天風(fēng)證券:專業(yè)云廠商擴(kuò)張趨勢(shì)逐漸明確 關(guān)注云端AI、算力芯片相關(guān)企業(yè)
天風(fēng)證券發(fā)布研報(bào)稱,英偉達(dá)、微軟投資CoreWeave,云服務(wù)助力算力布局;AIGC顯著提速,算力及云服務(wù)需求呈向上彈性。該行建議關(guān)注云端AI相關(guān)企業(yè):工業(yè)富聯(lián)(601138.SH)、寒武紀(jì)(688256.SH)、海光信息(688041.SH)、龍芯中科(688047.SH)、紫光國(guó)微(002049.SZ)、復(fù)旦微電(688385.SH)、安路科技(688107.SH)、亞馬遜(AMZN.US)、微軟公司(MSFT.US)、谷歌(GOOGL.US)、甲骨文(ORCL.US)等;建議關(guān)注算力芯片相關(guān)企業(yè):英偉達(dá)(NVDA.US)、AMD(AMD.US)、Intel(INTC.US)、景嘉微(300474.SZ)等。
天風(fēng)證券主要觀點(diǎn)如下:
1、英偉達(dá)、微軟投資CoreWeave,云服務(wù)助力算力布局。
(資料圖)
CoreWeave是一家專為大規(guī)模GPU加速工作負(fù)載而架構(gòu)的專業(yè)云提供商。1)產(chǎn)品:CoreWeave擁有七大產(chǎn)品模塊,通過(guò)并購(gòu)Conductor Technologies賦能產(chǎn)品及擴(kuò)張。
2)核心優(yōu)勢(shì):與傳統(tǒng)云提供商相比,采用Kubernetes-native云計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)機(jī)構(gòu),通過(guò)Kubernetes的API和控制面板來(lái)管理和調(diào)度容器和GPU資源,計(jì)算成本比其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手產(chǎn)品便宜80%(無(wú)需基礎(chǔ)架構(gòu)開銷)(英偉達(dá)HGX H100 GPU組件成本4.76美金每小時(shí)),速度提升了35倍。
3)合作:英偉達(dá)(參與公司B輪融資)、微軟(投入十億美元用于云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施)與CoreWeave合作以應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的算力需求和高昂的算力成本。此外,公司與Tarteel AI、Anlatan(NovelAI創(chuàng)建者)、Stable diffusion、EleutherAI(機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目和開源人工智能)、Spire Animation以及PureWeb(視覺(jué)效果和動(dòng)畫公司)建立了合作關(guān)系。
2、AIGC顯著提速,算力及云服務(wù)需求呈向上彈性。
AIGC大模型、多模態(tài)、商業(yè)化發(fā)展推動(dòng)算力需求持續(xù)擴(kuò)大。AIGC大模型的數(shù)據(jù)規(guī)模和算法模型的雙層疊加下,算力需求將會(huì)越來(lái)越大。國(guó)際科技巨頭紛紛推動(dòng)AI模型商業(yè)化,進(jìn)一步刺激算力需求。據(jù)中國(guó)信息通信研究院報(bào)告,預(yù)計(jì)2030年全球算力規(guī)模將達(dá)到56 ZFLOPS。AIGC大模型時(shí)代的到來(lái)使得智能算力成為普遍需求,影響云計(jì)算服務(wù)的模式和格局。根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究所數(shù)據(jù),2022年全球云計(jì)算規(guī)模達(dá)到3566億美元,預(yù)計(jì)2023年將突破4000億美元。
3、AIGC基礎(chǔ)設(shè)施層發(fā)展成熟,云服務(wù)與芯片為核心資源。
在所有層級(jí)中,基礎(chǔ)設(shè)施層通常被認(rèn)為是最成熟、穩(wěn)定和商業(yè)化的。該層級(jí)中重點(diǎn)關(guān)注云服務(wù)與芯片兩個(gè)核心資源:
1)云服務(wù)提供商:云服務(wù)提供商通過(guò)提供超大規(guī)模和特定目的的計(jì)算、儲(chǔ)存和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在基礎(chǔ)設(shè)施層占據(jù)了市場(chǎng)的主導(dǎo)地位。AI需要機(jī)器龐大的計(jì)算能力,很多公司轉(zhuǎn)向云服務(wù),通過(guò)云服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)解決算力問(wèn)題。
2)芯片:AI算力芯片是類ChatGPT模型的基石。我們認(rèn)為,短期內(nèi)具有大算力、通用性的GPU芯片或成為大算力應(yīng)用首選,未來(lái)GPU與ASIC的界限可能會(huì)在較大程度上模糊。
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