核心结论
　　为训练出更强大的模型，抢占AI应用高地，海外AI巨头正竞相构建10万卡GPU集群。从GPT-4发布到现在，全球大模型都没有出现明显的能力跃升，原因之一就是现在AI巨头没有大幅增加在单一模型上投入的算力，目前主流大模型投入的训练算力基本都是GPT-4水平。2024年7月22日，ElonMusk宣布由xAI、X和英伟达等合力打造的由10万块H100组成的孟菲斯超级集群开始投入训练，而OpenAI/ Microsoft、Meta等AI巨头也正在努力打造10万卡的GPU集群。
　　根据SemiAnalysis测算，为了支持服务器、存储设备、网络设备这些核心IT设备，一个10万块H100组成的集群所需的功耗大约是150MW。要建造10万块H100的超大型训练集群，不仅需要至少40亿美元的资本支出，还需要解决电力供应等问题。单个GPU的功率为700W，加上每个H100服务器内还有CPU、NIC（网络接口卡）、PSU（电源供应单元）等等部件，所以每块GPU还要额外消耗大概575W。在集群内，还需要存储服务器、网络交换机、光模块等等，这些设备会额外再占用大概10%的功耗。所以，一个10万块H100集群的功耗超过150MW，一年的消耗就是1.59TWh（15.9亿度电），约等于15万个家庭一年的用电量，按$0.078/Kwh的单价来计算，这个集群每年在电力这一项上的支出就高达1.239亿美元。作为对比，美国最大的国家实验室的超级计算机El Capitan只需要30MW的关键IT电力，大概只有一个10万块H100集群功耗的1/5。
　　为推动国内数据中心绿色低碳发展，多部门近日联合印发专项行动计划，提出数据中心应采用达到能效标准的服务器。7月23日，由国家发展改革委、工业和信息化部、国家能源局、国家数据局等共同制定的《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》（以下简称《行动计划》）正式发布。《行动计划》提出：新建及改扩建数据中心应采用能效达到《塔式和机架式服务器能效限定值及能效等级》（GB43630-2023）和《服务器和数据存储设备能效“领跑者”评价要求》（T/CECA-G 0284-2024）规定的节能水平及以上服务器产品。
　　《服务器和数据存储设备能效“领跑者”评价要求》（以下简称《评价要求》）对服务器能效水平提出了评价标准，其中：配置小于14nm设备制造的通用图形处理器作为辅助处理加速器的服务器，其能效应符合：先进水平≥1.00TFLOPS/W，节能水平≥0.50 TFLOPS/W。
　　我们认为《行动计划》的发布，有利于推动国产算力向绿色低碳的目标发展，促进符合相关《评价要求》的国产算力加速渗透。
　　风险提示：产业政策转变、技术进展不及预期、应用落地不及预期、行业竞争加剧、国际环境发生变化。