AI（人工智能）、物聯(lián)網(wǎng)、6G、半導(dǎo)體、信創(chuàng)……以新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)為主的科技賽道蓬勃發(fā)展日新月異，也誕生出一些極具空間、值得關(guān)注的投資機(jī)會。

2020年6月，中央深改委第十四次會議審議通過《關(guān)于深化新一代信息技術(shù)與制造業(yè)融合發(fā)展的指導(dǎo)意見》，突顯了國家對新一代信息技術(shù)的高度重視。此外，科創(chuàng)板和北交所設(shè)立，也拓寬新一代信息技術(shù)企業(yè)融資途徑，助力公司更好地發(fā)展。

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各個細(xì)分領(lǐng)域目前也呈現(xiàn)出高速增長態(tài)勢。例如，隨著數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長，云計(jì)算市場規(guī)模快速增長。中國信通院預(yù)計(jì)，“十四五”末市場規(guī)模將突破萬億元，2021-2025年期間年復(fù)合增速（CAGR）將高達(dá)32.7%。信創(chuàng)領(lǐng)域，據(jù)艾媒咨詢測算，我國信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將從2021年的1.4萬億元增長至2025年的2.8萬億元，5年CAGR將達(dá)到19.4%。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，中商情報(bào)網(wǎng)預(yù)計(jì)2022年我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模將達(dá)1.1萬億元。

從投資角度看，隨著AI某種程度上“iPhone時刻”的到來，未來AI及相關(guān)算力、基礎(chǔ)設(shè)施等新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)將迎來高光時刻。

算力需求打開AI服務(wù)器想象空間

chatGPT帶動了AI大模型爆火，一方面，大模型數(shù)量不斷增多。

出于自身數(shù)據(jù)安全等角度考慮，未來各個國家或?qū)⑼瞥鰧俅笳Z言模型，因此在大模型數(shù)量上有望持續(xù)增長。

另一方面，AI大模型的迭代往往伴隨著數(shù)據(jù)量和計(jì)算量的快速增長。AI模型的研究和應(yīng)用主要分為訓(xùn)練和推理過程，GPT-1約1.17億參數(shù)量，GPT-3約需要1750億參數(shù)量。

根據(jù)《AI算力集群方案設(shè)計(jì)與優(yōu)化》的總結(jié)，過去四年全球主要NLP（自然語言處理）模型的參數(shù)量，從ELMo的9400萬增長至Megatron-TuringNLG的5300億，增長了近5600倍。

在大模型數(shù)量和參數(shù)量同時增長的情況下，算力需求正在爆發(fā)式增長。

在訓(xùn)練階段，影響因素主要是模型參數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量和芯片算力，GPT-3模型訓(xùn)練一次需要幾萬顆量級的算力芯片。據(jù)了解，AI發(fā)展的早期階段以訓(xùn)練能力為核心，在進(jìn)入應(yīng)用期后將逐步以推理為核心，未來對推理芯片的需求或?qū)⑦h(yuǎn)超對訓(xùn)練芯片的需求。

華安證券研究所所長尹沿技認(rèn)為，2012 年以來，AI訓(xùn)練任務(wù)中的算力增長（所需算力每3.5月翻一倍）已經(jīng)超越芯片產(chǎn)業(yè)長期存在的摩爾定律（晶體管數(shù)量每18月翻一倍）。

受益于算力需求的大幅提升，AI服務(wù)器需求量有望呈現(xiàn)數(shù)倍增長。IDC數(shù)據(jù)顯示，2021年，全球AI服務(wù)器市場規(guī)模達(dá)156億美元，同比增長39.1%，預(yù)計(jì)2025年將達(dá)317.9億美元，CAGR為19%。

MIC預(yù)計(jì)，2022年全球服務(wù)器出貨量達(dá)1362萬臺。根據(jù)TrendForce信息，截至2022年，預(yù)估搭載GPGPU的AI服務(wù)器年出貨量占整體服務(wù)器比重近1%，而2023年，在ChatGPT相關(guān)應(yīng)用加持下，預(yù)估出貨量年同比增長8%，2022~2026年CAGR將達(dá)10.8%。

加速芯片、CPU和存儲價值占比超八成

AI服務(wù)器價值量的構(gòu)成核心在于昂貴的GPU加速卡、CPU和存儲配置，同時對于PCB、電源管理、信號傳輸?shù)榷喾矫婢懈咝枨?，帶來大幅的價值量提升。根據(jù)測算，高性能AI服務(wù)器中，GPU、CPU和存儲三大件的價值占比有望超過80%。

GPU在架構(gòu)設(shè)計(jì)上擅長進(jìn)行大量數(shù)據(jù)運(yùn)算，被廣泛應(yīng)用于AI場景中。TrendForce集邦咨詢估計(jì)，ChatGPT大模型對GPU的需求量約2萬顆，未來邁向商用將達(dá)到3萬顆。

根據(jù)VerifiedMarketResearch數(shù)據(jù)，2020年，全球GPU市場規(guī)模為254.1億美元（約合人民幣1717.2億元）。隨著需求的不斷增長，預(yù)計(jì)到2028年，這一數(shù)字將達(dá)到2465.1億美元（約合人民幣1.67萬億元），CAGR為32.82%。

英偉達(dá)CEO黃仁勛稱，英偉達(dá)的GPU在過去10年中將AI處理性能提高了不低于100萬倍，在接下來的10年里，希望通過新芯片、新互連、新系統(tǒng)、新操作系統(tǒng)、新分布式計(jì)算算法和新AI算法，并與開發(fā)人員合作開發(fā)新模型，“將人工智能再加速100萬倍”。

“英偉達(dá)在美股 Forward 12個月的 PE遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于平均水平，約50倍，其他半導(dǎo)體公司在20倍左右，這正是源于AI帶來的快速增長。就像10多年前看智能手機(jī)，四、五年前看電動車一樣，人工智能將給半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)帶來巨大的推動作用，這是信息革命。”某基金制造業(yè)分析師對第一財(cái)經(jīng)表示。

值得注意的是，GPU在深度學(xué)習(xí)算法模型訓(xùn)練上非常高效，但在推理時對于小批量數(shù)據(jù)，并行計(jì)算的優(yōu)勢不能發(fā)揮出來。當(dāng)前AI加速計(jì)算卡除了GPU之外還有部分FPGA產(chǎn)品，F(xiàn)PGA具備低延遲、易燒錄等優(yōu)點(diǎn)，通常用于推理階段，未來FPGA滲透率有望提升。

綠色數(shù)據(jù)中心成未來發(fā)展方向

數(shù)據(jù)中心作為算力的物理承載，承擔(dān)了算力部署、運(yùn)維的關(guān)鍵作用。

“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要中明確提出，要加快構(gòu)建全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系，強(qiáng)化算力統(tǒng)籌智能調(diào)度，建設(shè)若干國家樞紐節(jié)點(diǎn)和大數(shù)據(jù)中心集群，建設(shè)E級和10E級超級計(jì)算中心。此外，工信部和國家發(fā)改委等先后出臺《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計(jì)劃（2021-2023年）》《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》等重要政策文件，有效規(guī)范了我國數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

目前我國數(shù)據(jù)中心以通用算力為主，智算、超算和邊緣數(shù)據(jù)中心應(yīng)用和數(shù)量有待增長。隨著我國AI計(jì)算、高性能計(jì)算以及邊緣計(jì)算需求的提升，智算、超算和邊緣數(shù)據(jù)中心將進(jìn)一步發(fā)展，算力呈現(xiàn)多樣化的發(fā)展趨勢。

智算中心從早期實(shí)驗(yàn)探索逐步走向商業(yè)試點(diǎn)，隨著我國各類人工智能應(yīng)用場景逐漸豐富，智算需求將快速增長，中原證券預(yù)計(jì)，規(guī)模增速將達(dá)到70%，而邊緣數(shù)據(jù)中心的規(guī)模增速有望達(dá)到30%。

按照標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架2.5kW統(tǒng)計(jì)，截至2022年年底，我國在用數(shù)據(jù)中心機(jī)架總規(guī)模超過650萬架，近五年CAGR達(dá)到31.4%。其中，大型以上數(shù)據(jù)中心機(jī)架規(guī)模增長更快，按照標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架2.5kW統(tǒng)計(jì)，預(yù)計(jì)2022年機(jī)架規(guī)模540萬架，占比超過80%。

中國信通院數(shù)據(jù)顯示，2021年中國數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模超過1500億元，預(yù)計(jì)2023年中國數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模到突破2430億元。

值得注意的是，工信部發(fā)布的《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計(jì)劃（2021-2023年）》顯示，到2023年底，新建大型及以上數(shù)據(jù)中心PUE降低到1.3以下。我國綠色數(shù)據(jù)中心發(fā)展政策也指出，將計(jì)劃降低數(shù)據(jù)中心能耗總體水平。在數(shù)據(jù)中心能耗占比中制冷系統(tǒng)的能耗占比為30%-40%，是總能耗中占比最高的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施模塊，因此改進(jìn)數(shù)據(jù)中心制冷等基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)，提高制冷效率、減少制冷系統(tǒng)的能耗水平，成為未來發(fā)展方向。

AI時代漸近，光模塊增量巨大

AI算力的增長帶來AI計(jì)算集群網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的改變，高速率光模塊用量因此大幅提升。

光模塊主要應(yīng)用場景可以分為三大塊：無線回傳、電信傳輸、數(shù)據(jù)中心。其中數(shù)據(jù)中心內(nèi)部互聯(lián)的光收發(fā)模塊需求從25/100G向200/400/800G提升，數(shù)據(jù)中心之間互聯(lián)帶動中長距離、高速率光收發(fā)模塊及光傳輸子系統(tǒng)的需求。

自2019年起，包括亞馬遜、谷歌等在內(nèi)的北美超大型數(shù)據(jù)中心內(nèi)部互連已經(jīng)開始商用部署400G光模塊，國內(nèi)數(shù)據(jù)中心預(yù)計(jì)到2022年也將實(shí)現(xiàn)400G規(guī)模部署。

浙商證券預(yù)計(jì)，數(shù)據(jù)中心交換芯片吞吐量在2023年將達(dá)到51.2T，2025年后將達(dá)到102.4T。更高速率的800G/1.6T光模塊將被逐漸需要。

此外，高速率模塊還具有相對較低的功耗，其中400G光模塊的早期功耗約為10-12W，預(yù)計(jì)長期功率在10W左右，而800G光模塊的功耗約為16W左右。

光模塊處在產(chǎn)業(yè)鏈中游，產(chǎn)業(yè)鏈的上游為電子元器件、PCB、光芯片、結(jié)構(gòu)件等元器件供應(yīng)商；產(chǎn)業(yè)鏈的下游為電信運(yùn)營商和云計(jì)算數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商等客戶。光芯片是上游產(chǎn)業(yè)鏈核心器件，約占光模塊總成本的26%。

根據(jù)Omdia對數(shù)據(jù)中心和電信場景激光器芯片的預(yù)測，高速率光芯片增速較快，2019-2025年，25G以上速率光模塊所使用的光芯片占比逐漸擴(kuò)大，整體市場空間將從13.56億美元增長至43.40億美元，CAGR將達(dá)21.40%。

受益于持續(xù)的研發(fā)創(chuàng)新和下游中國光模塊企業(yè)逐漸主導(dǎo)市場，上游芯片國產(chǎn)化率機(jī)會逐步提升，根據(jù)ICC估計(jì)，25G以上光芯片到2024年國產(chǎn)化率能夠接近20%。

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