国家及地方性政策密集落地，推动智能算力建设2023 年底，工信部等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》提出，到 2025 年全国算力规模将超过 300EFLOPS，其中智能算力占比达到 35%。

除了整体算力规模和智算规模的提升以外，算力国产化也成为重要趋势。例如，北京市经济和信息化局和通信管理局印发的《北京市算力基础设施建设实施方案（2024—2027 年）》的通知中，提出到 2025 年，本市智算供给规模达到45EFLOPS，到 2027 年，实现智算基础设施软硬件产品全栈自主可控。

互联网、运营商、政府等下游行业需求旺盛，智算项目密集落地（1）国内互联网厂商资本开支回暖，我们判断 AI 算力或为投资重点。

2023Q2-2024Q1 阿里营业资本支出同比增速分别为-45.93%、-62.97%、25.77%和304.85%；腾讯资本开支分别为 31.1%、236.8%、33.1%和 225.5%，2023Q4 开始阿里和腾讯的资本开支明显提升。（2）AI 算力大单密集落地，运营商开启智算中心建设的竞争赛。2024 年 5 月，中国移动公示 2024 年至 2025 年新型智算中心集采项目采购包 1 的中标结果，总中标金额约为 191.04 亿元（不含税），整体采购规模及单价均超出市场预期。此外，2023 年底及 2024 年 4 月，电信和联通也公布了 AI 算力服务器的采购结果，采购规模分别为 84 亿和 20.46 亿元。（3）政府智算中心落地节奏明显加速，同时建设规模明显增加。

筚路蓝缕，国产 AI 算力正在崛起美国对国内 AI 发展层层限制，发展国产算力势在必行。国产 AI 算力正在崛起，华为昇腾 910B 已经在运营商、政府等行业广泛应用；海光 DCU 系列兼容“类CUDA”环境，生态优势凸显，其也在性能快速迭代；寒武纪全新一代云端智能训练芯片思元 590 采用 MLUarch05 全新架构，实测训练性能较在售产品有了显著提升。我们认为，随着国产 AI 芯片性能正在快速提升，为国内 AI 的发展提供了良好的支撑。

投资建议：一方面，AIGC 拉动下中国 AI 投资规模有望呈现快速增长的趋势，根据 IDC 预测，到 2027 年，中国生成式 AI 投资占比将达到 33.0%，投资规模超 130 亿美元，五年复合增长率（CAGR）为 86.2%。互联网、运营商、政府等下游行业需求旺盛，智算项目密集落地；另一方面，美国对国内 AI 发展层层限制，发展国产算力势在必行，以华为昇腾、海光、寒武纪为代表的国产算力正在崛起。因此，我们高度看好国产 AI 算力方向，重点推荐海光信息、中科曙光、神州数码、卓易信息，受益标的包括寒武纪、景嘉微、紫光股份、高新发展、烽火通信、广电运通、拓维信息等。

风险提示：产品研发迭代不及预期；原材料价格波动风险。

目 录

1、 AIGC 拉动下中国 AI 投资规模有望呈现快速增长的趋势 .......... 3

2、 国家及地方性政策密集落地，推动智能算力建设 .......... 4

3、 互联网、运营商、政府等下游行业需求旺盛，智算项目密集落地 .......... 7

3.1、 互联网：国内互联网厂商资本开支回暖，AI 算力或为投资重点 .......... 7

3.2、 运营商：AI 算力大单密集落地，运营商开启智算中心建设军备赛 .......... 7

3.3、 政府：智算中心落地节奏明显加速，同时建设规模明显增加 .......... 9

4、 筚路蓝缕，国产 AI 算力正在崛起 .......... 11

4.1、 华为昇腾：国产算力“扛旗者” .......... 11

4.2、 海光：DCU 产品兼容“类 CUDA”环境，性能快速迭代 .......... 13

4.3、 寒武纪：全新一代云端智能训练芯片思元 590 放量在即 .......... 14

4.4、 昆仑芯：新一代昆仑芯自研架构、技术领先、功能完备 .......... 15

5、 投资建议 .......... 16

6、 风险提示 .......... 16

图表目录

图 1： 截至到 2022 年底，全球算力总规模达 650 EFLOPS .......... 3

图 2： 截止到 2022 年底，我国算力总规模为 180EFLOPS .......... 3

图 3： IDC 预测到 2027 年中国生成式 AI 投资占比将达到 33.0%，投资规模超 130 亿美元 .......... 3

图 4： 到 2025 年，全国算力规模超过 300EFLOPS，智能算力占比达到 35% .......... 4

图 5： 到 2025 年，深圳市规划通用算力达到 14EFLOPS（FP32），智能算力达到 25EFLOPS（FP16）.......... 5

图 6： 到 2030 年，江苏省规划在用总算力超过 50EFLOPS，智能算力占比进一步提升，占比超过 45% .......... 6

图 7： 2024Q1 阿里营运资本支出增长 304.85% .......... 7

图 8： 2024Q1 腾讯资本开支增长 225.5% .......... 7

图 9： 2024 年中国移动算力领域预计投入 475 亿元 .......... 8

图 10： 2024 年中国电信产业数字化计划资本开支 370 亿元 ..........8

图 11： 中国移动首批 12 个智算中心节点正式投产，可提供 11EFLOPS 算力规模 .......... 8

图 12： 昇腾 AI 处理器主要的架构组成部件包括特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元 .......... 12

图 13： 达芬奇架构包括三种基础计算资源:矩阵计算单元、向量计算单元和标量计算单元 .......... 12

图 14： 基于昇腾 910 和昇腾 310 AI 处理器，华为完成了 Atlas 全系列产品布局 .......... 13

图 15： 基于昇腾系列处理器和基础软件，华为打造了昇腾计算产业 .......... 13

图 16： CUDA 是一种由 NVIDIA 推出的通用并行计算架构 .......... 13

图 17： ROCm 和 CUDA 在生态、编程环境等方面具有高度的相似性 .......... 13

图 18： 海光 DCU 拥有良好的软件生态环境 .......... 14

图 19： MLU370-X8 中整合了双芯片四芯粒思元 370.......... 15

图 20： 思元 370 系列板卡与业内主流 GPU 性能对比性能优异 .......... 15

图 21： 昆仑芯二代 AI 芯片采用新一代昆仑芯 XPU-R 架构.......... 16

表 1： 政府智算中心落地节奏明显加速，同时建设规模明显增加 .......... 10

表 2： 昆仑芯是一家在体系结构、芯片实现、软件系统和场景应用均有深厚积累的 AI 芯片企业 .......... 15

表 3： 国产 AI 算力产业链公司估值情况（截至 2024.8.5） .......... 16

因篇幅限制，仅展示部分，更多重要内容、核心观点，请下载报告。