超大規模!移動放大招,年內將投產多個近兩萬卡智算中心!算力需求急劇飆升,高增長潛力股砸出“深坑”

 2024-08-13  阅读 7  评论 0

摘要:隨著AI模型的日益復雜化,模型的參數越來越大,算力需求的增長速度已遠超芯片的摩爾定律。中國移動年內將投產多個超大規模智算中心據證券時報,近日,在中國移動人工智能生態大會上,中國移動發佈瞭由萬卡級智算集群、千億多模態大模型、匯聚百大要素的生態平臺共同構成的“九

隨著AI模型的日益復雜化,模型的參數越來越大,算力需求的增長速度已遠超芯片的摩爾定律。

中國移動年內將投產

多個超大規模智算中心

據證券時報,近日,在中國移動人工智能生態大會上,中國移動發佈瞭由萬卡級智算集群、千億多模態大模型、匯聚百大要素的生態平臺共同構成的“九天”人工智能基座。

按照規劃,中國移動年內將投產3個近兩萬卡超大規模單體智算中心和12個區域智算中心,廣泛升級1500個邊緣節點,訓/推算力資源配比上升至1:10;同時,升級算網大腦新中樞,在蕪湖樞紐基礎上打造更多國傢級樞紐標桿示范,還將打造跨行業、跨區域、跨主體的數據流通基礎設施“數聯網”。

此前,在蘇州召開的2024算力網絡大會上,中國移動副總經理高同慶表示,中國移動正構建AI模型訓練的超級工廠,通過大集群建設突破機間和卡間互聯的堵點,同時構建多元異構、融合開放的大算力生態,並推出訓推一體的開箱即用AI服務。高同慶同時透露,預計到今年底,中國移動算力並網規模將突破5EFLOPS(EFLOPS是指每秒百億億次浮點運算次數),並設立超過80個算網服務樣板間和超過10個數聯網交易節點。

算力需求爆發式增長

產業增長空間巨大

過去幾十年,在摩爾定律的推動下,芯片算力以每18個月增加一倍的速度快速前進。即便如此,近年來,由於人工智能技術不斷突破並在更大范圍普及,催生瞭算力需求的爆發式增長,而算力供給短期難以跟上需求節奏,產生瞭“算力焦慮”。

作為智能時代的新型基礎設施,智能算力中心迎來飛速增長的機遇窗口。2023年10月,工信部等六部門聯合印發《算力基礎設施高質量發展行動計劃》,其中提出2025年建成50個智能計算中心等量化指標。而計算力方面,2025年規模將超過300EFLOPS,智能算力占比達到35%。

據央廣網報道,隨著大模型參數量的持續膨脹,其對算力資源的消耗顯著增長。同時,在AI持續“重塑”業務流程的過程中,對算力資源的需求也出現瞭急劇飆升。這兩方面因素相疊加,共同加劇瞭現有算力資源供不應求的局面,使得算力短缺成為瞭一個常態性的挑戰。

算力概念股研發強度高

算力產業鏈涉及環節較多,算力公司需要大量資金用於開發產品,建設自身壁壘。因此,研發費用成為衡量算力公司技術投入的一大關註點。

據證券時報·數據寶統計,A股算力概念股2023年研發支出合計達到673.34億元,占營收的比例為7.12%,這一比例是A股同期水平的2.84倍。11隻概念股研發支出超10億元,包括中興通訊、工業富聯、紫光股份、浪潮信息、海光信息等。

中興通訊研發投入金額最高,達到267.83億元。2023年公司持續在“連接+算力”技術上進行高強度研發投入,主力產品競爭力保持業界前列。目前公司已開發智算資源管理平臺和AI智算平臺,既支持異構算力管理、訓推一體化管理等資源管理,也支持大模型數據處理、在線訓練、編譯優化、推理部署的全生命周期管理。

10傢公司研發支出占營收比例逾20%,如寒武紀-U、龍芯中科、海光信息、航宇微、景嘉微等。

寒武紀-U研發強度最大,2023年公司研發支出11.18億元,占營收比例達到157.53%。2023年公司的智能計算集群系統業務已在多個城市實現拓展,國內市場占有率已處於第一梯隊。

高增長潛力的

超跌算力股名單揭曉

身處AI領域的熱門賽道之一,算力概念股持續受到機構關註。

據數據寶統計,近半年內,合計有44隻概念股獲得機構給予積極型評級(含買入、增持、強烈推薦等),占概念股總數的八成以上。按照5傢以上機構一致預測,2024年、2025年凈利潤增速均有望超20%的概念股有19隻。

上述19隻高增長潛力股中,截至5月27日收盤,滾動市盈率最低的是潤澤科技,達到23.89倍。該公司今年一季度實現凈利潤4.74億元,同比增長43.81%。潤澤科技積極把握AI發展機遇,加大智算領域的資金投入和研發投入,牽頭在京津冀園區和長三角園區部署瞭大規模算力模組。2023年,公司成功交付行業內首例整棟純液冷智算中心,單機櫃功率超過20kW,上架速度達到歷史最高水平。

以最新收盤價與年內高點相比,10股回撤幅度達20%及以上,包括芯原股份、景嘉微、潤澤科技、中科曙光、天孚通信等。

芯原股份回撤幅度43.5%,排在首位。國投證券認為,公司持續圍繞人工智能、物聯網、高清視頻應用、數據中心和Chiplet等關鍵應用領域進行深入的技術研發,有望持續受益於AIGC、自動駕駛、邊緣AI、Chiplet等新技術的發展及產業化落地。

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