向，推動綠色低碳電源中心與算力資源供給中心的協同建設，實現“算電一體”的新型供能體系。資源供給中心的協同建設，實現“算電一體”的新型供能體系。在“雙碳”目標下，國家對數據中心集群作為大型電力工業用戶和新負荷主體的電能使用效率和可再生能源利用率有更為嚴格的要求。據中國“新基建”發展研究報告，預計到 2025 年，數據中心能耗將占到全球能耗的33。與此同時，由于數據采集和處理量的指數級增長，數據中心

178、對算力的需求也將顯著增加，因此數據中心企業正在進軍新能源領域，與電力企業合作開發“數據中心+新能源+儲能”模式，以降低用電成本，滿足電力系統的靈活性調節需求，并為新型電力系統的算力需求提供支撐。在“東數西算”框架下，大型數據中心將逐步提供資源租賃、數據托管、代建代維等增值服務，電力企業則提供站址、電力、網絡等共享資源，從而推動電力基礎設施形態變化，成為“電力+算力”資源服務商。此外，項目也將推動數據中心集群的集約化和聯網化發展，以滿足越來越多的算力需求。最終，算力基礎設施和電力基礎設施將呈現更強的相關性，并在規劃和運行機制上呈現協同發展的趨勢。圖 75：在高峰需求期間減少數據中心負荷可以降低容

179、量費用 數據來源：施耐德、東方證券研究所 河南政府政策引領，中國大力支持算力基礎設施與儲能設施融合發展。河南政府政策引領，中國大力支持算力基礎設施與儲能設施融合發展。2023 年 7 月 28 日河南省人民政府辦公廳發布了一項重要政策，旨在支持并鼓勵超算中心、智算中心、新型數據中心等因地制宜地配置儲能設施，以提升電力自平衡能力，進一步推動了算力基礎設施與儲能設施的融合發展。該政策的核心亮點在于對配套建設儲能規模在 1000 千瓦時以上的儲能設施，省財政將給予一次性獎勵。這一舉措不僅在激勵企業投身于算力基礎設施的發展，同時也為儲能技術的應用提供了強有力的政策支持。中國作為全球數字經濟的重要引擎之

180、一，也正處于算力網絡深化建設的發展時期，算力基礎設施的發展至關重要。而儲能技術的引入，則為其提供了穩定可靠的能源支持。河南此次政策的出臺，也將為其他地區在推動算力與儲能融合方面提供寶貴的經驗?？梢灶A見，在政策的引領下，中國將進一步加強在數字經濟領域的競爭力，為未來的科技創新和經濟增長注入新的活力。七七、投資策略與投資標的投資策略與投資標的 經過對國家政策、地方政策以及智庫學者觀點的整理和分析，我們的觀點是，未來在算網建設方經過對國家政策、地方政策以及智庫學者觀點的整理和分析，我們的觀點是，未來在算網建設方面可能會集中關注于公共算力平臺的建設、算力調度中心的建設、中小企業的參與共建，以及算面可能

181、會集中關注于公共算力平臺的建設、算力調度中心的建設、中小企業的參與共建，以及算力與電力融合的四大重要方面：力與電力融合的四大重要方面：1.加強智能算力供給方面，地方政府主導建設公共算力服務平臺，眾多企業參建有望持續獲益：加強智能算力供給方面，地方政府主導建設公共算力服務平臺，眾多企業參建有望持續獲益：AI 大時代來臨，智算需求有望持續高漲，各地積極推動人工智能公共算力平臺建設、提供可靠高效算力，其中，國產化與普惠是發展重點。人工智能公共算力中心建設大多數采取政府主導+企 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或

182、請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。50 業承建的模式，且對國產化比例有一定要求。中科曙光、海光信息、華為、浪潮信息、云賽智聯、寒武紀、百度、商湯、騰訊、阿里等眾多廠商積極參與各地智算中心建設，有望持續受益。2.算力資源統籌調度：算力資源統籌調度：各地政府紛紛發文，推動算力標準化和服務化，統籌算力資源，實現算網統一管理、編排和調度。算力的調度運營類似于淘寶的角色，可以將合適的算力匹配給相應的需求方，提高算力資源的利用率，使其成為普惠大眾的基礎資源。目前，算力調度還存在一定的技術難點，眾多企業和科研事業單位紛紛入場。其中，中科院計算所、中科曙光代表的中科系、鵬城實驗室

183、、華為代表的華為鵬程系、運營商、并行科技等主體先行先試，探索算力調度運營，有望獲益。3.鼓勵中小企業、第三方云廠商積極參與算網建設、接入算網，云廠商有望持續獲益：鼓勵中小企業、第三方云廠商積極參與算網建設、接入算網，云廠商有望持續獲益：國家鼓勵中小企業積極參與全國算網建設，鼓勵各云廠商接入公共算力平臺，在擴大算力資源供給的同時、幫助云廠商與需求方進行算力交易。鼓勵中小廠商參與人工智能算力基礎設施建設，避免“帝國制“壟斷運營，使眾多廠商在算網發展的浪潮中受益。優刻得、首都在線等云廠商有望持續獲益。4.推動“算電一體”新型供能體系建設，助力算網升級，賦能雙碳目標：推動“算電一體”新型供能體系建設，

184、助力算網升級，賦能雙碳目標：據中國“新基建”發展研究報告，預計到 2025 年，數據中心能耗將占到全球能耗的 33。為降低算力成本、實現雙碳目標，國家引導數據中心等因地制宜地配置儲能設施，形成“數據中心+新能源+儲能”模式。同時，還可以引入虛擬電廠，協同算力調度與電力調度?！八汶娨惑w”有望進一步降低算力成本，提升電力自平衡能力，亞康股份等推進算電協同的公司有望獲益。7.1 中科曙光：高性能計算龍頭 中科曙光是中國信息產業與高性能計算領域領軍企業。中科曙光是中國信息產業與高性能計算領域領軍企業。中科曙光成立于 2006 年，背靠中國科學院計算所，經過多年發展，公司于2014年在上海證交所上市。作

185、為中國核心信息基礎設施領軍企業，中科曙光專注于高性能計算領域，基于公司多年積累的高端計算優勢，積極布局智能計算、云計算、大數據等領域，主要業務涉及高端計算機、存儲產品、云計算服務、網絡安全產品等。目前，中科曙光主要有兩款智能計算服務器產品：X785-G30 與 X785-G40。圖 76：中科曙光 X785-G30：HPC、深度學習訓練/推理 圖 77：X785-G40：訓練與推理功能的全能型 GPU 服務器 數據來源：中科曙光官網、東方證券研究所 數據來源：中科曙光官網、東方證券研究所 中科曙光擁有國際領先的中科曙光擁有國際領先的 5 大智能制造生產基地、大智能制造生產基地、7 大研發中心，

186、在全國大研發中心，在全國 50 多個城市部署了城市多個城市部署了城市云計算中心。云計算中心。公司充分發揮高端計算優勢，大力發展人工智能、云計算、大數據等先進計算業務。根據國家規劃、產業發展和政企用戶需求，公司打造了全新智能算力基礎設施-曙光 5A 級智算中心，提供全場景人工智能計算服務，包括算力供給、算法優化、數據服務和行業應用。曙光5A級 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。51 智算基礎設施采用分布式異構并行體系結構，搭載多種類型的芯片，可

187、提供多樣化的算力供應，覆蓋全算力精度，以滿足不同的人工智能應用場景和多種用戶需求為區域和行業的智能化發展提供支持。圖 78：中科曙光 5A 級智算中心 圖 79：曙光智算中心布局 數據來源：中科曙光官網、東方證券研究所 數據來源：中科曙光官網、東方證券研究所 7.2 海光信息：國產高性能 CPU 和 GPGPU 領軍企業 海光信息專注于研發、設計和銷售高端處理器（海光信息專注于研發、設計和銷售高端處理器（CPU 以及以及 GPGPU），持續技術創新、產品迭代。），持續技術創新、產品迭代。海光信息的主要產品為應用于服務器和工作站等設備中的通用處理器（CPU）和協處理器（DCU,即 GPGPU）。

188、海光處理器性能出眾，同時軟硬件生態豐富、工具鏈完整、應用遷移成本低。另外，海光 CPU與 DCU雖脫胎于 AMD，但經過多年獨立自主研發迭代，已經實現自主可控、安全可靠，是國產芯片之光。目前，蘇州昆山、成都等多地超算中心已經搭載海光 CPU 與 DCU，為社會提供優質算力。圖 80：搭載海光 DCU 的成都超算中心為山地災害風險模擬與險情預報系統提供算力支持 數據來源：澎湃新聞、東方證券研究所 海光海光 CPU一、二代均已商業化，一、二代均已商業化，三代初亮相，四代有序研發中。海光三代初亮相，四代有序研發中。海光 DCU 一代已商業化應用，一代已商業化應用，二代研發中。二代研發中。公司持續技術

189、創新和演進，堅持走“銷售一代，驗證一代，研發一代”的產品開發策略。公司建立了完善的高端處理器的研發環境和流程，持續開發多代產品，產品性能不斷提高，同時功能不斷完善豐富。海光 CPU 的四代產品中，海光一號和海光二號均實現了商業化應用，海光三號已亮相發布會，海光四號處于研發階段。海光 DCU 于 2018 年啟動 DCU 第一代產品深算一號的產品研發，于 2020 年 1 月啟動了深算二號的研發，截至 2022 年 6 月，深算一號已實現商業化應用。計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并

190、請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。52 圖 81：海光 CPU 與海光 DCU 演變情況 數據來源：海光信息招股書、東方證券研究所繪制 2022 年，海光發布國內首個全精度（年，海光發布國內首個全精度（FP64）異構計算平臺，）異構計算平臺，該平臺搭載 CPU 海光三號和 DCU海光深算，涵蓋數值模擬、AI 訓練、AI 推理所需的多樣算力，實現了智能計算與數值運算的深度融合。同時，此平臺可全面支持 TensorFlow、PyTorch、Caffe2 等主流 AI 深度學習框架，目前已超過 1000 種應用軟件部署在該平臺上。7.3 浪潮信息：全球 AI 服務器第一大廠商 浪潮電子信息產業

191、股份有限公司是浪潮集團有限公司旗下三家上市公司之一，是全球領先的浪潮電子信息產業股份有限公司是浪潮集團有限公司旗下三家上市公司之一，是全球領先的 ITIT基基礎架構產品、方案及服務提供商。礎架構產品、方案及服務提供商。公司主要從事服務器等云計算基礎設施產品的研發、生產和銷售，業務覆蓋計算、存儲、網絡三大關鍵領域，提供包括云計算、大數據、人工智能、邊緣計算等全方位數字化解決方案。公司以“智慧計算”為戰略，構建開放融合的計算生態，為客戶構建滿足多樣化場景的智慧計算平臺，全面賦能傳統產業的數字化、智能化轉型與變革，重視算力基礎設施的建設和發展，為中國數字經濟發展提供充足的算力支持。根據 IDC 數據

192、，2021 年浪潮信息的 AI 服務器在世界市場和中國市場均蟬聯第一位，是 AI 服務器行業的頂尖巨頭。7.4 云賽智聯：國資背景的上海市大數據中心數據資源平臺集成及運營商 云賽智聯是上海國資委旗下的上市公司，專注于云計算與大數據、行業解決方案以及智能化產品云賽智聯是上海國資委旗下的上市公司，專注于云計算與大數據、行業解決方案以及智能化產品業務。業務。云賽智聯是上海儀電（集團）有限公司旗下的上市公司，其主營業務分為三部分：云計算與大數據板塊、行業解決方案板塊以及智能化產品板塊。公司成立于 1986 年，并于 1987 年作為首家施行股份制的國有企業向社會發行股票。2015 年，公司實施重大資產

193、重組。經過多年快速發展，公司已成長為以新一代信息技術為基礎的智慧城市綜合解決方案提供商。截至 2023 年 3 月31 日，持股云賽智聯 5%以上的股東分別為上海儀電電子（28.03%）及云賽信息（6.5%）。其中，上海儀電電子和云賽信息皆為上海儀電集團百分之百控股，而上海儀電集團則是上海市國有資產監督管理委員會的全資子公司。圖 82：云賽智聯部分股東（截至 2023 年 3 月 31 日）計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。53 數據來源：東

194、方證券研究所整理 公司專注公司專注 ToG項目，項目，已成為上海市大數據中心數據資源平臺總集成商和運維商、上海市大數據中已成為上海市大數據中心數據資源平臺總集成商和運維商、上海市大數據中心數據運營平臺總運營商。心數據運營平臺總運營商。近年來，云賽智聯持續優化技術能力，在基礎架構、云服務、大數據平臺與運營、人工智能、行業應用等層面提高打造整體解決方案的能力。并且，公司積極發揮國有控股企業優勢，深耕 ToG 項目。目前，公司打造的上海大數據計算中心的一期工程已投入運營。同時，公司啟動了建設園區配套 110KV 電力用戶站工程，為大數據中心后續擴容做準備。2021年，公司再度中標了市大數據中心數據資

195、源平臺建設二期、自貿區大數據服務平臺、市數據共享交換平臺運維和市電子政務云災備中心 2021-2022 運維等項目。2022 年 9 月，云賽智聯的全資子公司上海南洋萬邦中標了上海市大數據中心數據運營服務，將繼續為市大數據中心提供大數據資源平臺相關運營服務、數據治理及共享開放服務、數據分析及可視化服務。圖 83：云賽智聯“上海市大數據中心建設發展頂層設計”項目通過驗收 圖 84：云賽智聯中標上海市大數據運營服務項目 數據來源：云賽智聯官網、東方證券研究所 數據來源：云賽智聯官網、東方證券研究所 7.5 寒武紀：國產 AI 芯片先行者 寒武紀始終深耕芯片研發，不斷推陳出新、實現技術進步。寒武紀始

196、終深耕芯片研發，不斷推陳出新、實現技術進步。寒武紀自成立之初便開始了對 AI 芯片領域的探索創新，并在 2016 年年底成功研發出全球首款 AI 手機芯片寒武紀 1A。2017 年，這款芯片被搭載于華為的高端系統級芯片麒麟970，應用于Mate10手機，可以在功耗極低的前提下，涵蓋人臉識別、語音識別、圖像增強等多種功能。此后，寒武紀又陸續推出了多款 AI 芯片產品，包括云端訓練芯片 MLU100、邊緣推理芯片 MLU270、車載推理芯片 MLU290 等。這些產品都具有高性能、低功耗、高集成度等特點，在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域都有著優異的表現。計算機行業深度報告 全國一體化算力網

197、絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。54 圖 85：寒武紀產品體系 數據來源：寒武紀官網、東方證券研究所 7.6 拓維信息：華為“鯤鵬昇騰”戰略合作伙伴 拓維信息是中國領先的軟硬一體化產品及解決方案提供商。拓維信息是中國領先的軟硬一體化產品及解決方案提供商。公司成立于 1996 年，2008 年上市。業務覆蓋政企數字化、智能計算、鴻蒙生態，布局全國 31 省、海外 10+國家，聚焦數字政府、運營商等重點領域和行業，服務超過1500家政企客戶，提供全棧國產數字化解決方案和一站式全生

198、命周期的綜合服務。拓維信息緊緊跟隨數據經濟發展浪潮，已構建了智能計算、鴻蒙生態與政企數字化三大類型產品。同時，作為華為云首批“同舟共濟”戰略合作伙伴，拓維信息自2017年起開始布局華為云業務，攜手華為和眾多軟硬件生態伙伴打造全棧國產數智化產品及解決方案，并基于華為技術底座，由子公司湘江鯤鵬構造“兆瀚”自主計算產品。圖 86：拓維信息與華為攜手共創生態 數據來源：拓維信息官網，東方證券研究所 依托華為“依托華為“昇昇騰騰+鯤鵬”技術架構，拓維信息積極構建鯤鵬”技術架構，拓維信息積極構建 AI 智算解決方案。智算解決方案。在 AI 智算催生大量算力需求的背景下，拓維信息與華為聯合探索算力生態建設可

199、能，其子公司湘江鯤鵬先后發布基于鯤鵬處理器和昇騰處理器的數十款兆瀚 AI 產品，包括 AI 推理、AI 訓練、AI 小站、AI 集群、智能邊緣等。同時，作為華為“昇騰智造”及“昇騰智行”雙領域解決方案合作伙伴，拓維信息積極探索落地場景，研發出基于昇騰的 AI 稽核、質檢等解決方案，助力解決經濟產業發展中的痛點堵點。不僅如此，拓維信息積極推動國產智能算力的發展，在貴州、甘肅兩個算力樞紐與其他生態建設者一同探索“東數西算”國家工程的落地實踐，深入參與長沙、重慶人工智能算力中心建設。其中，拓維信息在貴州與貴安產控、云上貴州共同注資設立的云上鯤鵬以“平臺+生態”方略，助 計算機行業深度報告 全國一體化

200、算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。55 力多領域行業數字化轉型，目前已在教育、交通等 8 大行業研發出了 33 個優秀行業應用案例，致力促進大數據與實體經濟深度融合。圖 87：“兆瀚”產品體系 數據來源：湘江鯤鵬官網、東方證券研究所 7.7 四川長虹：參股華鯤振宇提供澎湃算力 立足華為技術底座，助力長虹轉型升級，華鯤振宇參與數據設施新基建。立足華為技術底座，助力長虹轉型升級，華鯤振宇參與數據設施新基建。2020 年 6 月，四川長虹為實現計算產業的戰略化轉型升級，聯手各大

201、資方建立華鯤振宇，并由華為提供技術底座，全面負責基于“鯤鵬+昇騰”處理器的“天宮”自主品牌系列產品的生產銷售全流程服務。華鯤振宇積極參與包含江西、福建、成都、濟南在內的多省市智算中心建設，公司研發的“天宮”昇騰 AI全?；A軟硬件平臺為中心提供核心基礎設施。以成都為例，華鯤振宇承建的人工智能算力平臺提供高達 300P 的 AI 計算能力，相當于 15 萬臺高性能計算機的計算能力。在“天宮”昇騰技術底座提供的堅實基礎之上，成都智算中心已和近 100 家企業與高?？蒲袡C構合作共創，孵化近200 個人工智能解決方案。圖 88：華鯤振宇參建的成都智算中心 圖 89：天宮 AI 訓練服務器 AT800

202、Model 9000 數據來源：成都市工業經濟和信息化研究院，東方證券研究所 數據來源：華鯤振宇官網東方證券研究所 AT800 Model 9000 算力與能效兼備，有效滿足數據中心綠色化要求。算力與能效兼備，有效滿足數據中心綠色化要求。華鯤振宇注重研發，近期推出的基于鯤鵬+昇騰技術架構研發的 AI 訓練服務器 AT800 Model 9000 展現出了優越性能，在ChatGPT 高速發展催生巨額算力需求下，可以有效填補當前算力不足的供給缺口。服務器已實現覆蓋部件到整機的全棧自主可控，可廣泛應用于 AI 大模型開發、訓練和推理。不僅如此，AT800還可以在保證整體高性能和穩定性的前提下進行全棧

203、適配調優，可以有效滿足不同場景下的業務要求。服務器在算力密度、網絡帶寬和能效比方面表現卓越，不僅能夠提供 2.56 PFLOPS FP16 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。56 超強算力，8*100G RoCE v2 高速接口有效縮短 1070%的芯片間跨服務器互聯時延，還提供業界 1.3 倍的 2.56 PFLOPS/5.6 kW 超高能效比，促進數據中心綠色化、提高能源利用率。7.8 深桑達：建立中國電子云，致力建設自研數據底座 以以

204、PKS 技術架構體系為基，深桑達成立中國電子云，提供安全算力服務。技術架構體系為基，深桑達成立中國電子云，提供安全算力服務。中國電子云成立于2021 年，是深桑達以中國電子 PKS 自主安全計算體系為底座建立的數據基礎設施，包含國產化自研可信的計算架構和分布式云原生操作系統，提供涵蓋 IaaS、PaaS 和 SaaS 能力的專屬公有云服務。中國電子云依托的 PKS 體系脫胎于中國電子多年的深厚技術積累，名稱中的“P”代表飛騰 CPU，“K”指的是麒麟操作系統，“S”即安全，中國電子云的自研原生技術架構是保障其安全性的最大依托，體系中使用的飛騰 CPU和麒麟操作系統均為中國電子自主研發，同時中國

205、電子云交付的 60%硬件設備基于國產芯片，有效防范過度依賴進口芯片帶來的斷供危險。憑借著在安全方面的出眾表現，PKS 體系在信創領域具備最大的市場份額，飛騰 CPU 達到 74%的市場份額，麒麟操作系統甚至高達 87%。圖 90：PKS 體系技術架構 數據來源：中國電子官網，東方證券研究所 國資云賦予中國電子云獨特信任優勢，與智源研究院聯手探索本土硬件適配，助力實現智能算力國資云賦予中國電子云獨特信任優勢，與智源研究院聯手探索本土硬件適配，助力實現智能算力國產化。國產化。隨著云計算領域不斷發展推進，政務機構和大型國企催生了巨額上云需求，市場份額不斷擴張，發展空間廣闊。云計算開源產業聯盟數據顯示

206、，2021 年我國政務云市場規模達 802.6 億元，預計 2023 年將增長至 1203.9 億元。而中國電子云脫胎于中國電子，出身天生賦予其國內政企領域的充分信任，且自研架構也從技術角度保障了安全性，有效防范后門風險、漏洞風險和斷供風險，保障業務過程中的“本質安全+過程安全”。但目前，中國電子云底層硬件中大比例使用的國產芯片在實現應用遷移時面臨挑戰，一定程度上阻礙了原生架構的建設，難以實現完備的智能算力本土替代化。為建立更完備的自研技術體系，中國電子云與智源研究院聯手，共同建立“大模型國產算力云平臺開放實驗室”，合作探索實現國產 CPU的大模型適配部署，未來有望以國產算力支撐 AI 領域的

207、算力需求。7.9 首都在線：AI 推理算力與渲染算力的領軍企業 首都在線是一家覆蓋全球的互聯網數據中心服務提供商，致力于為中國企業出海提供全球云網一首都在線是一家覆蓋全球的互聯網數據中心服務提供商，致力于為中國企業出海提供全球云網一體化解決方案。體化解決方案。公司主要服務于游戲、電商、視頻、教育、大數據等互聯網細分領域及傳統行業客戶，為其在全球提供快速、安全、穩定的云計算及 IDC 服務。公司的 IDC 服務覆蓋全國三十多個主要城市。目前，公司在全國 60 余個數據中心部署超過 3,000 個機柜。此外，公司還在全球 10 余個國家或地區建立了云網一體化服務節點，包括美國、日本、新加坡、德國、

208、中國香港 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。57 等。2022 年初，首都在線增加了部分前瞻性投資，在新的業務市場、新的行業領域進行開拓，加大面向新興產業所需的 GEC 邊緣計算平臺的研發及邊緣計算節點部署的投資力度。圖 91：首都在線全球合作伙伴 數據來源：首都在線官網，東方證券研究所 7.10 銅牛信息：形成“IDC+國資云”全面綜合服務能力，積極參與數據要素市場發展 擁有可靠國資背書、自建數據中心擁有可靠國資背書、自建數據中心布局優越位

209、置布局優越位置，銅牛信息專注提供一站式云平臺建設與服務。，銅牛信息專注提供一站式云平臺建設與服務。銅牛信息是一家集互聯網數據中心服務、云服務、互聯網接入服務、互聯網數據中心及云平臺信息系統集成服務、應用軟件開發服務為一體的互聯網綜合服務提供商。公司是國內少數以自有房產自建數據中心且自主搭建云平臺的專業 IDC 服務商之一。作為北京市國資委旗下唯一一家以互聯網數據中心和云服務為主營業務的上市公司，銅牛信息擁有四大自建云計算服務和網絡安全服務運營中心，并依托自建數據中心與云平臺，為客戶提供安全合規、高可靠性的一站式 IaaS、PaaS、SaaS 各層面云平臺服務及云平臺相關建設、運維服務。憑借多年

210、互聯網發展經驗與可靠國資背書，銅牛信息贏得了眾多知名客戶的長期信賴，例如國家信息中心、中國國新控股、北京市網信辦、北京產權交易所等。自建數據中心布局位置優越，銅牛信息坐擁自建數據中心布局位置優越，銅牛信息坐擁優勢區位內的優質資源優勢區位內的優質資源。公司現有自建數據中心均布局于京津兩地核心區域和經濟重點發展區域，例如天壇數據中心位于北京市二環內、CBD 數據中心位于北京中央商務區、而國門數據中心位于北京市三環內，選址周邊均聚集高價值潛在用戶，例如要素交易市場、大型國有企業總部等，從而為公司業務擴展提供豐富目標客戶資源，同時也為公司追逐 IDC、云計算等應用模式新發展提供強力地緣優勢。圖 92：

211、銅牛信息為眾多高價值客戶提供云服務 數據來源：銅牛信息官網，東方證券研究所 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。58 7.11 優刻得：提供多種云計算服務，積極適配 AI 領域智算需求 成立于成立于 2012 年的優刻得是中國第一家公有云科創板上市公司。年的優刻得是中國第一家公有云科創板上市公司。優刻得自主研發并提供計算、網絡、存儲等 IaaS 和基礎 PaaS 產品，不涉足客戶業務領域，致力建立中立、安全的云計算服務平臺。公司依托全球部署的

212、31 大高效節能綠色云計算中心和國內 11 個線下服務站，提供涵蓋公有云、私有云和混合云在內的多種云服務，并基于云計算推出綜合性行業解決方案。同時優刻得已完成與數十家廠商的兼容性測試和互認，聯合形成信創生態，可以通過一個云平臺兼容管理多款信創體系 CPU 芯片。圖 93：優刻得私有云生態體系 數據來源：優刻得官網，東方證券研究所 積極適配爆發智能算力需求，優刻得為積極適配爆發智能算力需求，優刻得為 AI客戶提供算力支持?？蛻籼峁┧懔χС?。UCloud自2018年起，加快建設、應用部署在國家算力樞紐節點的上海青浦云計算中心和內蒙古烏蘭察布云計算中心，通過自建數據中心提供自由部署、負載靈活的定制化

213、服務，為互聯網和傳統行業的大中型客戶提供更具性價比的定制化“混合云”解決方案。兩大數據中心結合既有計算資源，實現“前店后廠”式的云資源規?；诱剐?。在承建的烏蘭察布云計算中心中，優刻得部署多種GPU高性能計算產品，機柜設計功率覆蓋 4.4-8.8kW，可滿足用戶對機房等級、系統架構、單機柜功率等多樣使用需求的量身定制。同時，為更好滿足由大模型訓練推理帶來的井噴算力需求，優刻得積極研發，目前公司提供的 GPU 服務器可支持多種卡型 GPU 資源，包括 A100、V100S、MI100 多種類型顯卡，適配訓練、推理等用戶需求，同時將智能算力與其他公有云資源打通，降低管理難度、實現便捷調度，為 A

214、I 客戶提供算力支持，促進人工智能產業發展。圖 94：內蒙古烏蘭察布云計算中心 圖 95：上海青浦云計算中心 計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。59 數據來源：優刻得官網，東方證券研究所 數據來源：優刻得官網，東方證券研究所 7.12 亞康股份：算力基礎設施全產業鏈服務商 亞康亞康股份股份是一家以產品和服務能力覆蓋全球主要數據中心的算力基礎設施全產業鏈綜合服務商，是一家以產品和服務能力覆蓋全球主要數據中心的算力基礎設施全產業鏈綜合服務商，公司

215、業務分為三方面：算力設備集成銷售，即向互聯網及企業用戶直接銷售算力設備。算力基礎設施服務，向算力園區、數據中心等提供包括產品運維交付服務、數據中心綜合服務和集成交付服務等服務。云和數字化解決方案，公司研發的多云管理平臺可以幫助用戶實時監控云端使用情況，幫助企業實現數字化轉型。公司為提升算力基礎設施綜合服務競爭力，研發投入不斷加大，公司為提升算力基礎設施綜合服務競爭力，研發投入不斷加大，著重加強對混合云平臺、算力基礎設施運維、數據中心建設等領域的投入。2019-2022，研發費用逐年增長，且在 2021 年，研發團隊持續迭代升級 AIOPS智能運維管理系統、LINKS企業資源調度平臺、多云管理平

216、臺、解決方案研發中心項目等多項研發項目。風險提示風險提示 政策落地不及預期風險政策落地不及預期風險:若相關政策出臺落地不及預期，有可能影響全國一體化算力網絡建設。國產化算力落地不及預期風險國產化算力落地不及預期風險:若國產化算力相關技術發展不及預期，有可能影響我國算力基礎設施建設。算力調度算力調度等等相關技術發展不及預期風險相關技術發展不及預期風險:若算力調度等相關技術發展不及預期，有可能影響我國一體化算力網絡建設。計算機行業深度報告 全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免

217、責申明。60 信息披露信息披露 依據發布證券研究報告暫行規定以下條款：依據發布證券研究報告暫行規定以下條款：發布對具體股票作出明確估值和投資評級的證券研究報告時，公司持有該股票達到相關上市公司已發行股份1%以上的，應當在證券研究報告中向客戶披露本公司持有該股票的情況，就本證券研究報告中涉及符合上述條件的股票，向客戶披露本公司持有該股票的情況如下：就本證券研究報告中涉及符合上述條件的股票，向客戶披露本公司持有該股票的情況如下：截止本報告發布之日，東方證券資產管理、私募業務合計持有浪潮信息(000977)占發行量 1%以上。提請客戶在閱讀和使用本研究報告時充分考慮以上披露信息。計算機行業深度報告

218、全國一體化算力網絡建設加速 有關分析師的申明，見本報告最后部分。其他重要信息披露見分析師申明之后部分，或請與您的投資代表聯系。并請閱讀本證券研究報告最后一頁的免責申明。61 分析師申明 每位負責撰寫本研究報告全部或部分內容的研究分析師在此作以下聲明：每位負責撰寫本研究報告全部或部分內容的研究分析師在此作以下聲明：分析師在本報告中對所提及的證券或發行人發表的任何建議和觀點均準確地反映了其個人對該證券或發行人的看法和判斷；分析師薪酬的任何組成部分無論是在過去、現在及將來，均與其在本研究報告中所表述的具體建議或觀點無任何直接或間接的關系。投資評級和相關定義 報告發布日后的 12個月內行業或公司的漲跌

219、幅相對同期相關證券市場代表性指數的漲跌幅為基準（A 股市場基準為滬深 300 指數，香港市場基準為恒生指數，美國市場基準為標普 500 指數）；公司投資評級的量化標準公司投資評級的量化標準 買入：相對強于市場基準指數收益率 15%以上；增持：相對強于市場基準指數收益率 5%15%；中性：相對于市場基準指數收益率在-5%+5%之間波動；減持：相對弱于市場基準指數收益率在-5%以下。未評級 由于在報告發出之時該股票不在本公司研究覆蓋范圍內，分析師基于當時對該股票的研究狀況，未給予投資評級相關信息。暫停評級 根據監管制度及本公司相關規定，研究報告發布之時該投資對象可能與本公司存在潛在的利益沖突情形；

220、亦或是研究報告發布當時該股票的價值和價格分析存在重大不確定性，缺乏足夠的研究依據支持分析師給出明確投資評級；分析師在上述情況下暫停對該股票給予投資評級等信息，投資者需要注意在此報告發布之前曾給予該股票的投資評級、盈利預測及目標價格等信息不再有效。行業投資評級的量化標準行業投資評級的量化標準：看好：相對強于市場基準指數收益率 5%以上；中性：相對于市場基準指數收益率在-5%+5%之間波動；看淡：相對于市場基準指數收益率在-5%以下。未評級：由于在報告發出之時該行業不在本公司研究覆蓋范圍內，分析師基于當時對該行業的研究狀況，未給予投資評級等相關信息。暫停評級：由于研究報告發布當時該行業的投資價值分

221、析存在重大不確定性，缺乏足夠的研究依據支持分析師給出明確行業投資評級；分析師在上述情況下暫停對該行業給予投資評級信息，投資者需要注意在此報告發布之前曾給予該行業的投資評級信息不再有效。免責聲明 本證券研究報告（以下簡稱“本報告”）由東方證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）制作及發布。本公司不會因接收人收到本報告而視其為本公司的當然客戶。本報告的全體接收人應當采取必要措施防止本報告被轉發給他人。本報告是基于本公司認為可靠的且目前已公開的信息撰寫，本公司力求但不保證該信息的準確性和完整性，客戶也不應該認為該信息是準確和完整的。同時，本公司不保證文中觀點或陳述不會發生任何變更，在不同時期，本公司可

222、發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的證券研究報告。本公司會適時更新我們的研究，但可能會因某些規定而無法做到。除了一些定期出版的證券研究報告之外，絕大多數證券研究報告是在分析師認為適當的時候不定期地發布。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議，也沒有考慮到個別客戶特殊的投資目標、財務狀況或需求?？蛻魬紤]本報告中的任何意見或建議是否符合其特定狀況，若有必要應尋求專家意見。本報告所載的資料、工具、意見及推測只提供給客戶作參考之用，并非作為或被視為出售或購買證券或其他投資標的的邀請或向人作出邀請。本報告中提及的投資價格和價值以及這些投資帶來的收入可能會波動。過去的表

223、現并不代表未來的表現，未來的回報也無法保證，投資者可能會損失本金。外匯匯率波動有可能對某些投資的價值或價格或來自這一投資的收入產生不良影響。那些涉及期貨、期權及其它衍生工具的交易，因其包括重大的市場風險，因此并不適合所有投資者。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任，投資者自主作出投資決策并自行承擔投資風險，任何形式的分享證券投資收益或者分擔證券投資損失的書面或口頭承諾均為無效。本報告主要以電子版形式分發，間或也會輔以印刷品形式分發，所有報告版權均歸本公司所有。未經本公司事先書面協議授權，任何機構或個人不得以任何形式復制、轉發或公開傳播本報告的全部或部

224、分內容。不得將報告內容作為訴訟、仲裁、傳媒所引用之證明或依據，不得用于營利或用于未經允許的其它用途。經本公司事先書面協議授權刊載或轉發的，被授權機構承擔相關刊載或者轉發責任。不得對本報告進行任何有悖原意的引用、刪節和修改。提示客戶及公眾投資者慎重使用未經授權刊載或者轉發的本公司證券研究報告，慎重使用公眾媒體刊載的證券研究報告。HeadertTable_Address東方證券研究所 地址：上海市中山南路 318 號東方國際金融廣場 26 樓 電話：傳真：021-63325888 021-63326786 東方證券股份有限公司經相關主管機關核準具備證券投資咨詢業務資格，據此開展發布證券研究報告業務。東方證券股份有限公司及其關聯機構在法律許可的范圍內正在或將要與本研究報告所分析的企業發展業務關系。因此，投資者應當考慮到本公司可能存在對報告的客觀性產生影響的利益沖突，不應視本證券研究報告為作出投資決策的唯一因素。