资源整合与统一调度是国家高性能网络计算的重点。当前“东数西算”网络初具形态，规划增量、盘活存量，重建设、重长期有效运营，满足新时期下海量计算、传输、存储需求，是当下国家算网建设的重点。6月发布的全国一体化算力网调度平台实现跨厂商、跨架构、跨资源池的异构算力调度，对算网建设具有重大意义。智算网络建设对无线基站、路由器、交换机及光传送接入设备等设备的数据吞吐量和传输速率提出更大的要求，通信设施升级是算网建设的关键环节。
　　人工智能向大模型、多模态、多场景发展，智算算力成为当下重要战略资源。三大趋势：
　　1）下游数智化发展叠加数据要素化，东西部算力新基建的投资价值进一步提升。AIGC训练侧，总算力需求=模型参数量训练词数每个词的运算量，随着国内外千亿级参数量模型不断迭代，所需算力指数级别上升。推理计算算力需求空间相较训练更大。2022年各行业人工智能指数环比提升明显，预计23年底，中国50%的制造业供应链环节将采用人工智能。同时，数据要素化也将促进算力需求提升。
　　2）算力租赁释放中小实体算力使用需求，算力报价可作供需刻画的晴雨表。算力需求群体将由小众扩展到千行百业。算力租赁降低众多个体的算力使用门槛和成本，提升总体算力使用效率和社会效益。多地发放算力券，形成政策与行业供需共振的局面。同时，算力报价作为实时性高、透明度强的数据，将作为投资者观察算力供需冷暖的重要指标。
　　3）智算中心由“资源服务”向“应用服务”转变，产业进一步丰富。人工智能推理及训练是系统性的工作，需要连接、算力、模型开发形成一个全方位的解决方案。各大IaaS厂商致力于提供更全面的开发工具及套件，打造开放共赢的智算软件生态。
　　智算产业链受益公司的范围更广，国产化重要性不断提升。国外对华在超算领域的封锁进一步加剧，国内加大鼓励算力国产化。具体到产业链环节的竞争格局来看：
　　1）英伟达生态占据主要地位，落地速度较快。英伟达芯片AI计算性能当前处于明显领先地位。本季度将出货用于高性能AI计算的GH200、用于通用数据中心的L40s、服务器参考设计方案MGX、加速网络平台Spectrum-X、RTX工作站等，拥有较强的技术领先性和解决方案丰富度。同时凭借软件CUDA生态，软硬协同能力突出。当前英伟达高端芯片仍处于明显供不应求状态，公司具有较高的产业链话语权。国内产业链受益环节主要为高速通信光模块，有较好合作的AI服务器厂商，以及PCB、先进封装等电子元器件企业。
　　2）国产芯片厂商快速崛起，生态加速丰富。智能计算芯片占训练型服务器成本的70%，是算力产业链的核心。参数对比看，国内智算芯片硬件性能不断提升，华为海思芯片有超200项自主知识产权，研发实力优秀。华为GPU单卡算力对标英伟达A100。同时，以华为昇腾计算生态为代表的国产开放式算力开发生态快速发展。截至2023年5月，华为鲲鹏和昇腾AI开发者已经超过350万，合作伙伴超过5600家，解决方案认证超过15500个。
　　3）生态完整及供应链能力强的AI服务器厂商更加占优。看好擅长整合供应链上游硬件资源，保证关键零部件的供应稳定，同时更好匹配下游市场需求变化的平台型AI服务器厂商。华为在云、计算、存储、网络、能源方面较为领先，在企业级路由器市占率50%，交换机市占率第一，使其在计算集群建设方面更具优势。此外，中科曙光作为中科体系内唯一高性能服务器交付平台，在资源和生态方面亦有较明显优势。
　　关注标的：中际旭创、工业富联、浪潮信息、紫光股份、中科曙光、海光信息、拓维信息、优刻得、神州数码、华丰科技等。
　　风险提示：人工智能技术发展不及预期，行业竞争加剧风险，人工智能行业监管细则落地不及预期，公司市场拓展不及预期等。