算力重回“C”位！如何布局第二轮主升浪？

算力是大模型的底座。自ChatGPT爆火以来，市场预期算力会持续紧张，各地算力新基建也大干快上。

在资本市场，算力产业链已成为“AI+”第二轮主升浪的最热细分之一。

(资料图片)

面对火爆的算力行情，聪明的投资者需要冷静下来思考几个问题：

一是，在AI时代，算力的需求究竟有多大？算力真的不够用了吗？

二是，算力产业链环节众多，哪些是能确定兑现成长和业绩预期？哪些又是偏概念炒作？

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约9.9个月翻倍，智能算力真的不够用

目前整个市场主要存在三种算力：通用算力（CPU主导）、智能算力（GPU主导）和超算算力（主要服务于科学计算）。

其中，搭载AI芯片的智能算力正是训练大模型所需的算力。通用算力虽然也能进行部分人工智能计算，但效率低、能耗也非常高。

所以，大家所说的算力不够用，其实指的是智能算力不够用。

在AI革命驱动下，近年来，全国智能算力规模保持高速增长。中国信通院统计显示，国内人工智能算力占比在2016年只有3%左右。而到了2022年，智能算力的比重已超过50%。

那么，智能算力需求增长究竟有多快？

来看一个偏保守（基于GPT-3）的预测数据：在大模型时代，算力需求平均9.9个月翻一倍。

如果再考虑到不断有新的大模型推出，且训练大模型的时间显著缩短（从3.5年缩短至2.5个月），那么算力翻倍的时间也将显著缩短（低于9.9个月）。

这也就不难理解，为何全球各国都在加快布局算力基础设施。

中国是全球算力的追赶者（美国是领导者）。2022年，我国数据中心机架总规模超过650万标准机架，近 5年年均增速超过30%。其中，AI服务器支出规模同比大幅增长44.5%，首次超过美国位列第一。

以上可以回答开篇的第一个问题：智能算力大概率会经历很长时间的高速增长期，预示着整个产业链的成长空间将非常可观，这也是算力板块持续演绎的最大底气。

产业链蛋糕该如何分？

算力生态环节众多，市场参与者也众多，大致可以分成以下四层蛋糕：

首先，芯片制造商为芯片供应商做代工；

其次，芯片供应商将芯片销售给设备服务商；

最后，云计算厂商向设备服务商采购服务器，建设数据中心，并向企业提供算力服务。

从投资的角度来看，可以从两条思路筛选潜力赛道：

一是最先兑现成长预期的方向；

二是技术壁垒高、事关国家安全的国产替代方向。

（1）芯片——成长性（★★★★★）+国产替代（★★★★★）

芯片是算力产业需求最先放量的环节，也是当前国产替代的重点领域。

因AI芯片需求爆发，英伟达今年二季度收入指引110亿美金，并且预计其数据中心芯片业务收入接近翻倍。可以预期，AI芯片代工环节的先进制程制造、先进封装（Chiplet）等方向都将步入高景气。

并且，全球GPU芯片主要被英伟达垄断（2022年四季度市占率高达82%），国产GPU还处于萌芽期，在设计与代工环节与国际厂商的差距很大，是中国本土供应链最薄弱的环节之一，也是中美科技博弈的关键领域。

（2）光模块&交换机——量价齐升，成长性（★★★★★）

AI数据中心内部数据流量较大，带宽和能耗挑战也随之而来，这需要更多高速率的光模块与交换机。

下一代高速率光模块800G光模块已在2022年底小批量出货，预计2023年英伟达和谷歌会提前批量采购，2024年有望大规模出货。

而随着光模块速率及数量显著提升，交换机的端口需求也大幅增长，对端口速率也有更高的要求。

为解决交换机功耗大增的问题，CPO应运而生。不过，CPO尚未开展商用，市场主流预期在2024-2025年开始商用。因此，板块处于炒概念的阶段，业绩兑现还需等待。

（3）服务器——竞争激烈，成长性（★★★★）

服务器也是需求放量较早的环节。

未来3年，全球AI服务器市场规模分别为395/890/1601亿美元，对应增速96%/125%/80%。其中，我国AI服务器市场规模有望达到134/307/561亿美元，同比增长101%/128%/83%。

不过，全球AI服务器市场参与者众多，竞争激烈，整体利润率并不高。未来市场份额预计将继续向头部集中，保持一超多强的竞争格局。

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