超大规模!移动放大招,年内将投产多个近两万卡智算中心!算力需求急剧飙升,高增长潜力股砸出“深坑”

2024-05-27 18:42:04 来源: 证券时报数据宝 作者:梁谦刚

  随着AI模型的日益复杂化,模型的参数越来越大,算力需求的增长速度已远超芯片的摩尔定律。

  中国移动年内将投产

  多个超大规模智算中心

  据证券时报,近日,在中国移动600941)人工智能生态大会上,中国移动发布了由万卡级智算集群、千亿多模态大模型、汇聚百大要素的生态平台共同构成的“九天”人工智能基座。

  按照规划,中国移动年内将投产3个近两万卡超大规模单体智算中心和12个区域智算中心,广泛升级1500个边缘节点,训/推算力资源配比上升至1:10;同时,升级算网大脑新中枢,在芜湖枢纽基础上打造更多国家级枢纽标杆示范,还将打造跨行业、跨区域、跨主体的数据流通基础设施“数联网”。

  此前,在苏州召开的2024算力网络大会上,中国移动副总经理高同庆表示,中国移动正构建AI模型训练的超级工厂,通过大集群建设突破机间和卡间互联的堵点,同时构建多元异构、融合开放的大算力生态,并推出训推一体的开箱即用AI服务。高同庆同时透露,预计到今年底,中国移动算力并网规模将突破5EFLOPS(EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数),并设立超过80个算网服务样板间和超过10个数联网交易节点。

  算力需求爆发式增长

  产业增长空间巨大

  过去几十年,在摩尔定律的推动下,芯片算力以每18个月增加一倍的速度快速前进。即便如此,近年来,由于人工智能技术不断突破并在更大范围普及,催生了算力需求的爆发式增长,而算力供给短期难以跟上需求节奏,产生了“算力焦虑”。

  作为智能时代的新型基础设施,智能算力中心迎来飞速增长的机遇窗口。2023年10月,工信部等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》,其中提出2025年建成50个智能计算中心等量化指标。而计算力方面,2025年规模将超过300EFLOPS,智能算力占比达到35%。

  据央广网报道,随着大模型参数量的持续膨胀,其对算力资源的消耗显著增长。同时,在AI持续“重塑”业务流程的过程中,对算力资源的需求也出现了急剧飙升。这两方面因素相叠加,共同加剧了现有算力资源供不应求的局面,使得算力短缺成为了一个常态性的挑战。

  算力概念股研发强度高

  算力产业链涉及环节较多,算力公司需要大量资金用于开发产品,建设自身壁垒。因此,研发费用成为衡量算力公司技术投入的一大关注点。

  据证券时报·数据宝统计,A股算力概念股2023年研发支出合计达到673.34亿元,占营收的比例为7.12%,这一比例是A股同期水平的2.84倍。11只概念股研发支出超10亿元,包括中兴通讯、工业富联601138)、紫光股份000938)、浪潮信息000977)、海光信息等。

  中兴通讯研发投入金额最高,达到267.83亿元。2023年公司持续在“连接+算力”技术上进行高强度研发投入,主力产品竞争力保持业界前列。目前公司已开发智算资源管理平台和AI智算平台,既支持异构算力管理、训推一体化管理等资源管理,也支持大模型数据处理、在线训练、编译优化、推理部署的全生命周期管理。

  10家公司研发支出占营收比例逾20%,如寒武纪-U、龙芯中科、海光信息、航宇微300053)、景嘉微300474)等。

  寒武纪-U研发强度最大,2023年公司研发支出11.18亿元,占营收比例达到157.53%。2023年公司的智能计算集群系统业务已在多个城市实现拓展,国内市场占有率已处于第一梯队。

  高增长潜力的

  超跌算力股名单揭晓

  身处AI领域的热门赛道之一,算力概念股持续受到机构关注。

  据数据宝统计,近半年内,合计有44只概念股获得机构给予积极型评级(含买入、增持、强烈推荐等),占概念股总数的八成以上。按照5家以上机构一致预测,2024年、2025年净利润增速均有望超20%的概念股有19只。

  上述19只高增长潜力股中,截至5月27日收盘,滚动市盈率最低的是润泽科技300442),达到23.89倍。该公司今年一季度实现净利润4.74亿元,同比增长43.81%。润泽科技积极把握AI发展机遇,加大智算领域的资金投入和研发投入,牵头在京津冀园区和长三角园区部署了大规模算力模组。2023年,公司成功交付行业内首例整栋纯液冷智算中心,单机柜功率超过20kW,上架速度达到历史最高水平。

  以最新收盘价与年内高点相比,10股回撤幅度达20%及以上,包括芯原股份、景嘉微、润泽科技、中科曙光603019)、天孚通信300394)等。

  芯原股份回撤幅度43.5%,排在首位。国投证券认为,公司持续围绕人工智能、物联网、高清视频应用、数据中心和Chiplet等关键应用领域进行深入的技术研发,有望持续受益于AIGC、自动驾驶、边缘AI、Chiplet等新技术的发展及产业化落地。

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