《計算機行業華為昇騰一體機深度研究：國產AI算力的星辰大海-231112（28頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《計算機行業華為昇騰一體機深度研究：國產AI算力的星辰大海-231112（28頁）.pdf（28頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 1 華為昇騰一體機深度研究 國產 AI 算力的星辰大海 2023 年 11 月 12 日 昇騰一體機專注于大模型本地化部署的藍海市場，樂觀預計 2027 年 G 端昇騰一體機規模超 4500 億元。昇騰 AI 一體機是國內 AI 軟硬件技術的黃金交點，是以國產算力領軍者華為昇騰 AI 基礎軟硬件平臺為基礎，聯合國內領先 AI 廠商打造的先進生產力工具，有著數據安全可控、開箱即用的特點，AI 大模型在數據安全與數據要素驅動下，帶來央國企與政府大模型本地化部署的剛需。市場規模：樂觀預計，2027 年 G 端昇騰一體機市場規模

2、超 4500 億元：1）2022 年國內公務員+事業編約為 4745 萬人（住房公積金口徑），假設70%配 PC，數量在未來保持穩定，則國內 G 端存量 PC 約為 3300-3400 萬臺；2）樂觀情況下，預計 2027 年 30%的 G 端 PC 將接入大模型 AI；3）參考摩爾線程和智譜，假設 AI 一體機最大并發 40 臺，單價 180 萬元；4）樂觀情況下，預計 2027 年 AI 一體機 G 端市場規模超 4500 億元。國內廠商紛紛入局昇騰一體機，訊飛 AI 軟硬件一體化能力出眾，處于市場領導者象限。自 2023 年 3 月，華為昇騰與旗下華鵬振宇打造了專為高校和科研院所設計的

3、AI 訓練開發一體機后，國內各廠商陸續發布合作款昇騰一體機，應用范圍由科研逐步擴展到 AI 全場景乃至垂類模型落地。昇騰一體機的研發需要廠商聯合華為對 AI 芯片、算子庫、多卡高速互聯、分布式存儲等技術進行優化和適配，AI 廠商的相關軟硬件一體化能力是重要競爭力，而科大訊飛星火大模型跑分全國 TOP3，軟硬一體能力豐富，2018 年起與華為在 ICT 等領域深度合作，在 2023 年 7 月與華為昇騰進一步合作聯手打造我國通用智能新底座，華為徐直軍在 2023 年訊飛 1024 全球開發者節宣布科大訊飛聯合華為正式發布基于昇騰生態的“飛星一號”平臺，未來華為與訊飛將在大模型領域開展更多合作。華

4、為昇騰軟硬件生態不斷成熟為昇騰一體機發展注入源源動力。華為昇騰910 整數精度（INT8）算力可達 640TOPS，在業界其算力處于領先水平，性能水平接近于英偉達 A100，為昇騰一體機帶來強大算力；CANN、MindSpore、MindStudio 等軟件體系加速昇騰 AI 落地；五大類生態伙伴，覆蓋眾多優質主流合作伙伴，繁榮生態助力產業長期發展。投資建議：華為昇騰有望成為國產 AI 算力的“扛旗者”，昇騰一體機有望率先構筑業績彈性，重點推薦昇騰一體機核心廠商科大訊飛、軟通動力、恒為科技、安恒信息，建議關注云從科技、高新發展（華鯤振宇）、中軟國際、醫渡科技等。風險提示：昇騰一體機行業競爭加劇

5、，昇騰芯片發展不及預期。重點公司盈利預測、估值與評級 代碼 簡稱 股價（元）EPS（元）PE（倍）評級 2022A 2023E 2024E 2022A 2023E 2024E 002230.SZ 科大訊飛 47.40 0.24 0.52 0.78 196 92 61 推薦 301236.SZ 軟通動力 37.59 1.02 1.05 1.32 37 36 28 推薦 603496.SH 恒為科技 30.76 0.24 0.42 0.59 129 74 52 推薦 688023.SH 安恒信息 128.8-3.21 0.30 1.89 /424 68 推薦 688327.SH 云從科技 15.6

6、2-1.17-0.68-0.80/000628.SZ 高新發展 56.89 0.57/20/0354.HK 中國軟件國際 5.39 0.25 0.31 0.38 24 18 14/資料來源：Wind，民生證券研究院預測;（注：股價為 2023 年 11 月 10 日收盤價；云從科技、高新發展、中國軟件國際未覆蓋數據采用 wind 一致預期；匯率為 1CNY=1.088HKD）推薦 維持評級 分析師 呂偉 執業證書：S0100521110003 電話：021-80508288 郵箱：lvwei_ 相關研究 1.計算機周報 20231111：GPT 的“APP Store”時刻-2023/11/1

7、1 2.計算機周報 20231104：迎接 AI 應用落地新階段-2023/11/04 3.計算機行業點評：密評“年審制”開啟，商密景氣度進一步提升-2023/11/02 4.計算機 2023 年三季報總結：Q3 收入與利潤增速開始回升，子領域分化持續加劇-2023/11/01 5.計算機周報 20231028：迎接大模型重構終端硬件的拐點-2023/10/28 行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 2 目錄 1 昇騰一體機打通 AI 落地“最后一公里”.3 1.1 昇騰一體機瞄準大模型本地化部署藍海市場.4 1.2 國內 G 端率先落

8、地，樂觀預計市場規模超 4500 億元.6 1.3 市場格局：軟硬件一體化能力或成為核心競爭力.9 2 昇騰軟硬件生態不斷成熟賦能一體機發展.12 2.1 昇騰 AI 芯片提供強大算力.12 2.2 昇騰軟件體系不斷成熟.13 2.3 昇騰五類生態伙伴，覆蓋眾多主流廠商.17 3 昇騰一體機重點公司.20 3.1 科大訊飛：聯手華為打造國產 AI“Wintel”聯盟.20 3.2 軟通動力：昇騰 AI 生態圈踐行者.21 3.3 云從科技：昇騰一體機賦能千行百業數字化轉型.22 3.4 恒為科技：AI 算力可視化的“光模塊”，昇騰一體機業務有序推進中.24 4 風險提示.26 插圖目錄.27

9、表格目錄.27 5V8ZsUdUrVFYiXsV8OcMbRpNoOnPmPjMrQnMlOoPtP9PpOrRuOtQtNMYmMrP行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 3 1 昇騰一體機打通 AI 落地“最后一公里”昇騰 AI 一體機是國內 AI 軟硬件技術的黃金交點，是以國產算力領軍者華為昇騰 AI 基礎軟硬件平臺為基礎，聯合國內領先 AI 廠商打造的先進生產力工具。2023 年 7 月 6 日，華為昇騰在 WAIC 2023 會上聯合四家伙伴共同發布昇騰 AI大模型訓推一體化解決方案，雙方通過共同設計、聯合開發、協同上市、持續

10、迭代，為企業帶來“開箱即用”的大模型一體化解決方案。昇騰 AI 基礎軟硬件平臺包含華為 Atlas 系列硬件及伙伴自有品牌硬件、異構計算架構 CANN、全場景 AI框架昇思 MindSpore、昇騰應用使能 MindX、一站式開發平臺 ModelArts 和統一工具鏈 MindStudio 等。圖1：昇騰大模型訓推一體化解決方案聯合發布儀式 資料來源：36 氪公眾號，民生證券研究院 國內各廠商陸續發布合作款昇騰一體機，應用范圍由科研逐步擴展到 AI 全場景乃至垂類模型落地。2023 年 3 月，華為昇騰與旗下華鵬振宇打造了專為高校和科研院所設計的 AI 訓練開發一體機，奠定了將 AI 算力、A

11、I 平臺軟件、AI 開發框架、開發組件和存儲高效融合的算力底座基礎架構；2023 年 6 月，軟通動力發布訓推一體化平臺，支持用戶一站式 AI 開發、深度適配不同 AI 應用場景；2023 年8 月起云從科技、科大訊飛、智譜 AI 等國內領先 AI 大模型廠商合作款昇騰一體機面世，昇騰一體機應用范圍擴展到 AI 全場景；后續醫渡科技、安恒信息等公司將昇騰一體機用于自身垂類模型落地。昇騰一體機憑借其領先的軟硬件基礎設施性能，以及昇騰的優秀工程化能力，正逐漸成為千行百業大模型產業化重要抓手。行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 4 表1：國

12、內重點昇騰一體機發布時間軸 合作廠商 名稱 算力 簡述 時間 華鯤振宇 AI 訓練開發一體機 2.24 PFLOPS 專為高校和科研院所設計，將 AI 算力、AI 平臺軟件、AI 開發框架、開發組件和存儲高效融合，構建完整的 AI 數據服務與開發工作流一體化系統 2023/3/14 軟通動力 訓推一體化平臺 2.5PFLOPS 基于昇騰 AI 基礎硬件平臺，整合天鶴 OS 操作系統等組件，搭載自有 AI 中臺，支持一站式 AI 開發，為用戶提供多種交互式 AI 模型，深度適配不同 AI 應用場景 2023/6/5 云從科技 從容大模型訓推一體機 2.5PFLOPS 從容大模型推訓一體機結合云從

13、傳統視覺優勢，可以提供語言、視覺、多模態三大類基礎模型推理和訓練能力。并基于從容大模型算法及工具，大大降低了用戶訓練、構建和管理大模型的難度，助力企業打造專屬行業大模型，實現 5 倍效率提升。2023/8/2 科大訊飛 星火一體機 2.5PFLOPS 星火一體機的訓練和推理一體化部署，可用于問答系統、對話生成、知識圖譜構建、智能推薦等多個領域的應用，具備大模型預訓練、多模態理解與生成、多任務學習和遷移等能力 2023/8/15 智譜 AI、華鯤振宇 訓推/推理/代碼一體機 暫未披露 昇騰基礎軟硬件平臺已與智譜 GLM 大模型達成深度對接，充分發揮軟硬件協同優勢，便利開發者和用戶，實現普惠 AI

14、 2023/9/6 醫渡科技 醫療領域專屬大模型訓推一體機 暫未披露 內置醫渡科技全棧自主研發的醫療垂域基礎模型，并提供安全高性能計算環境、醫渡大模型工具包以及可演示試用場景的 API，打造了大模型落地醫療行業的新范式。2023/9/21 安恒信息 大模型一體機 暫未披露 安恒信息恒腦安全垂域大模型已順利通過 AI 框架昇思MindSpore 相互兼容性測試認證，基于昇騰聯合開發的大模型一體機已完成適配 2023/9/22 中軟國際 昇騰云+混合云一體機 暫未披露“昇騰云+混合云一體機”是基于鯤鵬 920 系列+昇騰 910 系列的新一代 GPU 芯片的大模型訓練和推理一體機，具備更高算力、極

15、致能效比和高速網絡寬帶，可用于大模型開發、大模型使用和大模型的運維管理。2023/10/20 資料來源：華鯤振宇、軟通動力、華為中國政企業務等微信公眾號，民生證券研究院整理 1.1 昇騰一體機瞄準大模型本地化部署藍海市場 1.1.1 本地化部署市場需求清晰 大模型本地化部署市場需求主要有數據安全需求和技術需求兩大類：1）數據安全需求：三星芯片代碼泄露事件為重要標志，大模型或能夠永久學習泄露數據內容，造成不可逆損失。據澎拜新聞援引韓國媒體economist報道，2023 年 3 月，三星內部發生三起涉及 ChatGPT 誤用與濫用案例，包括兩起“設備信息泄露”和一起“會議內容泄露”，報道稱半導體

16、設備測量資料、產品良率等內容或已被存入 ChatGPT 學習資料庫中。據 Cyberhaven 統計，員工直接發給 ChatGPT 的企業數據中，有 11%都是敏感數據。行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 5 圖2：11%敏感數據被傳輸給 ChatGPT 資料來源：量子位，民生證券研究院 2）技術需求：使用本地化部署的大模型，可以讓機構和個人在這種不斷變化的市場環境中積累經驗，而單單使用 API 則無法做到這一點。據 willows.ai，對于 AI 原生應用，需要了解模型的內部狀態、梯度和中間輸出結果，使用基于 API的模型，會限制

17、進一步進行實驗和增強模型的可能性。此外，AI 工程化開發成本較高，中小廠商難以負擔，使用打包工程化能力的 AI 一體機能夠降低中小廠商進行 AI 創業的門檻。1.1.2 海外巨頭爭先入局驗證賽道景氣度 英偉達發布 L40S 強勢切入大模型本地化部署市場，驗證賽道景氣度。英偉達L40S 不支持 NVLink 協議，最多只能做到 8 卡并行，因此其主要目標客戶是中小型企業的算法訓練，與 A100 單卡相比，L40S 在 AI 推理效能提高 20%，AI 訓練效率提高 70%，微調方面比 A100 快 50%。圖3：英偉達 L40S 發布后供不應求 資料來源：英偉達官網，民生證券研究院 行業深度研究

18、/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 6 戴爾集團與英偉達聯合發布用于安全、本地化部署生成式 AI 的 Project Helix。據英偉達官網，Project Helix 將支持從基礎設施配置、建模、訓練、微調、應用開發和部署一直到部署推理和精簡結果等整個生成式 AI 的生命周期。Project Helix 還包含 NVIDIA AI Enterprise 軟件，為客戶提供用于整個 AI 生命周期的工具。NVIDIA AI Enterprise 包含 100 多個框架、預訓練模型和開發工具，例如用于構建主題鮮明、安全可靠的生成式 AI 聊天機器人

19、的 NVIDIA NeMo 大型語言模型框架與 NeMo Guardrails 軟件。此外，Project Helix 還將安全和隱私功能內置在基礎組件中，如 Secured Component Verification 等在本地保護數據可以降低固有風險，幫助企業滿足監管要求。圖4：戴爾 Project Helix 實拍圖 資料來源：戴爾官網，民生證券研究院 1.2 國內 G 端率先落地，樂觀預計市場規模超 4500 億元 G 端數據安全最為迫切，推動大模型本地化部署需求率先落地。從數據的自主可控出發，黨政軍對數據安全需求強烈：據維創，政府數據和軍隊國防機密若泄密極易造成重大負面影響，甚至危及

20、國家安全和社會穩定。優刻得與沐曦、智譜華章共同在寧夏的開放平臺上面向第一批用戶也正是 G 端的航天醫院、數字寧夏建設運營有限公司。首批落地的大模型本地部署一體機主要分為推理型 AI 一體機、訓推一體型 AI 一體機以及編程一體機三類。行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 7 圖5：國內 G 端數據安全需求最為迫切 資料來源：CCW，民生證券研究院 深圳龍知政政務垂直領域 GPT 大模型采用本地化服務、私有化部署的模式，或在全國范圍內形成標桿效應。據深圳龍華微信公眾號，深圳龍知政政務垂直領域 GPT 大模型在通過私有化部署實現專屬數據的安

21、全隔離的基礎上，實現多輪對話、信息溯源、深度學習等能力，能獨立解決問題，提供輔助決策。據智慧城市行業資訊，“龍知政”GPT 大模型有三大優勢：一是區屬國企的本地化服務能力，專業技術保障團隊，自研技術支撐服務，操作流程更合規；二是通過大模型的私有化部署，確保政務數據隔離，使用更安全；三是針對政務服務需求定向優化，業務處理更高效準確，服務更貼心便捷。圖6：龍知政 GPT 大模型技術原理 資料來源：深圳龍華微信公眾號，民生證券研究院 從最優化角度計算市場規模，AI 一體機需求量等于接入 AI 的 PC 數量除以AI 一體機最大并發數量。由于目前市場 AI 一體機參數披露較少且主要以華為昇騰芯片為主預

22、計 AI 一體機硬件參數接近，使用摩爾線程一體機 40 臺最大并發以及 行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 8 智譜一體機最低 180 萬單價進行市場測算：1）2022 年國家機關和事業單位住房公積金實繳職工數量約 4745 萬人，假設 70%職工配 PC、假設職工數量穩定略微波動，則 2023-2027 年 G 端 PC 數量為 3300-3400 萬臺；2）樂觀/中性/悲觀情況下，至 2027 年接入大模型的 PC 滲透率分別為30%/20%/10%；3）參考摩爾線程，假設 AI 一體機最大并發量為 40 臺；4）定價參考智譜 A

23、I 一體機單價為 180 萬元/臺（最低配置產品）5）綜上可得，2027 年樂觀/中性/悲觀情況下，G 端 AI 一體機市場規模分別為 4590 億元/3060 億元/1530 億元。表2：國內 AI 一體機 G 端市場規模測算 2023 2024E 2025E 2026E 2027E 備注 PC 數量（萬臺）3300 3325 3350 3375 3400 AI 滲透率 預測值 樂觀 1.0%15.0%23.0%27.0%30.00%中性 0.50%5.00%10.00%15.00%20.00%悲觀 0.00%2.50%5.00%7.50%10.00%接入 AI 的 PC 數量（萬臺）樂觀

24、33 498.75 770.5 911.25 1020 中性 16.5 166.25 335 506.25 680 悲觀 0 83.125 167.5 253.125 340 AI 一體機需求量（萬臺）最大并發 40 臺 樂觀 0.8 12.5 19.3 22.8 25.5 中性 0.4 4.2 8.4 12.7 17.0 悲觀 0.0 2.1 4.2 6.3 8.5 AI 一體機市場規模（億元）單價 180 萬元 樂觀 149 2244 3467 4101 4590 中性 74 748 1508 2278 3060 悲觀 0 374 754 1139 1530 資料來源：摩爾線程，智譜 AI

25、，全國住房公積金 2022 年年度報告，民生證券研究院測算 從最優化角度計算市場規模，編程一體機需求量等于接入 AI 的 IT 部門 PC 數量除以 AI 一體機最大并發數量。由于目前市場編程一體機參數披露較少且主要以華為昇騰芯片為主預計編程一體機硬件參數接近，使用摩爾線程一體機 40 臺最大并發以及智譜 AI 一體機最低 180 萬單價進行市場測算：1）2022 年國家機關和事業單位住房公積金實繳職工數量約 4745 萬人，假 行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 9 設 70%職工配 PC、假設職工數量穩定略微波動，則 2023-2

26、027 年 G 端 PC 數量為 3300-3400 萬臺；2）根據中公教育整理的 2024 中央黨群機關公務員招聘信息估算，2024 年負責 IT 公務員占比約為 6%，假設 2023-2027 年穩定 6%；3）考慮到 IT 部門對于 AI 提升編程效率需求更強，樂觀預計 2027 年政府 IT部門 50%接入編程 AI，高于政府部門總體 30%滲透率（上文）；4）參考摩爾線程和智譜 AI，假設編程一體機最大并發 40 臺，單價 180 萬元；5）綜上可得，2027 年樂觀/中性/悲觀情況下國內編程一體機 G 端市場規模分別為 92 億元/55 億元/37 億元。表3：國內編程一體機 G

27、端市場規模測算 2023 2024E 2025E 2026E 2027E 備注 PC 數量（萬臺）3300 3325 3350 3375 3400 政府 IT 員工占比 6%6%6%6%6%編程 AI 滲透率 預測 樂觀 1%25%40%45%50%中性 1%15%20%25%30%悲觀 0%5%10%15%20%接入編程 AI 政府 IT 員工 PC 數量（萬臺）樂觀 2 50 80 91 102 中性 1 30 40 51 61 悲觀 0 10 20 30 41 編程一體機需求量（萬臺）最大并發 40 臺 樂觀 0.0 0.2 0.4 0.5 0.5 中性 0.0 0.1 0.2 0.3

28、0.3 悲觀 0.0 0.0 0.1 0.2 0.2 編程一體機市場規模（億元）單價 180 萬元 樂觀 2 45 72 82 92 中性 1 27 36 46 55 悲觀 0 9 18 27 37 資料來源：摩爾線程，智譜 AI，全國住房公積金 2022 年年度報告，民生證券研究院測算 1.3 市場格局：軟硬件一體化能力或成為核心競爭力 昇騰一體機需要 AI 廠商擁有強大的 AI 領域軟硬件一體化工程能力。據芯智訊，華為跟科大訊飛共同在昇騰 AI 的軟硬件平臺和軟件的支撐工具上，把高算力AI 芯片、高性能的算子庫、多卡高速互聯以及分布式存儲結合起來，尤其是聯合針對人工智能所需要的最重要的算子

29、庫進行甄別和打磨；此外，科大訊飛的訓練 行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 10 和數據閉環全流程設計，以及訓練和推理一體化設計的自研大模型訓練平臺支持大規模的異構算力兼容、也支持混合云架構易拓展等特性也起到重要作用。華為徐直軍在 1024 全球開發者節宣布：科大訊飛聯合華為正式發布基于昇騰生態的“飛星一號”平臺。公司與華為昇騰合作，實現從算力底層硬件基礎設施到大模型再到大模型應用開發平臺全生命周期覆蓋，在深度優化下華為 GPU 可對標英偉達 A100。早在 2018 年 5 月，華為與科大訊飛簽署戰略合作協議，未來雙方將在公有云服務

30、、ICT 基礎設施產品、智能終端、以及辦公 IT 四大領域開展深度戰略合作；在 2023 年 7 月，訊飛星火與華為昇騰進一步合作聯手打造我國通用智能新底座，通過軟硬件的完美協同優化，構建算力集中、性能優越、供給穩定、數據安全的大模型訓練集群，加速了訓練和數據的全流程閉環。據科大訊飛董事長劉慶峰，在華為派出專門工作組在訊飛成立專班工作優化的背景下，華為 GPU 可對標英偉達 A100。此外，公司于 2009 年開始算力基礎設施建設，目前已建成 4 城 7 中心深度學習計算平臺，算力不僅完全滿足 AI 算法模型訓練，還能夠覆蓋面向開放平臺數百萬開發者和其他行業伙伴提供相關 AI 服務的需求。據I

31、T 時報，訊飛 2023 年 1024 開發節上，科大訊飛聯合華為正式發布基于昇騰生態的“飛星一號”平臺：華為輪值董事長徐直軍表示，“飛星一號”將為更大參數的星火 4.0 提供算力支撐，目前華為公司在全球所有智能終端的語音技術都來自科大訊飛，未來將與科大訊飛在大模型領域開展更多合作?？拼笥嶏w董事長劉慶峰表示，半年內訊飛和華為成立的“聯合特戰隊”實現星火大模型訓練和推理效率均翻番。圖7：科大訊飛與華為昇騰強強聯合 資料來源：WAIC2023，民生證券研究院 訊飛星火一體機競爭優勢顯著。智譜 AI 的大模型 ChatGLM 與星火大模型、行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必

32、閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 11 文心一言并列國產大模型 TOP3，同樣與昇騰合作，在一體機軟硬件優勢不突出的前提下，定價最高達到 3960 萬元/15 人（包括產品方案、模型部署、微調咨詢等），星火一體機憑借自身豐富軟硬件一體化產品開發經驗或能夠帶來更強性價比；云從科技、恒為科技、軟通動力等公司也發布基于昇騰硬件的一體機產品，但上述公司大模型性能很難與國產大模型 TOP3 的星火大模型比較，導致昇騰一體機軟件部分使用體驗或低于星火一體機；因此，我們認為星火一體機在市場競爭優勢顯著。圖8：昇騰一體機競品比較 資料來源：Wind，智譜 AI 官網，民生證券研究院整理 行業深度研究/計算機

33、 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 12 2 昇騰軟硬件生態不斷成熟賦能一體機發展 2.1 昇騰 AI 芯片提供強大算力 基于達芬奇架構的兩顆“芯”。2018 年 10 月，代號為 310 和 910 的昇騰處理器系列產品推出。1）昇騰 310 處理器：本質上是人工智能片上系統，主要應用于邊緣計算產品和移動端設備等低功耗的領域。該芯片采用 12nm 制造工藝，最大功耗僅為 8W，半精度（FP16）算力可達 8TFLOPS，整數精度（INT8）算力可達 16TOPS，同時還集成了 16 通道全高清視頻解碼器。2）昇騰 910 處理器：該芯片計算密度大，領先

34、全球，相比于同時代的英偉達 Tesla V100 GPU 還要高出一倍，其主要應用于云端，可以為深度學習的訓練算法提供強大算力。在算力方面，昇騰 910 表現非常出色，半精度（FP16）算力可達 320TFLOPS，整數精度（INT8）算力可達 640TOPS，功耗只有 310W，同時采用了 7nm 先進工藝進程，支持 128 通道全高清視頻解碼。從算力上看，昇騰 910 和英偉達 A100 性能基本上相當。圖9：昇騰 310 關鍵特性 圖10：昇騰 910 關鍵特性 資料來源：華為海思官網，民生證券研究院 資料來源：華為海思官網，民生證券研究院 表4：主流芯片特性對比 公司名稱 產品型號 運

35、算能力（理論峰值性能）性能功耗比 峰值半精度（FP16）性能 峰值雙精度（FP64）性能 架構 顯存帶寬 面向訓練/推理任務 英偉達 A100 624TOPSINT8(非稀疏模式）約 2TOPS/W(非稀疏模式）312TFLOPs 19.5TFLOPs Ampere 1935GB/s 推理和訓練 AMD MI 100 184.6TOPSINT8 約 0.6TOPS/W 184.6TFLOPs 11.5TFLOPs CDNA 1.2TB/s 推理和訓練 寒武紀 思元 590 MLUarch05 推理和訓練 海光 深算一號 1024GB/s 推理和訓練 百度昆侖 昆侖 2 256 TOPSINT8

36、 約 2.1TOPS/W 128TFLOPS XPU-R 推理和訓練 華為海思 Ascend 910 640TOPSINT8 約 2TOPS/W 320TFLOPs HUAWEI Da Vinci 推理和訓練 資料來源：nvidia 官網、AMD 官網、寒武紀官網、海光招股書明書、昆侖芯官網，華為海思官網，民生證券研究院 行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 13 2.2 昇騰軟件體系不斷成熟 華為針對 AI 場景，設計了異構計算架構 CANN、AI 計算框架 MindSpore 和第三方適配以及全流程開發工具鏈 MindStudio。

37、本文主要關注 CANN、MindSpore 和 MindStudio。CANN 是一種異構計算架構，功能類似英偉達 CUDA。CANN 位于計算資源層和應用層之間，即芯片使能層，實現了在高性能計算硬件和 AI 應用之間架起一座橋梁。部署在昇騰服務器，包含統一的編程語言、統一網絡構圖接口、高性能計算引擎以及算子庫。通過 AscendCL 對外提供 Device 管理、Context 管理、Stream 管理、內存管理、模型加載與執行、算子加載與執行、媒體數據處理等API，幫助開發者實現在 CANN 平臺上進行深度學習推理計算、圖像預處理、單算子加速計算。在離線推理場景和訓練場景都有應用。CANN

38、 釋放 AI 硬件的極致性能，其高性能算子庫和調優引擎，支撐快速部署神經網絡。深度學習框架構建的模型是由一個個計算單元組成，這些計算單元被稱為算子，對應著特定的計算邏輯，構成了加速神經網絡的基礎和核心。CANN支持超過 1400 個高性能算子，并提供 900 多種優選模型，并且覆蓋了 80%的 DSL算子，其 DSL 算子相比業界其他的產品，提升了 70%開發效率。正是這些豐富的算子，筑起了澎湃的算力源泉。此外，CANN 還提供了新一代智能調優工具 AOE，取代了繁瑣的手動優化操作，降低了調優的門檻，并提高了調優的效率。以ResNet50 網絡為例，使用 AOE 進行調優的效率比上一代工具提升

39、了一倍以上，并且性能提升超過 100%。在 CANN 6.0 版本下，模型遷移成功率可達 90%。圖11：CANN AI 異構計算架構 資料來源：華為昇騰官網，民生證券研究院 CANN 在各領域深受認可。1）在學術領域方面：2022 年 3 月，基于 CANN的 AI 論文 PLGAN 強勢上榜 2022 CVPR，5 月榮獲“軟件行業示范案例”，12 月，行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 14 在第八屆中國國際“互聯網+”大學生創新創業大賽中，“基于昇騰算力及 CANN的創新應用”突破“互聯網+”國賽金獎。2）在科研領域方面：分子

40、動力學模擬服務在 CANN 的助力下成功商用，AI 預測性能達到現有產品的 1.5+倍，可預測規模較傳統方法提升 10000+倍，為光伏材料、新能源電池、半導體材料研究帶來巨大的商業應用價值。此外，昇騰 AI 平臺端到端使能蛋白質結構預測基于 CANN進行多維度性能優化，使得 AI 預測效率較 Baseline 提升 2+倍，同時具備長序列推理能力，2022 年底已支持 3800+長度的蛋白質氨基酸序列，達到業界領先水平。MindSpore 是華為推出的支持云邊端靈活部署的深度學習框架。人工智能領域的發展，離不開深度學習框架。從 2012 年以前的 Torch、OpenNN 等原始深度學習框架

41、的發布，到后面形成了 TensorFlow 和 PyTorch 雙頭壟斷，再到現在中國國產框架有了一席之地，深度學習框架市場新品更新不斷。2020 年，華為研制的 MindSpore 正式開源，和 TensorFlow、PyTorch、飛槳等框架共同為人工智能領域發力。圖12：昇思 MindSpore 總體架構 資料來源：華為昇騰官網，民生證券研究院 MindSpore 幫助開發者孵化出各種 AI 創新算法和應用，大幅提升效率。在2018 年“華為全聯接大會“上提出了人工智能面臨的十大挑戰，其中提到長部署周期，高開發成本、高技術門檻等問題，為了應對這些問題，昇騰 MindSpore 專注于實現

42、開發友好、運行高效、全場景按需協同三大目標，以有效降低開發門檻。一般而言，開發深度學習軟件框架能夠把程序員從煩瑣細致的具體編程工作中解放出來，從而將主要精力集中在人工智能算法的調優和改進上。昇思 MindSpore作為新一代全場景 AI 框架，亦是如此，同時具有圖算融合、分布式并行、企業安 行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 15 全可信等功能，能夠實現模型的訓練-推理-全場景部署。圖13：支持全場景統一推理，大幅提高部署效率和推理性能 資料來源：昇思 MindSpore 官方公眾號，民生證券研究院 MindSpore 易用性和性能全

43、國領先。根據 Omdia 發布的 2023 年中國人工智能框架市場調研報告可知，有 40%的開發者將“易用性”作為選擇框架的首選因素，35%的開發者將”性能“作為選擇框架的首選因素。其易用性是指產品被用戶使用時，能夠被用戶理解、學習、使用和吸引用戶的能力，易用性是產品的基本自然屬性，標志著最終產的可用性和成熟度。MindSpore 在易學習低門檻、易開發高效率、問題快速閉環三方面，提升易用性，并且成立了易用性 SIG。中國人工智能框架市場調研報告中提到，在國外的端到端框架中，開發者認為TensorFlow，PyTorch 的易用性更好，而本土框架昇思 MindSpore 和飛槳PaddlePa

44、ddle 在易用性方面緊隨其后。在端到端人工智能框架性能方面，MindSpore 以 13%的占比排名第三。圖14：融合編程新范式優勢突出，實現易用性和性能的完美結合 資料來源：昇思 MindSpore 官方公眾號，民生證券研究院 行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 16 MindSpore 在全球 AI 框架使用率方面處于第一梯隊。根據 Omdia 的調研數據，在社區活躍度方面，MindSpore 以 11%的占比，排名第四；在中國開發者心中，MindSpore 在國產框架中認知度排第一，全球框架中認知度排第三。在人工智能框架使用率

45、方面，TensorFlow、PyTorch、昇思 MindSpore 和飛槳合計占了86%的市場份額，其中，MindSpore以11%的占比在全球框架里排名第三，逆勢進入了 AI 框架的第一梯隊。圖15：中國開發者主流人工智能框架使用率排名 資料來源：中國人工智能框架市場調研報告，民生證券研究院 MindSpore 在國內市場廣受認可。昇思 MindSpore 與超過 200 所高校和科研機構展開了創新合作，截至 2022 年，獲得了超過 800 家企業的昇思技術認證，涵蓋了制造、金融、電信運營商等國家重要領域。此外，昇思 MindSpore 在 Gitee AI 開源項目中綜合排名第一，軟件

46、下載速度排名第一，已經超過 370 萬次下載總量。圖16：昇思 MindSpore 合作伙伴 資料來源：華為昇思官網，民生證券研究院 提供全流程開發的工具鏈 MindStudio。開發者可以利用 MindStudio 提供的簡單易用的開發工具，高效地完成端到端開發，讓開發者能夠在安裝部署、模 行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 17 型訓練、模型推理、算子開發、應用開發、調試調優和應用部署全流程中一站式完成，無需切換不同的工具，從而顯著降低了開發門檻。MindStudio 支持訓練、推理場景。1）訓練場景：MindStudio（昇騰訓

47、練加速工具）利用獨有的算法，使訓練速度提升 25%。2）推理場景：MindStudio（昇騰模型壓縮工具）利用獨有的智能算法，加速推理進程，可大致提速 47%。圖17：MindStudio 開發流程 資料來源：華為昇騰官網，民生證券研究院 2.3 昇騰五類生態伙伴，覆蓋眾多主流廠商 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以及生態運營伙伴五大類。其中，整機硬件伙伴有 13 家、IHV 硬件伙伴有 6 家、軟件伙伴大約 1200 家，以薩技術是其一體機解決方案伙伴，極視角科技以及中軟國際是其生態運營伙伴。1）整機硬件伙伴：在昇騰計算整機硬件的產品方面，華為

48、通過包括寶德、華鯤振宇、神州數碼等眾多主流的廠商合作，內容主要涵蓋服務器，共同打造適應產業發展的產品。圖18：整機硬件伙伴 資料來源：華為昇騰官網，民生證券研究院 以黃河信產為例，黃河信產專注于鯤鵬系列通用計算和昇騰系列 AI 計算的服務器、微型計算機以及軟硬一體化解決方案，并與生態伙伴緊密合作，共同推動計算生態的創新。其產品包括 Huanghe OceanAI 900H 訓練服務器、Huanghe OceanAI 800H 推理服務器、Huanghe OceanAI 500 Pro 智能邊緣服務器等。行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報

49、告 18 表5：黃河信產相關產品參數 產品名稱 AI 算力 AI 處理器 AI 加速卡 Huanghe OceanAI 900H 訓練服務器 2.56/2.24/2/1.76 PFLOPS FP16 8 個昇騰 910 最大支持 8 個 Atlas 300I 推理卡 Huanghe OceanAI 900 訓練服務器 2.56/2.24/2/1.76 PFLOPS FP16 8 個昇騰 910 Huanghe OceanAI 800H 推理服務器 最大 980 TOPS INT8 英特爾 最多支持 7 張 Atlas 300I/300I Pro/300V Pro 推理卡 Huanghe Oce

50、anAI 800 推理服務器 最大 1120 TOPS INT8 昇騰 AI+鯤鵬920 最大支持 8 張 Atlas 300I/300I Pro/300V Pro 推理卡 Huanghe OceanAI 500 Pro 智能邊緣服務器 最大 420 TOPS INT8 鯤鵬 920 最大支持 3 張 Atlas 300I/300I Pro/300V Pro 資料來源：華為昇騰官網，民生證券研究院 2）IHV 硬件伙伴：凌華科技、研揚科技、研華科技、飛途、東聲智能、全愛科技 6 大公司成為 IHV 硬件伙伴。該合作伙伴基于華為昇騰部件進行二次開發，形成自有品牌硬件產品并進行銷售。表6：IHV

51、硬件伙伴相關產品參數 伙伴名稱 產品名稱 AI 算力 功耗 凌華科技 AES-200 1U 邊緣服務器 16 核 1.9GxHz ARM CPU 188TOPS 算力 NPU 98 W 研揚科技 研揚邊緣智能盒子 ARES-500AI 22/16 TOPS INT8 11/8 TFLOPS FP16 飛途 RTSO-7001 典型功耗 11W 飛云智盒 Z507 典型功耗 11W 東聲智能 DS-ATS200-506A 系列智能相機 最高支持 22TOPS INT8 全愛科技 QA200EP 推理卡 22/16TOPS INT8 11/8TFLOPS FP16 20W 研華科技 嵌入式邊緣計算

52、平臺 MIC-770Q 88 TOPS INT8 180W 通用型邊緣計算平臺 IPC-NS01 88 TOPS INT8 850W 短款邊緣計算平臺 HPC-7420 264 TOPS INT8 1200W 資料來源：華為昇騰官網，民生證券研究院 圖19：IHV 硬件伙伴 資料來源：華為昇騰官網，民生證券研究院 3）應用軟件伙伴：對接昇騰服務器、智能小站、集群、加速模塊和卡以及MindSpore等產品，華為昇騰應用軟件伙伴開發、銷售自有知識產權的應用程序、軟件、垂直細分應用等產品。該合作伙伴屬于數字政府和制造行業的居多。行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁

53、免責聲明 證券研究報告 19 圖20：應用軟件伙伴 資料來源：華為昇騰官網，民生證券研究院 4）一體機解決方案伙伴：以薩技術成為華為昇騰唯一的一體機解決方案伙伴，基于昇騰系列的產品，打造了以薩智慧交通和以薩智慧交通兩大解決方案。5）生態運營伙伴：華為昇騰和極視角科技以及中軟國際達成合作。其中，極視角通過昇騰產品構建了“智慧城市”解決方案，具有部署方便、一鍵式安裝、一站式管理和數據不外泄功能；而中軟國際年蟬聯中國軟件和信息服務綜合競爭力百強企業前 15 位，致力于昇騰算力企業合作、方案構建、算力運營等領域。行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究

54、報告 20 3 昇騰一體機重點公司 3.1 科大訊飛：聯手華為打造國產 AI“Wintel”聯盟 與華為聯合發布星火一體機，合作共建全國產化算力底座。華為與科大訊飛共同在昇騰 AI 的軟硬件平臺和軟件的支撐工具上，把高算力 AI 芯片、高性能的算子庫、多卡高速互聯以及分布式存儲結合起來，尤其是聯合針對人工智能所需要的最重要的算子庫進行甄別和打磨，然后在此基礎上，架構科大訊飛的訓練和數據閉環全流程設計，以及訓練和推理一體化設計的自研大模型訓練平臺，中間是支持大規模的異構算力兼容，也支持混合云架構易拓展。在單卡算力上，平臺對標英偉達 A100，同時公司還正在與華為一道打造面向超大規模大模型訓練的國

55、產算力集群，形成集群化優勢。圖21：科大訊飛聯合華為昇騰打造算力底座 資料來源：科大訊飛官方公眾號，民生證券研究院 星火一體機有望成為助力行業和企業快速部署私有化大模型的重要抓手。在應用端，科大訊飛給出了 5 種特別需要又方便的定制優化模式，支持場景開發，也給出了十幾種直接可用的場景包，以及 7000 多個小助手，可以使每一家企業、每一個行業、每一個學校、每一個醫院，都有機會構建自己的專屬大模型，企業可以從頭到尾訓練大模型，也可以基于科大訊飛的星火大模型來定制?？拼笥嶏w有 130 億、650 億、1750 億的模型參數可選，在這基礎上針對企業的場景進行快速優化，一周左右就可以在原有應用上增加

56、20%技術指標。因此，星火一體機的發布，可以幫助每一個企業、每個行業快速部署私有化大模型。行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 21 圖22：科大訊飛聯合華為昇騰打造算力底座 資料來源：科大訊飛官方公眾號，民生證券研究院 風險提示：技術路線變革具有不確定性；行業格局變化 科大訊飛盈利預測與財務指標 項目/年度 2022A 2023E 2024E 2025E 營業收入（百萬元）18,820 21,619 27,200 35,215 增長率（%）2.8 14.9 25.8 29.5 歸屬母公司股東凈利潤（百萬元）561 1,195 1,80

57、3 2,682 增長率（%）-63.9 112.9 50.9 48.8 每股收益（元）0.24 0.52 0.78 1.16 PE 196 92 61 41 PB 6.7 6.4 5.9 5.2 資料來源：Wind，民生證券研究院預測；（注：股價為 2023 年 11 月 10 日收盤價）3.2 軟通動力：昇騰 AI 生態圈踐行者 軟通動力作為中國領先的軟件與信息技術服務商，長期深耕數字創新服務+AI賽道，擁有完整的技術創新體系，并成立了專注于 AI 領域的人工智能研究與創新中心(AIC)，為客戶的 AI 服務體系提供支撐。同時軟通動力積極融入昇騰 AI 生態圈。AI 領域的重點產品：軟通動力

58、打造出了具有端云協同、軟硬一體、安全可信三大優勢的 AI 端云一體化產品（昇騰版），該產品已與華為 Atlas 300I/V Pro 推理卡完成兼容性測試。此外，軟通動力在多地的昇騰 AI 生態創新中心，均扮演多樣化算力能力服務商的角色，協助生態伙伴和用戶，共同完成芯片適配、系統遷移、應用創新、人才培養等工作。同時，軟通動力作為首批合作企業簽約入駐北京昇騰人工智能計算中心，并將參與到“人工智能安全可信護航計劃”的理論研究、標準制定、評估評測等相關工作中，與昇騰一道共同推進 AI 規模應用與產品創新。行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告

59、22 圖23：軟通動力與昇騰結合的相關產品及優勢 資料來源：軟通動力官方公眾號，民生證券研究院 風險提示：AI 技術路線具有不確定性；公司新產品研發進度具有不確定性。軟通動力盈利預測與財務指標 項目/年度 2022A 2023E 2024E 2025E 營業收入（百萬元）19,104 21,425 25,973 31,233 增長率（%）14.9 12.2 21.2 20.3 歸屬母公司股東凈利潤（百萬元）973 1,002 1,260 1,574 增長率（%）3.0 2.9 25.8 24.9 每股收益（元）1.02 1.05 1.32 1.65 PE 37 36 28 23 PB 3.6

60、3.3 3.1 2.8 資料來源：Wind，民生證券研究院預測；（注：股價為 2023 年 11 月 10 日收盤價）3.3 云從科技：昇騰一體機賦能千行百業數字化轉型 從容大模型訓推一體機是重慶人工智能創新中心孵化的首個大模型及解決方案，基于從容大模型，用戶可以訓練、構建和管理自己的大模型。云從科技遵循通用平臺戰略，通過構筑平臺型 AI 企業，打造人機協同操作系統和通用大模型底座，構建像人一樣思考和工作的行業大模型，同時推出從容大模型推訓一體機作為超強硬件支撐，賦能大模型的訓練推理閉環，做到一套 AI 系統使能全業務流創新，實現場景通用化。從容大模型推訓一體機用著降本增效、安全可控的特點。從

61、容大模型推訓一體機結合云從傳統視覺優勢，可以提供語言、視覺、多模態三大類基礎模型推理和訓練能力。并基于從容大模型算法及工具，大大降低了用戶訓練、構建和管理大模型的難度，助力企業打造專屬行業大模型，實現 5 倍效率提升。該解決方案支持私人定制，模型參數規格十億、百億、千億均可選，結合云從科技提供的語言、視覺和多模態三類基礎模型，利用企業相關數據，能進行 SFT、RM 和 PPO等強化學習和模型精調，為基礎模型注入專業知識和技術，使之在企業關注的領 在中鐵十一局集團有限公司財務共享中心RPA+AI智能化項目中，軟通動力從集團財務共享中心業務頂層設計開始，對現有管理模式、業務系統進行改造升級，實現了

62、單位日處理數據10倍以上的提升AI端云一體化產品 通過知識圖譜技術軟通動力為某物聯網公司的5G定制網能力魔方系統進行智能化革新，通過對數據采集、知識庫管理、推薦模型管理、評估管理等四大模塊升級，提升工作效率知識圖譜技術 軟通動力形成以自研echo智能客服為代表的生態產品服務，通過iRSP智能機器人軟件平臺，TTS+ASR語音識別與合成及RPA機器人流程自動化三種產品，解決了企業客戶廣泛面臨的人員成本高等問題自研echo智能客服 行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 23 域內變得足夠智能和精準，成為“AI 精靈行業大模型”，進而服務企業

63、的業務場景，提升業務效率和產品競爭力；支持企業私有化部署，滿足數據不出廠的信息安全要求。圖24：云從科技從容一體機主要指標 資料來源：華為中國政企業務微信公眾號，民生證券研究院 云從科技主營業務主要分為人機協同操作系統和人工智能解決方案兩大類，面向智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商業、泛 AI 等領域提供綜合解決方案，同時根據客戶需求基于公司人工智能核心技術并結合其他應用領域的技術為客戶提供定制化軟件開發服務。圖25：云從科技業務版圖 資料來源：云從科技 2023 年半年報，民生證券研究院 行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 24

64、3.4 恒為科技：AI 算力可視化的“光模塊”，昇騰一體機業務有序推進中 公司網絡可視化對于流量采集、分發、分析等能力與智能計算業務各類服務器、AI 一體機等技術相結合，能夠很好滿足智算可視化技術需求。據新一代智算中心網絡技術白皮書，智算中心關鍵技術包括超大規模網絡技術、超高性能網絡技術以及網絡可靠性與智能運維技術等，恒為科技技術儲備能夠較好滿足智算中心關鍵技術需求。公司2020年8月就已經推出 登云 AI 計算平臺解決方案，2023 年一季度已有一部分與科研院所合作的 AI 一體機和 AI 服務器項目落地，營收貢獻約 1500 萬元左右，該解決方案以恒為高性能 AI 服務器平臺為載體，具有領

65、先業界的計算性能，特別適用于超大運算規模的深度神經網絡的推理運算，可實現對視頻結構化、人臉識別、物品識別、視頻內容增強等典型應用的 AI 加速運算。同時，公司表示，與華為在網絡可視化等業務上有深入的合作關系。圖26：恒為“登云”AI 計算平臺解決方案 資料來源：飛騰微信公眾號，民生證券研究院 2023 年 9 月 20 日，華為與恒為科技等公司簽署四方戰略合作協議，將在前海設立深港人工智能算力中心，加快推進深港算力基礎設施、網絡體系、安全體系、運營體系等建設，為深港人工智能企業提供 AI 算力資源供給、算力調度、算力驗證及適配等專業服務。同日，公司在互動易回復：公司與華為昇騰在異構智算中心的技

66、術方案和運維方案方面正在探討合作，并在推進一些實際項目的落地；此外，公司也與華為昇騰在私域模型的訓推一體機方面正在進行測試和移植等合作。風險提示：行業格局變化；新技術路線變化給行業發展帶來不確定性。行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 25 恒為科技盈利預測與財務指標 項目/年度 2022A 2023E 2024E 2025E 營業收入（百萬元）771 1,011 1,328 1,744 增長率（%）13.6 31.2 31.4 31.3 歸屬母公司股東凈利潤（百萬元）76 134 190 268 增長率（%）42.6 75.7 42.

67、0 40.7 每股收益（元）0.24 0.42 0.59 0.84 PE 129 74 52 37 PB 7.8 7.1 6.4 5.6 資料來源：Wind，民生證券研究院預測；（注：股價為 2023 年 11 月 10 日收盤價）行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 26 4 風險提示 1）昇騰一體機行業競爭加?。耗壳皣a軟硬件尚未呈現出清晰的格局，若后續行業競爭加劇，可能會影響相關公司的毛利率水平，進而影響相關公司的盈利能力。2）昇騰芯片發展不及預期：目前 AI 芯片技術路徑尚未明確，如果昇騰芯片出現技術路徑選擇失誤等問題，領先優勢

68、或受到影響，基于昇騰芯片的昇騰一體機也將收到影響，進而對相關上市公司業務開展造成影響。行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 27 插圖目錄 圖 1：昇騰大模型訓推一體化解決方案聯合發布儀式.3 圖 2：11%敏感數據被傳輸給 ChatGPT.5 圖 3：英偉達 L40S 發布后供不應求.5 圖 4：戴爾 Project Helix 實拍圖.6 圖 5：國內 G 端數據安全需求最為迫切.7 圖 6：龍知政 GPT 大模型技術原理.7 圖 7：科大訊飛與華為昇騰強強聯合.10 圖 8：昇騰一體機競品比較.11 圖 9：昇騰 310 關鍵特性

69、.12 圖 10：昇騰 910 關鍵特性.12 圖 11：CANN AI 異構計算架構.13 圖 12：昇思 MindSpore 總體架構.14 圖 13：支持全場景統一推理，大幅提高部署效率和推理性能.15 圖 14：融合編程新范式優勢突出，實現易用性和性能的完美結合.15 圖 15：中國開發者主流人工智能框架使用率排名.16 圖 16：昇思 MindSpore 合作伙伴.16 圖 17：MindStudio 開發流程.17 圖 18：整機硬件伙伴.17 圖 19：IHV 硬件伙伴.18 圖 20：應用軟件伙伴.19 圖 21：科大訊飛聯合華為昇騰打造算力底座.20 圖 22：科大訊飛聯合華

70、為昇騰打造算力底座.21 圖 23：軟通動力與昇騰結合的相關產品及優勢.22 圖 24：云從科技從容一體機主要指標.23 圖 25：云從科技業務版圖.23 圖 26：恒為“登云”AI 計算平臺解決方案.24 表格目錄 重點公司盈利預測、估值與評級.1 表 1：國內重點昇騰一體機發布時間軸.4 表 2：國內 AI 一體機 G 端市場規模測算.8 表 3：國內編程一體機 G 端市場規模測算.9 表 4：主流芯片特性對比.12 表 5：黃河信產相關產品參數.18 表 6：IHV 硬件伙伴相關產品參數.18 科大訊飛盈利預測與財務指標.21 軟通動力盈利預測與財務指標.22 恒為科技盈利預測與財務指標

71、.25 行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 28 分析師承諾 本報告署名分析師具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格并登記為注冊分析師，基于認真審慎的工作態度、專業嚴謹的研究方法與分析邏輯得出研究結論，獨立、客觀地出具本報告，并對本報告的內容和觀點負責。本報告清晰準確地反映了研究人員的研究觀點，結論不受任何第三方的授意、影響，研究人員不曾因、不因、也將不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接收到任何形式的補償。評級說明 投資建議評級標準 評級 說明 以報告發布日后的 12 個月內公司股價（或行業指數）相對同期基準指數的漲跌

72、幅為基準。其中：A股以滬深 300 指數為基準；新三板以三板成指或三板做市指數為基準；港股以恒生指數為基準；美股以納斯達克綜合指數或標普 500 指數為基準。公司評級 推薦 相對基準指數漲幅 15%以上 謹慎推薦 相對基準指數漲幅 5%15%之間 中性 相對基準指數漲幅-5%5%之間 回避 相對基準指數跌幅 5%以上 行業評級 推薦 相對基準指數漲幅 5%以上 中性 相對基準指數漲幅-5%5%之間 回避 相對基準指數跌幅 5%以上 免責聲明 民生證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）具有中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格。本報告僅供本公司境內客戶使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶

73、。本報告僅為參考之用，并不構成對客戶的投資建議，不應被視為買賣任何證券、金融工具的要約或要約邀請。本報告所包含的觀點及建議并未考慮個別客戶的特殊狀況、目標或需要，客戶應當充分考慮自身特定狀況，不應單純依靠本報告所載的內容而取代個人的獨立判斷。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而導致的任何可能的損失負任何責任。本報告是基于已公開信息撰寫，但本公司不保證該等信息的準確性或完整性。本報告所載的資料、意見及預測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，且預測方法及結果存在一定程度局限性。在不同時期，本公司可發出與本報告所刊載的意見、預測不一致的報告，但本公司沒有義務和責任及時更新本報告所

74、涉及的內容并通知客戶。在法律允許的情況下，本公司及其附屬機構可能持有報告中提及的公司所發行證券的頭寸并進行交易，也可能為這些公司提供或正在爭取提供投資銀行、財務顧問、咨詢服務等相關服務，本公司的員工可能擔任本報告所提及的公司的董事?？蛻魬浞挚紤]可能存在的利益沖突，勿將本報告作為投資決策的唯一參考依據。若本公司以外的金融機構發送本報告，則由該金融機構獨自為此發送行為負責。該機構的客戶應聯系該機構以交易本報告提及的證券或要求獲悉更詳細的信息。本報告不構成本公司向發送本報告金融機構之客戶提供的投資建議。本公司不會因任何機構或個人從其他機構獲得本報告而將其視為本公司客戶。本報告的版權僅歸本公司所有，未經書面許可，任何機構或個人不得以任何形式、任何目的進行翻版、轉載、發表、篡改或引用。所有在本報告中使用的商標、服務標識及標記，除非另有說明，均為本公司的商標、服務標識及標記。本公司版權所有并保留一切權利。民生證券研究院：上海：上海市浦東新區浦明路 8 號財富金融廣場 1 幢 5F；200120 北京：北京市東城區建國門內大街 28 號民生金融中心 A 座 18 層；100005 深圳：廣東省深圳市福田區益田路 6001 號太平金融大廈 32 層 05 單元；518026