1、證券研究報告證券研究報告 昇騰萬里，力算未來 2023年9月12日 作者：作者：通信電子研究團隊通信電子研究團隊 計算機研究團隊計算機研究團隊 AI行業跟蹤報告之二十二 劉凱劉凱 執業證書編號：S0930517100002 電話：021-52523849 郵件： 吳春旸吳春旸 執業證書編號：S0930521080002 電話：021-52523686 郵件： 請務必參閱正文之后的重要聲明 目錄目錄 1 1 1、昇騰計算體系、昇騰計算體系 2 2、昇騰系列硬件、昇騰系列硬件 3 3、昇騰基礎軟件、昇騰基礎軟件 4 4、昇騰應用使能、昇騰應用使能 5 5、應用落地、應用落地 6 6、產業生態、產業

2、生態 7 7、投資建議、投資建議 8 8、風險提示、風險提示 鵬華基金4WrQVYlZfWqUuYpX7NcMbRmOqQnPmPfQmMxOiNpOtQ6MoPnNwMoPpPMYoMpN請務必參閱正文之后的重要聲明 目錄目錄 2 1 1、昇騰計算體系、昇騰計算體系 2 2、昇騰系列硬件、昇騰系列硬件 3 3、昇騰基礎軟件、昇騰基礎軟件 4 4、昇騰應用使能、昇騰應用使能 5 5、應用落地、應用落地 6 6、產業生態、產業生態 7 7、投資建議、投資建議 8 8、風險提示、風險提示 請務必參閱正文之后的重要聲明 AIAI技術持續快速發展，數據處理需求指數級增長技術持續快速發展，數據處理需求指

3、數級增長 AI技術持續快速發展，在圖像識別、語音識別、語義理解等諸多特定領域已超過人類能力。隨著技術的成熟，計算機視覺、智能分析、機器學習、智能語音識別等AI技術助力各產業實現智能化轉型升級，在未來將進一步創造新的價值。根據IDC預測，2023年中國AI市場支出為148億美元，2026年將達到264億美元，CARG為21.5%。伴隨5G、智慧城市、物聯網等領域多樣化應用的普及，非結構化數據的生成速度不斷加快，處理需求呈指數級增長。而AI算力處理這些數據的效率遠遠高于通用算力，從而帶動AI算力需求快速增長。根據IDC數據，2019年中國智能算力規模為31.7EFLOPS，2026年將達1271.

4、4EFLOPS，CARG為69.45%。資料來源：IDC預測，光大證券研究所 資料來源：IDC預測，光大證券研究所 圖表2：2019-2026年中國智能算力規模（EFLOPS）圖表1：2021-2026年中國人工智能市場支出（億美元）110.5 130.3 147.5 179.2 217.7 264.4 050100150200250300202120222023E2024E2025E2026E31.7 75.0 155.2 268.0 427.0 670.4 922.8 1271.4 020040060080010001200140020192020202120222023E2024E202

5、5E2026E3 請務必參閱正文之后的重要聲明 AIAI需求對計算系統提出巨大挑戰需求對計算系統提出巨大挑戰 要滿足AI的巨大需求，讓AI成功應用到千行百業，必須具有性能強大且成本合理的軟硬件系統和解決方案。計算機系統要滿足行業AI場景的復雜巨大且多樣性的計算需求，AI模型的規模和需要學習的數據開始爆炸性增長。從2012年開始的六年中，AI計算的需求增加了30萬倍，遠遠超過了摩爾定律的增長速度。同時，自動模型結構搜索等新方法的涌現，導致計算需求持續增加。這些都將對AI計算系統的計算性能、通信性能、可擴展性等全方位提出巨大的壓力訴求。資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，光大證券研究所 圖表3：訓練

6、AI系統計算使用的兩個不同時代 4 請務必參閱正文之后的重要聲明 華為為世界算力提供中國方案華為為世界算力提供中國方案 5 華為在技術架構與工程實現上持續創新，為世界提供中國的算力解決方案。昇騰計算是基于華為昇騰系列(Ascend)AI處理器和基礎軟件構建Atlas的人工智能計算解決方案，包括Atlas系列模塊、板卡、小站、服務器、集群等豐富的產品形態，打造面向“端、邊、云”的全場景AI基礎設施方案，覆蓋深度學習領域推理和訓練全流程。整個昇騰軟硬件全棧包括五層，自底而上分為Atlas系列硬件、異構計算架構、AI框架、應用使能和行業應用。資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，光大證券研究所 圖表4：

7、華為昇騰AI全棧軟硬件平臺 請務必參閱正文之后的重要聲明 目錄目錄 6 1 1、昇騰計算體系、昇騰計算體系 2 2、昇騰系列硬件、昇騰系列硬件 3 3、昇騰基礎軟件、昇騰基礎軟件 4 4、昇騰應用使能、昇騰應用使能 5 5、應用落地、應用落地 6 6、產業生態、產業生態 7 7、投資建議、投資建議 8 8、風險提示、風險提示 請務必參閱正文之后的重要聲明 昇騰昇騰AIAI處理器：處理器：AIAI應用的底座應用的底座 7 隨著深度學習需求日益擴大，基于神經網絡的AI處理器技術創新蓬勃發展。NPU針對矩陣運算進行專門優化設計，解決了傳統芯片在神經網絡運算時效率低下的問題。華為于2018年發布昇騰3

8、10，于2019年發布昇騰910，均為針對AI的專用芯片，是全球首款覆蓋全場景的AI芯片。在國際上對標英偉達的GPU，國內對標的包括寒武紀、海光等廠商生產的一系列AI芯片產品。資料來源：華為官網，光大證券研究所 資料來源：華為官網，光大證券研究所 圖表6：華為昇騰910處理器 圖表5：華為昇騰310處理器 請務必參閱正文之后的重要聲明 昇騰昇騰AIAI處理器：處理器：AIAI應用的底座應用的底座 8 昇騰系列處理器是基于華為達芬奇架構的NPU。華為達芬奇架構是面向AI計算設計的架構，通過獨創的16*16*16的3D Cube設計，每時鐘周期可以進行4096個16位半精度浮點MAC運算，為人工智

9、能提供強大的算力支持。同時，為了提升AI計算的完備性和不同場景的計算效率，達芬奇架構還集成了向量、標量、硬件加速器等多種計算單元。同時支持多種精度計算。支撐訓練和推理兩種場景的數據精度要求，實現AI的全場景需求覆蓋。資料來源：華為官網，光大證券研究所 圖表7：華為達芬奇架構 請務必參閱正文之后的重要聲明 昇騰昇騰AIAI處理器：處理器：AIAI應用的底座應用的底座 9 昇騰310面向推理場景，主要應用在移動端，需要對性能和功耗進行一定的平衡。昇騰910面向訓練場景，芯片的性能為優化重點，代表了昇騰系列AI芯片的最強算力。昇騰910半精度算力達到320TOPS，整數精度算力達到640TOPS，是

10、英偉達V100的2倍以上，并略超英偉達A100 80GB PCle版本，但相比于英偉達的最新旗艦產品H100仍有不小差距。昇騰910同樣達到寒武紀第三代云端AI芯片元370的兩倍以上。資料來源：璽陽資本，華為官網，英偉達官網，光大證券研究所 圖表8：華為昇騰AI處理器與英特爾AI處理器主要參數對比 昇騰310 昇騰910 英偉達V100 英偉達A100 英偉達H100 發布時間 2018Q4 2019Q3 2017Q2 2020Q2 2022Q1 制程（nm）12 7 12 7 4 架構 DaVinci DaVinci Volta Ampere Hopper 半精度FP16算力（TFLOPS）

11、8 320 112/125/130 312/624 1513/1979 整數精度INT8算力（TOPs）16 640-624/1248 3026/3958 最大功耗 8 310 250/300 300/400 300-350/700 請務必參閱正文之后的重要聲明 AtlasAtlas系列：基于昇騰處理器的多產品形態系列：基于昇騰處理器的多產品形態 10 Atlas系列是基于昇騰910和昇騰310打造出來的、面向不同應用場景(端邊、云)的系列AI硬件產品。包括AI訓練集群Atlas900、AI訓練服務器Atlas800、智能小站Atlas500、AI推理與訓練卡Atlas300和AI加速模塊At

12、las200等，覆蓋云、邊、端全場景，向訓練和推理提供強勁算力。其中Atlas900AI訓練集群，算力達到了256PFLOPS。要實現這樣的算力，如果采用通用CPU需要6195個機柜，GPU需要208個機柜，而NPU如昇騰只要128個機柜，這歸功于昇騰架構對深度學習業務的優化。除芯片優化之外，華為還增加了系統級優化，如板級液冷、柜級密閉絕熱等，功耗從4萬千瓦降到736千瓦。資料來源：華為官網，昇騰基礎軟硬件彩頁，光大證券研究所圖表9：Atlas全系列產品 請務必參閱正文之后的重要聲明 Atlas800Atlas800服務器：面向服務器：面向AIAI提供強勁算力提供強勁算力 11 Atlas80

13、0推理服務器基于昇騰推理處理器和鯤鵬處理器平臺，采用標準2U服務器形態，集Al推理、存儲和網絡于一體，可以容納最大8張AI推理卡，提供最大704 TOPS INT8推理性能，可用于視頻分析、OCR、精準營銷、醫療影像分析等推理服務。Atlas800訓練服務器基于昇騰訓練處理器和鯤鵬處理器平臺，采用標準4U服務器形態，集成8顆昇騰訓練處理器，提供2.24 PFLOPS FP16高算力，可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。資料來源：華為官網，昇騰基礎軟硬件彩頁，光大證券研究所圖表10：Atlas800推理服務器和Atlas800訓

14、練服務器主要參數對比 Atlas800推理服務器 Atlas800訓練服務器 形態 2UAI服務器 4UAI服務器 CPU 2*鯤鵬920 4*鯤鵬920 AI處理器 8*昇騰310 8*昇騰910 內存 32個DDR4內存插槽，最高3200MT/s 單根內存條容量支持16/32/64/128GB 32個DDR4內存插槽，最高3200MT/s 單根內存條容量支持16/32/64GB AI算力 最大980TOPSINT8 1.76/2.24PFLOPSFP16 最大功耗-5.6kW 散熱方式-風冷/液冷 結構尺寸 86.1mm（高）*447mm（寬）*790mm（深）175mm（高）*447mm

15、（寬）*790mm（深）請務必參閱正文之后的重要聲明 目錄目錄 12 1 1、昇騰計算體系、昇騰計算體系 2 2、昇騰系列硬件、昇騰系列硬件 3 3、昇騰基礎軟件、昇騰基礎軟件 4 4、昇騰應用使能、昇騰應用使能 5 5、應用落地、應用落地 6 6、產業生態、產業生態 7 7、投資建議、投資建議 8 8、風險提示、風險提示 請務必參閱正文之后的重要聲明 異構計算架構：異構計算架構：CANNCANN 13 異構計算架構(CANN)是對標英偉達的CUDA+CUDNN的核心軟件層，對上支持多種AI框架，對下服務AI處理器，發揮承上啟下的關鍵作用。CANN不僅僅是一個簡單的軟件平臺，它還是一個開發體系

16、，包含了編程語言，編譯及調試工具和編程模型，創造了基于昇騰系列處理器的編程框架，是提升昇騰AI處理器計算效率的關鍵平臺，主要包括各種引擎、編譯器、執行器、算子庫等。資料來源：華為官網，光大證券研究所 圖表11：異構計算架構CANN及其三大創新 請務必參閱正文之后的重要聲明 AIAI計算框架：計算框架：MindSporeMindSpore 14 MindSpore致力于實現開發態友好、運行態高效、全場景按需協同三大目標。MindSpore為華為開發的全場景Al計算框架，主要包括自研框架MindSpore(昇思)和第三方框架(PyTorch、TensorFlow等)。其中MindSpore完全由華

17、為自主研發，華為對第三方框架做了適配和優化，讓PyTorch和TensorFlow等框架編寫的模型也可以高效的跑在昇騰芯片上，幫助AI開發者更簡單、更高效的開發和使用AI技術，更好的發揮AI處理器性能。資料來源：華為官網，昇騰基礎軟硬件彩頁，光大證券研究所 圖表12：MindSporeAI計算框架及其支持的深度學習框架與引擎 請務必參閱正文之后的重要聲明 昇騰已支持國內外開元開放大模型，實測性能持平業界昇騰已支持國內外開元開放大模型，實測性能持平業界 15 深度學習開源框架MindSpore，具有易用性強、性能優異等特點。并在開源計算框架、數據框架和模型格式中支撐主流開源架構，構建生態基礎。在

18、開源開放的生態環境中，開發者可與華為共同優化計算框架，從而應用于更多的場景，挖掘潛在可能性。目前為國內唯一已完成訓練干億參數大模型的技術路線，訓練效率10倍領先其他國產友商。資料來源：專注AI應用公眾號，光大證券研究所 圖表13：昇騰實測性能持平業界 請務必參閱正文之后的重要聲明 開發工具鏈：開發工具鏈：MindStudioMindStudio 16 全流程開發工具鏈MindStudio為昇騰計算產業提供一套完整的工具鏈體系。針對算子開發模型訓練、模型推理、應用開發、應用部署的所有全流程的工具鏈進行了整合。提供全流程開發支撐全流程開發新體驗。通過MindStudio能夠進行工程管理、編譯、調試

19、、運行、性能分析等全流程開發，提高開發效率。資料來源：CSDN，光大證券研究所 圖表14：MindStudio支撐全流程開發 請務必參閱正文之后的重要聲明 目錄目錄 17 1 1、昇騰計算體系、昇騰計算體系 2 2、昇騰系列硬件、昇騰系列硬件 3 3、昇騰基礎軟件、昇騰基礎軟件 4 4、昇騰應用使能、昇騰應用使能 5 5、應用落地、應用落地 6 6、產業生態、產業生態 7 7、投資建議、投資建議 8 8、風險提示、風險提示 請務必參閱正文之后的重要聲明“2+1+X2+1+X”助力”助力AIAI計算融入千行百業計算融入千行百業 18“2+1+X”助力AI計算融入千行百業。MindX昇騰應用使能是

20、由2個組件(深度學習組件MindXDL、智能邊緣組件MindXEdge、1個模型庫(優選模型庫ModelZoo)以及多個行業SDK組成，致力于讓行業開發者以最簡單的方式開發應用。資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，光大證券研究所 圖表15：昇騰應用使能MindX 請務必參閱正文之后的重要聲明 MindXMindX DLDL和和MindXMindX EdgeEdge組件組件 19 MindX DL(昇騰深度學習組件):是支持Atlas訓練卡、推理卡的深度學習組件，提供昇騰AI處理器集群調度、昇騰AI處理器性能測試、模型保護等基礎功能，快速使能合作伙伴進行深度學習平臺開發。MindX Edge(昇騰

21、智能邊緣組件):提供邊緣AI業務容器的全生命周期管理能力，同時提供嚴格的安全可信保障，為客戶提供邊云協同的邊緣計算解決方案，使能客戶快速構建邊緣AI業務。資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，光大證券研究所 資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，光大證券研究所 圖表17：智能邊緣組件MindXEdge 圖表16：深度學習組件MindXDL 請務必參閱正文之后的重要聲明 Model ZooModel Zoo模型庫和行業模型庫和行業SDKSDK 20 Model Zoo模型庫：為開發者提供豐富的場景化優選預訓練模型，包含計算機視覺、自然語言處理和推薦搜索等多個方向的熱門模型及預訓練大模型，支撐開發者快速二

22、次開發。行業SDK：幫助特定領域的用戶快速開發并部署人工智能應用，面向智慧城市、運營商、互聯網等行業，基于異騰AI全棧軟硬件棧協同優化，提供極致性能的應用開發，降低用戶開發門檻，提升客戶應用開發效率。資料來源：昇騰社區官網，光大證券研究所 資料來源：昇騰社區官網，光大證券研究所 圖表19：行業SDK 圖表18：Model Zoo模型庫 請務必參閱正文之后的重要聲明 目錄目錄 21 1 1、昇騰計算體系、昇騰計算體系 2 2、昇騰系列硬件、昇騰系列硬件 3 3、昇騰基礎軟件、昇騰基礎軟件 4 4、昇騰應用使能、昇騰應用使能 5 5、應用落地、應用落地 6 6、產業生態、產業生態 7 7、投資建議

23、、投資建議 8 8、風險提示、風險提示 請務必參閱正文之后的重要聲明 昇騰已原生孵化和適配昇騰已原生孵化和適配30+30+基礎大模型基礎大模型 22 中國大模型近1/2選擇昇騰，其余選擇NV；昇騰已適配和孵化GLM、LLAMA、GPT等30+業界大模型。資料來源：華為官網，光大證券研究所 圖表20：昇騰已原生孵化和適配30+基礎大模型，并在各行業應用落地 請務必參閱正文之后的重要聲明 昇騰系列昇騰系列AIAI芯片是各地興建人工智能計算中心的首選芯片是各地興建人工智能計算中心的首選 23 國家科技部在2019年8月印發了國家新一代人工智能創新發展試驗區建設工作指南，目標是在2023年底布局建設2

24、0個左右試驗區，截至23年3月，已經累計批復了18個人工智能試驗區，累計建設或投產了27個人工智能計算中心，有21家披露了算力芯片或整機設備的供應商。在這21家中，昇騰及其合作伙伴合計中標18家，占有率高達86%。圖表21：截至23年3月我國已建設和投產的人工智能計算中心芯片選型 超算中心 啟動時間 項目狀態 AI算力規模 芯片選型 上海商湯科技人工智能超算中心 202003 一期部分投產 一期3740P，二期新建1-2倍于一期 50%以上采用國產芯片（商湯已與華為昇騰達成戰略合作）上海騰訊長三角人工智能超算中心 202003 一期部分投產 單棟1400P，合計規劃8棟（11200P）未披露

25、天津人工智能計算中心 202209 一期已投產 一期100P，遠期擴容至300P 昇騰 深圳鴟城云腦智算中心 201912 二期已投產 二期新建1000P，三期預計新建16000P 昇騰 杭州人工智能計算中心 202108 一期已投產 一期40P，2024年擴容至100P 昇騰 合肥人工智能計算中心 202302 一期建設中 一期100P 昇騰 重慶人工智能計算中心 202203 一期已投產 一期400P，遠期擴產至1000P 昇騰 成都人工智能計算中心 2021 一期已投產 一期300P，遠期擴容至1000P 昇騰 西安未來人工智能計算中心 202109 一期部分投產 一期300P 昇騰 濟

26、南人工智能計算中心 202207 一期建設中 未披露 昇騰 廣州人工智能公共算力中心 202206 一期部分投產 一期100P，2027年擴容至1000P 昇騰 資料來源：璽陽資本，光大證券研究所請務必參閱正文之后的重要聲明 昇騰系列昇騰系列AIAI芯片是各地興建人工智能計算中心的首選芯片是各地興建人工智能計算中心的首選 24 資料來源：璽陽資本，光大證券研究所超算中心 啟動時間 項目狀態 AI算力規模 芯片選型 武漢人工智能公共算力中心 202012 二期已投產 一期、二期累計200P 昇騰 蘇州太倉人工智能超算中心 2021 一期建設中 一期100P 未披露 蘇州昆山人工智能計算中心 20

27、21 一期建設中 一期500P 寒武紀 長沙人工智能計算中心 202211 一期建設中 一期200P，2025年擴容至1000P 昇騰 沈陽人工智能計算中心 202109 一期已投產 一期100P，遠期擴容至300P 昇騰 哈爾濱人工智能計算中心 2021 一期已投產 一期100P 未披露 青島人工智能計算中心 202207 一期已投產 一期100P 昇騰 許昌中原人工智能創新中心 202104 一期已投產 一期100P，2023年擴容至300P 未披露 珠海橫琴先進智能計算中心 2019 部分已投產 全部完工后4000P 寒武紀 南京人工智能計算中心 202012 一期部分投產 一期200P

28、 昇騰 南京智能計算中心 2020 已投產 800P 寒武紀 河北人工智能計算中心 202202 一期建設中 一期100P 昇騰 大連人工智能計算中心 202107 一期建設中 一期100P，遠期擴容至300P 昇騰 安徽宿州淮海智算中心 202207 一期建設中 300P 未披露 海南人工智能計算中心 202109 一期建設中 56P 昇騰 無錫人工智能計算中心 202110 一期建設中 未披露 未披露 請務必參閱正文之后的重要聲明 應用場景：應用場景：AIAI計算中心計算中心 25 Al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

29、AI計算中心解決方案在內的三種不同規模的解決方案。鵬城云腦在鵬城實驗室中承擔對接國家新一代人工智能發展戰略和重大科技工程的創新基礎平臺,聚焦在新一代人工智能基礎研究以及突破信息處理領域重大科學理論基礎問題等領域。鵬城云腦以Atlas900AI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。資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，光大證券研究所 圖表22：三種不同規模的AI計算中心解決方案 超算中心 全棧AI計

30、算中心解決方案 云AI計算中心解決方案 輕量化AI計算中心解決方案 L4應用平臺 AI應用(合作伙伴/開發者/高校)L3軟件平臺 應用使能、AI框架、芯片使能 華為云HCSO(ModelArts)合作伙伴深度學習平臺 L2硬件平臺 通用計算:餛鵬、X86 AI計算:昇騰、GPU Atlas800訓練服務器 Atlas900AI集群 Atlas800訓練服務器 Atlas900AI集群 L1機房設備 機柜/電源/冷機/油機 可選 可選 L0樓宇平臺 預制式機房 可選 可選 請務必參閱正文之后的重要聲明 應用場景：制造應用場景：制造 26 AI是智能制造規模發展的關鍵引擎，廣大應用場景諸如質量檢測

31、、機器人視覺、人機協同、生產安全和廠區巡視，都有普遍應用需求。在半導體制造過程中，Al的運用實現了檢測精度提升。合作伙伴的半導體晶圓質檢解決方案通過分析專業圖像采集設備獲取的晶圓圖片，實現晶圓缺陷檢測精確率超過99%。資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，光大證券研究所 圖表23：半導體晶圓質檢 請務必參閱正文之后的重要聲明 應用場景：機器人應用場景：機器人 27 機器人作為典型的操作型前端設備，在很多領域得以應用。將AI與機器人相結合，使得機器人實現對周邊視覺和其他傳感數據的實時感知和分析。機器人的視覺能力可應用于教學巡視、智能服務、物流等諸多方面。教學機器人合作伙伴完成對于Atlas200加速

32、模塊的集成，并與國內某985高校展開合作推動高校提升驗證AI算法模型能力。智能服務小車在新冠疫情期間用于運送口罩、消毒液等防疫物資。小車可自動識別園區中道路兩側做出招手動作的人，?？吭谄涓浇?。實現了無人接觸的物資發放，顯著減少病毒感染幾率。資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，光大證券研究所 圖表24：機器人應用 請務必參閱正文之后的重要聲明 應用場景：能源應用場景：能源 28 在電力行業，AI可用于提高勘探、調度、管理、維護等流程的效率。特別是在設備狀態和周界環境的遠程巡檢方面，在輸電線路、變電站和配電房多場景的遠程巡視和自動分析，實現準確度和效率的提升。石油天然氣的運輸和使用，亦可通過AI增加

33、運營、維護和管理水平?；贏tlas200Al加速模塊，合作伙伴將AI算力內置到輸電可視化裝置中，前端智能分析僅回傳告警，大幅緩解回傳通信的網絡壓力，降低整體設備的功耗，并將監控周期從1次/小時縮短到1次/分鐘，縮短隱患發現間隔和處置周期。資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，光大證券研究所 圖表25：輸電線路巡檢方案 請務必參閱正文之后的重要聲明 目錄目錄 29 1 1、昇騰計算體系、昇騰計算體系 2 2、昇騰系列硬件、昇騰系列硬件 3 3、昇騰基礎軟件、昇騰基礎軟件 4 4、昇騰應用使能、昇騰應用使能 5 5、應用落地、應用落地 6 6、產業生態、產業生態 7 7、投資建議、投資建議 8 8、

34、風險提示、風險提示 請務必參閱正文之后的重要聲明 軟件開源軟件開源 30 在開源開放的生態環境中，開發者可與華為共同優化計算框架，從而應用于更多的場景，挖掘潛在可能性。MindSpore企業服務數量5500+個，社區開源模型400+，社區下載量451萬+。昇騰開發者社區是昇騰計算產業的門戶網站，承擔了資源中心、賦能中心和支持中心的角色。通過眾智合作計劃，華為支持和鼓勵高校、科研機構和伙伴參與到昇騰計算基礎軟件的眾智開發中，基于昇騰平臺開發包括框架類算子、基礎庫等算子；開發和調優多個主流AI編程框架下的網絡模型，持續補足算子和模型，并且不斷優化算子和模型的精度與性能，充分發揮昇騰產業整體的技術優

35、勢。資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，光大證券研究所 圖表26：昇騰開發者社區 圖表27：昇騰眾智計劃項目 資料來源：昇騰社區官網，光大證券研究所 請務必參閱正文之后的重要聲明 硬件開放硬件開放 31 開發者是昇騰計算產業發展壯大最重要的力量，昇騰分層開放軟硬件能力，提供基礎工具鏈通過昇騰開發者社區賦能并服務開發者，5年內發展超過100萬AI開發者。通過自有硬件和伙伴硬件相結合的方式為客戶提供多樣化的算力選擇，將Atlas系列硬件開放給合作伙伴，讓伙伴基于Atlas系列硬件進行集成和二次開發，聯合打造有競爭力的產品，使能伙伴開發自有品牌的AI硬件和服務器整機產品。資料來源：昇騰計算產業發展白皮

36、書，光大證券研究所 圖表28：硬件分層開放 請務必參閱正文之后的重要聲明 使能伙伴使能伙伴 32 昇騰萬里伙伴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、優選級，享有不同權益?；锇榧尤霑N騰萬里伙伴計劃后，華為將從學習、構建、上市、銷售等各個階段，對合作伙伴進行全面激勵，繁榮昇騰生態。資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，光大證券研究所 圖表29：昇騰萬里合作伙伴計劃 請務必參閱正文之后的重要聲明 發展人才發展人才 33 AI人才是未來數字世界和智能社會發展的主力軍。為了培養人工智能領域的人才，華為在打造昇騰AI軟硬件平臺的同時，與高校廣泛開展合作，包括“人才培養、

37、教材/教輔書籍、教學課程、技術合作、科研、大賽、項目孵化”等方面，持續探索人才發展的體系建設和培養模式。資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，光大證券研究所 圖表30：教材教輔書籍合作 圖表31：昇騰優才實習計劃 資料來源：昇騰AI基礎軟硬件彩頁，光大證券研究所 圖表32：昇騰認證考試體系 資料來源：昇騰計算產業發展白皮書，光大證券研究所 請務必參閱正文之后的重要聲明 華為持續加碼華為持續加碼AIAI產業投資產業投資 34 深耕基礎，厚植技術，華為昇騰堅定人工智能產業投入。截至2022年12月，華為昇騰已擁有20家整機合作伙伴，120萬+開發者，356萬+MindSpore社區下載量，1000+合

38、作伙伴，2000+解決方案，72家合作智能基座高校以及100+合作科研機構。昇騰計算機產業將以卓越的技術創新和賦能能力，成為中國人工智能產業的發展的關鍵推動者。資料來源：華為官網，光大證券研究所 圖表33：華為昇騰AI產業投資歷程 請務必參閱正文之后的重要聲明 目錄目錄 35 1 1、昇騰計算體系、昇騰計算體系 2 2、昇騰系列硬件、昇騰系列硬件 3 3、昇騰基礎軟件、昇騰基礎軟件 4 4、昇騰應用使能、昇騰應用使能 5 5、應用落地、應用落地 6 6、產業生態、產業生態 7 7、投資建議、投資建議 8 8、風險提示、風險提示 請務必參閱正文之后的重要聲明 投資建議投資建議 36 特種電子樹脂

39、(聚苯醚 PPE/PPO)關注圣泉集團（產品已在M6+及以上級別覆銅板上批量應用）。光模塊關注華工科技（國內400/800G光模塊需求提升明顯，頭部客戶加速布局）、光迅科技（高端芯片研發進度符合預期，400/800G光模塊出貨環比增長）。連接器關注華豐科技（華為高速背板連接器核心供應商）。液冷關注英維克（華為戶外機柜溫控和機房溫控合作華為高速背板連接器重要國內供應商）、飛榮達（華為AI液冷戰略伙伴）。覆銅板關注南亞新材（華為服務器覆銅板合作伙伴）。IC載板關注興森科技、生益科技、華正新材、南亞新材。CHIPLET關注長電科技、通富微電。交換機關注菲菱科思（華為交換機供應商）、共進股份（AI服務

40、器客戶業務進展順利）。服務器關注神州數碼（華為鯤鵬和昇騰服務器核心合作伙伴）、烽火通信（子公司長江計算為昇騰重要整機硬件合作伙伴）、拓維信息（“鯤鵬/昇騰+鴻蒙”軟硬一體戰略伙伴）、四川長虹（子公司虹信軟件-華為歐拉系統認證（服務器操作軟件），關聯公司華鯤振宇-“鯤鵬+昇騰“雙領先級認證）、紫光股份（控股子公司新華三為華為整機硬件合作伙伴）?；A軟件合作伙伴關注麒麟信安（歐拉操作系統），海量數據（高斯數據庫）。請務必參閱正文之后的重要聲明 目錄目錄 37 1 1、昇騰計算體系、昇騰計算體系 2 2、昇騰系列硬件、昇騰系列硬件 3 3、昇騰基礎軟件、昇騰基礎軟件 4 4、昇騰應用使能、昇騰應用使

41、能 5 5、應用落地、應用落地 6 6、產業生態、產業生態 7 7、投資建議、投資建議 8 8、風險提示、風險提示 請務必參閱正文之后的重要聲明 風險提示風險提示 38 宏觀經濟復蘇不及預期：電子產品行業與宏觀經濟息息相關，如果公司業務覆蓋范圍內的國家及地區經濟發生衰退或宏觀環境發生變化，將直接影響該國家及地區的終端消費水平，進而影響客戶端的需求，導致公司的營業收入等降低。AI行業發展不及預期：AI算力需求的快速增長導致AI服務器的需求隨之增長，如果未來AI行業的增長速度減緩，將直接影響AI服務器的需求量，相關產業鏈公司的經營業績可能受到不利影響。行業競爭加劇風險：電子產品行業的技術及產品存在

42、更新迭代速度快的特征，市場競爭激烈。為適應電子產品行業的波動性特征，行業內主要參與者必須加大研發力度，保持持續創新的能力，不斷推出新產品以滿足市場需求。如果公司的技術和產品升級更新及生產經營未能及時適應行業的新需求，公司的經營業績將可能受到不利影響。國際貿易環境惡化風險：隨著AI大模型帶來科技領域的重大變革，算力已經成為中美科技企業爭相占據的技術高地。如果美國違反市場經濟和公平競爭原則，不斷破壞國際經濟貿易秩序，將可能對半導體產業鏈供應鏈的穩定造成不利影響。通信電子研究團隊 劉凱劉凱 執業證書編號：S0930517100002 電話：021-52523849 郵件： 石崎良石崎良 執業證書編號

43、：S0930518070005 電話：021-52523856 郵件： 孫嘯孫嘯 聯系人 電話：021-52523587 郵件： 于文龍于文龍 執業證書編號：S0930522100002 電話：021-52523587 郵件： 蔡微未蔡微未 執業證書編號：S0930522040001 電話：021-52523818 郵件： 何昊何昊 執業證書編號：S0930522090002 電話：021-52523869 郵件： 林仕霄林仕霄 執業證書編號：S0930522090003 電話：021-52523818 郵件： 朱宇澍朱宇澍 執業證書編號：S0930522050001 電話：021-52523

44、805 郵件： 王之含王之含 聯系人 電話：021-52523818 郵件： 計算機研究團隊 吳春旸吳春旸 執業證書編號：S0930521080002 電話：021-52523686 郵件： 顏燕妮顏燕妮 聯系人 電話：021-52523656 郵件： 白玥白玥 聯系人 電話：021-52523683 郵件： 分析師聲明分析師聲明 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注冊為證券分析師，以勤勉的職業態度、專業審慎的研究方法，使用合法合規的信息，獨立、客觀地出具本報告，并對本報告的內容和觀點負責。負責準備以及撰寫本報告的所有研究人員在此保證，本研究報告中任何關于發行商或證

45、券所發表的觀點均如實反映研究人員的個人觀點。研究人員獲取報酬的評判因素包括研究的質量和準確性、客戶反饋、競爭性因素以及光大證券股份有限公司的整體收益。所有研究人員保證他們報酬的任何一部分不曾與，不與，也將不會與本報告中具體的推薦意見或觀點有直接或間接的聯系。行業及公司評級體系行業及公司評級體系 買入未來6-12個月的投資收益率領先市場基準指數15%以上；增持未來6-12個月的投資收益率領先市場基準指數5%至15%；中性未來6-12個月的投資收益率與市場基準指數的變動幅度相差-5%至5%；減持未來6-12個月的投資收益率落后市場基準指數5%至15%；賣出未來6-12個月的投資收益率落后市場基準指

46、數15%以上；無評級因無法獲取必要的資料，或者公司面臨無法預見結果的重大不確定性事件，或者其他原因，致使無法給出明確的投資評級?；鶞手笖嫡f明：A股市場基準為滬深300指數；香港市場基準為恒生指數；美國市場基準為納斯達克綜合指數或標普500指數。特別聲明特別聲明 光大證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）成立于1996年，是中國證監會批準的首批三家創新試點證券公司之一，也是世界500強企業中國光大集團股份公司的核心金融服務平臺之一。根據中國證監會核發的經營證券期貨業務許可，本公司的經營范圍包括證券投資咨詢業務。本公司經營范圍：證券經紀；證券投資咨詢；與證券交易、證券投資活動有關的財務顧問；證券承

47、銷與保薦；證券自營；為期貨公司提供中間介紹業務；證券投資基金代銷；融資融券業務；中國證監會批準的其他業務。此外，本公司還通過全資或控股子公司開展資產管理、直接投資、期貨、基金管理以及香港證券業務。本報告由光大證券股份有限公司研究所（以下簡稱“光大證券研究所”）編寫，以合法獲得的我們相信為可靠、準確、完整的信息為基礎，但不保證我們所獲得的原始信息以及報告所載信息之準確性和完整性。光大證券研究所可能將不時補充、修訂或更新有關信息，但不保證及時發布該等更新。本報告中的資料、意見、預測均反映報告初次發布時光大證券研究所的判斷，可能需隨時進行調整且不予通知。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見并不

48、構成對任何人的投資建議?？蛻魬灾髯鞒鐾顿Y決策并自行承擔投資風險。本報告中的信息或所表述的意見并未考慮到個別投資者的具體投資目的、財務狀況以及特定需求。投資者應當充分考慮自身特定狀況，并完整理解和使用本報告內容，不應視本報告為做出投資決策的唯一因素。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，本公司及作者均不承擔任何法律責任。不同時期，本公司可能會撰寫并發布與本報告所載信息、建議及預測不一致的報告。本公司的銷售人員、交易人員和其他專業人員可能會向客戶提供與本報告中觀點不同的口頭或書面評論或交易策略。本公司的資產管理子公司、自營部門以及其他投資業務板塊可能會獨立做出與本報告的意見或建議不相一致的投資決

49、策。本公司提醒投資者注意并理解投資證券及投資產品存在的風險，在做出投資決策前，建議投資者務必向專業人士咨詢并謹慎抉擇。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、財務顧問或金融產品等相關服務。投資者應當充分考慮本公司及本公司附屬機構就報告內容可能存在的利益沖突，勿將本報告作為投資決策的唯一信賴依據。本報告根據中華人民共和國法律在中華人民共和國境內分發，僅向特定客戶傳送。本報告的版權僅歸本公司所有，未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式、任何目的進行翻版、復制、轉載、刊登、發表、篡改或引用。如因侵權行為給本公司造成任何直接或間接的損失，本公司保留追究一切法律責任的權利。所有本報告中使用的商標、服務標記及標記均為本公司的商標、服務標記及標記。光大證券股份有限公司版權所有光大證券股份有限公司版權所有。保留一切。保留一切權利。權利。