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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 中國 AI 算力中心深度研究 “算出個未來”2024 年 01 月 02 日 算力產業穩健發展，算力創新能力持續增強，推動我國數字經濟量質齊升。2022 年我國算力規模穩步擴張，算力發展為拉動我國 GDP 增長做出突出貢獻，在 2016-2022 年期間，我國算力規模平均每年增長 46%，數字經濟增長 14.2%，GDP 增長 8.4%。根據 IDC 數據，2022 年中國智能算力規模達 259.9 每秒百億億次浮點運算(EFLOPS)，2023 年將達到 414.1 EFLOPS，預計到 2027 年將達到 111

2、7.4 EFLOPS（基于 FP16 計算），2022-2027 年復合增長率達 33.9%。政策大力催化，戰略領銜發展，智算中心發展前景廣闊。國家已出臺多項智算中心相關政策。新型數據中心發展三年行動計劃(2021-2023 年)提出加快高性能、智能計算中心部署，“十四五”國家信息化規劃強調統籌建設面向區塊鏈和人工智能等的算力和算法中心，“十四五”數字經濟發展規劃提出推動智能計算中心有序發展，打造智能算力、通用算法和開發平臺一體化的新型智能基礎設施。2023 年 12 月五部門聯合印發深入實施“東數西算”工程 加快構建全國一體化算力網的實施意見，政策提出到 2025 年底國家樞紐節點地區各類新

3、增算力占全國新增算力的 60%以上等一系列目標。人工智能算力基礎設施成為我國數字經濟高質量發展的重要戰略部署，具有重大發展意義。1）算力普適普惠化是大趨勢，相關服務生態逐步構建?！皷|數西算”工程的實施，帶動數據、算力跨域流動，實現產業躍升和區域平衡發展。依托智算中心的超大規模預訓練能力，各行業人工智能應用將不必從零開始開發，只需結合領域數據進行調整和增量學習，即可形成具有良好精度和性能的下游應用。2）截至 2023 年 8 月，根據新京智庫統計，目前全國至少有 30 座城市已經建成或正在建設智算中心，同時在企業端已有超過 10 座由大型科技企業主導的智算中心。未來隨著 AI 快速發展，預計智算

4、中心數量有望快速增加。昇騰有望成為國內智算中心建設的最重要力量。1）從 AI 芯片到算力集群，構建推理+訓練國產算力底座。昇騰 910 處理器采用 7nm 工藝，半精度（FP16）算力可達 320TFLOPS，整數精度（INT8）算力可達 640TOPS，功耗為 310W，算力和英偉達 A100 性能基本上相當。華為面向人工智能計算中心等重算力場景，提供 Atlas 900 PoD（型號：9000）等三種產品應用于深度學習模型開發和訓練。2）昇騰已是國內智算中心建設的主導力量：目前，在國內政府為主導的智算中心中，華為昇騰已簽約多個智算中心建設，重慶、武漢、西安等城市均已建成人工智能計算中心并投

5、入運營。同時，由智算中心到城市智能中樞，昇騰全面賦能城市 AI 發展，與城市發展深度結合進一步提升了自身地位。投資建議：AI 發展下算力產業發展迎來重大機遇，是 AI 大潮下確定性最高的細分領域之一、建議重點關注：1）國產 AI 芯片龍頭：寒武紀、海光信息、超訊通信（沐曦）、景嘉微等；2）華為昇騰一體機廠商：科大訊飛、云從科技、軟通動力、恒為科技等；3）AI 服務器整機廠商：軟通動力、浪潮信息、聯想集團、中國長城、中科曙光、高新發展（華鯤振宇）、神州數碼、拓維信息、烽火通信（長江計算）等；4）算力運維：潤建股份，網宿科技，超訊通信，杭錦科技、龍宇股份等；5）先進封裝：長電科技，通富微電，甬矽電

6、子，興森科技等。風險提示：底層算力市場格局不確定性風險；軟硬件行業競爭加劇風險；AI技術對算力需求影響具有不確定性。推薦 維持評級 分析師 呂偉 執業證書：S0100521110003 電話：021-80508288 郵箱：lvwei_ 分析師 馬天詣 執業證書：S0100521100003 電話：021-80508466 郵箱： 分析師 方競 執業證書：S0100521120004 郵箱： 相關研究 1.計算機行業跟蹤報告：重視宏觀弱相關 SaaS 龍頭估值提升機遇-2024/01/02 2.計算機周報 20240101：2024 年十大預測-2024/01/01 3.人形機器人大報告軟件篇

7、：神機妙算，仿習人之思維-2023/12/31 4.計算機行業事件點評：信創進入新階段-2023/12/27 5.計算機行業點評：新思擬并購 Ansys，關注工業軟件國產化戰略機遇-2023/12/25 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 2 目錄 1 全球算力進入新一輪快速發展期.3 1.1 數據量增長帶來算力需求提升，智能算力規模有望快速增長.3 1.2 AI 服務器是智能算力的基礎，行業有望保持高景氣度.5 2 我國開啟算力賦能數字經濟新篇章.7 2.1 算力規模持續擴大，智能算力成為行業增長的重要基礎.7 2.2 供給水平大幅

8、提升，先進計算創新成果涌現.7 3 全球人工智能計算中心的發展現狀.9 3.1 政策與發展戰略：智能算力已成為衡量國力的重要體現.9 3.2 發展趨勢：從智算到超算到量子計算持續推進產業發展，綠色理念貫穿始終.9 3.3 建設現狀：美國、歐盟、英國、新加坡等均高度重視智算中心發展.11 4 我國人工智能計算中心的發展現狀.14 4.1 政策與發展戰略：政策高度關注，已成為國內科技產業發展重要戰略.14 4.2 發展趨勢：應用快速發展催生海量需求，普惠、綠色也將成為重要趨勢.15 4.3 建設現狀：已有超過 30 個城市建設智算中心，未來前景廣闊.16 4.4 建設、運營模式：多元化模式并存，政

9、府和科技巨頭仍是主導力量.18 5 人工智能計算中心面臨的新形勢和新需求.21 5.1 人工智能計算中心需要適應人工智能“大模型+大數據+大算力”發展的新形勢.21 5.2 人工智能計算中心需要符合國家“雙碳”目標的新要求.22 6 華為昇騰：國產 AI 算力標桿，國內智算中心建設的核心力量.24 6.1 硬件：打造以昇騰為核心的 AI 算力底座.24 6.2 軟件：構建完整的底層架構.29 6.3 生態：打造國內領先的生態伙伴體系，為千行百業注入新動力.32 6.4 核心地位：昇騰是國內智算中心建設的核心力量.37 6.5 全面賦能：由智算中心到城市智能中樞，昇騰全面賦能城市 AI 發展.3

10、9 7 投資建議.41 8 風險提示.42 插圖目錄.43 表格目錄.43 hYcZpWhWNAcZkUdUwUoMtRtRaQdN9PpNrRoMrNfQoOnMlOoOmR6MoOwPxNqNnPwMoMsM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 全球算力進入新一輪快速發展期 算力是數字時代的新生產力。萬物智能時代對計算的需求呈百千倍遞增態勢，科學研究、人工智能、數字孿生以及元宇宙等新興領域的快速崛起，推動全球算力規模的快速增長，驅動算力技術與產品的多元創新，帶動產業格局的重構重塑，算力成為全球數字經濟發展新引擎和各國戰略競爭

11、新焦點。1.1 數據量增長帶來算力需求提升，智能算力規模有望快速增長 數據海量增加，算法模型愈加復雜，應用場景的深入和發展，帶來了對算力需求的快速提升。根據白皮書數據顯示，從 2012 年開始的 6 年中,Al 計算的需求增加了 30 萬倍。圖1：Al 計算的需求上升 資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，民生證券研究院 算力發展推動我國數字經濟量質齊升。2022 年我國算力規模穩步擴張，智能算力保持強勁增長。我國算力產業保持穩健發展，并且為拉動我國 GDP 增長做出突出貢獻，在 2016-2022 年期間，我國算力規模平均每年增長 46%，數字經濟增長 14.2%，GDP 增長 8.4%。各地也

12、將算力發展放在重要位置。從算力發展指數來看，我國京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝雙城經濟圈等區域算力發展保持領先水平，其中廣東、北京、江蘇、浙江、山東、上海仍然位于第一梯隊。中西部核心省份算力發展日益崛起，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 貴州、內蒙古、甘肅、寧夏等核心省份算力發展優勢突出，隨著“東數西存”“東數西訓”“東數西算”等鏈條并行發展，中西部地區技術創新、算力應用、產業基礎等制約算力發展的條件不斷得到改善。圖2：2016-2022 年全球和我國算力規模與 GDP、數字經濟規模關系 資料來源：中國信息通信研究院，民生證

13、券研究院 根據 IDC 測算，國內智能算力規模正在高速增長。2022 年中國智能算力規模達 259.9 每秒百億億次浮點運算(EFLOPS)，2023 年將達到 414.1 EFLOPS，預計到 2027 年將達到 1117.4 EFLOPS（基于 FP16 計算）。2022-2027 年期間，中國智能算力規模年復合增長率達 33.9%。圖3：中國智能算力規模（EFLOPS）及預測 資料來源：IDC、太原大數據官微，民生證券研究院 2022 年中國通用算力規模達 54.5 EFLOP5，預計到 2027 年通用算力規模將0%20%40%60%80%100%120%020040060080010

14、0012002020202120222023E2024E2025E2026E2027E國內智能算力規模（基于FP16計算）增速算力（EFlops）規模（萬億美元）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 達到 117.3 EFLOPS（基于 FP64 計算）。2022-2027 年期間，中國通用算力規模年復合增長率為 16.6%。圖4：中國通用算力規模（EFLOPS）及預測 資料來源：IDC、太原大數據官微，民生證券研究院 1.2 AI 服務器是智能算力的基礎，行業有望保持高景氣度 全球市場：全球人工智能技術發展逐漸成熟，數字化基礎設施

15、不斷建設完善，推動全球人工智能芯片市場高速增長。IDC 預計，全球人工智能服務器市場將從2022年的195億美元增長到2026年的347億美元，五年年復合增長率達17.3%。其中，用于運行生成式人工智能的服務器市場規模在整體人工智能服務器市場的占比將從 2023 年的 11.9%增長至 2026 年的 31.7%。圖5：全球人工智能服務器市場規模預測(含生成式人工智能和非生成式人工智能服務器)，2022-2026(百萬美元)資料來源：IDC、太原大數據官微，民生證券研究院 0%5%10%15%20%25%0204060801001201402020202120222023E2024E2025E

16、2026E2027E國內通用算力規模（基于FP64計算）增速050001000015000200002500030000350004000020222023E2024E2025E2026E生成式AI服務器其他AI服務器行業深度研究/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 6 國內市場：IDC 預測，未來市場需求量也將會實現大幅度上升，預計 2023 年，中國人工智能服務器市場規模將達 91 億美元，同比增長 82.5%，2027 年將達到134 億美元，五年年復合增長率為 21.8%。同時，從工作負載來看，2023 年，大模型的興起推動了訓練服務器的增

17、長速度。IDC 數據顯示，2023 上半年國內訓練工作負載的服務器占比達到 49.4%，預計全年的占比將達到 58.7%。隨著訓練模型的完善與成熟，模型和應用產品逐步進入投產模式，處理推理工作負載的人工智能服務器占比將隨之攀升。IDC 預計，到 2027 年，國內用于推理的工作負載將達到 72.6%。圖6：中國人工智能服務器工作負載預測，2022-2027 資料來源：IDC、太原大數據官微，民生證券研究院 0%20%40%60%80%100%120%20222023E2024E2025E2026E2027E訓練推理行業深度研究/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

18、 證券研究報告 7 2 我國開啟算力賦能數字經濟新篇章“十四五”以來，我國充分發揮超大規模市場優勢，實現了算力規模和供給水平的大幅提升，行業賦能效益日益顯現，發展環境持續優化，助推數字經濟蓬勃發展。2.1 算力規模持續擴大，智能算力成為行業增長的重要基礎 從基礎設施側看，數據中心、智能計算中心、超算中心加快部署。隨著全國一體化算力網絡國家樞紐節點的部署和“東數西算”工程的推進，我國算力基礎設施建設和應用保持快速發展。一是智能計算中心加快布局。根據 ICPA 智算聯盟統計，截至 2022 年 3 月，全國已投運的人工智能計算中心有近 20 個，在建設的人工智能計算中心超 20 個。地方依托智能計

19、算中心，一方面為企業提供普惠算力，支撐當地科研創新和人才培養，另一方面結合本地產業特色，加快人工智能應用創新，聚合人工智能產業生態，例如武漢人工智能計算中心陸續孵化出紫東.太初、武漢.LuoJia 等大模型，加速推動 AI 在多模態交互、遙感等領域的落地應用。二是超算商業化進程不斷提速。我國超算進入到以應用需求為導向的發展階段，國內很多超算中心為加強商業化運行改革，引入專業的超算商業化運營公司，以云服務的理念和方式輸出超算資源。圖7：紫東.太初大模型是中科院自動化所推出的三模態大模型 資料來源：新智元，民生證券研究院 2.2 供給水平大幅提升，先進計算創新成果涌現 算力產業加速壯大升級。經過多

20、年發展，我國已形成體系較完整、規模體量龐大、創新活躍的計算產業，在全球產業分工體系中的重要性日益提升。截至 2022年 11 月，我國計算產業規模約占電子信息制造業的 20%，規模以上企業 2300 余家，“創新突破、兼容并蓄”的產業發展新格局正加快構建。一是整機市場不斷發展，高性能計算領域，我國超算系統占有量與制造商總裝機量均保持全球領先。二是產業生態不斷完善。國產芯片已初具規模，X86、ARM、自主架構 CPU 持續深化規模應用，百度、寒武紀等 AI 芯片加速迭代優化，國產操作系統逐步向金融、電信、醫療等行業應用滲透，鯤鵬生態、PKS 體系等計算產業生態日漸完善，覆蓋底層軟行業深度研究/計

21、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 硬件、整機系統及應用等關鍵環節。算力創新能力不斷提升。一是基礎軟硬件持續突破?；ヂ摼W廠商加速服務器芯片、AI 芯片自研，阿里推出 CPU 芯片倚天 710，已在阿里云數據中心規?；渴?；百度智能云聯合昆侖芯推出第二代昆侖芯云服務器，搭載的昆侖芯 2 代 AI 芯片整體性能較上一代提升 2-3 倍。開源操作系統歐拉加強更新迭代，在安全性、易用性、生態能力上進一步提升，2023 年 12 月，在 2023 開源產業生態大會上，華為終端 BG 軟件部總裁龔體介紹稱，鴻蒙生態設備總量超過 7 億臺，華為自有設備 3 億

22、多臺。二是新興計算平臺系統加速布局。新型計算系統結構與系統、新型存儲系統、領域專用軟硬協同計算系統等成為創新熱點方向，華為等企業推出多樣性計算融合架構，構建包括編程語言、編譯器、加速庫、開發框架等在內的多樣性計算軟件棧，降低多樣性算力的開發部署難度，提升多樣性算力的應用效能。三是前沿計算技術多點突破。之江實驗室等團隊聯合研發的量子計算模擬器SWQSIM，基于神威超級計算機，可提供每秒 4.4 百億億次的持續計算性能。中國科學技術大學等團隊研制的“九章二號”光量子計算機原型機，具備一定編程能力，在圖論、量子化學等領域具有應用潛力。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

23、后一頁免責聲明 證券研究報告 9 3 全球人工智能計算中心的發展現狀 3.1 政策與發展戰略：智能算力已成為衡量國力的重要體現 全球范圍內的各國都在制定各自的人工智能戰略和政策，以推動AI產業發展。全球許多國家認識到了 AI 在提高生活質量，推動經濟增長，以及維護國家安全中的重要性，因此已經制定了各自的 AI 發展戰略和政策。在這些戰略中，加強 AI 基礎設施的建設被普遍視為關鍵的組成部分。例如，美國在 2016 年發布的美國人工智能研究和發展戰略計劃中就明確提出了加強 AI 基礎設施的建設。同時，歐洲聯盟也在 2018 年發布的 AI 戰略中明確提出了加強基礎設施建設的目標。這些基礎設施主要

24、包括計算資源、數據資源、人才資源等。算力既是數字化的底層基礎，也是衡量綜合國力的一個重要指標。1）人均智能算力水平的高低成為綜合國力發展的重要表現。2022-2023 全球計算力指數評估報告數據顯示，全球算力排名美國和中國分列前兩位，追趕者包括日本、德國等國家。圖8：各國計算力及指數排名（2022 年）資料來源：2022-2023 全球計算力指數評估報告、IDC，民生證券研究院 3.2 發展趨勢：從智算到超算到量子計算持續推進產業發展，綠色理念貫穿始終 根據相關信息梳理，我們將全球不同地區的智能計算中心的建設特點總結如下：從智算到超算再到量子計算，持續推進產業發展。人工智能計算中心的發展，面臨

25、 AI 算力能耗密度大、成本高、硬件基礎設施和軟件基礎設施等問題，僅僅發展人工智能計算中心不能滿足龐大的算力需求，因此還需要發展超算中心、量子計行業深度研究/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 算中心。量子計算領域的研究和開發，將開發量子計算領域的內容，幫助增加該領域的人才儲備，帶動該領域持續發展。未來人工智能計算中心的建設，將以人工智能理論、技術和應用為支撐，同時兼顧超算中心、量子計算功能，可以配套建設為企業提供普惠算力的公共計算服務平臺。智算中心是構建上層應用、進行數據管理的核心和主體。以智能計算中心為主體，匯聚各行業領域數據資源，推動教

26、育、醫療、能源、公共安全等領域數據的內部整合、共享和開放，支撐人工智能與政府服務、企業服務的融合，提升智能化水平。鼓勵相關企事業單位聯合人工智能企業圍繞應用場景進行人工智能服務，推動數據共享開放。注重綠色環保，低碳理念始終貫穿發展。從美國、歐盟的智能計算中心來看，正在開發新的技術方案降低數據中心碳排放強度，從而應對計算中心日益增長的能源消耗和溫室氣體排放所帶來的環境污染問題。建設智能計算中心需要考慮能源消耗和溫室氣體排放問題，提高計算中心的能源效率等，注重計算中心綠色環保，實現碳中和?；ヂ摼W、金融、制造業是智能算力需求的主要行業。從行業上看，全球計算力水平前三的行業分別是互聯網行業、制造業、金

27、融行業。制造行業算力發展水平歷年與金融行業接近，在 2022 年的評估中超過金融行業。從市場數據來看，2022年全球金融行業通用服務器投入規模達 124.7 億美元，同比增速為 26.3%；制造行業投入規模達 125.8 億美元，同比增速為 29.0%；從應用場景來看，在全球高度數字化的背景下，制造行業面臨著更激烈的全球競爭，市場變化也更迅速，同時二者的主要算力需求有所差異，金融行業更注重數據的快速交互、高頻交易，而制造行業通常需要大規模處理實時數據、模擬生產、優化供應鏈等，對算力的需求更加多樣化。圖9：全球行業計算力水平評估（2022 年）資料來源：2022-2023 全球計算力指數評估報告

28、、IDC，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 11 3.3 建設現狀：美國、歐盟、英國、新加坡等均高度重視智算中心發展 全球的人工智能計算中心正在以快速的速度發展。這些中心通常是由政府、企業和學術機構共同建立的，并以提供強大的計算資源和專業知識為目標。這些計算中心一般由政府、企業和學術機構共同建立，他們為 AI 的研究和應用提供強大的計算資源和專業知識。3.3.1 美國在智能計算領域處于國際前列 根據賽智產業研究院，美國智能超算中心布局可基本分為三大體系：美國能源部下屬六大國家實驗室、美國國家科學基金會支持的依托高校的

29、智能超算中心、美國航空航天局（NASA）下屬的 Ames 研究中心超級計算中心。美國能源部智能計算中心在構思、設計、建造及運維方面全球領先。美國能源部下屬的橡樹嶺國家實驗室、勞倫斯利弗莫爾國家實驗室以及 IBM、NVIDIA 公司成立超級計算機卓越實驗中心，聯合開發新一代 HPC 計算機，使用 IBM 的Power 處理器及 NVIDIA 的 Teslak 加速卡，浮點性能至少 10 億億次，最高的可達 30 億億次，主要研究核武器、核安全、天文、能源、氣候、宇宙、新能源等領域。多維度機構配合共同發展超級計算行業，并注重綠色環保。1）美國國家科學基金會通過與美國高校及研究機構合作，為全世界科學

30、家提供免費的、最高性能的超級計算資源，在伊利諾伊大學、加州大學圣地亞哥分校、西納西大學等高校布局。由美國國家科學基金會資助的美國最大的公共超級計算中心是美國國家超級計算應用中心，業務主機為 Abe。美國德克薩斯高級計算中心主要研究領域為可視化工具、教育、縣級計算、數據管理，業務主機為 Stampede。2）美國航空航天局（NASA）下屬的 Ames 研究中心超級計算中心，主要應用于天文、航天、氣候、軍事等領域，如模擬未來太空任務、預測人類活動對氣候模型影響、設計安全高效的太空探索工具和航天器等。3）美國企業智能計算中心注重綠色環保。2020 年4 月，谷歌宣布致力于讓所有數據中心實現 24/7

31、 無碳能源目標，其碳智能計算平臺將幫助谷歌根據計算負載來匹配風能和太陽能等清潔能源。量子計算成為智能計算發展的新重點。1）政府端：2020 年 7 月，美國白宮科學技術政策辦公室和美國國家科學基金會（NSF）宣布投資 7500 萬美元在全國建立三個量子計算中心。新的研究所獲得 2500 萬美元的資金用于量子計算領域的研究和開發，開發量子計算領域的內容，以幫助增加該領域的人才儲備，帶動該領域發展。三個量子計算中心將分別建立在不同的大學，且每個中心所攻堅的方向不盡相同。2）企業端：美國互聯網企業也在布局量子計算中心。2020 年 8 月，亞馬遜宣布全面上市量子計算管理服務平臺 Braket，這是一

32、個探索和設計新穎的量行業深度研究/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 12 子算法開發環境全面管理的亞馬遜網絡服務（AWS）的產品?？蛻艨梢渣c擊 Braket來對在云中運行的模擬量子計算機上的算法進行測試和故障排除，以幫助驗證其實現，然后在 D-Wave，IonQ 和 Rigetti 的系統中的量子處理器上運行這些算法。3.3.2 歐盟聚焦數字主權布局超算和量子計算 政策高度關注，打造智能計算生態環境。2019 年 6 月，歐盟委員會發布了 歐洲高性能計算共同計劃（EuroHPC），宣布將在歐盟成員國中選定 8 處地點建設“世界級”超級計算機中心，

33、項目總預算高達 8.4 億歐元，將用于個性化醫療、藥物和材料設計、生物工程、天氣預報及氣候變化等領域，服務對象包括歐洲學術界、工業界和公共部門等各類用戶。這一舉措標志著歐洲朝著成為全球頂級超級計算區域邁出了重要的一步?！皻W洲高性能計算共同計劃”致力于聯合歐盟各國建設世界級的超級計算基礎設施，在超算系統及應用性能等方面打造具有高度競爭力和創新性的高性能計算生態環境。AI 是歐盟發展智算的重要動力，同時歐盟重視面向未來的量子計算等技術。1）2020 年 10 月，歐洲云計算平臺“GAIAX”項目正式發布：旨在為歐洲提供“強大、具有競爭力、安全可靠的數據存儲基礎設施”，以減少整個歐洲對國外云廠商的依

34、賴。GAIAX 云計算平臺將于 2021 年正式上線。2019 年 4 月，歐盟設立一項新的 92 億歐元資助計劃“數字歐洲計劃”，以確保歐洲應對各種數字挑戰時有具備所需的技能和基礎設施。2020 年 12 月，歐盟擬為“數字歐洲”計劃撥付 75 億歐元，其中 22 億歐元用于超級計算，21 億歐元用于人工智能。該計劃具體包括：在 2021 年底前至少收購 1 臺百萬兆級超級計算機；在健康、制造和能源等領域建立可用于人工智能的全歐數據空間及測試設施；部署泛歐量子通信基礎架構并支持建立網絡安全產品認證計劃；專設人工智能、高級計算和網絡安全碩士計劃等。2）2020 年 9 月 18 日，歐委會針對

35、歐洲高性能計算聯合執行體發布了新章程：擬投資 80 億歐元支持以百億億次計算和量子計算為主的新一代超級計算技術和系統的研究和創新，并培養必備的基礎設施使用技能，為歐洲打造世界級的超算生態系統奠定基礎，維持并提升歐洲在超算和量子計算領域的領先水平。EuroHPC 主要聚焦 5 大核心領域，分別是基礎設施、超算服務的聯合、技術、應用，不斷拓展的用途與技能。歐盟的智算發展主要依賴非歐洲的科技巨頭。如亞馬遜、微軟、谷歌、IBM、阿里云、騰訊云等云計算行業巨頭。西門子 MindSphere 工業互聯網平臺云基礎設施服務主要依賴亞馬遜 AWS 和微軟；雷諾、德意志銀行和漢莎航空依賴谷歌云；大眾汽車與 AW

36、S 簽署了云計算服務協議；法國衛生部選擇微軟公司來存放其研究數據；阿里云與沃達豐達成戰略合作布局德國數據中心，并與西門子合作將MindSphere 工業物聯網操作系統將部署在阿里云上，共同發展中國的工業物聯網；騰訊云聯合 SAP、西門子等軟件廠商著手于打造細分領域的解決方案等。綠色環保也是歐盟發展智能計算的重要主題。2020 年 3 月，歐盟資助的行業深度研究/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 GREENDC 項目正在開發新的技術方案來降低數據中心碳排放強度，以應對全球數據中心日益增長的能源消耗和溫室氣體排放所帶來的嚴峻挑戰。該項目匯集了來

37、自英國、保加利亞和土耳其的 5 個學術、工業聯合團體，其宗旨正是有效降低能耗，創建更加綠色環保的數據中心。2021 年 1 月，歐洲范圍內的 25 個數據中心服務商與云供應商，以及 17 個協會共同簽署一項協議，即到 2030 年使歐洲數據中心在能源消耗上保持中立，實現氣候中和目標，這是確保該行業長期可持續發展的重大努力。3.3.3 英國成立國家計算能力中心和量子計算中心，新加坡建立智能計算中心 英國創建國家計算能力中心。2021 年 3 月，英國科學技術設施委員會(STFC)哈特里中心宣布將聯合愛丁堡大學超級計算中心(EPCC)在英國創建一個國家計算能力中心，命名為 EuroCCUK，成為由

38、歐洲委員會資助的歐洲 30 多個國家能力中心組成的新網絡的一部分。STFC 表示，該項目將向公共部門、學術界和工業界開放，支持人工智能研究和創新。該網絡將提供一個分享先進計算的最佳實踐和專業知識的平臺，高性能計算(HPC)、高性能數據分析(HPDA)和人工智能成為重點技術領域。EuroCCUK 將展示英國目前的專業知識，并開發培訓、軟件支持和行業參與項目。中小企業將從這些技術和項目中受益。同時，EuroCCUK 還將開展理念創新活動，保持英國的科學和工業研究社區參與歐洲高性能計算。2020 年，英國研究與創新局宣布將在 5 年內提供 9300 萬英鎊的資金，建設量子計算中心。量子計算中心將在伯

39、明翰、格拉斯哥、牛津和約克的四個大學進行建設，中心將建在牛津南部的哈威爾校區，建筑預算為 3000 萬英鎊，總共將有 17所大學和 132 家公司參與其中，校園已經具備足夠的電力容量和其他基礎設施。該量子計算中心將有助于加快相關硬件和軟件的開發，以支持英國計算中心產業和更廣泛的最終用戶群體的發展。聯合德國等國家，新加坡大力發展超算和智算。1）2016 年新加坡建立國家超級計算中心：提供新加坡最先進的計算、數據和資源設施，支持用戶解決科學技術問題，促進行業利用計算機解決問題、試驗設計、并優化技術。通過高速寬帶網絡連接資源，力求在任何地方都能夠為所有的用戶提供高速的使用體驗。2）2020年 12

40、月德國英飛凌半導體公司宣布將在未來三年內斥資 2020 萬美元在新加坡建立全球首個人工智能中心：這筆投資將用于基礎設施建設、人工智能項目、員工培訓以及開展合作。根據規劃，1000 多名員工將接受人工智能技能培訓，目標在2023 年前啟動 25 個這一新興技術的項目。新加坡創新機構、起步公司、高等學府以及研究機構在新的人工智能應用領域可以利用英飛凌的豐富數據為實際問題開發解決方案。英飛凌也與新加坡國立大學系統科學院以及新加坡全國人工智能核心合作，培養新一代的員工和創新者。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 4 我國人工智能計算中心

41、的發展現狀 4.1 政策與發展戰略：政策高度關注，已成為國內科技產業發展重要戰略 政策大力催化，戰略領銜發展。國家已出臺多項智算中心相關政策，推動智算中心發展。其中，新型數據中心發展三年行動計劃(2021-2023 年)提出加快高性能、智能計算中心部署，“十四五”國家信息化規劃強調統籌建設面向區塊鏈和人工智能等的算力和算法中心，“十四五”數字經濟發展規劃提出推動智能計算中心有序發展，打造智能算力、通用算法和開發平臺一體化的新型智能基礎設施。表1：智能計算相關政策梳理 發布時間 政策名稱 主要內容 2023 年 12 月 深入實施“東數西算”工程 加快構建全國一體化算力網的實施意見 到 2025

42、 年底，綜合算力基礎設施體系初步成型。國家樞紐節點地區各類新增算力占全國新增算力的 60%以上，國家樞紐節點算力資源使用率顯著超過全國平均水平；1ms 時延城市算力網、5ms 時延區域算力網、20ms 時延跨國家樞紐節點算力網在示范區域內初步實現 2023 年 2 月 數字中國建設整體布局規劃 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。2023 年 1 月 關于推動能源電子產業發展的指導意見 面向新型電力系統和數據中心、算力中心、電動機械工具、電動交通工具及充換電設施、新型基礎設施等重點終端應用，開展能源電

43、子多元化試點示范。2023 年 1 月 關于促進數據安全產業發展的指導意見 推動先進適用數據安全技術產品在電子商務、遠程醫療、在線教育、線上辦公、直播新媒體等新型應用場景，以及國家數據中心集群、國家算力樞紐節點等重大數據基礎設施中的應用。2022 年 2 月 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 同意在京津冀地區啟動建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點，發展高密度、高能效、低碳數據中心集群。積極承接北京等地實時性算力需求，引導溫冷業務向西部遷移。2022 年 1 月“十四五”數字經濟發展規劃 加快構建算力、算法、數據、應用資源協同的全國一體化大數據中心體系。建設數據中心

44、集群，結合應用、產業等發展需求優化數據中心建設布局。2021 年 11 月“十四五”軟件和信息技術服務業發展規劃 前瞻布局新興平臺軟件。加快培育云計算、大數據、人工智能、5G、區塊鏈、工業互聯網等領域具有國際競爭力的軟件技術和產品。2021 年 11 月“十四五”大數據產業發展規劃 加快構建全國一體化大數據中心體系，推進國家工業互聯網大數據中心建設，強化算力統籌智能調度，建設若干國家樞紐節點和大數據中心集群。建設高性能計算集群，合理部署超級計算中心。2021 年 7 月 新型數據中心發展三年行動計劃(2021-2023 年)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

45、濟增長相適應的新型數據中心發展格局。技術能力明顯提升，產業鏈不斷完善，國際競爭力穩步增強。2021 年 3 月 中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要 加快構建全國一體化大數據中心體系，強化算力統籌智能調度，建設若干國家樞紐節點和大數據中心集群，建設 E 級和 10E 級超級計算中心。2021 年 1 月 工業互聯網創新發展行動計劃（2021-2023 年）推動工業互聯網大數據中心建設，打造工業互聯網大數據中心綜合服務能力，到 2023 年基本建成國家工業互聯網大數據中心體系，建設 20 個區域級分中心和 10 個行業級分中心。資料來源：中商產業研究院、中

46、國經濟網，民生證券研究院整理 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 五部門發文加快構建全國一體化算力網，再次彰顯政策支持決心。2023 年 12月，國家發展改革委、國家數據局、中央網信辦、工業和信息化部、國家能源局聯合印發 深入實施“東數西算”工程 加快構建全國一體化算力網的實施意見（以下簡稱實施意見）。其中，提出重要目標，包括：到 2025 年底，綜合算力基礎設施體系初步成型。國家樞紐節點地區各類新增算力占全國新增算力的 60%以上，國家樞紐節點算力資源使用率顯著超過全國平均水平；1ms 時延城市算力網、5ms時延區域算力網、2

47、0ms時延跨國家樞紐節點算力網在示范區域內初步實現；算力電力雙向協同機制初步形成，國家樞紐節點新建數據中心綠電占比超過 80%；用戶使用各類算力的易用性明顯提高、成本明顯降低，國家樞紐節點間網絡傳輸費用大幅降低；算力網關鍵核心技術基本實現安全可靠，以網絡化、普惠化、綠色化為特征的算力網高質量發展格局逐步形成。政策強調算力建設并且給出明確目標，有助于推動行業進一步發展。智算中心建設布局浪潮快速掀起，數十個城市正在建設或規劃建設智算中心。智算中心能夠提供大規模數據處理和高性能智能計算支撐，將經濟、社會、產業中各種模型、經驗固化下來，形成新的生產力，并支撐智能化的產業、服務和治理。智算中心是具有強公

48、共屬性的開放服務平臺，能夠實現對大區域的數字化輻射帶動，成為經濟發展的新動力引擎。隨著“東數西算”工程、新型基礎設施等國家政策規劃出臺，我國智算中心掀起落地熱潮。當前我國數十個城市正在建設或規劃建設智算中心，整體布局以東部地區為主，并逐漸向中西部地區拓展。未來，隨著我國智算中心布局的持續優化與完善，以及人工智能應用場景的不斷創新和解鎖，智能算力需求將得到更大釋放，智算中心的賦能作用將被進一步激發。4.2 發展趨勢：應用快速發展催生海量需求，普惠、綠色也將成為重要趨勢 4.2.1 AI 應用側快速發展帶來長期、海量的計算需求，智算中心是發展“東數西算”發展的關鍵 ChatGPT 能夠實現當前如此

49、強大的交互，離不開背后龐大的算力支撐。根據綠色節能數據中心官方公眾號，ChatGPT 的總算力消耗約為 3640PF-days。按近期在國內落地的某數據中心為參照物，算力 500P 耗資 30.2 億落成，若要支持ChatGPT 的運行，需要 78 個這樣數據中心支撐，基礎設施投入需以百億計?！皷|數西算”工程是推進國內算力發展的整體規劃。2021 年國家發改委等四部委聯合發布了全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案，明確提出在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等 8 個地啟動建設國家算力樞紐節點，實施“東數西算”工程，構建全國一體化大數據中心體系。行業深度研

50、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 智算中心業務是全國一體化大數據中心建設和“東數西算”工程的核心關鍵。通用算力主要用于計算復雜度適中的云計算、邊緣計算類場景，通常這些場景對實時性有一定要求，不適合完全將本地數據搬到異地計算。超級計算主要用于科學計算與工程計算等領域，且不同超級計算機的處理器、加速卡、框架等各不相同，商業化服務門檻高。因此，更適合“東數西算”工程的是智能計算中面向承載后臺加工、離線分析、存儲備份等大量非實時算力需求業務，而智算中心可以根據不同細分領域業務的算力需求匹配相應的計算能力。在“東數西算”工程下，智算中心可實現算力

51、統籌和智能調度，能夠在全國范圍內，根據動態業務需求，在云、網、邊之間實現按需分配和靈活調度計算、存儲、網絡等資源。4.2.2 算力普適普惠化是大趨勢，相關服務生態逐步構建“東數西算”工程的實施，帶動數據、算力跨域流動，實現產業躍升和區域平衡發展。根據未來智庫官網，算力服務作為算力輸出的關鍵，以多種場景化云服務為代表，成為全新的交付形式。算力的分布決定了企業能否獲得最高性價比的算力，基于分布式云技術，近源交付云資源，在一定程度上降低算力成本的同時，將算力輸出進工廠、社區和鄉村，以算力服務的方式布局到用戶身邊，用戶按業務需求采購算力、存儲、帶寬等專業服務，實現無處不在的計算。依托智算中心的超大規模

52、預訓練能力，各行業人工智能應用將不必從零開始開發。根據未來智庫官網人工智能模型可以實現在眾多場景通用、泛化和規?；瘡椭?，只需結合領域數據進行調整和增量學習，即可形成具有良好精度和性能的下游應用，助力各行業智能化升級，實現智能算法應用的普適化。節能降耗的先進技術成為發展重點。根據未來智庫官網，智算中心具有高功率密度屬性，隨著服務器主流芯片的功耗不斷增長，用于 AI 訓練的機器單機柜功率密度將大幅增加，傳統的風冷模式已無法滿足智算中心的制冷散熱需求，液冷技術的應用為智算中心綠色化運轉提供了解決思路。液冷是指借助高比熱容的液體作為熱量傳輸介質滿足服務器等 IT 設備散熱需求的一種冷卻方式，比傳統風冷

53、具備更強的冷卻能力，其冷卻力是空氣的1,000-3,000倍，熱傳導能力是空氣的25倍。同等散熱水平時，液冷系統相比傳統風冷系統約節電 30%-50%，數據中心 PUE值可降至 1.2 以下，甚至接近于 1。4.3 建設現狀：已有超過 30 個城市建設智算中心，未來前景廣闊 4.3.1 政府主導，堅持自主技術路線統籌規劃建設 政府是國內智算中心發展的主導力量之一。政府已經投入大量資源來建設這些中心，并且一直堅持自主技術路線。政府在人工智能計算中心的建設上發揮著主行業深度研究/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 導作用。政府不僅在政策上給予支持

54、，也在投資上提供了大量的資金。例如，政府已經在各地設立了一系列的 AI 創新中心和 AI 產業園區，旨在推動 AI 的創新和產業化。政府也堅持自主技術路線，鼓勵國內企業和科研機構進行原創性研究和開發，推動 AI 技術的發展。政府鼓勵在關鍵核心技術上進行攻關，打破國外技術的封鎖和限制。政府主導的人工智能計算中心的建設不僅體現在物質資源的投入上，還體現在政策的引導和規劃上。政府通過制定長遠的發展規劃，明確了人工智能發展的方向和重點，這有助于聚焦資源，提高效率。人工智能算力基礎設施成為我國數字經濟高質量發展的重要戰略部署，具有重大發展意義。截至 2023 年 8 月，根據新京智庫統計，目前全國至少有

55、 30 座城市已經建成或正在建設智算中心（不包括企業自主建設的智算中心）。未來隨著 AI產業的快速發展，預計智算中心數量還將快速增加。圖10：國內人工智能計算中心分布 資料來源：新京智庫，民生證券研究院（截至 2023 年 8 月）4.3.2 企業主體，構建市場化管理運營機制 企業特別是科技巨頭也在人工智能計算中心的建設中扮演著重要的角色。許多大型的科技公司，如阿里巴巴和騰訊，都在自己的人工智能計算中心投入了大量行業深度研究/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 18 的資源。中國的企業在人工智能計算中心的建設上也起到了關鍵作用。一方面，企業可以提供

56、強大的技術支持和市場應用，另一方面，企業在中國的人工智能計算中心的建設中，不僅提供了資金和技術支持，還提供了市場化的管理運營機制。相比于政府和學術機構，企業更注重效率和效益，這有助于提高人工智能計算中心的運營效率和服務質量。根據 IDC 圈數據，截至 2023 年 4 月，國內已有超過 10 座由大型科技企業主導的智算中心。表2：企業主導的國內智算中心梳理（在建和已建）序號 智算中心名稱 運營狀態 算力（Pflops）或相關信息 1 阿里云張北超級智算中心 2022 年 8 月 30 日上線 12000PFLOPS（每秒 1200 億億次浮點運算）AI 算力，是目前全球最大的智算中心 2 商湯

57、科技人工智能計算中心 2022 年 1 月 24 日項目啟動運營 峰值訓練算力 3740PFLOPS 3 阿里云烏蘭察布智算中心 建設規模為 3000PFLOPS 的 AI 算力，可將自動駕駛模型訓練提速近 170 倍 4 百度智能云-昆侖芯（鹽城）智算中心項目 2022 年 9 月上線 200PFLOPS 5 騰訊長三角（上海）人工智能先進計算中心 2023 年 9 月部分投入使用 先進計算中心建成后服務器數量將達到 80 萬臺 6 中國電信京津冀大數據智能算力中心 2024 年全部建成 提供約 4.2 萬個機架 7 旺捷智算中心 機房總規模 10000 臺機柜 8 吉利星睿智算中心 202

58、3 年 1 月上線 預計到 2025 年，算力規模將擴充到 120 億億次每秒，計算能力達到 EFLOPS 級別 9 中國聯通廣東 AI 智算中心 2023 年 4 月 9 日上線 超過 2000 臺華為昇騰 AI 服務器 10 騰訊智慧產業長三角（合肥）智算中心 2021 年 7 月 9 日正式揭牌 采用騰訊第四代 T-Block 等高端模塊化技術建設 11 重慶嘉云智能算力中心 項目整體規劃面積約 80 畝，總投資人民幣 30 億元，將建設全國一體化芯算云智能算力平臺成渝節點 12 克拉瑪依浪潮智算中心 2022 年 2 月揭牌 浪潮集團投資建設的西北五省區第一個智算中心 13 毫末智行智

59、算中心雪湖綠洲 2023 年 1 月發布 建成后每秒浮點運算可達 67 億億次，存儲帶寬每秒 2T，通信帶寬每秒 800G 14 百度智能云（濟南）智算中心 2023 年 3 月 21 日揭牌 將作為云計算、IOT、大數據、人工智能四大先導產業高地，向整個山東以及華北華東區域輻射。資料來源：IDC 圈、上海市政府官網，民生證券研究院整理（截至 2023 年 4 月）4.4 建設、運營模式：多元化模式并存，政府和科技巨頭仍是主導力量 在全國一體化大數據中心協同創新體系構建背景下，地方政府、產業園區、企業等紛紛將智算中心作為培育人工智能產業生態、提升數字經濟能力的有力工具。4.4.1 常見的建設模

60、式：獨立投資、第三方出資、SPV 模式 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 19 獨立投資建設模式：以政府、企業或者科研機構為投資主體，也是當前最主流的形式。1）政府：對建設項目進行直接投資和管理，建設資金主要來自地方政府財政資金、專項債券發行等，建設完成后智算中心所有權歸政府所有。出于促進產業發展、優化產業服務的考慮，不同規模的產業園區日益成為智算中心的投資主體，由園區管委會出資建設智算中心。2）企業：旨在服務于特定產業發展和特定場景應用。部分負責投資的企業可以同時作為智算中心的建設方，部分負責投資的企業需要聯合專業化建設企業進行施

61、工。由于智算中心投入一般較高，往往由大型科技企業承擔建設。3）高?；蚩蒲袡C構：建設一般以智能計算平臺為主，服務場景相對單一，建設成本比智算中心小。平臺可以向師生、研究人員提供免費的算力支撐，服務于科研教育場景，高校和各類科研機構的科研資源疊加智能算力，為基礎研究、前沿科學技術研究提供支持。由第三方出資的建設模式：智算中心建設的第三方一般為國有控股企業。該模式下，既實現了政府對項目的建設全過程把控和需求的充分對接，還能有效利用相關國有控股公司已有的科技、人力資本、平臺資源、市場等優勢。智算中心建成后歸第三方公司所有，可以由政府承諾用其他項目進行補貼或者置換。具體細分為兩類。一種是由地方政府成立新

62、的國有控股公司，專門負責智算中心的建設投資，另一種由地方政府委托或者授權已有的國有控股公司負責出資?；谔厥忭椖抗镜慕ㄔO運營（SPV）模式：政府與企業共同出資成立智算中心建設運營項目公司，雙方在合作框架協議下按比例出資建設智算中心。政府既可以直接投資參與項目建設，也可以通過國有控股公司、下屬事業單位等參與項目建設。項目公司需要由政府授權，按照公司化方式獨立運作，負責設計、融資、建造和運營等，向政府、企業提供服務或產品并收取費用。該模式優勢在于能夠節約政府部門的項目建設成本，實現建設資金籌集，同時啟用了專業化建設團隊，項目管理方式靈活多樣，在項目設計、建設和運營中效率較高。4.4.2 三類常見

63、運營模式，運營內容逐漸多元化 智算中心出現時間尚短，其運營模式極具探索性，可按照運營方、服務類型、服務內容三方面分析。運營主體選擇：指具體負責智算中心投入建設使用后的運營服務機構。1）“投-運”一體化模式：即由項目投資方出資成立實體運營公司，負責管理算力服務和生態服務。團隊成員一般包括運營公司自身管理職能部門，算力服務營銷人員、技術支持工程師等算力建設方人員等組成。2）“投-建”合作模式：即由投資方和承建方共同成立新公司，專職負責算力的運營和對外服務等。該模式下，可以形成投資方和建設方的運營聯合，實現運營風險共擔，特別是考慮到智算中心后期維護存在一定的技術門檻，在此種方式下，可以保證運營的專業

64、性和高產出。3）“建-運”一體化模式：具體由承建方成立運營公司，專職負責算力運營和對外服務?？紤]到這種模式下由承建方單獨承擔運營風險，可以由政府給予運營費用補貼，為了約束行業深度研究/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 20 運營公司經營行為，可由政府對運營公司進行算力利用率等指標的考核。運營收入收益可以由運營方和政府部門共享。服務類型和內容逐漸多元化。1）服務類型：服務對象包括產業發展、科學研究、公共服務等。2）服務內容：包括提供數據服務、算力服務、算法服務、生態服務等。圖11：智算中心服務類型和內容逐漸多元化 資料來源：智能計算中心創新發展指南

65、，民生證券研究院整理 為服務購買方提供多元化的數據服務，例如數據存儲、數據清洗、數據分析、數據查詢、數據可視化等。該服務屬于智算中心的基礎性服務數據服務服務購買方無需關注底層算力芯片和技術細節，只需要把計算過程看作“黑箱”，通過選擇業務場景、算法模型等，獲取服務方案，政府部門、企業、研究機構可以獲得智算中心提供的強大算力算力服務有利于購買服務方專注于自身領域的業務邏輯和數據，依托智算中心提供的語音、圖像、自然語言處理、決策等領域的算法能力，創新智慧應用算法服務實現了不同主體的線上匯聚，實現多方融合性、深度化合作探索。同時圍繞購買服務方的共性需求，智算中心的運營主體和技術團隊可以發掘研判行業動態

66、和用戶需求，提升智算中心的共性支撐能力生態服務行業深度研究/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 5 人工智能計算中心面臨的新形勢和新需求 5.1 人工智能計算中心需要適應人工智能“大模型+大數據+大算力”發展的新形勢 智算中心能夠促進人工智能技術在各產業的落地應用，從而帶動各個產業的提質增效。農業方面，2022 年“十四五”全國農業農村信息化發展規劃提出到 2025 年農業生產信息化率達到 27%的目標，智算中心可以提供數字農業專有算法，為農業生產提供強有力的輔助，助力農業生產信息化目標的達成。工業方面，智算中心可以為工業生產的多個場景提供算

67、法和算力支持，提高生產效率。生活服務業方面，智算中心可以為電子商務、智能家居、新零售、智能駕駛等應用場景提供信息技術支撐，帶動產業智慧化升級。此外，智算中心也可以為新業態提供基礎算力支撐，帶動智能網聯汽車、元宇宙、數字交易等新業態的發展。經濟效益方面，智算中心將助力人工智能技術帶動相關產業規?？焖僭鲩L。國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知提出目標，到 2025 年，人工智能核心產業規模超過 4，000 億元，帶動相關產業規模超過 5 萬億元；到 2030年，人工智能核心產業規模超過 1 萬億元，帶動相關產業規模超過 10 萬億元。據IDC 及浪潮信息預測，2020 年至 2030 年我國

68、人工智能核心產業規模的年均復合增長率達 20.9%、帶動相關產業規模的年均復合增長率達 25.9%。智算中心可為人工智能技術的落地提供基礎算力支持，帶動相關產業增長。圖12：2020-2030 人工智能核心產業規模與帶動相關產業規模預測 圖13：人工智能計算中心項目經濟效益 資料來源：國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知，國家信息中心智能計算中心創新發展指南，民生證券研究院 資料來源：國家信息中心 智能計算中心創新發展指南，民生證券研究院 社會效益方面，智算中心可集成各方優勢，推動城市數字化轉型。智算中心在提供公共算力基礎設施支撐的同時，兼具產業“聚合器”和“孵化器”作用，能夠有效促進人

69、才、資金、技術、數據等要素的聯動，搭建跨行業領域的溝通平臺，集成政府、企業、研究院所等多主體的優勢促進更多 AI 應用場景落地。此外，智算02468101220202025E2030E人工智能核心產業規模帶動相關產業規模行業深度研究/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 22 中心已成為構建智慧城市的基礎設施，可幫助打造各種人工智能應用場景，廣泛服務于社會治理、智慧安防、移動支付等城市數字化轉型的方方面面。圖14：人工智能計算中心項目社會效益 圖15：智算中心服務的智慧城市應用領域 資料來源：國家信息中心 智能計算中心創新發展指南，民生證券研究院 資

70、料來源：國家信息中心 智能計算中心創新發展指南，民生證券研究院 目前我國各行業智能化水平較低，需要降低人工智能應用門檻。據中國科學技術信息研究所等發布的人工智能計算中心發展白皮書 2.0，目前我國 85%以上的人工智能算力集中在互聯網、公安行業，在教育、醫療、養老、環境保護、城市運行、司法服務、交通、能源、制造等領域還沒有得到深度應用，對公共服務、生產、分配交換等社會治理、經濟活動各環節的智能化水平提升作用仍待提高。未來通用性大模型的開放可以加快行業模型開發速度，實現應用場景的快速復制。各地也可結合自身資源稟賦，基于大模型結合本地優勢產業，打造符合當地特色的產業應用。5.2 人工智能計算中心需

71、要符合國家“雙碳”目標的新要求 近年來算力基礎設施的能效指標日漸嚴格。近年來國務院、工信部等多部門陸續出臺文件，不斷規范數據中心的能耗管理和 PUE 值。據國家信息中心發布的 智能計算中心創新發展指南，目前對新建大型、超大型數據中心的 PUE 要求已從2017 年的 1.5 降至 2021 年的 1.3 以下，國家樞紐節點平均 PUE 更是要求進一步降到 1.25 以下?！皷|數西算”工程要求東部地區 PUE 目標不超過 1.25，西部地區不超過 1.2，能效指標更加嚴格。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 圖16：國家和地方政策

72、對大型算力基礎設施 PUE 值要求演變 資料來源：單志廣、何寶宏、張云泉，國家“東數西算”工程背景下新型算力基礎設施發展研究報告，民生證券研究院 智算中心可以通過發展節能技術、算力調度等方式降低能耗，滿足低碳發展要求。近年來，得益于數據中心建設的統籌規劃及制冷、供電技術的不斷改進，智算中心的平均 PUE 值已經有了較大改善。據中國科學技術信息研究所等發布的人工智能計算中心發展白皮書 2.0，2013 年以前，全國對外服務型數據中心平均 PUE 在 2.5 左右，而到 2019 年底，全國對外服務型數據中心平均 PUE 近 1.6，實現質的飛躍。未來，智算中心建設可以著重發展高制冷效率的液冷技術

73、降低制冷能耗，并通過建設人工智能算力網絡實現算力調度，繼續提高算力設備使用效率。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 6 華為昇騰：國產 AI 算力標桿，國內智算中心建設的核心力量 全棧 AI 軟硬產品，覆蓋“端邊云”。昇騰計算產業憑借著以昇騰 AI 處理器為核心，通過系列硬件和基礎軟件構建全棧 AI 計算基礎設施，為各行各業賦能。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 ModelArt

74、s 和統一工具鏈 MindStudio 等。在硬件方面，包括模塊、標卡、小站、服務器、集群等產品形態；在軟件層面，包括異構計算架構、AI 框架、應用使能、全流程開發工具鏈等產品。圖17：昇騰軟硬產品 資料來源：華為昇騰官網，民生證券研究院 6.1 硬件：打造以昇騰為核心的 AI 算力底座 基于達芬奇架構的兩顆“芯”，其中，昇騰 310 用于推理業務，昇騰 910 用于訓練業務。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

75、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。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

76、明 證券研究報告 25 圖18：昇騰 310 關鍵特性 圖19：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3：主流芯片特性對比 公司名稱 產品型號 運算能力（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 184.6TF

77、LOPs 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 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、海光招股說明書、昆侖芯官網，華為海思官網，民生證券研究院 華為昇騰超強算力推理+訓練標卡。訓練及推理標卡融合“通用處理器

78、、AI Core、編解碼”于一體，需要安裝到服務器上，通過服務器提供運算和模型，為數據中心提供強勁算力。1）推理卡：包括 Atlas 300V 視頻解析卡、Atlas 300V Pro 視頻解析卡、Atlas 300I Pro 推理卡、Atlas 300I Duo 推理卡。其中，Atlas 300I Duo 推理卡在配置下可以輸出整數精度（INT8）達到 280TOPS，半精度（FP16）算力達到 140TOPS。2）訓練卡：主要以 Atlas 300T Pro 訓練卡（型號：9000）、Atlas 300T A2 訓練卡為主，可廣泛應用于智慧城市、智慧交通、智慧園區、智慧金融等諸多 AI 行

79、業場景。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 表4：各類標卡特性 產品名稱 單卡算力 能效 帶寬 應用場景 優勢 Atlas 300V 視頻解析卡 100TOPSINT8 50TFLOPSFP16 約 1.4TOP/W 204.8Gb/s 推理 1.超大視頻解析路數 2.高性能特征檢索 3.安全啟動 Atlas 300V Pro 視頻解析卡 140TOPSINT8 70TFLOPSFP16 約 1.9TOPS/W 204.8Gb/s 推理 1.超大視頻解析路數 2.高性能特征檢索 3.安全啟動 Atlas 300I Pro 推理卡

80、 140TOPSINT8 70TFLOPSFP16 約 1.9TOPS/W 204.8Gb/s 推理 1.超強算力 2.超高能效 3.高性能特征檢索 4.安全啟動 Atlas 300I Duo 推理卡 280TOPSINT8 140TFLOPSFP16 約 1.86TOPS/W 408Gb/s 推理 1.超強算力 2.超高能效 3.高性能特征檢索 Atlas 300T Pro 訓練卡（型號：9000）280TFLOPSFP16 約 0.9TFLOPS/W 1228Gb/s 訓練 1.超強算力 2.高度集成 3.高速帶寬 Atlas 300T A2 訓練卡 280TFLOPSFP16 75TFL

81、OPSFP32 0.8TFLOPS/W 800Gb/s 訓練 1.超強算力 2.高度集成 3.高速帶寬 資料來源：華為昇騰官網，民生證券研究院 行業性能領先的服務器。昇騰 AI 服務器具有超強算力，適用于中心側 AI 推理以及深度學習模型開發和訓練場景。1）Atlas 800 推理服務器（型號：3000）：具有高算力和高能效特點。最大可支持 8 個 Atlas 300I/V Pro，提供強大的實時推理能力，廣泛應用于中心側 AI 推理場景。2）Atlas 800 推理服務器（型號：3010）：具有靈活配置，適配多項負載特點。最大可支持 7 個 Atlas 300I/V Pro，廣泛應用于中心側

82、 AI 推理場景。3）Atlas 800 訓練服務器（型號：9000）：具有高算力密度等特點。擁有 4 顆鯤鵬 920 芯片，廣泛應用于深度學習模型開發和訓練，適用于智慧城市、智慧醫療、天文探索、石油勘探等需要大算力的行業領域。4）Atlas 800 訓練服務器（型號：9010）：具有高算力密度等特點?？商峁?.24PFLOPS FP16 算力，廣泛應用于深度學習模型開發和訓練。5）Atals 800T A2 訓練服務器：具有高速帶寬等特點。雙向互聯帶寬達 392GB/s，廣泛應用于深度學習模型開發和訓練。6）Atlas 500 Pro 智能邊緣服務器：具有易于部署維護和支持云邊協同等特點。最

83、大支持 3 張 Atlas 300I/V Pro 推理卡，單卡功耗僅72W，發揮鯤鵬架構多核、低功耗優勢，在邊緣場景中廣泛部署。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 表5：各類服務器特性 產品名稱 單卡算力 能效 內存頻率 CPU AI 加速卡 網絡 Atlas 800 推理服務器（型號：3000）1120TOPSINT8 約 15.5TOPS/W 3200MT/s 2*鯤鵬 920 最大支持 8個 Atlas 300I/V Pro Atlas 800 推理服務器（型號：3010）980TOPSINT8 約 4.78TOPS/W

84、2933MT/s 1/2 個Intel Xeon SP Skylake 或Cascade Lake 處理器 最大支持 7個 Atlas 300I/V Pro Atlas 800 訓練服務器（型號：9000）1.76/2.24PFLOPSFP16 2.24PFLOPS/5.6kW 3200MT/s 4*鯤鵬 920 8*100GE+4*25GE/2*100GE Atlas 800 訓練服務器（型號：9010）1.76/2.24PFLOPSFP16 2.24PFLOPS/5.6kW 2933MT/s Intel V5 Cascade Lake 處理器 100GE*8 1*OCP NIC 3.0標卡

85、，支持 2*25GE Atals 800T A2 訓練服務器 2.5/2.2 PFLOPSFP16 0.65/0.60 PFLOPSFP32 0.6 PFLOPS/kW 3200MT/s 4*鯤鵬920 8*200GE QSFP接口直出，RoCE協議 Atlas 500 Pro 智能邊緣服務器 420TOPSINT8 約 5.8TOP/W 3200MT/s 1*鯤鵬 920 最大支持 3個 Atlas 300I/V Pro 推理卡 資料來源：華為昇騰官網，民生證券研究院 性能領先的訓練集群。華為昇騰面向人工智能計算中心等重算力場景，構筑性能領先的訓練集群，目前主要包含 Atlas 900 Po

86、D（型號：9000）、Atlas 900 A2 PoD、Atlas 900 AI 集群三種產品，廣泛應用于深度學習模型開發和訓練。1）Atlas 900 PoD（型號：9000）：可提供 20.4PFLOPS FP16 算力，能效比最高可達 20.4 PFLOOPS/46 kW，搭載 32 顆超強算力的鯤鵬 920 處理器，全節點 100G 網絡互聯，可實現高效加速應用。2）Atlas 900 A2 PoD：提供 25.6/24PFLOPS FP16算力，最大可拓展至 3.2EFLOPS，全節點 200G 網絡互聯，能效比可達 25.6 PFLOPS/47.5kW，具有極致算力密度、極高 A

87、級能效、極簡交付部署等特點。3）Atlas 900 AI：其總算力達到 256P1024P FLOPS FP16，相當于 50 萬臺高性能 PC 的計算能力，讓人類更高效地探索宇宙奧秘、預測天氣、勘探石油，加速自動駕駛的商用進程。推出昇騰 AI 一體機。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。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，

88、奠定了將 AI 算力、AI 平臺行業深度研究/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 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

89、模型產業化重要抓手。表6：國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

90、從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。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

91、開發者和用戶，實現普惠 AI 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

92、推理一體機，具備更高算力、極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 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 29 6.2 軟件：構建完整的底層架構 6.2.1 CANN：類似 CUDA 的計算架構 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

93、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 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

94、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20：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 PL

95、GAN 強勢上榜 2022 CVPR，5 月榮獲“軟件行業示范案例”，12月，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：分子動力學模擬行業深度研究/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 30 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

96、 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。6.2.2 MindSpore：全場景 AI 深度學習框架 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、P

97、yTorch、飛槳等框架共同為人工智能領域發力。圖21：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。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繁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

98、AI 框架，亦是如此，同時具有圖算融合、分布式并行、企業安全可信等功能，能夠實現模型的訓練-推理-全場景部署。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 31 圖22：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：異思 MindSpore 官方公眾號，民生證券研究院 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方

99、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23：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 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 32 6.2.3 MindStudio：面向開發者的全流程開發工具鏈 MindStudio 提供全流程開發的工具鏈。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

100、者能夠在安裝部署、模型訓練、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24：MindStudio 開發流程 資料來源：華為昇騰官網，民生證券研究院 6.3 生態：打造國內領先的生態伙伴體系，為千行百業注入新動力 華為堅持“硬件開放、軟件開源、使能伙伴、發展人才”生態戰略，截至 202

101、3年 7 月 6 日，昇騰 AI 開發者已經超過 180 萬，合作伙伴超過 1200 家，行業 AI解決方案認證超過 2500 多個。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。行業深度研究/計算機 本公司具備證券投資咨詢業務

102、資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 33 圖25：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。表7：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

103、/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 OceanAI 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/3

104、00V 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。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 34 表8：IHV 硬件伙伴相關產品參數 伙伴名稱 產品名稱 AI

105、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 嵌入式邊緣計算平臺 MIC-770Q 88 TOPS INT8

106、 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26：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。圖27：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

107、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。6）開發者生態：華為將構建開發者生態視為最重要的工作之一，從五個方面行業深度研究/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 35 圍繞開發者生態進行展開。多生態、多領域能力全面開放：利用華為技術底座和

108、開放能力，華為開發者官網集結了各種生態和領域的開發平臺和工具套件，全面開放華為在人工智能、數據庫、物聯網、云原生、HarmonyOS、HMS、鯤鵬、昇騰等領域的技術能力。旗艦賽事匯聚，賦能應用創新：精選華為各生態領域的頂級賽事，向開發者全面開放華為在各產業領域取得的技術成果，鼓勵開發者探索前沿技術。線上線下活動，鏈接生態商機：根據企業、高校、個人等不同開發者群體的需求，華為提供豐富的線上活動、線下沙龍、技能培訓和產品體驗等活動。憑借華為專業的產品能力和大量的學習資源，全方位賦能開發者在云上開展實際項目，幫助企業開發者鏈接生態商機，共同推動產業生態的發展。豐富的項目促進開發者成長：華為擁有覆蓋多

109、個領域、多個生態圈的 30+開發者計劃，聯結全球各地的開發者。針對企業、個人和高校，華為提供全方位的支持，包括在開發、推廣和變現等環節給予幫助，助力全球開發者成長，加速開發者生態的成熟發展。打造一站式開發者服務：圍繞開放能力、學習賦能、應用構建、商業變現、服務支持等一站式的開發者服務，全新升級的開發者官網覆蓋了產品、活動、program、社區、學堂和支持菜單，便于開發者從自身興趣和目標出發，快速檢索獲取相關產品服務。圖28：昇騰相關的開發者計劃 資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，民生證券研究院 昇騰萬里伙伴計劃是基于昇騰AI基礎軟硬件平臺推出的一項計劃，提供培訓、技術、營銷和市場的全面支持。從

110、伙伴、開發者、高校、初創企業等方面，開展相應計劃，進行全面激勵。1）伙伴合作計劃：根據伙伴的技術和市場能力，以及業績貢獻，將伙伴分為注冊級、認證級、領先級、優先級，享有不同權益。2）開發人員成長計劃：根據開發者在昇騰開發者社區的活動，給予不同積分，可獲得相應權益。3）高校教學合作計劃：與國內“雙一流”建設高校合作，或校內設有 AI 學院或研究院、或設有獨立的 AI 相關學科均可以加入 AI 人才培養計劃。4）初創扶持計劃：分為孵化、成長和云騰三個階段，企業參加該計劃后，獲得相應的扶持，隨著與 Atlas AI 計算解決方案的進一步深入融合和裁員，進入成長和云騰階段，獲得更高額度的扶持，并且會優

111、先向伙伴和客戶推薦銷售。開發者成長計劃幫助昇騰開發者學習和構建基于昇騰的技術能力HAE與HAE計劃經華為認證的，對賦能全球昇騰開發者有突出貢獻的個人為各地昇騰開發者提供學習交流、互動成長的平臺AI人才培養計劃幫助高校利用華為AI資源和平臺，開展AI學課建設和人才培養行業深度研究/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 36 圖29：昇騰萬里伙伴計劃 資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，民生證券研究院 華為基于硬軟件產品，推出眾多 AI 解決方案。在人工智能計算中心、能源、金融、交通、電信、智慧城市、制造和醫療等行業廣泛應用，并且創造了行業高價值。AI 計

112、算中心賦能產業集群。AI 計算中心提供從底層芯片算力釋放到頂層應用使能的人工智能全棧能力，重點是構建一中心四平臺，實現政府、產業、學術研究和應用場景的全方位連接和合作。通過這種方式，推動人工智能產業在區域乃至全國范圍內的集聚和發展，促進政產學研用五位一體的協同發展。圖30：AI 計算中心的“四平臺”發展模式 資料來源：華為昇騰官網，民生證券研究院 將算力資源有序、高效、普惠的開放給當地的企業、科研機構和高校解決當地AI技術發展和產業智能升級的算力和服務需求公共算力服務平臺針對本地特色的人工智能應用場景，進行科技創新成果商用轉化、形成重大產品創新和示范應用應用創新孵化平臺吸引招募AI產業鏈上的公

113、司（算法公司、數據處理公司、行業集成公司等）形成完整產業閉環，推動AI產業集約集聚發展產業聚合發展平臺促進高?？蒲性核摵闲袠I龍頭企業圍繞產業技術創新需求，開展人工智能技術研發、科技成果轉化等工作培養關鍵人才科研創新&人才培養平臺行業深度研究/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 37 6.4 核心地位：昇騰是國內智算中心建設的核心力量 昇騰具有全方位的 AI 智算中心解決方案，對 AI 智算中心的需求方具有高度的友好性。昇騰打造的 AI 計算中心解決方案根據不同行業及客戶需求，提供包括全棧 AI 計算中心解決方案、云 AI 計算中心解決方案、輕量化

114、 AI 計算中心解決方案在內的三種不同規模的解決方案。1）全棧 AI 計算中心解決方案：面向有全棧搭建需求的智能計算中心，提供多樣化算力，LO-L3 全棧交付。以應用驅動的多樣性算力融合、超高密硬件架構創新、應用感知的存算協同全棧能效管理，獲取倍數級全棧優勢。2）云 Al 計算中心解決方案：面向需要搭建硬、軟件平臺的智能計算中心，提供 Atlas 硬件和華為云 HCSO(ModelArts)軟件，為客戶提供高效、可知識復用的一站式 AI 模型開發平臺在數據處理階段可節省 50%80%的人力、智能標注可使得標注效率提升 70%，基于圖像分類的 AI 訓練性能可達到業界的 4.5 倍、推理性能可達

115、到業界的 1.8 倍。3）輕量化 AI 計算中心解決方案：面向軟件平臺需要聚焦行業屬性的智能計算中心，提供合作伙伴基于 MindX DL 的具有行業屬性的深度學習平臺，具有 web頁面，一鍵安裝部署，操作簡單，510 步即可完成訓練。圖31：三種不同規模的 AI 計算中心解決方案 資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，民生證券研究院 應用方面，昇騰 AI 支持眾多應用場景。鵬城云腦以 Atlas 900 AI 集群為底座，結合 AI 集群軟件，可以實現 AI 算力自由擴展至 E 級的 AI 計算系統，通過多樣化的異構計算平臺、多源算法平臺和多態智能應用，支撐 AI 重大應用的模型訓練及推理，可用于

116、自動駕駛、城市大腦、智慧醫療、智慧交通、語音識別、自然語言處理等應用場景。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 38 圖32：昇騰計算產業生態 資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，民生證券研究院 華為昇騰是國內政府主導智算中心建設的核心力量。我國超大規模預訓練模型的發展如火如荼，算力需求持續攀升，人工智能計算中心的建設保持快速增長。政府統籌建設的人工智能計算中心，多采用國產通用處理器和 AI 加速器技術，以華為昇騰、寒武紀思元等國內 AI 芯片為主。目前，在國內政府為主導的智算中心中，華為昇騰已簽約多個智算中心建設。重慶、武漢、西安等城市

117、均已建成人工智能計算中心并投入運營，多個人工智能計算中心建設也在陸續規劃中。表9：華為部分昇騰智算中心情況梳理 智算中心名稱 運營狀態 算力情況（Pflops）武漢人工智能計算中心 2021 年 5 月 31 日投入運營 2022 年 2 月 7 日完成擴容 總算力 200P 西安人工智能計算中心 2021 年 9 月 9 日上線運營 一期 AI 算力 300P；HPC 算力 8P 中原人工智能計算中心 2021 年 10 月 21 日上線運營 一期算力 100P；未來將達 300P 南京人工智能計算中心 2022 年 5 月完成基礎建設 一期規劃 40P 成都智算中心 2022 年 5 月

118、10 日正式上線 算力達 300P 杭州人工智能計算中心 2022 年 5 月上線運營 一期 40P；二期 140P 沈陽人工智能計算中心 2021 年 10 月啟動建設 一期 100P；總規劃 400P 天津人工智能計算中心 2023 年 3 月 18 日上線運營 一期 100P；可提供 300P 青島人工智能計算中心 2023 年 2 月 23 日正式上線 首期 100P 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 39 廣州人工智能計算中心 2022 年 9 月 15 日建設完成 對外提供 99PAI 算力服務 重慶人工智能計算中心 2

119、023 年 5 月 14 日正式使用 一期 400P 北京晟騰人工智能中心 2023 年 2 月 13 日上線 一期 100P；短期 500P；遠期 1000P 河北人工智能計算中心 2022 年 2 月 14 日揭牌 計劃 100P 濟南人工智能計算中心 接入算力網 淮海智算中心 在建 300P 中國東盟海人工智能計算中心 2022 年 9 月 23 日揭牌 一期 40P 訓練，1.4P 推理 深圳人工智能計算中心 2021 年 12 月 13 日啟動建設 長沙人工智能計算中心 2022 年 11 月 4 日正式運營 首期 200P；2025 年 1000P 未來人工智能計算中心 2021

120、年 9 月 9 日正式上線 一期 300P；2025 年 1000P 大連人工智能計算中心 在建 100P；未來 300P 資料來源：華為昇騰官網，中國政府網，大連市人民政府網，宿遷市人民政府網，中國網，新華網，騰訊網，澎湃新聞網，中國新聞網，民生證券研究院 6.5 全面賦能：由智算中心到城市智能中樞，昇騰全面賦能城市 AI 發展 城市智能中樞的解決方案是面向數字政府，致力于加速數字政府的智能化升級，讓城市整體運轉更聰明、更智慧。將底層 AI 算力所需的基礎軟硬件、智能調度能力的軟件平臺層以及各類 AI 軟件算法層進行整合，并以此為底座，向政府各委辦局提供標準的接口，發布 AI 服務，最終各委

121、辦局通過調用服務實現各類城市治理以及智慧服務的應用需求。城市智能中樞方案有三大亮點：1）全棧 AI 自主創新：支撐打造可持續具備韌性的智慧城市人工智能生態；2）平臺開放、敏捷創新：開放平臺能力實現軟硬件解耦，端邊云協同架構支撐，全場景智能持續迭代創新；3）產業生態繁榮：聚合各類優質行業伙伴優勢，共同打造標準化可復制的智慧城市解決方案。走進智能時代，城市的智慧治理必須克服諸多挑戰，給出合理的解決方案：1）打破信息系統煙囪林立局面，消除數據孤島現象，要在城區層面形成統一的態勢感知、綜合治理、應急救援、分析決策能力。2）解決政務服務流程復雜的難題，消除各委辦局彼此間系統壁壘，給群眾提供一體化服務，提

122、高群眾滿意度。3）鼓勵國內創新政務 AI 基礎軟硬件，讓國內自主創新技術成為城市智慧的“根基”。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 40 圖33：城市智能中樞方案組網架構 資料來源：昇騰社區官網，民生證券研究院 城市智能中樞方案應用場景豐富，具有重要價值。以幾個典型應用場景為例：1）城管方面：事件自動上報，準確率90%，自動取證，人力節省 50%，告警恢復自動結案。2）水務方面：水尺識別率準確率可達 85%以上；可對屏幕占比 5%的漂浮物進行識別；并且準確率可達 85%以上；支持識別洗拖把、洗衣服、扔垃圾、倒泔水等不文明行為識別，可識

123、別遠距離的小目標，可識別游泳、船只入侵、人員入侵等多種場景，算法準確率 80%以上。3）市監方面：視頻智能分析，解決人力不足問題。表10：城市智能中樞應用場景 主要應用方向 具體應用場景 城管 占道經營識別 渣土車識別 垃圾堆放識別 機動車違停識別 積水識別 裸土識別 水務 水尺識別 排口識別 河道漂浮物及不文明行為識別 水域邊界入侵識別 市監 未戴口罩 未戴廚師帽 玩手機 抽煙監測 垃圾桶未蓋 有害生物 攝像頭遮擋 赤裸上身 未戴手套 資料來源：昇騰社區官網，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 41 7 投資建議 A

124、I 發展下算力產業發展迎來重大機遇，是 AI 大潮下確定性最高的細分領域之一、建議重點關注：1）國產 AI 芯片龍頭：寒武紀、海光信息、超訊通信（沐曦）、景嘉微等；2）華為昇騰一體機廠商：科大訊飛、云從科技、軟通動力、恒為科技等；3）AI 服務器整機廠商：軟通動力、浪潮信息、聯想集團、中國長城、中科曙光、高新發展（華鯤振宇）、神州數碼、拓維信息、烽火通信（長江計算）等；4）算力運維：潤建股份，網宿科技，超訊通信，杭錦科技、龍宇股份等；5）先進封裝：長電科技，通富微電，甬矽電子，興森科技等。表11：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 202

125、3E 2024E 2022A 2023E 2024E 002230 科大訊飛 45.10 0.24 0.52 0.78 188 87 58 推薦 301236 軟通動力 46.50 1.02 1.03 1.30 46 45 36 推薦 603496 恒為科技 30.26 0.24 0.42 0.59 126 72 51 推薦 688023 安恒信息 106.60 -3.21 0.30 1.89 /355 56 推薦 000034 神州數碼 29.25 1.50 1.83 2.21 20 16 13 推薦 002261 拓維信息 14.74 -0.81 0.09 0.18 /164 82 推薦

126、000066 中國長城 10.01 0.04 0.02 0.05 250 501 200 推薦 688041 海光信息 72.36 0.35 0.50 0.70 207 145 103 推薦 000977 浪潮信息 32.58 1.41 1.23 1.72 23 26 19 推薦 603019 中科曙光 39.11 1.06 1.30 1.69 37 30 23 推薦 002929 潤建股份 40.50 1.53 2.16 2.99 26 19 14 推薦 300017 網宿科技 7.89 0.08 0.14 0.17 99 56 46 推薦 603322 超訊通信 37.90 0.10 0.

127、41 0.78 379 92 49 推薦 600584 長電科技 29.53 1.82 0.86 1.63 16 34 18 推薦 002156 通富微電 23.00 0.37 0.21 0.52 62 110 44 推薦 688362 甬矽電子 25.30 0.39 0.13 0.49 65 195 52 推薦 002436 興森科技 14.72 0.33 0.14 0.24 45 105 61 推薦 00992 聯想集團 11.04 0.13 0.10 0.14 85 110 79 推薦 資料來源：Wind，民生證券研究院預測;（注：股價為 2024 年 1 月 2 日收盤價）行業深度研究

128、/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 42 8 風險提示 1）底層算力市場格局不確定性風險：目前底層算力領域存在一定數量的競爭者，未來隨著 AI 發展，可能會有更多參與者參與，進而給市場發展帶來一定不確定性。2）軟硬件行業競爭加劇風險：目前國產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。3）AI 技術對算力需求影響具有不確定性：ChatGPT 仍屬于新興技術，目前在全球范圍內尚未實現大規模普及，其變現及商業模式存在一定不確定性，因此對于未來算力需求的影響也存在不確定性。行業深度研究/計

129、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 43 插圖目錄 圖 1：Al 計算的需求上升.3 圖 2：2016-2022 年全球和我國算力規模與 GDP、數字經濟規模關系.4 圖 3：中國智能算力規模（EFLOPS）及預測.4 圖 4：中國通用算力規模（EFLOPS）及預測.5 圖 5：全球人工智能服務器市場規模預測(含生成式人工智能和非生成式人工智能服務器)，2022-2026(百萬美元).5 圖 6：中國人工智能服務器工作負載預測，2022-2027.6 圖 7：紫東.太初大模型是中科院自動化所推出的三模態大模型.7 圖 8：各國計算力及指數排名（202

130、2 年）.9 圖 9：全球行業計算力水平評估（2022 年）.10 圖 10：國內人工智能計算中心分布.17 圖 11：智算中心服務類型和內容逐漸多元化.20 圖 12：2020-2030 人工智能核心產業規模與帶動相關產業規模預測.21 圖 13：人工智能計算中心項目經濟效益.21 圖 14：人工智能計算中心項目社會效益.22 圖 15：智算中心服務的智慧城市應用領域.22 圖 16：國家和地方政策對大型算力基礎設施 PUE 值要求演變.23 圖 17：昇騰軟硬產品.24 圖 18：昇騰 310 關鍵特性.25 圖 19：昇騰 910 關鍵特性.25 圖 20：CANN AI 異構計算架構.

131、29 圖 21：昇思 MindSpore 總體架構.30 圖 22：支持全場景統一推理，大幅提高部署效率和推理性能.31 圖 23：中國開發者主流人工智能框架使用率排名.31 圖 24：MindStudio 開發流程.32 圖 25：整機硬件伙伴.33 圖 26：IHV 硬件伙伴.34 圖 27：應用軟件伙伴.34 圖 28：昇騰相關的開發者計劃.35 圖 29：昇騰萬里伙伴計劃.36 圖 30：AI 計算中心的“四平臺”發展模式.36 圖 31：三種不同規模的 AI 計算中心解決方案.37 圖 32：昇騰計算產業生態.38 圖 33：城市智能中樞方案組網架構.40 表格目錄 表 1：智能計算

132、相關政策梳理.14 表 2：企業主導的國內智算中心梳理（在建和已建）.18 表 3：主流芯片特性對比.25 表 4：各類標卡特性.26 表 5：各類服務器特性.27 表 6：國內重點昇騰一體機發布時間軸.28 表 7：黃河信產相關產品參數.33 表 8：IHV 硬件伙伴相關產品參數.34 表 9：華為部分昇騰智算中心情況梳理.38 表 10：城市智能中樞應用場景.40 表 11：重點公司盈利預測、估值與評級.41 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 44 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

133、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

134、 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。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

135、，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

136、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