TMT行业深度报告：算力大时代，AI算力产业链全景梳理-20230619-中信建投-99页

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证券研究报告·行业深度报告

算力大时代，AI 算力产业链

全景梳理

核心观点

生成式 AI 取得突破，我们对生成式 AI 带来的算力需求做了上

下游梳理，并做了交叉验证，可以看到以 ChatGPT 为代表的

大模型训练和推理端均需要强大的算力支撑，产业链共振明

显，产业链放量顺序为：先进制程制造->以 Chiplet 为代表的

2.5D/3D 封装、HBM->AI 芯片->板卡组装->交换机->光模块->

液冷->AI 服务器->IDC 出租运维。综合来看，大模型仍处于混

战阶段，应用处于渗透率早期，AI 板块中算力需求增长的确

定性较高，在未来两年时间内，算力板块都将处于高景气度

阶段，重点推荐 AI 算力产业链各环节相关公司。

摘要

生成式 AI 取得突破，实现了从 0到1的跨越，以ChatGPT

为代表的人工智能大模型训练和推理需要强大的算力支撑。自

2022 年底 OpenAI 正式推出 ChatGPT 后，用户量大幅增长，围绕

ChatGPT 相关的应用层出不穷，其通用性能力帮助人类在文字等

工作上节省了大量时间。同时在 Transformer 新架构下，多模态

大模型也取得新的突破，文生图、文生视频等功能不断完善，并

在广告、游戏等领域取得不错的进展。生成式 AI 将是未来几年最

重要的生产力工具，并深刻改变各个产业环节，围绕生成式 AI，

无论是训练还是推理端，算力需求都将有望爆发式增长。

训练和推理端 AI 算力需求或几何倍数增长。首先是训练侧，

参考 OpenAI 论文，大模型训练侧算力需求=训练所需要的 token

数量*6*大模型参数量。可以看到从 GPT3.5 到GPT4，模型效果越

来越好，模型也越来越大，训练所需要的 token 数量和参数量均

大幅增长，相应的训练算力需求也大幅增长。并且，与 GPT4 相

关的公开论文也比较少，各家巨头向 GPT4 迈进的时候，需要更

多方向上的探索，也将带来更多的训练侧算力需求。根据我们

的推算，2023 年-2027 年，全球大模型训练端峰值算力需求量的

年复合增长率有望达到 78.0%，2023 年全球大模型训练端所需全

部算力换算成的 A100 芯片总量可能超过 200 万张。其次是推理

侧，单个 token 的推理过程整体运算量为 2*大模型参数量，因此

大模型推理侧每日算力需求=每日调用大模型次数*每人平均查

询Token 数量*2*大模型参数量，仅以 Google 搜索引擎为例，每

维持

强于大市

武超则

wuchaoze@csc.com.cn

010-85156318

SAC 编号:s1440513090003

SFC 编号:BEM208

阎贵成

yanguicheng@csc.com.cn

010-85159231

SAC 编号:S1440518040002

SFC 编号:BNS315

刘双锋

liushuangfeng@csc.com.cn

SAC 编号:s1440520070002

SFC 编号:BNU539

金戈

jinge@csc.com.cn

010-85159348

SAC 编号:S1440517110001

SFC 编号:BPD352

于芳博

yufangbo@csc.com.cn

010-86451607

SAC 编号:S1440522030001

崔世峰

cuishifeng@csc.com.cn

SAC 编号:s1440521100004

刘永旭

liuyongxu@csc.com.cn

010-86451440

SAC 编号:S1440520070014

杨伟松

yangweisong@csc.com.cn

SAC 编号:S1440522120003

范彬泰

fanbintai@csc.com.cn

SAC 编号:S1440521120001

发布日期：

2023 年06 月14 日

市场表现

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请参阅最后一页的重要声明

较大进展，国产替代化加速推进，市场空间广阔。

液冷：AI 大模型训练和推理所用的 GPU 服务器功率密度将大幅提升，以英伟达 DGX A100 服务器为例，其

单机最大功率约可达到 6.5kW，大幅超过单台普通 CPU 服务器 500w 左右的功率水平。根据《冷板式液冷服务

器可靠性白皮书》数据显示，自然风冷的数据中心单柜密度一般只支持 8kW-10kW，通常液冷数据中心单机柜

可支持 30kW 以上的散热能力，并能较好演进到 100kW 以上，相较而言液冷的散热能力和经济性均有明显优势。

同时“东数西算” 明确 PUE（数据中心总能耗/IT 设备能耗）要求，枢纽节点 PUE 要求更高，同时考虑到整体

规划布局，未来新增机柜更多将在枢纽节点内，风冷方案在某些地区可能无法严格满足要求，液冷方案渗透率

有望加速提升。目前在 AI 算力需求的推动下，如浪潮信息、中兴通讯等服务器厂商已经开始大力布局液冷服务

器产品。在液冷方案加速渗透过程中，数据中心温控厂商、液冷板制造厂商等有望受益，建议关注：英维克、

高澜股份、网宿科技、曙光数创等。

AI 服务器：预计今年 Q2-Q3 开始逐步释放业绩。具体来看，训练型 AI 服务器成本中，约 7成以上由 GPU

构成，其余 CPU、存储、内存等占比相对较小，均价常达到百万元以上。对于推理型服务器，其 GPU 成本约为

2-3 成，整体成本构成与高性能型相近，价格常在 20-30 万。根据 IDC 数据，2022 年全球 AI 服务器市场规模 202

亿美元，同比增长 29.8%，占服务器市场规模的比例为 16.4%，同比提升 1.2pct。我们认为全球 AI 服务器市场规

模未来 3年内将保持高速增长，市场规模分别为 395/890/1601 亿美元，对应增速 96%/125%/80%。根据 IDC 数

据，2022 年中国 AI 服务器市场规模 67 亿美元，同比增长 24%。我们预计，2023-2025 年，结合对于全球 AI 服

务器市场规模的预判，以及对于我国份额占比持续提升的假设，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%。竞争格局方面，考虑到 AI 服务器研发和投入上需要更充足的资金及技术支

持，国内市场的竞争格局预计将继续向头部集中，保持一超多强的竞争格局。重点推荐：1）浪潮信息：全球服

务器行业龙头厂商，其 AI 服务器多次位列全球市占率第一；2）工业富联：为英伟达提供 H100 等芯片组装，以

及AI 服务器生产；3）紫光股份：子公司新华三 AI 服务器在手订单饱满，同时可以提供交换机、路由器等；4）

中科曙光：高性能计算及国产化服务器龙头；5）中兴通讯：服务器业务快速增长；6）拓维信息：华为昇腾+

鲲鹏核心合作伙伴；7）联想集团：全球领先的 ICT 设备企业。

IDC：在数字中国和人工智能推动云计算市场回暖的背景下，IDC 作为云基础设施产业链的关键环节，也有

望进入需求释放阶段。在过去两年半，受多重因素影响下，云计算需求景气度下行，但 IDC 建设与供给未出现

明显放缓，2021 年和 2022 年分别新增机柜数量 120 万架和 150 万架，因此短期内出现供需失衡情况（核心区

域供需状况相对良好），部分地区上电率情况一般。所以 IDC 公司 2022 年业绩普遍承压。当前，我们认为国内

IDC 行业有望边际向好。随着宏观经济向好，平台经济发展恢复，AI 等拉动，IDC 需求有望逐步释放，叠加 2023

新增供给量有望较 2022 年减少（例如三大运营商 2022 年新增 IDC 机柜 15.6 万架，2023 年计划新增 11.4 万架）。

展望未来，电信运营商在云计算业务方面仍将实现快速增长，百度、字节跳动等互联网公司在 AIGC 领域有望实

现突破性进展，都将对包括 IDC 在内的云基础设施产生较大新增需求，相关 IDC 厂商有望获益，建议关注润泽

科技、宝信软件、奥飞数据、数据港、光环新网等。

行业深度报告

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请参阅最后一页的重要声明

一、AI 有望明显拉动算力基础设施投资 .............................................................................................................. 1

1.1ChatGPT 爆红引发了人们对于人工智能发展的高度关注....................................................................... 1

1.2 人工智能需要强大算力支撑 ..................................................................................................................... 2

1.3AI 算力产业链涉及环节较多，行业需求有望全面提升 ......................................................................... 3

二、AI 芯片需求爆发式增长 .................................................................................................................................. 5

2.1 AI 大规模落地应用对 AI 芯片性能、数量提出全方位要求 .................................................................. 5

2.2 英伟达龙头地位稳固，国内厂商正逐步追赶 ........................................................................................ 23

2.3 先进封装成为高性价比替代方案，存算一体应用潜力巨大 ................................................................ 30

三、AI 服务器渗透率快速提升 ............................................................................................................................ 40

3.1 AI 服务器是算力基础设施最主要的硬件，训练型主要成本来自于 GPU 芯片 ................................. 40

3.2 AI 服务器市场规模有望保持高速增长，当前订单饱满 ....................................................................... 43

3.3 AI 服务器市场集中度有望提升，国内厂商呈现一超多强格局 ........................................................... 45

3.4 全球服务器市场规模预计保持平稳 ....................................................................................................... 47

3.5 标的推荐 ................................................................................................................................................... 47

四、AI 正在推动高速率光模块需求放量 ............................................................................................................ 49

五、AI 将会拉动交换机市场需求 ........................................................................................................................ 59

六、AI 提升大功率 IDC 机柜需求，液冷渗透率随之提升 .............................................................................. 62

6.1“东数西算”统筹全国算力网络建设，云计算需求可能将回暖 ............................................................. 62

6.2 AI 大算力服务器需要高功率机柜，液冷或成必选项 ........................................................................... 64

6.3 人工智能算力需求有望推动海底数据中心规模化发展 ........................................................................ 68

七、海外大模型进展 ............................................................................................................................................. 74

7.1 谷歌 ........................................................................................................................................................... 74

7.2 微软 ........................................................................................................................................................... 79

7.3Meta ............................................................................................................................................................ 82

八、投资建议 ......................................................................................................................................................... 86

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标签： #AI #算力

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本报告由中信建投证券股份有限公司在中华人民共和国（仅为本报告目的，不包括香港、澳门、台湾）提供。在遵守适用的法律法规情况下，本报告亦可能由中信建投（国际）证券有限公司在香港提供。同时请务必阅读正文之后的免责条款和声明。证券研究报告·行业深度报告算力大时代，AI算力产业链全景梳理核心观点生成式AI取得突破，我们对生成式AI带来的算力需求做了上下游梳理，并做了交叉验证，可以看到以ChatGPT为代表的大模型训练和推理端均需要强大的算力支撑，产业链共振明显，产业链放量顺序为：先进制程制造->以Chiplet为代表的2.5D/3D封装、HBM->AI芯片->板卡组装->交换机->光模块->液冷->AI...

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