AI等新应用场景的出现，有望成为未来云基建投资的重要推动力。云基建作为算力底座持续受益于数据流量的增长，AI等新应用场景的出现有望推动行业新一波的建设周期，叠加传统投资动能的底部复苏，我们未来云基建行业将会呈现总量增长叠加技术等级持续升级的趋势。
　　AI大模型所需要的基础算力投资将大大增加。根据微软等前期对大模型的基础设施投入，从体量上看，单台GPU服务器（内配8张A100GPU卡）及套网络等产品整体造价有望达到170万元以上；以微软提出的针对chatGPT 4.0版本看，训练所需约2.4万片A100GPU，对应约3千台GPU服务器（内含8张GPU卡），参考目前产品价值量，我们测算上述上大模型训练的前期投资规模总计有望接近50亿元（含数据中心基础设施投资）。服务器环节为价值弹性最高环节；网络设备和光模块受益于速率升级，温控设备随着液冷的渗透率提升在机电设备总投入占比有望进一步提升。
　　在AI带动下，我们认为云基建产业链有望呈现以下趋势：
　　数据中心：智算中心和超算中心占比有望进一步提升、在大模型训练需求下，有望带动西部数据中心需求及上架率提升；
　　服务器：AI服务器加速出货，占比有望快速提升；
　　网络架构：IP网络加速向IPV6升级，高速IB网络占比进一步提升（200G及以上加速普及），内外部网络互联加速；
　　光模块：高速光模块占比进一步提升，数据中心内部800G光模块产品升级提速。
　　基础设施：智算/超算中心单机柜功率进一步提升至15KW及以上，直流供电和高功率UPS占比进一步提升；温控环节液冷渗透率快速提升，数据中心液冷产品大大增加了后期运维的支出和维护成本（定期做腐蚀、密封性、可靠性等检测），相较于国外企业，国产品牌在服务响应效率、产品设计灵活度、运维服务等方面更具有优势，预计国内温控厂商未来有望占据国内液冷市场主要份额（未考虑冷却液环节）。
　　综合以上分析，重点推荐国内ICT领先企业【浪潮信息】、【锐捷网络】、【紫光股份】、【中兴通讯】、【菲菱科思】、IDC温控企业【英维克】、【申菱环境】；IDC电源端企业：【科华数据】、【科士达】第三方【奥飞数据】；建议关注：【同飞股份】、【佳力图】。
　　风险提示
　　一、行业投资不及预期：数据中心等应用场景端投资不及预期，如果存在主要的业务场景投资不及预期的情况，可能会降低公司整体的景气度；
　　二、新技术推进不及预期：AI目前发展仍然存在较多不确定性，仍需关注应用落地的场景；
　　三、芯片等原材料采购受限；
　　四、成本端上涨，影响企业盈利能力；
　　五、宏观政策风险；
　　六、国际环境风险导致股市大幅波动。

研究报告全文：证券研究报告2023年03月23日国信通信云基建专题二AI加速发展下云基建产业新趋势行业研究深度报告通信通信设备投资评级超配维持评级证券分析师马成龙证券分析师付晓钦machenglongguosencomcnfuxqguosencomcnS0980518100002S0980520120003请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容投资摘要AI等新应用场景的出现有望成为未来云基建投资的重要推动力云基建作为算力底座持续受益于数据流量的增长AI等新应用场景的出现有望推动行业新一波的建设周期叠加传统投资动能的底部复苏我们未来云基建行业将会呈现总量增长叠加技术等级持续升级的趋势AI大模型所需要的基础算力投资将大大增加根据微软等前期对大模型的基础设施投入从体量上看单台GPU服务器内配8张A100GPU卡及套网络等产品整体造价有望达到170万元以上以微软提出的针对chatGPT40版本看训练所需约24万片A100GPU对应约3千台GPU服务器内含8张GPU卡参考目前产品价值量我们测算上述上大模型训练的前期投资规模总计有望接近50亿元含数据中心基础设施投资服务器环节为价值弹性最高环节网络设备和光模块受益于速率升级温控设备随着液冷的渗透率提升在机电设备总投入占比有望进一步提升在AI带动下我们认为云基建产业链有望呈现以下趋势数据中心智算中心和超算中心占比有望进一步提升在大模型训练需求下有望带动西部数据中心需求及上架率提升服务器AI服务器加速出货占比有望快速提升网络架构IP网络加速向IPV6升级高速IB网络占比进一步提升200G及以上加速普及内外部网络互联加速光模块高速光模块占比进一步提升数据中心内部800G光模块产品升级提速基础设施智算超算中心单机柜功率进一步提升至15KW及以上直流供电和高功率UPS占比进一步提升温控环节液冷渗透率快速提升数据中心液冷产品大大增加了后期运维的支出和维护成本定期做腐蚀密封性可靠性等检测相较于国外企业国产品牌在服务响应效率产品设计灵活度运维服务等方面更具有优势预计国内温控厂商未来有望占据国内液冷市场主要份额未考虑冷却液环节综合以上分析重点推荐国内ICT领先企业浪潮信息锐捷网络紫光股份中兴通讯菲菱科思IDC温控企业英维克申菱环境IDC电源端企业科华数据科士达第三方奥飞数据建议关注同飞股份佳力图请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容重点推荐公司盈利预测及估值综合以上分析重点推荐国内ICT领先企业浪潮信息锐捷网络紫光股份菲菱科思IDC温控企业英维克申菱环境IDC电源端企业科华数据科士达第三方IDC企业奥飞数据光环新网建议关注同飞股份佳力图表1重点公司盈利预测及估值截至0321公司公司收盘价总市值EPSPEPB投资元亿元代码名称20212022E2023E2024E20212022E2023E2024E评级000977SZ浪潮信息35275162513818623927425619014812933买入000938SZ紫光股份25107178803909612014764426120917123买入301165SZ锐捷网络457025966023097131168198747134927262买入301191SZ菲菱科思10200544142239352668024225919415035买入000063SZ中兴通讯314014051523116327027013619311611626买入002837SZ英维克31001347306106008111050851738328270增持301018SZ申菱环境3664879405809914419963237025418457买入数据来源WIND国信证券经济研究所整理及预测请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容目录01AI加速超算智算中心发展趋势02ChatGPT场景下智算中心投资测算03高密算力下ICT及机电设备发展趋势04IDC行业周期趋势回顾05投资建议请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容AIGC等新场景有望成为新一轮的云基建建设驱动力AIGC等新应用场景的出现成为未来云基建投资的重要推动力数据中心作为流量的基石算力的重要载体核心受益于算力和流量的扩张近十年行业经历了几轮快速的发展增长分别受益于移动互联网疫情带来的线上流量增长等随着AI等新应用场景的出现为行业赋予了新的增长动能有望带动行业新一轮建设升级图等新应用场景成为未来的增长动力图1移动互联网线上流量增长带动第一波IDC蓬勃发展红利2AI资料来源C114通信网国信证券经济研究所整理资料来源AI开发者大会国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容AI无人机自言语言处理以及计算机视觉为主要应用场景人工智能主要利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器模拟延伸和扩展人类的智能感知环境获取知识并使用知识获得最佳结果的理论方法技术和应用系统AI的核心技术主要包含深度学习DL计算机视觉CV自然语言处理NLP和数据挖掘DM等AI目前主要的应用场景包括医疗无人机自然语言处理和计算机视觉与图像处理等图3AI技术行业渗透情况图4AI技术主要应用场景资料来源AI开发者大会国信证券经济研究所整理资料来源AI开发者大会国信经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容ChatGPT基于NLP的大模型训练ChatGPT基于自然语言处理NLP下的AI大模型产品能够通过大算力大规模训练数据突破AI瓶颈通过理解和学习人类的语言来进行对话实现聊天交流撰写邮件视频脚本文案翻译代码写论文等任务ChatGPT引入新技术RLHFReinforcementLearningwithHumanFeedback即基于人类反馈的强化学习进一步提升了人工智能模型的产出和人类的常识认知需求价值观保持一致促进了利用人工智能进行内容创作提升内容生产效率与丰富度图5ChatGPT工作原理图图6ChatGPT工作原理图资料来源OpenAI国信证券经济研究所整理资料来源OpenAI国信经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容AI投资海外巨头布局国内有望迎来加速ChatGPTAI等应用推出衍生出大模型算力的需求全球OpenAI推出的最新ChatGPT模型参数已经超过1750亿个在美国OpenAI谷歌微软脸书等机构形成了GPT-3SwitchTransformerMT-NLG等千亿或万亿参数量的大模型表1海外企业布局对AI产品的布局公司名称AI产品布局情况早在2019年微软就对OpenAI进行了高达10亿美元的投资并获得了GPTChatGPT早期模型的独家授权而与此同时OpenAI同意从谷歌云转向微软云2021年微软再次进行投资推出OpenAI与自有产品深度集成的新工具如微软GitHubCopilot而后在今年1月23日微软又宣布向OpenAI追加数十亿美元的投资且于2月2日宣布旗下所有产品将全线整合ChatGPT包括且不限于Bing搜索引擎包含WordPPTExcel的Office全家桶Azure云服务Teams聊天程序等尽管被微软后来居上但是谷歌早在2013年就开始研究AI聊天机器人于2016年出资6亿美元收购了英国人工智能公司DeepMind2017年时谷歌已实现了重大的技术突破推出了神经网络系统Transformer并研发出了一款名叫Meena的聊天谷歌机器人于2021年更名为LaMDA推出但由于舆论争议谷歌取消了原本的发布安排但是由于最近微软的步步紧逼谷歌开始向AI方向倾斜今年二月谷歌向ChatGPT的竞品公司Anthropic投资3亿美元并计划于今年发布Sparrow内测版等一系列AI产品亚马逊22年11月亚马逊已宣布将与AI制图平台StabilityAI合作资料来源公司公告澎湃新闻国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容AI投资海外巨头布局国内有望迎来加速国内企业积极陆续布局AI等应用场景投资后续有望持续加大在中国浪潮中科院阿里达摩院等陆续推出源10紫东太初M6等其中浪潮源10巨量模型参数量和数据集分别达到2457亿和50000GB相比于美国GPT-3源10参数集规模高40训练数据集规模领先近10倍表2国内企业布局对AI产品的布局公司名称AI产品简介月日晚百度宣布即将推出大模型新项目文心一言并透露首站将直接接入百度搜索目前百度可能是国内最有实百度27ERNIEBot力推出类ChatGPT产品的科技公司2023年1月阿里巴巴达摩院发布2023年十大科技趋势其中多模态预训练大模型生成式AI在列阿里版聊天机器人ChatGPT正在研发阿里中目前处于内测阶段在AI大模型等ChatGPT所需的底层技术上达摩院此前曾先后推出超越谷歌微软的10万亿规模的M6大模型AI模型开源社区魔搭等2022年4月21日腾讯对外正式对外披露混元AI大模型该模型包含但不限于计算机视觉自然语言处理多模态内容理解文案生成文生视频等多个方向的超大规模智能模型去年月腾讯又推出了国内首个低成本可落地的万亿大模型并公布了大模腾讯AI12NLP型的训练方法最快用256张卡1天内就能训练完成成本直接降至原来的18今年2月9日腾讯表示目前在ChatGPT相关方向上已有布局专项研究也在有序推进月日京东正式宣布京东云旗下言犀人工智能应用平台将整合过往产业实践和技术积累推出产业版并公布京东210ChatGPTChatJDChatJD的落地应用路线图125计划ChatJD将以125计划作为落地应用路线图包含一个平台两个领域五个应用网易2月8日网易有道对外表示该公司未来或将推出ChatGPT同源技术产品应用场景围绕在线教育2021年9月源10大模型正式发布2022年3月基于源10大模型研发了对话问答翻译和古文四个技能模型截至目前源浪潮10大模型通用能力上尤其在用户意图理解方面与ChatGPT还存在差距源10大模型表现的能力距通用智能的差距也较大存在短期内无法大规模落地行业应用的风险2月6日360明确表态计划尽快推出类ChatGPT技术的demo版产品2月8日晚360发布公告称目前公司的类ChatGPT技术的各项指360标只能达到略强于GPT-2的水平与当前的ChatGPT相比尚有代差的落后资料来源公司公告澎湃新闻国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容AI加速下IDC产业趋势智算超算数据中心占比有望进一步提升随着AIChatGPT等大模型场景的发展未来我国超算智算中心的占比有望进一步提升智能计算中心服务于人工智能的数据计算中心包括人工智能机器学习深度学习等需求以GPU等AI训练芯片为主为AI计算提供更大的计算规模和更快的计算速度以提升单位时间单位能耗下的运算能力及质量为核心诉求超算中心为集中放置的超级计算机由通用或专用的高性能硬件和软件组成的为处理复杂的数据算法和应用等提供算力的高性能计算平台提供运行环境的建筑场所设备提供运行环境的场所表3不同类型数据中心对比图7国内不同功率数据中心占比云数据中心智算中心超算中心向科研人员和科学计算场建设目的相关的产业化和政府治理智能化科学计算等场景支撑服务其它景提供支撑服务AI161-4KWAI相关场景如知识图谱自然语基础科学研究工业制造模25主要应用领域云计算言识别智能制造自动驾驶智拟仿真气象环境天文地理慧农业等等10-19KW13主要投资主体互联网运营商等AI企业政府企业主要芯片类型CPUCPUAI芯片CPUGPU芯片5-9KW46平均功率等级4-8KW9-15KW15KW资料来源智算中心规划建设指南国信经济研究所整理资料来源UptimeInstituteIntelligence国信经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容我国目前建成的智算中心超过20个未来比例有望进一步提升截至2021年底我国在用数据中心机架总规模达520万标准机架在用数据中心服务器规模1900万台算力总规模超过140EFLOPS其中在用超大型和大型数据中心超过450个智算中心超过20个投资主体包括云厂商AI企业政府等典型的数据中心案例包括阿里云张北超级智算中心可提供12EFLOPS每秒1200亿亿次浮点运算AI算力将超过谷歌的9EFLOPS和特斯拉的18EFLOPS成为全球最大的智算中心可为AI大模型训练自动驾驶空间地理等人工智能探索应用提供强大的智能算力服务商汤新一代人工智能计算与赋能平台临港超算中心总算力规模超过3700PFLOPS总投资金额超过50亿元人民币一期将安置5000个等效8000W的机柜算力中心建成并投入使用后可同时接入850万路视频1天即可完成23600年时长的视频处理工作南京智算中心已运营AI计算能力达每秒80亿亿次AI算力远超传统数据中心提供的基础算力供给采用浪潮AI服务器算力机组搭载寒武纪思元270和思元290智能芯片及加速卡1小时可完成100亿张图像识别300万小时语音翻译或1万公里的自动驾驶AI数据处理任务图8阿里云智算中心图9阿里云智算中心图10南京智算中心资料来源UptimeInstituteIntelligence国信经济研究所整理资料来源UptimeInstituteIntelligence国信经济研究所整理资料来源中国新闻网国信经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容产业趋势西部为大模型计算提供更强电力支持上架率有望提升存量IDC主要分布在华东华南华北等更贴近用户侧的地区考虑到传统的IDC主要为移动互联网游戏短视频直播等提供算力支撑主要以贴近用户侧降低延迟为主根据CDCC统计2021年国内华南华北华东地区存量机柜数占比超过80国内算力资源的分配在地域上呈现以东部为中心地区分布不均衡的特点AI等大模型算力的增长为提升西部地区机柜上架率提供了良好的应用场景有助于带动西部数据中心发展考虑到未来超算等场景对于电力的大量需求消耗情况西部更能够经济性的满足算力所需的电力资源等随着AI等场景的发展有助于进一步带动西部地区IDC行业发展提升上架率水平图11国内存量机柜热力图分布图12各区域机柜总数占比情况西东北北华中西南3296华北26华南24华东30资料来源CDCC戴德梁行国信经济研究所整理资料来源CDCC戴德梁行国信经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容目录01AI加速超算智算中心发展02ChatGPT场景下智算中心投资趋势测算03高密算力下ICT及机电设备发展趋势04IDC行业周期趋势回顾05投资建议请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容大模型训练算力需求测算根据openAI披露ChatGPT30版本模型参数已达1750亿2023年3月发布的GPT-40版本模型参数较40进一步跃升未来随着算力场景的增长模型所需的算力有望呈现持续加速增长态势表4ChatGPT训练模型特点及参数值情况推出时间模型参数亿特点初代GPT2018年12通过无标签数据生成语言模型运用一些与有监督任务无关的NLP任务中半监督学习先用无监督学习的预训练GPT202019年15可进行多任务学习在数据量足够丰富且容量足够大时通过训练语言模型完成有监督学习任务架构相同使用了更大的数据集WebTextGPT302020年1750投入较为庞大的参数引入in-contextlearning模型输出性能持续提升推理和理解能力有待进一步提升ChatGPT2023年-CPT-42023年3月较30版本大幅增加数据来源OpenAI国信经济研究所整理表5GhatGPT30模型所需算力投入测算总参数亿总算力PF-days单芯片算力TFlops运算时长天平均亿字节所需算力1750364012529120208数据来源OpenAI单芯片算力参考英伟达V100芯片请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容超算智算模型投资成本测算单台GPU及配套未来大模型的参数训练主要通过GPU完成以NVIDIADGXA100基础架构通用系统举例单台GPU配置包括从算力上看产品配置8个英伟达A100GPU320GHNM2GPU存储6个第二代NVSwitch2块64核AMDCPU2TB内存并针对NVIDIACUDA-X软件和整套端到端NVIDIA数据中心解决方案进行全面优化同时产品提供高速网络连接选项进一步提高可扩展性提升响应速度系统配置NVIDIAConnectX-7InfiniBand或以太网网卡双向带宽峰值为500GBs图13NVIDAGPU配置A100卡NVSWITCH图14NVIDAGPU配置10个HDR200GIB网卡2块CPU15TNVMe图15NVIDAGPU配置HDR高速网络SSD固态硬盘资料来源NVIDA国信经济研究所整理资料来源NVIDA国信经济研究所整理资料来源NVIDA国信经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容超算智算模型投资成本测算以国内某超算中心举例以中国科大瀚海20超级计算系统为例系统内配置共752个节点含30640颗CPU核心20块NVidiaTeslaV100GPU卡16块NVIDIAA100TensorCoreGPU卡及60块华为AtlasAI卡内含2个GPU计算节点包含双V100GPU计算节点以及八A100GPU计算节点系统理论峰值双精度浮点计算能力达269千万亿次秒269PflopsCPU238PFlopsGPU0311PFlopsAtlasAI计算能力3840TOPSINT815360TFLOPSFP16图16中国科大瀚海20超级计算系统网络拓扑图表6中国科大瀚海20超级计算系统主要配置资料来源中国科大国信经济研究所整理资料来源中国科大国信经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容超算智算模型投资成本测算以单台GPU及配套测算参考英伟达AI数据中心建设的单元结构结合目前市场上对于上述产品的报价情况我们测算单台GPU节点内含8张A100加速卡双核CPU叠加其配套的网络存储光模块以及机电暖通设备等单台GPU服务器内配8张A100GPU卡及配套网络等产品整体价值量有望达到170万元以上具体支出情况仍以公司实际投资金额为主上述结果仅作为测算参考在规模效应以及产品价格变动下上述产品的总造价以及各环节占比仍有可能发生变化表7以单8卡单GUP计算节点测算对应投资成本产品数量性能描述单价万元总成本万元总功耗KW服务器环节GPU卡8英伟达A00GPU含8片A100显卡129656CPU2IntelXeonScale62482402存储115TSSD固态硬盘414108网络高速网卡10200G加速卡11010IB交换机1200GInfiniband高速网络101005核心交换机025800G端口20507路由安全等设备-110光模块20200G048其它200G800G等用于各端口之间互联-1小计1289IDC基础设施成本12KW按照平均单KW机电成本4万元来测算446027合计17412数据来源NVIDA中国科学技术大学京东商城公司公告国信经济研究所整理及测算以上测算结果为参考数据中心平均建设结果以及目前市场相关产品的综合报价测算得出具体的情况仍以公司实际披露的建设成本为准请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容超算智算模型投资成本测算以微软大模型投入测算举例以微软提出的针对chatGPT40版本的训练成本来看训练所需约24万片A100GPU对应约3千台GPU服务器内含8张GPU卡参考前表假设我们测算上述大模型训练的投资规模测算初始投资规模总计有望接近50亿元其中服务器环节总投资规模超过33亿元网络等设备投资超过55亿元不含光模块假设设备采用冷散热机电暖通及基建端总投资有望接近10亿元图17英伟达针对AI训练提出的SuperPod解决方案表8微软采购设备成本测算产品数量个单价万元总成本万元总功耗KW服务器环节GPU卡240001228800016800CPU6000212000600存储3000411230008高速网卡3000013000010网络IB交换机3000103000005核心交换机1000202000007路由安全等设备若干500010光模块300000412000若干-140730017403IDC基础设施成本226239649049585220949779622624数据来源NVIDA微软京东商城公司公告国信经济研究所整理及测算以资料来源中国科大国信经济研究所整理上测算结果为参考数据中心平均建设结果以及目前市场相关产品的综合报价测算得出具体的情况仍以公司实际披露的建设成本为准请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容投资成本对比分析传统数据中心VS超算智算数据中心我们以6KW云计算数据中心机柜建设成本造价对比分析8台GPU所对应的AI服务器初期建设成本如下对于标准6KW服务器机柜假设在80上架率情况下对应服务器端的投资约35万元产品采用风冷方式散热平均投资为60万元含服务器其中ICT设备环节整体占比超过50基建及机电环节占比约40以上对于未来GPU算力服务器环节价值量快速提升预计服务器占总价值量比例有望进一步提升图18传统数据中心设备成本拆分按设备类型图18超算数据中心设备成本拆分含服务器按设备类型其它6网络设备机电316温控7装修土建15服务器53机电温控装修土建服务器包含GPU服务器网络设备其它资料来源公司公告国信证券经济研究所整理其中部分假设为根据产品价格及需求比例测算资料来源CDCC公司公告国信证券经济研究所整理CDCC得到请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容目录01AI加速超算智算中心发展02ChatGPT场景下智算中心投资测算03高密算力下ICT及机电设备发展趋势04IDC行业周期趋势回顾05投资建议请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容