计算机行业中国AI算力中心深度研究：“算出个未来”

本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告1“算出个未来”维持评级维持评级相关研究人之思维-2023/12/314.计算机行业事件点评：信创进入新阶段-20工业软件国产化战略机遇-2023/122022年我国算力规模稳步扩张，算力发展为拉动我国GDP增长做出突出贡献，在2016-2022年期间，我国算力规模平均每年增长46%，数字经济增长14.2%，GDP增长8.4%。根据IDC数据，2022年中国智能算力规模达259.9每秒百亿亿次浮点运算(EFLOPS)，2023年将达到414.1EFLOPS，预计到2027年将达到1117.4EFLOPS（基于FP16计算2022-2027年复合增长率达33.9%。政策大力催化，战略领衔发展，智算中心发展前景广阔。国家已出台多项智算中心相关政策。《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》提出加快高性能、智能计算中心部署，《“十四五”国家信息化规划》强调统筹建设面向区块链和人工智能等的算力和算法中心，《“十四五”数字经济发展规划》提出推动智能计算中心有序发展，打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施。2023年12月五部门联合印发《深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，政策提出到2025年底国家枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的60%以上等一系列目标。人工智能算力基础设施成为我国数字经济高质量发展的重要战略部署，具有重大发展意义。1）算力普适普惠化是大趋势，相关服务生态逐步构建。“东数西算”工程的实施，带动数据、算力跨域流动，实现产业跃升和区域平衡发展。依托智算中心的超大规模预训练能力，各行业人工智能应用将不必从零开始开发，只需结合领域数据进行调整和增量学习，即可形成具有良好精度和性能的下游应用。2）截至2023年8月，根据新京智库统计，目前全国至少有30座城市已经建成或正在建设智算中心，同时在企业端已有超过10座由大型科技企业主导的智算中心。未来随着AI快速发展，预计智算中心数量有望快速增加。昇腾有望成为国内智算中心建设的最重要力量。1）从AI芯片到算力集群，构建推理+训练国产算力底座。昇腾910处理器采用7nm工艺，半精度（FP16）算力可达320TFLOPS，整数精度（INT8）算力可达640TOPS，功耗为310W，算力和英伟达A100性能基本上相当。华为面向人工智能计算中心等重算力场景，提供Atlas900PoD（型号：9000）等三种产品应用于深度学习模型开发和训练。2）昇腾已是国内智算中心建设的主导力量：目前，在国内政府为主导的智算中心中，华为昇腾已签约多个智算中心建设，重庆、武汉、西安等城市均已建成人工智能计算中心并投入运营。同时，由智算中心到城市智能中枢，昇腾全面赋能城市AI发展，与城市发展深度结合进一步提升了自身地位。投资建议：AI发展下算力产业发展迎来重大机遇，是AI大潮下确定性最高的细分领域之一、建议重点关注：1）国产AI芯片龙头：寒武纪、海光信息、超讯通信（沐曦）、景嘉微等；2）华为昇腾一体机厂商：科大讯飞、云从科技、软通动力、恒为科技等；3）AI服务器整机厂商：软通动力、浪潮信息、联想集团、中国长城、中科曙光、高新发展（华鲲振宇）、神州数码、拓维信息、烽火通信（长江计算）等；4）算力运维：润建股份，网宿科技，超讯通信，杭锦科技、龙宇股份等；5）先进封装：长电科技，通富微电，甬矽电子，兴森科技等。风险提示：底层算力市场格局不确定性风险；软硬件行业竞争加剧风险；AI技术对算力需求影响具有不确定性。行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告21全球算力进入新一轮快速发展期 31.1数据量增长带来算力需求提升，智能算力规模有望快速增长 31.2AI服务器是智能算力的基础，行业有望保持高景气度 2我国开启算力赋能数字经济新篇章 72.1算力规模持续扩大，智能算力成为行业增长的重要基础 72.2供给水平大幅提升，先进计算创新成果涌现 73全球人工智能计算中心的发展现状 93.1政策与发展战略：智能算力已成为衡量国力的重要体现 93.2发展趋势：从智算到超算到量子计算持续推进产业发展，绿色理念贯穿始终 93.3建设现状：美国、欧盟、英国、新加坡等均高度重视智算中心发展 4我国人工智能计算中心的发展现状 4.1政策与发展战略：政策高度关注，已成为国内科技产业发展重要战略 4.2发展趋势：应用快速发展催生海量需求，普惠、绿色也将成为重要趋势 4.3建设现状：已有超过30个城市建设智算中心，未来前景广阔 4.4建设、运营模式：多元化模式并存，政府和科技巨头仍是主导力量 5人工智能计算中心面临的新形势和新需求 215.1人工智能计算中心需要适应人工智能“大模型+大数据+大算力”发展的新形势 215.2人工智能计算中心需要符合国家“双碳”目标的新要求 226华为昇腾：国产AI算力标杆，国内智算中心建设的核心力量 246.1硬件：打造以昇腾为核心的AI算力底座 246.2软件：构建完整的底层架构 296.3生态：打造国内领先的生态伙伴体系，为千行百业注入新动力 326.4核心地位：昇腾是国内智算中心建设的核心力量 376.5全面赋能：由智算中心到城市智能中枢，昇腾全面赋能城市AI发展 397投资建议 418风险提示 42插图目录 43表格目录 43行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告31全球算力进入新一轮快速发展期算力是数字时代的新生产力。万物智能时代对计算的需求呈百千倍递增态势，科学研究、人工智能、数字孪生以及元宇宙等新兴领域的快速崛起，推动全球算力规模的快速增长，驱动算力技术与产品的多元创新，带动产业格局的重构重塑，算力成为全球数字经济发展新引擎和各国战略竞争新焦点。数据海量增加，算法模型愈加复杂，应用场景的深入和发展，带来了对算力需求的快速提升。根据白皮书数据显示，从2012年开始的6年中,Al计算的需求增加了30万倍。图1：Al计算的需求上升算力发展推动我国数字经济量质齐升。2022年我国算力规模稳步扩张，智能算力保持强劲增长。我国算力产业保持稳健发展，并且为拉动我国GDP增长做出突出贡献，在2016-2022年期间，我国算力规模平均每年增长46%，数字经济增长14.2%，GDP增长8.4%。各地也将算力发展放在重要位置。从算力发展指数来看，我国京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝双城经济圈等区域算力发展保持领先水平，其中广东、北京、江苏、浙江、山东、上海仍然位于第一梯队。中西部核心省份算力发展日益崛起，行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告4贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等核心省份算力发展优势突出，随着“东数西存”“东数西训”“东数西算”等链条并行发展，中西部地区技术创新、算力应用、产业基础等制约算力发展的条件不断得到改善。图2：2016-2022年全球和我国算力规模与GDP、数字经济规模关系算力（EFlops）根据IDC测算，国内智能算力规模正在高速增长。2022年中国智能算力规模达259.9每秒百亿亿次浮点运算(EFLOPS)，2023年将达到414.1EFLOPS，预计到2027年将达到1117.4EFLOPS（基于FP16计算）。2022-2027年期间，中国智能算力规模年复合增长率达33.9%。图3：中国智能算力规模（EFLOPS）及预测2022年中国通用算力规模达54.5EFLOP5，预计到2027年通用算力规模将行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告5达到117.3EFLOPS（基于FP64计算）。2022-2027年复合增长率为16.6%。图4：中国通用算力规模（EFLOPS）及预测全球市场：全球人工智能技术发展逐渐成熟，数字化基础设施不断建设完善，推动全球人工智能芯片市场高速增长。IDC预计，全球人工智能服务器市场将从2022年的195亿美元增长到2026年的347亿美元，五年年复合增长率达17.3%。其中，用于运行生成式人工智能的服务器市场规模在整体人工智能服务器市场的占比将从2023年的11.9%增长至2026年的31.7%。图5：全球人工智能服务器市场规模预测(含生成式人工智能和非生成式人工智能服务器)，2022-2026(百万美元)生成式AI服务器其他AI服务器行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告6国内市场：IDC预测，未来市场需求量也将会实现大幅度中国人工智能服务器市场规模将达91亿美元，同比增长82.5%，2027年将达到134亿美元，五年年复合增长率为21.8%。同时，从工作负载来看，2023年，模型的兴起推动了训练服务器的增长速度。IDC数据显示，2023上半年国内训练工作负载的服务器占比达到49.4%，预计全年的占比将达到58.7%。随着训练模型的完善与成熟，模型和应用产品逐步进入投产模式，处理推理工作负载的人工智能服务器占比将随之攀升。IDC预计，到2027年，国内用于推理的工作负载将达到72.6%。图6：中国人工智能服务器工作负载预测，2022-2027行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告72我国开启算力赋能数字经济新篇章“十四五”以来，我国充分发挥超大规模市场优势，实现了算力规模和供给水平的大幅提升，行业赋能效益日益显现，发展环境持续优化，助推数字经济蓬勃发展。从基础设施侧看，数据中心、智能计算中心、超算中心加快部署。随着全国一体化算力网络国家枢纽节点的部署和“东数西算”工程的推进，我国算力基础设施建设和应用保持快速发展。一是智能计算中心加快布局。根据ICPA智算联盟统计，截至2022年3月，全国已投运的人工智能计算中心有近20个，在建设的人工智能计算中心超20个。地方依托智能计算中心，一方面为企业提供普惠算力，支撑当地科研创新和人才培养，另一方面结合本地产业特色，加快人工智能应用创新，聚合人工智能产业生态，例如武汉人工智能计算中心陆续孵化出紫东.太初、武汉.LuoJia等大模型，加速推动AI在多模态交互、遥感等领域的落地应用。二是超算商业化进程不断提速。我国超算进入到以应用需求为导向的发展阶段，国内很多超算中心为加强商业化运行改革，引入专业的超算商业化运营公司，以云服务的理念和方式输出超算资源。图7：紫东.太初大模型是中科院自动化所推出的三模态大模型算力产业加速壮大升级。经过多年发展，我国已形成体系较完整、规模体量庞大、创新活跃的计算产业，在全球产业分工体系中的重要性日益提升。截至2022年11月，我国计算产业规模约占电子信息制造业的20%，规模以上企业2300余家，“创新突破、兼容并蓄”的产业发展新格局正加快构建。一是整机市场不断发展，高性能计算领域，我国超算系统占有量与制造商总装机量均保持全球领先。二是产业生态不断完善。国产芯片已初具规模，X86、ARM、自主架构CPU持续深化规模应用，百度、寒武纪等AI芯片加速迭代优化医疗等行业应用渗透，鲲鹏生态、PKS体系等计算产业生态日渐完善，覆盖底层软行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告8硬件、整机系统及应用等关键环节。算力创新能力不断提升。一是基础软硬件持续突破。互联网厂商加速服务器芯片、AI芯片自研，阿里推出CPU芯片倚天710，已在阿里云数据中心规模化部署；百度智能云联合昆仑芯推出第二代昆仑芯云服务器，搭载的昆仑芯2代AI芯片整体性能较上一代提升2-3倍。开源操作系统欧拉加强更新迭代，在安全性、易用性、生态能力上进一步提升，2023年12月，在2023开源产业生态大会上，华为终端BG软件部总裁龚体介绍称，鸿蒙生态设备总量超过7亿台，华为自有设备3亿多台。二是新兴计算平台系统加速布局。新型计算系统结构与系统、新型存储系统、领域专用软硬协同计算系统等成为创新热点方向，华为等企业推出多样性计算融合架构，构建包括编程语言、编译器、加速库、开发框架等在内的多样性计算软件栈，降低多样性算力的开发部署难度，提升多样性算力的应用效能。三是前沿计算技术多点突破。之江实验室等团队联合研发的量子计算模拟器SWQSIM，基于神威超级计算机，可提供每秒4.4百亿亿次的持续计算性能。中国科学技术大学等团队研制的“九章二号”光量子计算机原型机，具备一定编程能力，在图论、量子化学等领域具有应用潜力。行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告93全球人工智能计算中心的发展现状全球范围内的各国都在制定各自的人工智能战略和政策，以推动AI产业发展。全球许多国家认识到了AI在提高生活质量，推动经济增长，以及维护国家安全中的重要性，因此已经制定了各自的AI发展战略和政策。在这些战略中，加强AI基础设施的建设被普遍视为关键的组成部分。例如，美国在2016年发布的《美国人工智能研究和发展战略计划》中就明确提出了加强AI基础设施的建设。同时，欧洲联盟也在2018年发布的AI战略中明确提出了加强基础设施建设的目标。这些基础设施主要包括计算资源、数据资源、人才资源等。算力既是数字化的底层基础，也是衡量综合国力的一个重要指标。1）人均智能算力水平的高低成为综合国力发展的重要表现。《2022-2023全球计算力指数评估报告》数据显示，全球算力排名美国和中国分列前两位，追赶者包括日本、德国等国家。图8：各国计算力及指数排名（2022年）根据相关信息梳理，我们将全球不同地区的智能计算中心的建设特点总结如从智算到超算再到量子计算，持续推进产业发展。人工智能计算中心的发展，面临AI算力能耗密度大、成本高、硬件基础设施和软件基础设施等问题，仅仅发展人工智能计算中心不能满足庞大的算力需求，因此还需要发展超算中心、量子计本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告10算中心。量子计算领域的研究和开发，将开发量子计算领域的内容，帮助增加该领域的人才储备，带动该领域持续发展。未来人工智能计算中心的建设，将以人工智能理论、技术和应用为支撑，同时兼顾超算中心、量子计算功能，可以配套建设为企业提供普惠算力的公共计算服务平台。智算中心是构建上层应用、进行数据管理的核心和主体。以智能计算中心为主体，汇聚各行业领域数据资源，推动教育、医疗、能源、公共安全等领域数据的内部整合、共享和开放，支撑人工智能与政府服务、企业服务的融合，提升智能化水平。鼓励相关企事业单位联合人工智能企业围绕应用场景进行人工智能服务，推动数据共享开放。注重绿色环保，低碳理念始终贯穿发展。从美国、欧盟的智能计算中心来看，正在开发新的技术方案降低数据中心碳排放强度，从而应对计算中心日益增长的能源消耗和温室气体排放所带来的环境污染问题。建设智能计算中心需要考虑能源消耗和温室气体排放问题，提高计算中心的能源效率等，注重计算中心绿色环保，实现碳中和。互联网、金融、制造业是智能算力需求的主要行业。从行业上看，全球计算力水平前三的行业分别是互联网行业、制造业、金融行业。制造行业算力发展水平历年与金融行业接近，在2022年的评估中超过金融行业。从市场数据来看，2022年全球金融行业通用服务器投入规模达124.7亿美元，同比增速为26.3%；制造行业投入规模达125.8亿美元，同比增速为29.0%；从应用场景来看，在全球高度数字化的背景下，制造行业面临着更激烈的全球竞争，市场变化也更迅速，同时二者的主要算力需求有所差异，金融行业更注重数据的快速交互、高频交易，而制造行业通常需要大规模处理实时数据、模拟生产、优化供应链等，对算力的需求更加多样化。图9：全球行业计算力水平评估（2022年）行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告11全球的人工智能计算中心正在以快速的速度发展。这些中心通常是由政府、企业和学术机构共同建立的，并以提供强大的计算资源和专业知识为目标。这些计算中心一般由政府、企业和学术机构共同建立，他们为AI的研究和应用提供强大的计算资源和专业知识。根据赛智产业研究院，美国智能超算中心布局可基本分为三大体系：美国能源部下属六大国家实验室、美国国家科学基金会支持的依托高校的智能超算中心、美国航空航天局（NASA）下属的Ames研究中心超级计算中心。美国能源部智能计算中心在构思、设计、建造及运维方面全球领先。美国能源部下属的橡树岭国家实验室、劳伦斯·利弗莫尔国家实验室以及IBM、NVIDIA公司成立超级计算机卓越实验中心，联合开发新一代HPC计算机，使用IBM的Power处理器及NVIDIA的Teslak加速卡，浮点性能至少10亿亿次，最高的可达30亿亿次，主要研究核武器、核安全、天文、能源、气候、宇宙、新能源等领多维度机构配合共同发展超级计算行业，并注重绿色环保。1）美国国家科学基金会通过与美国高校及研究机构合作，为全世界科学家提供免费的、最高性能的超级计算资源，在伊利诺伊大学、加州大学圣地亚哥分校、西纳西大学等高校布局。由美国国家科学基金会资助的美国最大的公共超级计算中心是美国国家超级计算应用中心，业务主机为Abe。美国德克萨斯高级计算中心主要研究领域为可视化工具、教育、县级计算、数据管理，业务主机为Stampede。2）美国航空航天局（NASA）下属的Ames研究中心超级计算中心，主要应用于天文、航天、气候、军事等领域，如模拟未来太空任务、预测人类活动对气候模型影响、设计安全高效的太空探索工具和航天器等。3）美国企业智能计算中心注重绿色环保。2020年4月，谷歌宣布致力于让所有数据中心实现24/7无碳能源目标，其碳智能计算平台将帮助谷歌根据计算负载来匹配风能和太阳能等清洁能源。量子计算成为智能计算发展的新重点。1）政府端：2020年7月，美国白宫科学技术政策办公室和美国国家科学基金会（NSF）宣布投资7500万美元在全国建立三个量子计算中心。新的研究所获得2500万美元的资金用于量子计算领域的研究和开发，开发量子计算领域的内容，以帮助增加该领域的人才储备，带动该领域发展。三个量子计算中心将分别建立在不同的大学，且每个中心所攻坚的方向不马逊宣布全面上市量子计算管理服务平台Braket，这是一个探索和设计新颖的量本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告12子算法开发环境全面管理的亚马逊网络服务（AWS）的产品。客户可以点击Braket来对在云中运行的模拟量子计算机上的算法进行测试和故障排除，以帮助验证其实现，然后在D-Wave，IonQ和Rigetti的系统中的量子处理器上运行这些算法。政策高度关注，打造智能计算生态环境。2019年6月，欧盟委员会发布了《欧洲高性能计算共同计划（EuroHPC）》，宣布将在欧盟成员国中选定8处地点建设“世界级”超级计算机中心，项目总预算高达8.4亿欧元，将用于个性化医疗、药物和材料设计、生物工程、天气预报及气候变化等领域，服务对象包括欧洲学术界、工业界和公共部门等各类用户。这一举措标志着欧洲朝着成为全球顶级超级计算区域迈出了重要的一步。“欧洲高性能计算共同计划”致力于联合欧盟各国建设世界级的超级计算基础设施，在超算系统及应用性能等方面打造具有高度竞争力和创新性的高性能计算生态环境。AI是欧盟发展智算的重要动力，同时欧盟重视面向未来的量子计算等技术。1）2020年10月，欧洲云计算平台“GAIA－X”项目正式发布：旨在为欧洲提供“强大、具有竞争力、安全可靠的数据存储基础设施”，以减少整个欧洲对国外云厂商的依赖。GAIA－X云计算平台将于2021年正式上线。2019年4月，欧盟设立一项新的92亿欧元资助计划——“数字欧洲计划”，以确保欧洲应对各种数字挑战时有具备所需的技能和基础设施。2020年12月，欧盟拟为“数字欧洲”计划拨付75亿欧元，其中22亿欧元用于超级计算，21亿欧元用于人工智能。该计划具体包括：在2021年底前至少收购1台百万兆级超级计算机；在健康、制造和能源等领域建立可用于人工智能的全欧数据空间及测试设施；部署泛欧量子通信基础架构并支持建立网络安全产品认证计划；专设人工智能、高级计算和网络安全硕士计划等。2）2020年9月18日，欧委会针对欧洲高性能计算联合执行体发布了新章程：拟投资80亿欧元支持以百亿亿次计算和量子计算为主的新一代超级计算技术和系统的研究和创新，并培养必备的基础设施使用技能，为欧洲打造世界级的超算生态系统奠定基础，维持并提升欧洲在超算和量子计算领域的领先水平。EuroHPC主要聚焦5大核心领域，分别是基础设施、超算服务的联合、技术、应用，不断拓展的用途与技能。欧盟的智算发展主要依赖非欧洲的科技巨头。如亚马逊、微软、谷歌、IBM、阿里云、腾讯云等云计算行业巨头。西门子MindSphere工业互联网平台云基础设施服务主要依赖亚马逊AWS和微软；雷诺、德意志银行和汉莎航空依赖谷歌云；大众汽车与AWS签署了云计算服务协议；法国卫生部选择微软公司来存放其研究数据；阿里云与沃达丰达成战略合作布局德国数据中心，并与西门子合作将MindSphere工业物联网操作系统将部署在阿里云上，共同发展中国的工业物联网；腾讯云联合SAP、西门子等软件厂商着手于打造细分领域的解决方案等。绿色环保也是欧盟发展智能计算的重要主题。2020年3月，欧盟资助的行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告13GREENDC项目正在开发新的技术方案来降低数据中心碳排放强度，以应对全球数据中心日益增长的能源消耗和温室气体排放所带来的严峻挑战。该项目汇集了来自英国、保加利亚和土耳其的5个学术、工业联合团体，其宗旨正是有效降低能耗，创建更加绿色环保的数据中心。2021年1月，欧洲范围内的25个数据中心服务商与云供应商，以及17个协会共同签署一项协议，即到2030年使欧洲数据中心在能源消耗上保持中立，实现气候中和目标，这是确保该行业长期可持续发展的重大努力。英国创建国家计算能力中心。2021年3月，英国科学技术设施委员会(STFC)哈特里中心宣布将联合爱丁堡大学超级计算中心(EPCC)在英国创建一个国家计算能力中心，命名为EuroCC@UK，成为由欧洲委员会资助的欧洲30多个国家能力中心组成的新网络的一部分。STFC表示，该项目将向公共部门、学术界和工业界开放，支持人工智能研究和创新。该网络将提供一个分享先进计算的最佳实践和专业知识的平台，高性能计算(HPC)、高性能数据分析(HPDA)和人工智能成为重点技术领域。EuroCC@UK将展示英国目前的专业知识，并开发培训、软件支持和行业参与项目。中小企业将从这些技术和项目中受益。同时，EuroCC@UK还将开展理念创新活动，保持英国的科学和工业研究社区参与欧洲高性能计算。2020年，英国研究与创新局宣布将在5年内提供9300万英镑的资金，建设量子计算中心。量子计算中心将在伯明翰、格拉斯哥、牛津和约克的四个大学进行所大学和132家公司参与其中，校园已经具备足够的电力容量和其他基础设施。该量子计算中心将有助于加快相关硬件和软件的开发，以支持英国计算中心产业和更广泛的最终用户群体的发展。联合德国等国家，新加坡大力发展超算和智算。1）2016年新加坡建立国家超级计算中心：提供新加坡最先进的计算、数据和资源设施，支持用户解决科学技术问题，促进行业利用计算机解决问题、试验设计、并优化技术。通过高速宽带网络连接资源，力求在任何地方都能够为所有的用户提供高速的使用体验。2）2020年12月德国英飞凌半导体公司宣布将在未来三年内斥资2020万美元在新加坡建立全球首个人工智能中心：这笔投资将用于基础设施建设、人工智能项目、员工培训以及开展合作。根据规划，1000多名员工将接受人工智能技能培训，目标在2023年前启动25个这一新兴技术的项目。新加坡创新机构、起步公司、高等学府以及研究机构在新的人工智能应用领域可以利用英飞凌的丰富数据为实际问题开发解决方案。英飞凌也与新加坡国立大学系统科学院以及新加坡全国人工智能核心合作，培养新一代的员工和创新者。行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告144我国人工智能计算中心的发展现状政策大力催化，战略领衔发展。国家已出台多项智算中心相关政策，推动智算中心发展。其中，《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》提出加快高性能、智能计算中心部署，《“十四五”国家信息化规划》强调统筹建设面向区块链和人工智能等的算力和算法中心，《“十四五”数字经济发展规划》提出推动智能计算中心有序发展，打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础表1：智能计算相关政策梳理 发布时间政策名称主要内容《深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》增算力的60%以上，国家枢纽节点算力资源使用率显著超《数字中国建设整体布局规划》《关于推动能源电子产业发展的指导意见》面向新型电力系统和数据中心、算力中心、电动机械工具、电动交通工具及充换电《关于促进数据安全产业发展的指导意见》推动先进适用数据安全技术产品在电子商务、远程医疗、在线教育、线上办公、直播新媒体等新型应用场景，以及国家数据中心集群、国家算力枢纽节点等重大数据基础设《关于同意京津冀地区启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点的复同意在京津冀地区启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点《“十四五”数字经济发展规划》加快构建算力、算法、数据、应用资源协同的全国一体化大数据中心体系。建设数据中心集《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》前瞻布局新兴平台软件。加快培育云计算、大数据、人工智能、5G、区块链、工业《“十四五”大数据产业发展规划》加快构建全国一体化大数据中心体系，推进国家工业互联网大数据中心建设，强化算力统筹用3年时间，基本形成布局合理、技术先进、绿色新型数据中心发展格局。技术能力明显提升，产业链不断完善，国际竞争力稳步增强。标纲要》加快构建全国一体化大数据中心体系，强化算力统筹智能调度，建设若干国家枢纽节点和大行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告15五部门发文加快构建全国一体化算力网，再次彰显政策支持决心。2023年12月，国家发展改革委、国家数据局、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发《深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》（以础设施体系初步成型。国家枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的60%以上，国家枢纽节点算力资源使用率显著超过全国平均水平；1ms时延城市算力网、5ms时延区域算力网、20ms时延跨国家枢纽节点算力网在示范区域内初步实现；算力电力双向协同机制初步形成，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%；用户使用各类算力的易用性明显提高、成本明显降低，国家枢纽节点间网络传输费用大幅降低；算力网关键核心技术基本实现安全可靠，以网络化、普惠化、绿色化为特征的算力网高质量发展格局逐步形成。政策强调算力建设并且给出明确目标，有助于推动行业进一步发展。智算中心建设布局浪潮快速掀起，数十个城市正在建设或规划建设智算中心。智算中心能够提供大规模数据处理和高性能智能计算支撑，将经济、社会、产业中各种模型、经验固化下来，形成新的生产力，并支撑智能化的产业、服务和治理。智算中心是具有强公共属性的开放服务平台，能够实现对大区域的数字化辐射带动，成为经济发展的新动力引擎。随着“东数西算”工程、新型基础设施等国家政策规划出台，我国智算中心掀起落地热潮。当前我国数十个城市正在建设或规划建设智算中心，整体布局以东部地区为主，并逐渐向中西部地区拓展。未来，随着我国智算中心布局的持续优化与完善，以及人工智能应用场景的不断创新和解锁，智能算力需求将得到更大释放，智算中心的赋能作用将被进一步激发。ChatGPT能够实现当前如此强大的交互，离不开背后庞大的算力支撑。根据绿色节能数据中心官方公众号，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days。按近期在国内落地的某数据中心为参照物，算力500P耗资30.2亿落成，若要支持ChatGPT的运行，需要7—8个这样数据中心支撑，基础设施投入需以百亿计。“东数西算”工程是推进国内算力发展的整体规划。2021年国家发改委等四部委联合发布了《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，明确提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8个地启动建设国家算力枢纽节点，实施“东数西算”工程，构建全国一体化大数据中心体本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告16智算中心业务是全国一体化大数据中心建设和“东数西算”工程的核心关键。通用算力主要用于计算复杂度适中的云计算、边缘计算类场景，通常这些场景对实时性有一定要求，不适合完全将本地数据搬到异地计算。超级计算主要用于科学计算与工程计算等领域，且不同超级计算机的处理器、加速卡、框架等各不相同，商业化服务门槛高。因此，更适合“东数西算”工程的是智能计算中面向承载后台加工、离线分析、存储备份等大量非实时算力需求业务，而智算中心可以根据不同细分领域业务的算力需求匹配相应的计算能力。在“东数西算”工程下，智算中心可实现算力统筹和智能调度，能够在全国范围内，根据动态业务需求，在云、网、边之间实现按需分配和灵活调度计算、存储、网络等资源。4.2.2算力普适普惠化是大趋势，相“东数西算”工程的实施，带动数据、算力跨域流动，实现产业跃升和区域平衡发展。根据未来智库官网，算力服务作为算力输出的关键，以多种场景化云服务为代表，成为全新的交付形式。算力的分布决定了企业能否获得最高性价比的算力，基于分布式云技术，近源交付云资源，在一定程度上降低算力成本的同时，将算力输出进工厂、社区和乡村，以算力服务的方式布局到用户身边，用户按业务需求采购算力、存储、带宽等专业服务，实现无处不在的计算。依托智算中心的超大规模预训练能力，各行业人工智能应用将不必从零开始开发。根据未来智库官网人工智能模型可以实现在众多场景通用、泛化和规模化复制，只需结合领域数据进行调整和增量学习，即可形成具有良好精度和性能的下游应用，助力各行业智能化升级，实现智能算法应用的普适化。节能降耗的先进技术成为发展重点。根据未来智库官网，智算中心具有高功率密度属性，随着服务器主流芯片的功耗不断增长，用于AI训练的机器单机柜功率密度将大幅增加，传统的风冷模式已无法满足智算中心的制冷散热需求，液冷技术的应用为智算中心绿色化运转提供了解决思路。液冷是指借助高比热容的液体作为热量传输介质满足服务器等IT设备散热需求的一种冷却方式，比传统风冷具备更强的冷却能力，其冷却力是空气的1,000-3,000倍，热传导能力是空气的25倍。同等散热水平时，液冷系统相比传统风冷系统约节电30%-50%，数据中心PUE值可降至1.2以下，甚至接近于1。政府是国内智算中心发展的主导力量之一。政府已经投入大量资源来建设这些中心，并且一直坚持自主技术路线。政府在人工智能计算中心的建设上发挥着主行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告17导作用。政府不仅在政策上给予支持，也在投资上提供了大量的资金。例如，政府已经在各地设立了一系列的AI创新中心和AI产业园区，旨在推动AI的创新和产政府也坚持自主技术路线，鼓励国内企业和科研机构进行原创性研究和开发，推动AI技术的发展。政府鼓励在关键核心技术上进行攻关，打破国外技术的封锁和限制。政府主导的人工智能计算中心的建设不仅体现在物质资源的投入上，还体现在政策的引导和规划上。政府通过制定长远的发展规划，明确了人工智能发展的方向和重点，这有助于聚焦资源，提高效率。人工智能算力基础设施成为我国数字经济高质量发展的重要战略部署，具有重大发展意义。截至2023年8月，根据新京智库统计，目前全国至少有30座城市已经建成或正在建设智算中心（不包括企业自主建设的智算中心）。未来随着AI产业的快速发展，预计智算中心数量还将快速增加。图10：国内人工智能计算中心分布企业特别是科技巨头也在人工智能计算中心的建设中扮演着重要的角色。许多大型的科技公司，如阿里巴巴和腾讯，都在自己的人工智能计算中心投入了大量行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告18的资源。中国的企业在人工智能计算中心的建设上也起到了关键作用。一方面，企业可以提供强大的技术支持和市场应用，另一方面，企业在中国的人工智能计算中心的建设中，不仅提供了资金和技术支持，还提供了市场化的管理运营机制。相比于政府和学术机构，企业更注重效率和效益，这有助于提高人工智能计算中心的运营效率和服务质量。根据IDC圈数据，截至2023年4月，国内已有超过10座由大型科技企业主导的智算中心。2表：企业主导的国内智算中心梳理（在建和已建）2序号智算中心名称运营状态算力（Pflops）或相关信息1最大的智算中心2商汤科技人工智能计算中心启动运营34百度智能云-昆仑芯（盐城）智算中心项目5用6789牌重庆嘉云智能算力中心体化芯算云智能算力平台成渝节点克拉玛依浪潮智算中心浪潮集团投资建设的西北五省区第一个智算中心在全国一体化大数据中心协同创新体系构建背景下，地方政府、产业园区、企业等纷纷将智算中心作为培育人工智能产业生态、提升数字经济能力的有力工具。行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告19独立投资建设模式：以政府、企业或者科研机构为投资主体，也是当前最主流的形式。1）政府：对建设项目进行直接投资和管理，建财政资金、专项债券发行等，建设完成后智算中心所有权归政府所有。出于促进产业发展、优化产业服务的考虑，不同规模的产业园区日益成为智算中心的投资主体，由园区管委会出资建设智算中心。2）企业：旨在服务于特定产业发展和特定场景应用。部分负责投资的企业可以同时作为智算中心的建设方，部分负责投资的企业需要联合专业化建设企业进行施工。由于智算中心投入一般较高，往往由大型科技企业承担建设。3）高校或科研机构：建设一般以智能计算平台为主，服务场景相对单一，建设成本比智算中心小。平台可以向师生、研究人员提供免费的算力支撑，服务于科研教育场景，高校和各类科研机构的科研资源叠加智能算力，为基础研究、前沿科学技术研究提供支持。由第三方出资的建设模式：智算中心建设的第三方一般为国有控股企业。该模式下，既实现了政府对项目的建设全过程把控和需求的充分对接，还能有效利用相关国有控股公司已有的科技、人力资本、平台资源、市场等优势。智算中心建成后归第三方公司所有，可以由政府承诺用其他项目进行补贴或者置换。具体细分为两类。一种是由地方政府成立新的国有控股公司，专门负责智算中心的建设投资，另一种由地方政府委托或者授权已有的国有控股公司负责出资。基于特殊项目公司的建设运营（SPV）模式：政府与企业共同出资成立智算中心建设运营项目公司，双方在合作框架协议下按比例出资建设智算中心。政府既可以直接投资参与项目建设，也可以通过国有控股公司、下属事业单位等参与项目建设。项目公司需要由政府授权，按照公司化方式独立运作，负责设计、融资、建造和运营等，向政府、企业提供服务或产品并收取费用。该模式优势在于能够节约政府部门的项目建设成本，实现建设资金筹集，同时启用了专业化建设团队，项目管理方式灵活多样，在项目设计、建设和运营中效率较高。智算中心出现时间尚短，其运营模式极具探索性，可按照运营方、服务类型、服务内容三方面分析。运营主体选择：指具体负责智算中心投入建设使用后的运营服务机构。1）“投-运”一体化模式：即由项目投资方出资成立实体运营公司，负责管理算力服务和生态服务。团队成员一般包括运营公司自身管理职能部门，算力服务营销人员、技术支持工程师等算力建设方人员等组成。2）“投-建”合作模式：即由投资方和承建方共同成立新公司，专职负责算力的运营和对外服务等。该模式下，可以形成投资方和建设方的运营联合，实现运营风险共担，特别是考虑到智算中心后期维护存在一定的技术门槛，在此种方式下，可以保证运营的专业性和高产出。3）“建-运”一体化模式：具体由承建方成立运营公司，专职负责算力运营和对外服务。考虑到这种模式下由承建方单独承担运营风险，可以由政府给予运营费用补贴，为了约束行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告20运营公司经营行为，可由政府对运营公司进行算力利用率等指标的考核。运营收入收益可以由运营方和政府部门共享。服务类型和内容逐渐多元化。1）服务类型：服务对象包括产业发展、科学研究、公共服务等。2）服务内容：包括提供数据服务、算力服务、算法服务、生态图11：智算中心服务类型和内容逐渐多元化数据服务数据服务化等。该服务属于智算中心的基础性服务算力服务算力服务•服务购买方无需关注底层算力芯片和技术细节，只需要把计算过程看作“黑箱景、算法模型等，获取服务方案，政府部门算法服务算法服务•有利于购买服务方专注于自身领域的业务逻辑和数据，依托智算中心提供的语音生态服务智算中心的运营主体和技术团队可以发掘研判行业动态和用户需求，提升智算中心的共性支撑能力生态服务本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告215人工智能计算中心面临的新形势和新需求智算中心能够促进人工智能技术在各产业的落地应用，从而带动各个产业的提质增效。农业方面，2022年《“十四五”全国农业农村信息化发展规划》提出到2025年农业生产信息化率达到27%的目标，智算中心可以提供数字农业专有算法，为农业生产提供强有力的辅助，助力农业生产信息化目标的达成。工业方面，智算中心可以为工业生产的多个场景提供算法和算力支持，提高生产效率。生活服务业方面，智算中心可以为电子商务、智能家居、新零售、智能驾驶等应用场景提供信息技术支撑，带动产业智慧化升级。此外，智算中心也可以为新业态提供基础算力支撑，带动智能网联汽车、元宇宙、数字交易等新业态的发展。经济效益方面，智算中心将助力人工智能技术带动相关产业规模快速增长。《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》提出目标，到2025年，人工智能核心产业规模超过4，000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元；到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。据IDC及浪潮信息预测，2020年至2030年我国人工智能核心产业规模的年均复合增长率达20.9%、带动相关产业规模的年均复合增长率达25.9%。智算中心可为人工智能技术的落地提供基础算力支持，带动相关产业增长。图12：2020-2030人工智能核心产业规模与带动相关产业规模预测86420图13：人工智能计算中心项目经济效益社会效益方面，智算中心可集成各方优势，推动城市数字化转型。智算中心在提供公共算力基础设施支撑的同时，兼具产业“聚合器”和“孵化器”作用，能够有效促进人才、资金、技术、数据等要素的联动，搭建跨行业领域的沟通平台，集成政府、企业、研究院所等多主体的优势促进更多AI应用场景落地。此外，智算本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告22中心已成为构建智慧城市的基础设施，可帮助打造各种人工智能应用场景，广泛服务于社会治理、智慧安防、移动支付等城市数字化转型的方方面面。图14：人工智能计算中心项目社会效益图15：智算中心服务的智慧城市应用领域目前我国各行业智能化水平较低，需要降低人工智能应用门槛。据中国科学技术信息研究所等发布的《人工智能计算中心发展白皮书2.0》，目前我国85%以上的人工智能算力集中在互联网、公安行业，在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务、交通、能源、制造等领域还没有得到深度应用，对公共服务、生产、分配交换等社会治理、经济活动各环节的智能化水平提升作用仍待提高。未来通用性大模型的开放可以加快行业模型开发速度，实现应用场景的快速复制。各地也可结合自身资源禀赋，基于大模型结合本地优势产业，打造符合当地特色的产业近年来算力基础设施的能效指标日渐严格。近年来国务院、工信部等多部门陆续出台文件，不断规范数据中心的能耗管理和PUE值。据国家信息中心发布的《智能计算中心创新发展指南》，目前对新建大型、超大型数据中心的PUE要求已从2017年的1.5降至2021年的1.3以下，国家枢纽节点平均PUE更是要求进一步降到1.25以下。“东数西算”工程要求东部地区PUE目标不超过1.25，西部地区不超过1.2，能效指标更加严格。本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告23图16：国家和地方政策对大型算力基础设施PUE值要求演变智算中心可以通过发展节能技术、算力调度等方式降低能耗，满足低碳发展要求。近年来，得益于数据中心建设的统筹规划及制冷、供电技术的不断改进，智算中心的平均PUE值已经有了较大改善。据中国科学技术信息研究所等发布的《人工智能计算中心发展白皮书2.0》，2013年以前，全国对外服务型数据中心平均PUE在2.5左右，而到2019年底，全国对外服务型数据中心平均PUE近1.6，实现质的飞跃。未来，智算中心建设可以着重发展高制冷效率的液冷技术降低制冷能耗，并通过建设人工智能算力网络实现算力调度，继续提高算力设备使用效率。本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告246华为昇腾：国产AI算力标杆，国内智算中心建设的核心力量全栈AI软硬产品，覆盖“端边云”。昇腾计算产业凭借着以昇腾AI处理器为核心，通过系列硬件和基础软件构建全栈AI计算基础设施，为各行各业赋能。昇腾AI基础软硬件平台包含华为Atlas系列硬件及伙伴自有品牌硬件、异构计算架构CANN、全场景AI框架昇思MindSpore、昇腾应用使能MindX、一站式开发平台ModelArts和统一工具链MindStudio等。在硬件方面，包括模块、标卡、小站、服务器、集群等产品形态；在软件层面，包括异构计算架构、AI框架、应用使能、全流程开发工具链等产品。图17：昇腾软硬产品基于达芬奇架构的两颗“芯”，其中，昇腾310用于推理业务，昇腾910用于训练业务。1）昇腾310处理器：本质上是人工智能片上系统，主要应用于边缘计算产品和移动端设备等低功耗的领域。该芯片采用12nm制造工艺，最大功耗同时还集成了16通道全高清视频解码器。2）昇腾910处理器：该芯片计算密度大，领先全球，相比于同时代的英伟达TeslaV100GPU还要高出一倍，其主要应用于云端，可以为深度学习的训练算法提供强大算力。在算力方面，昇腾910表现非常出色，半精度（FP16）算力可达320TFLOPS，整数精度（INT8）算力可达640TOPS，功耗只有310W，同时采用了7nm先进工艺进程，支持128通道全高清视频解码。从算力上看，昇腾910和英伟达A100性能基本上相当。行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告25图18：昇腾310关键特性图19：昇腾910关键特性表3：主流芯片特性对比表3：主流芯片特性对比度能英伟达AMD推理和训练推理和训练深算一号推理和训练百度昆仑昆仑2推理和训练华为昇腾超强算力推理+训练标卡。训练及推理标卡融合“通用处理器、AICore、编解码”于一体，需要安装到服务器上，通过服务器提供运算和模型，为数据中心提供强劲算力。1）推理卡：包括Atlas300V视频解析卡、Atlas300VPro视频解析卡、Atlas300IPro推理卡、Atlas300IDuo推理卡。其中，Atlas300IDuo推理卡在配置下可以输出整数精度（INT8）达到280TOPS，半精度（FP16）Atlas300TA2训练卡为主，可广泛应用于智慧城市、智慧交通、智慧园区、智慧金融等诸多AI行业场景。行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告26表4：各类标卡特性4.安全启动408Gb/s行业性能领先的服务器。昇腾AI服务器具有超强算力，适用于中心侧AI推理以及深度学习模型开发和训练场景。1）Atlas800推理服务器（型号：3000具有高算力和高能效特点。最大可支持8个Atlas300I/VPro，提供强大的实时推理能力，广泛应用于中心侧AI推理场景。2）Atlas800推理服务器（型号：3010具有灵活配置，适配多项负载特点。最大可支持7个Atlas300I/VPro，广泛应用于中心侧AI推理场景。3）Atlas800训练服务器（型号：9000具有高算力密度等特点。拥有4颗鲲鹏920芯片，广泛应用于深度学习模型开发和训练，适用于智慧城市、智慧医疗、天文探索、石油勘探等需要大算力的行业领域。4）Atlas800训练服务器（型号：9010具有高算力密度等特点。可提供2.24PFLOPSFP16算力，广泛应用于深度学习模型开发和训练。5）Atals800TA2训练服务器：具有高速带宽等特点。双向互联带宽达392GB/s，广泛应用于深度学习模型开发和训练。6）Atlas500Pro智能边缘服务器：具有易于部署维护和支持云边协同等特点。最大支持3张Atlas300I/VPro推理卡，单卡功耗仅72W，发挥鲲鹏架构多核、低功耗优势，在边缘场景中广泛部署。行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告27表5：各类服务器特性器（型号：3000）最大支持8器（型号：3010）最大支持7器（型号：9000）W器（型号：9010）W边缘服务器最大支持3推理卡性能领先的训练集群。华为昇腾面向人工智能计算中心等重算力场景，构筑性能领先的训练集群，目前主要包含Atlas900PoD（型号：9000）、Atlas900A2900PoD（型号：9000可提供20.4PFLOPSFP16算力，能效比最高可达20.4PFLOOPS/46kW，搭载32颗超强算力的鲲鹏920处理器，全节点100G网络互联，可实现高效加速应用。2）Atlas900A2PoD：提供25.6/24PFLOPSFP16算力，最大可拓展至3.2EFLOPS，全节点200G网络互联，能效比可达25.6PFLOPS/47.5kW，具有极致算力密度、极高A级能效、极简交付部署等特点。3）Atlas900AI：其总算力达到256P~1024PFLOPSFP16，相当于50万台高性能PC的计算能力，让人类更高效地探索宇宙奥秘、预测天气、勘探石油，加速自动驾驶的商用进程。推出昇腾AI一体机。昇腾AI一体机是国内AI软硬件技术的黄金交点，是以国产算力领军者华为昇腾AI基础软硬件平台为基础，联合国内领先AI厂商打造的先进生产力工具。国内各厂商陆续发布合作款昇腾一体机，应用范围由科研逐步扩展到AI全场景乃至垂类模型落地。2023年3月，华为昇腾与旗下华鹏振宇打造了专为高校和科研院所设计的AI训练开发一体机，奠定了将AI算力、AI平台行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告28软件、AI开发框架、开发组件和存储高效融合的算力底座基础架构；2023年6月，软通动力发布训推一体化平台，支持用户一站式AI开发、深度适配不同AI应用场景；2023年8月起云从科技、科大讯飞、智谱AI等国内领先AI大模型厂商合作款昇腾一体机面世，昇腾一体机应用范围扩展到AI全场景；后续医渡科技、安恒信息等公司将昇腾一体机用于自身垂类模型落地。昇腾一体机凭借其领先的软硬件基础设施性能，以及昇腾的优秀工程化能力，正逐渐成为千行百业大模型产业化重要抓手。表6：国内重点昇腾一体机发布时间轴 合作厂商名称算力简述作流一体化系统训推一体化平台软通动力云从科技从容大模型训推一体机2.5PFLOPS视觉、多模态三大类基础模型推理和训练能力。并基于从容大模星火一体机的训练和推理一体化部署，可用于问答系统、对星火一体机的训练和推理一体化部署，可用于问答系统、对训练、多模态理解与生成、多任务学习和迁移等能力科大讯飞训推/推理/代码一体机暂未披露性能计算环境、医渡大模型工具包以及可演示试用场暂未披露安恒信息大模型一体机暂未披露体机已完成适配 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告29CANN是一种异构计算架构，功能类似英伟达CUDA。CANN位于计算资源层和应用层之间，即芯片使能层，实现了在高性能计算硬件和AI应用之间架起一座桥梁。部署在昇腾服务器，包含统一的编程语言、统一网络构图接口、高性能计算引擎以及算子库。通过AscendCL对外提供Device管理、Context管理、Stream管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等API，帮助开发者实现在CANN平台上进行深度学习推理计算、图像预处理、单算子加速计算。在离线推理场景和训练场景都有应用。CANN释放AI硬件的极致性能，其高性能算子库和调优引擎，支撑快速部署神经网络。深度学习框架构建的模型是由一个个计算单元组成，这些计算单元被称为算子，对应着特定的计算逻辑，构成了加速神经网络的基础和核心。CANN支持超过1400个高性能算子，并提供900多种优选模型，并且覆盖了80%的DSL算子，其DSL算子相比业界其他的产品，提升了70%开发效率。正是这些丰富的算子，筑起了澎湃的算力源泉。此外，CANN还提供了新一代智能调优工具AOE，取代了繁琐的手动优化操作，降低了调优的门槛，并提高了调优的效率。以ResNet50网络为例，使用AOE进行调优的效率比上一代工具提升了一倍以上，并且性能提升超过100%。在CANN6.0版本下，模型迁移成功率可达90%。图20：CANNAI异构计算架构的AI论文PLGAN强势上榜2022CVPR，5月荣获“软件行业示范案例”，12的创新应用”突破“互联网+”国赛金奖。2）在科研领域方面：分子动力学模拟本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告30服务在CANN的助力下成功商用，AI预测性能达到现有产品的1.5+倍，可预测规模较传统方法提升10000+倍，为光伏材料、新能源电池、半导体材料研究带来巨大的商业应用价值。此外，昇腾AI平台端到端使能蛋白质结构预测基于CANN进行多维度性能优化，使得AI预测效率较Baseline提升2+倍，同时具备长序列推理能力，2022年底已支持3800+长度的蛋白质氨基酸序列，达到业界领先水MindSpore是华为推出的支持云边端灵活部署的深度学习框架。人工智能领域的发展，离不开深度学习框架。从2012年以前的Torch、OpenNN等原始深度学习框架的发布，到后面形成了TensorFlow和PyTorch双头垄断，再到现在中国国产框架有了一席之地，深度学习框架市场新品更新不断。2020年，华为研制的MindSpore正式开源，和TensorFlow、PyTorch、飞桨等框架共同为人工智能领域发力。图21：昇思MindSpore总体架构MindSpore帮助开发者孵化出各种AI创新算法和应用。在2018年“华为全联接大会“上提出了人工智能面临的十大挑战，其中提到长部署周期，高开发成本、高技术门槛等问题，为了应对这些问题，昇腾MindSpore专注于实现开发友好、运行高效、全场景按需协同三大目标，以有效降低开发门槛。一般而言，开发深度学习软件框架能够把程序员从繁琐细致的具体编程工作中解放出来，从而将主要精力集中在人工智能算法的调优和改进上。昇思MindSpore作为新一代全场景AI框架，亦是如此，同时具有图算融合、分布式并行、企业安全可信等功能，能够实现模型的训练-推理-全场景部署。本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告31图22：支持全场景统一推理，大幅提高部署效率和推理性能MindSpore在全球AI框架使用率方面处于第一梯队。根据Omdia的调研数据，在社区活跃度方面，MindSpore以11%的占比，排名第四；在中国开发者心中，MindSpore在国产框架中认知度排第一，全球框架中认知度排第三。在人工智能框架使用率方面，TensorFlow、PyTorch、昇思MindSpore和飞桨合计占了86%的市场份额，其中，MindSpore以11%的占比在全球框架里排名第三，逆势进入了AI框架的第一梯队。图23：中国开发者主流人工智能框架使用率排名本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告32MindStudio提供全流程开发的工具链。开发者可以利用MindStudio提供的简单易用的开发工具，高效地完成端到端开发，让开发者能够在安装部署、模型训练、模型推理、算子开发、应用开发、调试调优和应用部署全流程中一站式完成，无需切换不同的工具，从而显著降低了开发门槛。MindStudio支持训练、推理场景。1）训练场景：MindStudio（昇腾训练加速工具）利用独有的算法，使训练速度提升25%。2）推理场景：MindStudio（昇腾模型压缩工具）利用独有的智能算法，加速推理进程，可大致提速47%。图24：MindStudio开发流程新动力华为坚持“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”生态战略，截至2023年7月6日，昇腾AI开发者已经超过180万，合作伙伴超过1200家，行业AI解决方案认证超过2500多个。昇腾生态伙伴包含整机硬件伙伴、IHV硬件伙伴、应用软件伙伴、一体机解决方案伙伴以及生态运营伙伴五大类。其中，整机硬件伙伴有13家、IHV硬件伙伴有6家、软件伙伴大约1200家，以萨技术是其一体机解决方案伙伴，极视角科技以及中软国际是其生态运营伙伴。1）整机硬件伙伴：在昇腾计算整机硬件的产品方面，华为通过包括宝德、华鲲振宇、神州数码等众多主流的厂商合作，内容主要涵盖服务器，共同打造适应产业发展的产品。行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告33图25：整机硬件伙伴以黄河信产为例，黄河信产专注于鲲鹏系列通用计算和昇腾系列AI计算的服务器、微型计算机以及软硬一体化解决方案，并与生态伙伴紧密合作，共同推动计算生态的创新。其产品包括HuangheOceanAI900H训练服务器、HuangheOceanAI800H推理服务器、HuangheOceanAI500Pro智能边缘服务器等。表7：黄河信产相关产品参数英特尔2）IHV硬件伙伴：凌华科技、研扬科技、研华科技、飞途、东声智能、全爱科技6大公司成为IHV硬件伙伴。该合作伙伴基于华为昇腾部件进行二次开发，形成自有品牌硬件产品并进行销售。行业深度研究/计算机本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明证券研究报告34表8：IHV硬件伙伴相关产品参数研扬科技东声智能全爱科技研华科技