AIGC行業深度報告（5）：ChatGPT加速計算服務器時代到來-230308（36頁）.pdf

1、僅供機構投資者使用華西證券股份有限公司證券研究報告|行業深度研究報告HUAXISECURITIES CO.,LTD.ChatGPT:加速計算服務器時代到來AIGC行業深度報告（5）華西計算機團隊2023年3月8日分析師：劉澤晶SAC NO：S1120520020002郵箱：請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明#page#華西證券核心邏輯：大模型出現有望帶動AI服務器需求爆發我們認為ChatGPT具備跨時代的意義的本質是AI算法大模型，因此科技巨頭已經開始算力“軍備賽”，大模型的出現有望帶動AI服務器墨求爆發。服務器架構隨負載量擴張不斷優化，已經經歷傳統單一部署與集群模式，目前正處于分布式模式的

2、轉變階段。CPU、內部存儲和外部存儲是服務器的核心部件。加速計算是服務器成長的核心驅動力按照CPU指令集架構的差異，服務器可分為CISC（復雜指令集）、RISC（精簡指令集）、VLIM等架構，代表架構為X86。人工智能應用場景下的加速計算服務器是中國服務器的核心驅動力，AI服務器相較于通用服務器區別在于硬件架構、加速卡數量與設計方面；我們認為AI服務器眾芯片組為服務器的核心，且價值成本占比較高。算力時代到來，服務器價值再次凸顯我們認為服務器是“伴科技類”的硬件產品，隨著科技的服務形式和應用方式不斷進步，服務器同樣在不斷送代升級或更新換代，近年來隨著互聯網+、云計算、AI+、邊緣計算的出現，服務

3、器市場迎來了極大的發展；根據IDC的數據顯示，國家計算力指數與GDP/數字經濟的走勢呈現出了顯著的正相關，而AI服務器作為算力載體為數字經濟時代提供廣闊動力源泉，更加凸顯其重要性。投資建議關注兩條投資主線：1）AI服務器生產商，重點推薦中科曙光，其他受益標的為浪潮信息、拓維信息、神州數碼；2）具備算力芯片的廠商，受益標的為寒武紀、海光信息、龍芯中科、景嘉微。中美貿易摩擦升級的風險。2#page#目錄01AI服務器需求呈現加速狀態02擁抱AI服務器的星辰大海03投資建議：梳理AIGC相關受益廠商04風險提示#page#01AI服務器需求呈現加速狀態#page#華西證券1.1ChatGPT的競爭本

4、質即大模型儲備競賽HUAXI SECURITIE大模型是人工智能發展的必然趨勢：大模型即“大算力+強算法”結合的產物。大模型通常是在大規模無標注數據上進行訓練，學習出一種特征和規則?；诖竽Ｐ瓦M行應用開發時，將大模型進行微調，如在下游特定任務上的小規模有標注數據進行二次訓練，或者不進行微調，就可以完成多個應用場景的任務。大模型是輔助式人工智能向通用性人工智能轉變的堅實底座：大模型增強了人工智能的泛化性、通用性，生產水平得到質的飛躍，過去分散化模型研發下，單一AI應用場景需要多個模型支撐，每個模型需要算法開發、數據處理、模型訓練、參數調優等過程。大模型實現了標準化AI研發范式，即簡單方式規?；?/p>

5、產，具有“預訓練+精調”等功能，顯著降低AI開發門檻，即“低成本”和“高效率”（承其IV）再丑困葉尊明一當華限再音葉草：捷明中就音器部“型看墨的突書面事者中算的訓練和推理具備效率優勢；服務器是算力的底層載體，包含CPU、GPU、內存、硬盤、網卡等，在ChatGPT中具有舉足輕重的作用，算力是服務器通過對數據進行處理后實現結果輸出的一種能力數據、平臺、算力、算法關系示意圖數據收集模型訓練模型測試模型生成接入生態數據預處理模型調參平臺：目的是標準化，資源的合理分配，提升效率算力設備：提供底層動力源泉#page#華西證券1.2大模型出現帶動AI服務器呈現加速狀態HUAXI SECURITIE我們認為

6、大模型的出現有望帶動AI服務器需求：我們認為除了對低延退低功耗算力的性能需求，在服務器的種類上也產生了多樣化、細分化的場景應用需求。各行業與人工智能技術的深度結合及應用場景的不斷成熟與落地，使人工智能芯片朝著多元化的方向發展，為了迎合芯片的多元化，服務器的類型也將越來越豐富，并適用越來越多的行業應用場景。根據IDC的數據，在2021年的統計，預計到2025年中國加速服務器市場規模將達到108.6億美元，且2023年仍處于中高速增長期，增長率約為20%AI大模型對算力的需求分別來自訓練和推理兩個環節。1）訓練環節：通過標記過的數據來訓練出一個復雜的神經網絡模型，使其能夠適應特定的功能，模型具有一

7、定的通用性，以便完成各種各樣的學習任務。該環節需要處理海量的數據，注重絕對的計算能力。2）推理環節：利用訓練好的模型，使用新數據推理出各種結論。借助神經網絡模型進行運算，利用輸入的新數據來一次性獲得正確結論的過程。該環節對算力要求比訓練環節略低，但注重綜合指標，單位能耗算力、時延、成本等都要考慮。2021-2025年中國服務路市場規模及增速（億美元）AI大模型對于算力（服務器）的需求IDC大模型對算力需求中國半年度加速計算市場預測，2021-20251200010000訓練推理8.000數據標注日常運營6.000模型預訓練推理計算4.00D監督學習強化學習2.000獎勵模型神經網絡學習2021

8、202520222024電比增長率務器規構6#page#華西證券1.3服務器架構隨負載量擴張而不斷優化服務器價值品顯：計算機的一種，它比普通計算機運行更快、負載更高、價格更貴，主要用于在網絡中為其它客戶機提供計算或者應用服務。服務器具有高速的CPU運算能力、長時間的可靠運行、強大的I/0外部數據吞吐能力以及更好的擴展性。服務器一般具備承擔響應服務請求、承擔服務、保障服務的能力。其內部的結構與普通的計算機相差不大，主要包括如：CPU、硬盤、內存，系統、系統總線等，但相較于PC端需考慮幾方面，例如可拓展性、易使用性、可用性和易管理性。一有將到“PVE傳量解排事假解一有事工器部：出型來、增尊能器部務

9、器誕生初期將所有功能匯集在同一個系統，缺點為不便于維護、橫向拓展性不佳；因此集群模式誕生，這種集群模式將同一項目放在多個服務器上，有效緩解用戶訪問量大的壓力，但由于各個服務器間功能重復卻缺乏協同，系統維護成本仍然較高，且增加了用戶重復登陸問題，因此服務器架構進化到分布式模式。在分布式架構中，整個系統按照不同功能拆分為多個單一功能的子模塊，每個模塊被放到不同服務器中相互協作，共同組成服務器網絡，能夠有效解決功能耦合度高等問題且代碼復用性高。服務器架構演變過程示意圖傳統單一模式集群模式分布式架構把整個系統拆分為各個小的！包括登錄、注冊、驗證、為了解決訪問量大的情功能模塊獨立成為一個系統，！前臺展示

10、、后臺管理等況，集群模式把項目放到每個系統只提供單獨的功能，多個服務器上，通過添加所有的功能，均可在一1分別被放到不同的服務器中個項目系統中實現。服務器的方式來緩解用相互協作，形成一個多服務戶訪問大的壓力。器架構的網。照數據庫#page#華西證券1.4深度拆解服務器核心硬件組成部分H3CUniServerR4900G5服務器理件結構拆解服務器的組成：服務器主要由主板、內存、CPU、磁盤、網卡、顯卡、電源、主機箱等硬件設備組成；其中CPU、內部存儲和外部存儲是組成核心部件。CPU處理器：負責整個服務器的運算與控制，相當于人的大腦，是直接影響到服務器性能的核心部件。單臺服務器可由多個CPU組成，一

11、般服務器CPU個數多為2-4顆，也可有單顆的；虛擬化主機CPU有4-8顆的。CPU越多服務器性能越高。CPU的核數一般都是四核。內部存儲：是CPU和硬盤之間的緩沖設備，是臨時存儲器（作用是臨時存放數據），程序在運行的時候，都會調度到內存中運行，服務器關閉或程序關閉之后數據將自動從內存中釋放掉。外部存儲：永久存放數據的存儲器，其中常用的硬盤有300GB，500GB，1TB，3TB，4TB等。硬盤類型分機械硬盤，固態硬盤兩種。H3CUniServerR4900G5服務器硬件結構注釋編號編號名稱名稱硬件成本構成：我們認為，以一臺通用服務器為例，CPU（主12內存3中工GPU模塊板或芯片組）占比最高，

12、大約占成本50%以上，內存（內部存儲35.6同卡主板+外部存儲）占比約為20%。8Risor電器視塊23GPU卡硬盤9存儲控制卡25超級電容0CPU78加密模塊12內存系統電池資料來源：H3CUniServerR4900G5技術白皮書，華西證券研究所#page#華西證券1.5服務器的分類：按機箱結構分類服務器按照機箱結構可分為：塔式服務器、機架式服務器、機柜式服務器、刀片式服務器。塔式服務器：采用臺式機箱結構，常見的入門級和工作組級服務器基本上都采用這一服務器結構類型。優點：對放置空間要求較小，拓展性高，應用范圍廣泛，成本較低；缺點：升級擴張有限，獨立性強；機架式服務器：設計宗旨主要是為了盡可

13、能減少服務器空間的占用，例如專業網絡設備。優點：比塔式服務器對空間的要求更小?？蓴U展性強，擴展操作便利；缺點：拓展和散熱受到一定限制，因此無法實現完美的設備擴張，單機性能有限；機柜式服務器：應用于企業端，內部設備較多或不同設備單元放置在一個機柜中。優點：功能模塊與支撐模塊徹底分離，可靠高效。靈活架構，允許網絡、計算、存儲有機共存、維護簡便，缺點：投入成本較高、能耗高、內部拓展性有限。刀片式服務器：專為特殊應用行業和高密度計算機環境而生，每一片“刀片”即模板，類似獨立服務器，在集群模式下，具備高速網絡環境、資源共享等領域，廣泛應用于數碼媒體、醫學、航天、軍事等領域，性能較高，可實現輕松替換且便于

14、維護，但是價格成本較高。機框式服務器塔式服務器示意圖機架式服務器示意圖刀片式服務器示意圖YNGSOO#page#華西證券1.6.1服務器的分類方式：按照CPU架構分類伴隨應用需求不斷擴張，不同架構服務器百花齊放：按照CPU指令集架構的差異，服務器可分為CISC、RISC、VLIM等架構。CISC（復雜指令集）：龐大復雜的指令數目，常見CISC微指令集主要集中在：AMD、Intel、VIA等IA-32、X86架構的CPU產品；優點在于能夠有效縮短新指令的微代碼設計時間，允許設計師實現CISC體系機器的向上相容，指令豐富且功能強大，而缺點指令使用率不均衡、不利于采用先進結構提高性能等。有上“上媒（

15、S令，常見RISC微指令集主要集中在：DECAlpha、ARC、ARM、AVR、MIPS、PA-RISC、PowerPC、RISC-V中，優點在于指令執行效率高，原因是90%指令由硬件直接完成，10%的指令是由軟件以組合的方式完成；缺點在于指令數較少，功能不及CISC強大。VLIM（超長指令集架構）：采用多個獨立的功能部件，指令調度是由編譯器靜態調度完成因此指令可同時流出數目越大，超長指令的性能就明顯：優點在于結構簡單且價格低廉，缺點在于編譯器負擔較重，且需要更多內存，目前微處理器有Intel的IA-64和AMD的x86-64。CISC與RISC比較芯片根據指令集分類CISC保留簡單高效的常用

16、指令，復雜指令退過簡單指令組合X86指令系指令系統豐富，有專用指令未完成特定的功能。（復雜指令集）處理特殊任務數率較高、指令長度不同相網存倍操存儲器操作拍令多，可直接操作內存和資存器，對存倍器操作有限制，運算基本都限于資存器間，控制AIpha級據流控制復雜簡單。芯片架構匯編語言程序編程相對簡單，科學計算及復雜匯編語言程序一般寫要較大的內存空間，實現特殊功能程序操作的程序設計相對容易，效率較高RISC-V時程序復雜很多復雜指令都通過CPU內的微碼來完成，微碼指令執大部分的指令都可以在一個時鐘周期內完成降低了指令比較復雜的指令需要多個時鐘周期才能完成，行時間8SC孔水線設計的復雜度ARN指令不等長

17、周期增加了指令流水線優化的難度（精簡折令集）R1S0計算機在一條指令執行的適當地方可以響應中斷中斷CISC計算機是在一條指令執行結束后響應中斷但是相比CISG指令執行的時間短，所以中斷響應及時IPSCPU包含有卡富的電路單元，國而功能強、面積CPUCPU包含有較少的單元電路，回而面積小，功耗賃大、功耗大設計周CISC根處理器結構復雜，設計周期長，乘用微PomerPG期程序可適當降低復雜性于來用最新技術10#page#華西證券1.6.2X86和ARM各具優勢，國產生態迎新機遇X86架構服務器仍占絕對優勢，ARM架構服務器潛力巨大：根據市場應用占比把服務器分為X86服務器和非X86服務器，目前使用

18、X86%LOZWNV%6中98x解強+TZOZ”解解“d器PowerBI占比為0.27%，但以ARM為代表的RISC結構近年來增長迅猛，尤其國內誕生了以華為海思、阿里平頭哥為代表芯片企業。X86和ARM各具優勢：ARM體積小、低功耗、低成本、執行更加高效、指令長度固定，然而在性能上不及X86，如果ARM要在性能上接近X86，就需要極高的頻率，從而帶來較高能耗：X86單條指令功能強大且指令數相對較小、帶寬要求低，然而缺點在于尋址范圍小、部分計算機利用率不高、執行速度慢ARM加速選代，國產生態迎新機遇：根據TrendForce數據預測，隨著云數據中心增長，預計到2025年，ARM架構在數據中心服務

19、器市場滲透率將達到22%；ARM在服務器的市場露頭魚，早在2008年高通、博通、微軟、華為、飛騰等，也陸續開發了各自的ARM服務器CPU，2019年，隨著著ARM的Neoverse平臺路線圖的推出，服務器市場份額滲透率得到質的提升；國產生態迎新機遇，X86生態依然被AMD和英特爾斷，而ARM架構隨著國產生態和技術逐漸成熟，迎來國產替代的新機遇。CPU搖令集生態ARM和X86服務器對比ARMX86架構.CAMD眾核架構，適合高井發、高帶高主頻、高功耗，覆蓋高特點性能和通用計算場景寬的計算場景提開計算效率，節能、省空間。動性能增長的工藝改退邊際價值兆芯HC君正P授權高業模式，生態開放和數據中心應用

20、生態完善，但MRO生態業被蛋斷、把控，無法合限合數據中心應用生態逐步完善作共贏1賞科殺游：芯八司，CSDN，OFweek電子工程網#page#華西證券1.6.3我國服務器占比逐年攀升，呈現快速增長態勢我國服務器占比逐年攀升，云有望成為重要抓手：根據IDC數據，2021年全球服務器市場規模為992億美元，同比增長9.01%，中國市場規模約251億美元，近年來占全球比重呈現快速上升趨勢，已成為全球最主要的服務器增長市場。此外，公有云作為國內外數據流量的重要抓手，服務器同樣彰顯其重要算力底座，我們認為其存在巨大成長空間我國服務器單臺均價接近全球均價：2021年全球服務器平均單價高達7328美元/臺，

21、我國市場也達到了6415美元/臺，我國服務器價格呈現上升狀態，并且接近全球服務器平均價格人工智能應用場景下的加速計算服務器是中國服務器的核心驅動力：根據IDC的數據，隨著智能應用正不斷深入，從碎片化過渡到深度融合的一體化，從單點轉換為多元化的應用場景，在金融、制造、能源和公共事業等行業體現尤為顯著。2021年上半年，中國加速計算服務器市場達到24億美元，同比增長85.1%，此外，中國2021年H1服務器排名前五的廠商分別為浪潮、新華三、華為、戴爾、聯想。此外，根據IDC的預測，未來中國整體服務器的復合增長率為12.7%，2025年中國服務器市場規模預計將達到424.7億美元。全球服務器與中國服

22、務器市場規模及占比全球服務器價格及中國服務器價格比較2021年上字年中國服務器市場份額1001單位：億美元、9一全球服務器單臺均價（美元）中國服務器單臺均價（美元12300%0250%24.70530.50%28.09015098.00%4040202008.40%（11.20“華為戴爾聯想其他浪潮新華三2016201720182019202020212#page#華西證券1.7.1AI服務器：加速計算服務器是服務器成長的核心驅動力HUAXI SECURITIE服務器同樣可以按照CPU數量進行分類：可以分為單路服務器、雙路服務器、四路服務器和多路服務器?！奥贰敝傅氖欠掌魑锢鞢PU的數量，也就

23、是服務器主板上CPU插槽的數量。單路指服務器支持1個CPU；雙路指服務器支持2個CPU；四路指服務器支持4個CPU；以此類推。一般CPU數量越多，即擁有更強的性能，同時能顯著降低性能的功耗比。AI服務器價值凸顯：隨著大數據、云計算、人工智能等技術的成熟與在各行各業的應用，AI服務器價值凸顯；1、硬件架構，相較于通用服務器，AI服務器是采用異構形式的服務器，在異構方式上可以根據應用的范圍采用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等；2、加速卡數量：通用服務器一般是單路或多路CPU架構，而AI服務器需要承擔大量的AI運算，一般配置四塊及以上加速卡；3、獨特設計，AI

24、服務器由于對加速卡的獨特需求，需要針對性的對于系統結構、散熱等做專門的設計，才能滿足AI服務器需求。四路服務器示意圖阿里云多路AI集群服務器示意圖IntelldnSKLSKLLBGSKLSKL證產住接DMI3#page#華西證券1.7.2AI服務器：GPU為主流“加速卡”，正在大放異彩HUAXI SECURITIEAI芯片是AI算力的“心臟”，GPU價值凸顯：伴隨數據海量增長，算法模型趨向復雜，處理對象異構，計算性能要求高，AI芯片在人強止需品工Y“意書老多日中出眼品工V重應“制區卡工里算想品工片多元化展現出廣闊的應用前景，通過不斷演進的架構，為下一代計算提供源源不斷的動力源泉。GPU作為AI

25、芯片的主力軍，正在大放異彩：AI芯片主要包括圖形處理器（GPU）、現場可編程門陣列（FPGA）、專用集成電路（ASIC）、神經擬態芯片（NPU）等。人工智能深度學習需要異常強大的并行處理能力，GPU相比于CPU更擅長于并行計算能力，正在大放異彩。根據IDC的數據，2021年H1中國人工智能芯片，GPU占比最多為91.90%GPU服務器優勢顯著：GPU服務器超強的計算功能可應用于海量數據處理方面的運算，如搜索、大數據推薦、智能輸入法等，相較于通用服務器，在數據量和計算量方面具有成倍的效率優勢。此外，GPU可作為深度學習的訓練平臺，優勢在于1、GPU服務器可直接加速計算服務，亦可直接與外界連接通信

26、：2、GPU服務器和云服務器搭配使用，云服務器為主，GPU服務器負責提供計算平臺：3、對象存儲COS可以為GPU服務器提供大數據量的云存儲服務2021年H1中國人工智能芯片占比GPU、FPGA、ASIC對比GPU、FPGA、ASIC對比（縱軸代表靈活性、橫軸代表性能）AI芯片特意顯卡的核心單元，是單指令、多數據處理器。GPU采用CPLCPL建方面具有技術優勢L集成了大量的基本門電路及存儲器，利用門電路直接運算、速度較快。用戶可以自由定義這些門電路和存儲器FPGAFPGA之間的布線，改變執行方案，從而調整到最佳運行效果91.90%相較于GPU靈活度更高、功耗更低為特定目的、面向特定用戶需求設計的

27、定制芯片，具備ASIC體積小、功耗伍、可靠性更高等有點。在大現模量產的Pafo情況下，其備成本低的特點。GPUNPU =AISCFPGA引用第三方建議14#page#華西證券1.7.3AI服務器：芯片組（CPU+GPU）價值成本凸顯HUAXI SECURITIEAI服務器芯片組價值成本凸顯：根據Wind及芯語的數據，AI服務器相較于高性能服務器、基礎服務器在芯片組（CPU+GPU）的價格往往更高，AI服務器（訓練）芯片組的成本占比高達83%、AI服務器（推理）芯片組占比為50%，遠遠高于通用服務器芯片組的占比。浪潮通用服務器浪潮英信服務器NF5260M6搭載第三代英特爾至強可擴展處理器的一款2

28、U雙路機架式服務器，可支持1-2個支持1到2個英特爾至強第三代可擴展處理器，根據Intel官網數據，此款處理器建議零售價為9359美元，折合人民幣約65000元。浪潮AI理器浪潮NF5488A5是一款浪潮自研的具有超強算力的AI服務器，性能領先。在4U空間內支持8顆第三代NVLink的NVIDIA圖士出票應”器雨SO0L/ZOOLJAdaWVEHOtDdZ器nd008V語音識別、金融分析、智能客服等典型AI應用場景，根據天極網和中關村在線網數據，該款AMD（CPU）售價為8880美元，折合人民市約62000元，該款GPU售價為104000元。服務器成本購成浪潮服務器成本對比100%浪湖NF54

29、88A5ADEPYC700306WIDIA Tesla系列處理8008080%X2OL60%104000元約62000元50%40%英特爾至張30%浪潮關信服務器NF5260M6處理器20%12x10%XeON0AI服務器（訓練）AI服務器（推理）高性能服務器基礎服務器約65000元其他CPU、GPU成本內存、存儲器成本5#page#02擁抱AI服務器的星辰大海16#page#華西證券2.1服務器發展路徑：“伴科技類”升級產品HUAXI SECURITIE我們認為服務器是“伴科技類”的硬件產品，隨著科技的服務形式和應用方式不斷進步，服務器同樣在不斷送代升級或更新換代：世界上最早的服務器可以追潮

30、到1981年IBM大型機上的BITNET電子郵件群組，是第一臺郵件列表服務器。此后，隨著萬維網的出現和搜索引擎等互聯網選代升級，技術不斷選代。近年，隨著互聯網+、云計算、AI+、邊緣計算的出現，服務器市場迎來了極大的發展：2009年左右，隨著虛擬化技術不斷成熟，云計上電線濕算十1E+網箱互，我國，ZTOZ器碼器生部區中國“算商務的需求，拓展性、運算性能、數據存儲容量等需求凸顯，服務器需求不斷增加；2015年左右，全球進入”AI+時代”，以人工智能、深度學習、神經網絡的訓練和推理等賦能干行百業，A服務器價值凸顯，其具備圖形漳染和海量數據的并行運算等優勢，市場需求旺盛：2017年左右，隨著邊緣計算

31、、“物聯網+”的興起，疊加AI等需求，服務器市場依舊火熱。服務器的本質是件隨PS3集輝GPU分布式計算Sun Ultra 萬維網時代邊緣計算出現“互聯網+”時代這度高送3.2GHz的cellNEXTCube第一臺Google服務器邊緣服務器云服務器不斷升級黨帶引等CPU、60GB第一臺網頁服務器擁有兩額200MHz的具有較小深度、更廣在可擴展性、管理能力、的ATA硬盤和256MB的CPU、256MB的內存CPU頻率256MHz、硬的溫度適應性、前維這算性能和成表按制方內存，550MHz的GPU叁2GB，送行NextSTEP第一次運行了Backrub護和統一管理接口等面均有明顯優勢及內置網絡操作

32、系統搜索引李技術特點2012年2017年1991年1998年2008年1994年1981年2001年2009年2015年電郵時代ProLiant云計算時代RLXBladeAI時代IBM虛擬機第一臺機架式服務器第一臺現代刀片服務器虛擬化服務器AI服務器不再與特定的計算機硬第一臺部件列表服務器450MHz的奔騰2處理器異構服務器，采用可以用LISTSERV組織件相關聯CPU+GPU并行計算模式。潘放器電子郵件群組撞長抗理圖形演染、機器學習等密集數據操作。皖#page#華西證券2.2算力時代到來，服務器價值凸顯國家計算力指數與GDP/數字經濟的走勢呈現出了顯著的正相關：根據IDC數據，十五個重點國家

33、的計算力指數平均每提高1點，國家的數字經濟和GDP將分別增長3.5%和1.8%。，預計該趨勢在2021-2025年將繼續保持。此外，當一個國家的計算力指數達到40分以上時，國家的計算力指數每提升1點，其對于GDP增長的推動力將增加到1.5倍，而當計算力指數達到60分以上時，國家的計算力指數每提升1點，其對于GDP增長的推動力將提高到3.0倍，對經濟的拉動作用變得更加顯著。海量應用場景，算力需求高漲：據華為發布的計算2030預測，2030年人類將進入YB數據時代，全球數據每年新增1YB。通用算力將增長10倍到3.3ZFLOPS、人工智能算力將增長500倍超過100ZFLOPS。相當于一百萬個中國

34、超級計算機神威“太湖之光”的算力總和YACU意生喜土重器N”器圖由要士回火：中中意以器線工V其可以為人工智能、深度學習、神經網絡、大模型等場景提供廣闊的動力源泉，并廣泛應用于醫學、材料、金融、科技等干行百業。從計算力搖數看對經濟的增長計算力對經濟的影收計算力指數與GD計算力的經濟影響超設施支托數字經濟增長3.5%計算能力計算效率GDP增長1.896應用水號8#page#華西證券2.3服務器產業鏈梳理，下游賦能干行百業HUAXI SECURITIE服務器產業鏈梳理，關注產業鏈中上游：服務器行業產業鏈上游為CPU、GPU、內存、硬盤、RAID控制器、電源、軟件系統等原材料為主；中游為服務器行業；下

35、游客戶群體有互聯網云服務商、電信運營商、第三方IDC服務商、政府部門、各類型企業等。我們認為在算力和數字時代的大背景下，AI服務器作為算力載體為數字經濟時代提供廣闊動力源泉，更加彰顯其重要性。服務器賦能干行百業：根據IDC數據，服務器賦能干行百業，實則為數字經濟的底層基礎設施；其中，互聯網行業占比最多，為5早變：號本網出喜出型9667不申：有規上電上電里上審出出型%8t9.0%，廣泛應用于商業業務系統、銀行系統等場景；政府領域占比為10.6%，主要應用于數字政務、辦公系統等領域。21年服務器下游占比服務器產業鏈上游中游下游CPUAMDA26.7%intel.TBM.CIscoARM43.8%G

36、PU克NVIDIA9.0%AMDA國內商內存中阿里云9.9%nspur浪案ynix中百度智能云聯想SAMSUNG騰訊云H3C硬盤各類型企政府部wo wRrSugon研“互聯網政府電信金融其他19#page#華西證券12.4數字經濟時代，服務器應用前景廣闊互聯網，積極擁抱新興技術，領先全球算力水平：根據IDC數據統計，2021年互聯網企業采購的IT基礎架構中，超過九成被應用于云計算部署方式。此外，互聯網與人工智能、大數據等新興技術的結合也催生了對海量計算能力的需求。目前，從互聯網數據中心的體量來看，中、美仍處在第一梯隊，中美兩國占全球整體服務器保有量六成以上。近年來互聯網行業在亞太區的增長顏為突

37、出，這主要源于疫情之后在線需求的增加，以及亞太地區經濟的復蘇。此外，中國持續加大數據中心的部署，更多企業采取云服務方式。電信，利用算力投入優化內部管理、賦能業務創新：內部，隨著5G、云計算等技術的落地，電信運營商對內面臨著業務增長壓力；外部，智慧交通、智慧零售、車聯網、游戲娛樂、AR/VR應用等增值業務等算力需求逐步增加。海量創新業務增長對數據快速訪問價值凸顯，要求電信數據廠商承擔數據高并發、低延退傳輸、保證業務永續的能力。1BW超級計算機示意圖特新拉超級計算機示意圖ExaPODIBMUniformHighBWEFLOP（BFLow-Latency Fabric20資料來源：IDC全球算力指數

38、評估報告，華西證券研究所#page#華西證券2.4數字經濟時代，服務器應用前景廣闊金融，智能化加速，有力支撐金融業務創新發展：隨著移動互聯網場景的普及，金融行業（包含銀行、保險和證券）的數字化業務迅猛發展，呈現出線上化、智能化、無接觸等特征，此外，數字銀行、個人財富管理、數字化借貸、全渠道支付等新興金融場景層出不窮。金融行業對業務的及時性相應要求極高，移動互聯業務由于其高并發、高峰值場景需求，穩定、安全、高效、彈性的基礎設施成為首選。制造，實現智能制造，推動數字工廠建設：制造業是實體經濟發展的核心支撐力量，也是全球算力水平最高的傳統行業之一，2021年算力支出占全球12%，其中包括大型ERP系

39、統運轉、物聯網、傳感器的應用。此外，在人工智能、大數據、區塊鏈等新興技術使用上，制造業也領先于大部分傳統行業。根據IDC的預測，到2025年，中國制造業IT相關支出占全球市場將達到20%左右。醫療，算力投入有望推動信息化平臺建設：隨著醫療信息化等領域的高投入，初步形成以計算平臺為核心的綜合信息系統，在醫院范圍內形成數據互聯互通、區域協同、分級診療的體系。隨著AI等技術發展，大數據賦能醫療行業智能化升級將是下一個發展目標天河三號部署示意園神成太湖之光超級計算機系統架構8好網品品ii工打付計5店21資料來源：IDC全球算力指數評估報告，華西證券研究所#page#03投資建議：梳理AIGC相關受益廠

40、商22#page#page#華西證券3.2.1浪潮信息：中國服務器/AI服務器市占率穩居榜首浪潮信息是全球領先的新型IT基礎架構產品、方案及服務提供商：公司是全球領先的AI基礎設施供應商，擁有業內最全的人工智能計算全堆棧解決方案，涉及訓練、推理、邊緣等全棧AI場景，構建起領先的AI算法模型、AI框架優化、AI開發管理和應用優化等全棧AI能力，為智慧時代提供堅實的基礎設施支撐。公司算力技術壁壘濃厚：生產算力方面，公司擁有業內最強最全的AI計算產品陣列，業界性能最好的Transformer訓練服務器NF5488、全球首個AI開放加速計算系統MX1、自研AI大模型計算框架LMS。聚合算力層面，公司針

41、對高并發訓練推理集群進行架構優化，構建了高性能的NvMe存儲池，深度優化了軟件棧，性能提升3.5倍以上。調度算力層面，浪潮信息AIstation計算資源平臺可支持AI訓練和推理，是業界功能最全的AI管理平臺：同時，浪潮信息還有自動機器學習平臺AutoMLSuite，可實現自動建模，加速產業化應用。浪潮信息智算中心浪潮信息智算中心AiCO浪潮人工智能服務器系列ispur24#page#華西證券3.2.2中科曙光：我國高性能計算、智能計算領軍企業中科曙光作我國核心信息基礎設施領軍企業：在高端計算、存儲、安全、數據中心等領域擁有深厚的技術積淀和領先的市場份額，并充分發揮高端計算優勢，布局智能計算、云

42、計算、大數據等領域的技術研發，打造計算產業生態，為科研探索創新、行業信息化建設、產業轉型升級、數字經濟發展提供了堅實可信的支撐。依托先進計算領域的先發優勢和技術細節，中科曙光全面布局智能計算：完成了包括AI核心組件、人工智能服務器、人工智能管理平臺、軟件等多項創新，構建了完整的AI計算服務體系。并積極響應時代需求，在智能計算中心建設浪潮下，形成了5A級智能計算中心整體方案。目前，曙光5A智能計算中心已在廣東、安徽、浙江等地建成，江蘇、湖北、湖南等地已進入建設階段，其他地區也在緊張籌備和規劃中。中科曙光主要產品中科暖光硅立方液體相變冷卻計算機工東守首能計算服務香享高過規計算質通用區務管25#pa

43、ge#華西證券3.2.3神州數碼：華為生態核心踐行者HUAXI SECURITIE神州數碼領先的數字化轉型：神州數碼圍繞企業數字化轉型的關鍵要素，開創性的提出“數云融合”戰略和技術體系框架，著力在云原生、數字原生、數云融合關鍵技術和信創產業上架構產品和服務能力，為處在不同數字化轉型階段的快消零售、汽車、金融、醫療、政企、教育、運營商等行業客戶提供泛在的敏捷IT能力和融合的數據驅動能力。神州數碼為華為生態核心踐行者：公司旗下的神州泰基于華為鵬處理器多款不同種類的服務器產品，包括1、單路服務器：R222、R224；2、雙路服務器：R522、R524、R722、R724、R2240、R2260、R2

44、280。3、四路服務器：R822。此外，公司基于華為鵬920處理器與昇騰AtlasAI加速卡，神州數碼開發了采用ARM架構的一系列AI服務器。神州級碼服務器及相關參數名稱彩態處理器示意田內存支持AI加速卡/AI處理器AI算力4個DDR4RDIMM，最高速率3200MT/s內量大支持3張Atlas300V規經鵬920處理器，24核，頻解新卡或Atlas3001Pro最大420TOPS存保護支持ECG、SEC/DED、SDDG，KunTai A22220單路邊緣稅架式限務器8NPatrolserubbing功能：單根內存條主頻2.6GHz推理卡找Atlas300VPro視頻解析卡容量支轉160/3

45、2CB/64GB/128GB16個級32個DDR4RDIMM，最高速率最大支持8張，Atlas300%2*說鵬920處理器，支持2933MT/s內存保護支持ECC、SEC/DED最大1120視頻解析卡級Atlas3001KunTai A722TOPSINT&Pro推理卡線Atlas300根內存條容量支持2.6GHzPro祝頻解新卡16GB/3200/64GB/1286B支持32個DDR4內存插槽，建平最高最大512Tops8*異騰910，支持直出100G規鵬920處理器，支持2933WT/s內存保護支持ECC、SEC/DEDInt8或KunTai A9244U因路訓練型AI機架式服務器SODC

46、、Patrolscrubbing功危：單RoCE網絡樓口256Tops報內存條客量支持32GB/6408/1280B26#page#華西證券3.2.4拓維信息：華為生態重要參與者HUAXI SECURITIE拓維信息是領先的軟硬一體化解決方案提供商：公司1996年成立，業務涵蓋政企數字化、智能計算、鴻蒙生態，覆蓋全國31個省級行政區、海外10+國家，聚焦數字政府、運營商、考試、交通、制造、教育等重點領域和行業，服務超過1500家政企客戶，為其提供全棧國產數字化解決方案和一站式全生命周期的綜合服務拓維信息為華為生態重要參與者：“兆瀚”系列通用服務器是基于ARM架構，搭載鵬920處理器設計開發的機

47、架式型服務器，擁有高的性能、可靠性、高效環保、兼容性強等特點；“兆瀚”系列AI服務器能夠滿足當前各類主流A場景與AI大模型的訓練需求，已經在國內多個區域人工智能計算中心、城市人工智能中框、通用AI服務器場景中得到了應用，已經在國內多家頭部互聯網企業開展適配測試拓維信息下“兆南”系列服務器產品介紹種表名稱示意田形態AI加建卡/A處理器A1算力處理器內存支持支持馬華為經路920處理器CPU主費最多支持32個DDR4內存DIMM括8871北海RH220系列2U雙路機架2.6Gz。單CPU最多64個內核，最大功率，最高選車2933MT/s通用服務器支持兩猴華為經騰920處理器，CPU主頻最多支持32個

48、DDR4內存DIM括1北海RH520系列40機架服務器2.6Clz。單CPU最多64個內核，最大功精，最高連季2933MT/s180w支持兩華為燒騰920處理器，CPU主頻支持Atlas3001Pro推最多支持32個DDR4內存DIWM插最大1.12POPSINT8：最大20橡理服務部光激RA2300-A2.6G1z。單CPU錄多64個內核，或大功豐理卡和Atlas300VP增，最高選率2933NT/6560TFLOPS PF16180w。視頻解析卡支持一額華為經鵬920處理器，GPU主頻發持Atlas3001Pro最大420TOPSINT8384最多支持4個DOR4內存DIMM插韻SA300

49、20智能邊橡服務器2.6lz。單CPU最多64個內核，最大功率推理卡/Atlas300V路1080P30FPS視頻解析（項程糖，最高選車2934NT/s181w。Pro視頻解新卡件解碼能力AI服務器支持四題華為經騰920處理器，CPU主頻最多32個DDR4內存插槽，支張激RA5900-A4訓練服務器016B特RDIWM。單銀內存條容量最大功率持32GB/64CB182W最大支持4個Atlas32個D0R4內存插槽，最高3200光激RA2302-B2UAI服務器2*64核青松處理器乘大560TPOSINT8MT/s，支持ECG300l/VPro#page#華西證券3.3.1海光信息：支持全精度，

50、GPU實現規模量產HUAXI SECURITIE海光信息主要從事高端處理器、加速器等計算芯片產品和系統的研究、開發，主要產品包括海光CPU和海光DCU：2018年10月，公司啟動深算一號DCU產品設計，海光8100采用先進的FinFET工藝，典型應用場景下性能指標可以達到國際同類型高端產品的同期水平。2020年月，公司啟動DCU深算二號的產品研發。海光DCU性能強大：海光DCU基于大規模并行計算微結構進行設計，不但具備強大的雙精度浮點計算能力，同時在單精度、半精度、整型計算方面表現同樣優異，是一款計算性能強大、能效比較高的通用協處理器。海光DCU集成片上高帶寬內存芯片，可以在大規模數據計算過程

51、中提供優異的數據處理能力海光深算一號佳能選到國際同類產品水平海光信息主要產品項潤NDL海光AMD品牌深果一號Ame o生產工藝om FinsETnm FinsET加FaFEr2560UDAOC精心就堂066CULpD1.SGH（FP64）LpB1.5GHz（FP64）內核頻車Upbo1.s基存客量2018日N基存位寬5496409624OH基存規南32l20GH基存帶寬04H039（1228GX0WTDP380W0CPUGP三FCIeetx16FleGetx16CleGEN4x16最大本個物源極心xGM2.NVLiGFUtG聯8務者盜電裝276C28#page#華西證券3.3.2寒武紀：少數全

52、面掌握AI芯片技術的企業之一寒武紀是目前國際上少數幾家全面系統掌握了通用型智能芯片及其基礎系統軟件研發和產品化核心技術的企業之一：寒武紀主營業務是2晶子小I器重平想晶多母皆童毛了“氧感地（想品工Y中墨男盈尊十器養號士電型芯片及加速卡、邊緣智能芯片及加速卡以及與上述產品配套的基礎系統軟件平臺。公司AI技術積累濃厚：能提供云邊端一體、軟硬件協同、訓練推理融合、具備統一生態的系列化智能芯片產品和平臺化基礎系統軟件2022年3月，寒武紀正式發布了新款訓練加速卡“MLU370-X8”，搭載雙芯片四芯粒封裝的思元370，集成寒武紀MLU-Link多芯互聯技術，主要面向AI訓練任務。寒或紀“云邊濾車”協同寒

53、或紀產品技術圖譜協同感知智能終端處理器IP智能加速系統智能加速卡各類終端感知設備玄思1090智能加Cambicon-1M、H速器整機思元370系列車載智能芯片及系統路側邊緣智能邊緣計算模組蘇思元290軟件開發平臺寒武紀基礎軟件平臺思元220系列統一的平臺級基礎軟件MaicMind思元270系列統一的處理器架構和指令集29#page#華西證券3.3.3龍芯中科：2K2000系列集成自主GPUHUAXI SECURITIE龍芯中科主營業務為處理器及配套芯片的研制、銷售及服務：主要產品與服務包括處理器及配套芯片產品與基礎軟硬件解決方案業務。公司基于信息系統和工控系統兩條主線開展產業生態建設，面向網絡

54、安全、辦公與業務信息化、工控及物聯網等領域與合作伙伴保持全面合作，產品在電子政務、能源、交通、金融、電信、教育等行業領域已獲得廣泛應用。公司自主研發2K200系列GPU：2022年12月，龍芯2K2000完成了初步功能調試及性能測試，達到其設計目標，2023年將推出試用。龍芯2K2000集成了兩個LA364處理器核，典型工作頻率為1.5GHz，共享2MB的L2緩存，SPEC2006INT（base）單核定/浮點分值達到13.5/14.9分。龍芯2K2000芯片集成了龍芯自主研發的GPU，并優化了圖形算法和性能。龍芯中科生態合作示意圖龍芯中種自主生態Loongni生態合作結產業Loongos生態

55、伙伴自主生態生態龍芯云計劃務公路水路質陽錢路衛生他和票R果培養體系里座?？占绷空筠k公、金培訓教材行業解站融、交通、能校企合作決方案源領域嵌入式工程師培養30#page#華西證券3.3.4景嘉微：新一代JM9系列有望打開商用市場國產GPU龍頭企業：公司成立于2006年，主要從事軍用電子產品的研發、生產、銷售，目前形成了三大業務板塊分別是圖形線控模塊、小型專用雷達和芯片業務。GPU方面，2014年首推JM5400實現了軍用GPU的國產替代；第二款芯片JM7200于2018年研發成功，具備了PC端的功能；日前，公司9系列芯片研發成功，具備高性能計算能力。新一代JM9系列有望打開商用市場：日前，公司

56、JM9系列圖形處理芯片已順利發布，應用領域涵蓋地理信息系統、媒體處理、CAD輔助設計、游戲、虛擬化等高性能顯示和人工智能計算領域。目前，信創市場為公司提供了新的業務增長點，JM9系列圖形處理芯片的成功發布將為公司未來進一步拓展通用市場提供強有力的產品支撐。景嘉微GPU系列產品景嘉攝7系列GPU示意圖國產高性能圖形處理器（GPU）CRLZO6ASTAFIY1100101中EM7200M54031資料來源：公司官網，華西證券研究所#page#風險提示0432#page#華西證券風險提示核心技術水平升級不及預期的風險：AIGC相關產業技術壁壘較高，公司核心技術難以突破，進程低于預期，影響整體進度AI

57、倫理風險：AI可能會生產違反道德、常規、法律等內容。政策推進不及預期的風險：受到宏觀經濟、財政、疫情影響，政策推進節奏不及預期中美貿易摩擦升級的風險：供應鏈存在部分海外提供商，容易受到美國”卡脖子”制裁，導致產品研發不及預期。33#page#華西證券免責聲明UAXI SECURITIE分析師與研究助理簡介劉澤晶（首席分析師）2014-2015年新財窗計算機行業團隊第三、第五名，水晶球第三名，10年證券從業經驗。分析師承諾作者具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，保證報告所采用的數據均來自合規渠道，分析邏輯基于作者的職業理解，通過合理判斷并得出結論，力求客觀、公正，結

58、論不受任何第三方的投意、影響，特此聲明。評級說明投資評級公司評級標準說明買入分析師預測在此期間股價相對強于上證描數達到或超過15%以報告發布日后的6增持分析師預測在此期間股價相對強于上證指數在5%-15%之間個月內公司股價相對中性分析師預測在此期間股價相對上證損數在-5%-5%之間上證指數的漲跌幅為誠持分析師預測在此期間股價相對弱于上證指數5%-15%之間基準。賣出分析師預測在此期問股價相對弱于上證描數達到或超過15%行業評級標準推薦以報告發布日后的6分析師預測在此期間行業指數相對強于上證指數達到或超過10%中性個月內行業指數的漲分析師預測在此期間行業指數相對上證指數在-10%-10%之間回進跌幅為基準。分析師預測在此期間行業指數相對碼于上證指數達到或越過10%華西證券研究所：地址：北京市西城區太平橋大街豐匯園11號豐匯時代大廈南座5層網址：http:/