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誰是中國的“輝達”？
- 核心邏輯 -
◆輝達的護城河在那裡: 輝達作為全球AI算力龍頭，以CUDA架構開啟軟硬體生態，形成護城河。CUDA的本質是“軟體定義硬體”，實現“軟件呼叫硬體”，可以簡單理解，CUDA是輝達實現軟硬體適配的一種“類編譯器”，將軟體的程式碼轉換成硬體彙編程式碼，CUDA是輝達實現軟硬體生態的護城河。此外， CUDA核越多，計算性能越強，而GPU的CUDA核數是CPU的上百倍，因此GPU比CPU更適合於平行計算。此外，輝達今年發佈多款AI產品，助力全球AI生態，例如加速庫、Grace CPU、DGX超級電腦、全新AI服務平台，AI foundations 雲服務，我們判斷輝達正以AI產品開啟第二波成長曲線。
◆AI硬體自主可控 勢在必行: 如果說產品是AI賦能、企業開啟第二輪業績增長曲線的“流量入口”，那麼算力即是大廠開啟算力爭奪戰的“入場券”。中國目前已有較多應用，大模型短期百家爭鳴， “自研大模型熱”仍將持續，國內大模型自研進度明顯加速，勢必對算力提出更高要求。近年來，美國連續發動對中國高科技行業制裁，執意對中國高科技企業進行制裁，因此自主可控勢在必行，中國政策端持續發力，加速推動國產自主可控處理程序，中國短期發佈多條政策助力AI發展，工作方向主要瞄準推動國產AI晶片突破等。此外，中國產業端積極響應，智能算力建設正處於持續提速階段。我們再次重申觀點，短期算卡為王，長期自主可控！
下面從三個部分介紹
1.輝達-全方位介紹
2.AI硬體自主可控 勢在必行
3.誰是中國“輝達”
01 輝達-全方位介紹
1.1 全球科技巨頭,GPU王者——輝達
輝達(NVIDIA)是全球GPU巨頭。輝達成立於1993年，總部位於美國加利福尼亞州。公司專注於GPU的研發與製造，2009年發佈了費米(Fermi)架構，確立了在遊戲領域的主導地位。公司業務包括資料中心、遊戲、科學計算和自動駕駛。在人工智慧領域，TensorCore作為深度學習的處理單元，為AI提供高效的計算和學習能力。出色的軟體研發為公司持續發展提供支援，CUDA平台和深度學習庫廣泛應用於科研和巨量資料等領域。
2016年至今股價大幅增長近60倍，AI開啟全新增長周期。輝達(NVIDIA)截至2023年5月30日的總市值為9631.8億美元，收盤價為每股389.46美元。根據JonPenddie Reasearch資料，獨立顯示卡市場中，輝達在全球GPU市場佔有84%份額。近20年，輝達業績收入大幅增長15倍，業績持續爆髮式增長，我們認為這是輝達股價持續增高的根本原因。此外，公司在2015年開啟佈局相應人工智慧領域，並於2019年嶄露頭角並逐漸成為全球AI巨頭，如今，隨著大模型的爆發，輝達作為AI硬體龍頭，開啟第二波成長曲線。
1.2 30年王者之路，AI硬體巨頭崛起
◆ 競爭激烈，勇於破冰(1993年-1998年)：輝達於1993年進入市場，當時顯示晶片行業競爭激烈。1995年，輝達推出NV1，但成效不明顯，財政形勢緊張。然而，1997年，公司推出了全球首款128位3D處理器RIVA 128(加速圖形處理晶片)，僅前四個月就售出超過一百萬台，成功逆襲。此後，輝達在1998年繼續發力，發佈了兩款高性能的3D處理器，RIVA 128ZX和RIVA TNT。
◆ 成功上市，高速發展（1999年-2005年）：1999年1月，輝達在NASDAQ股票交易所以每股12美元的價格進行了首次公開募資。同年八月，發佈了全球首款GPU(GeForce 256)，將GPU定義為具備整合變換、照明、三角設定、裁剪和渲染引擎的單片處理器，能夠每秒處理至少1000萬個多邊形。輝達成為發展最快的半導體公司之一，收入達到10億美元，並被納入S&P500指數。
◆ CUDA問世，強調生態(2006年-2009年)：2006年推出了CUDA，一種用於通用GPU計算的革命性架構，使科學家和研究人員能夠進行更複雜的計算。2009年發佈了首個完整的GPU計算架構（Fermi），其中Quadro 7000代表著一個飛躍，實現了遊戲性能和計算性能的雙重提升。
◆ 多領域發展，產品多樣(2010年-2014年)：自動駕駛領域：發佈NVIDIA DRIVE，為自動駕駛汽車鋪平了道路。超級計算領域：多台超級電腦選用輝達產品。中國的Tianhe-1A，橡樹嶺國家實驗室Titan。電子產品領域：打造出多款領先市場的平板電腦以及手機2012年。電影領域：為多個名氣較高的電影提供技術服務，例如《阿凡達》《星際迷航》和《盜夢空間》等。
◆ 深耕AI領域，算力賦能千行百業(2015年-至今)：2015年，NVIDIA GeForce GTX TITAN X問世，專為訓練深度神經網路而打造。2016年，推出NVIDIA® DGX-1TM，此為全球首款一體化深度學習超級電腦。公司在 GTC 2019 大會上推出多項創新應用領域，涵蓋人工智慧，超級計算，自動駕駛，機器人等。並在同年推出NVIDIA® EGX邊緣計算平台，將AI引入企業邊緣。此外，將AI成功引入多種領域，城市管理、家庭生活、製造/配送/零售、醫療健康(NVIDIA Clara )。2023年，輝達DGX大會上，持續賦能加速計算AI潮流，推出多款AI產品，例如DGX超級電腦等，並於COMPUTEX大會上推出超級GPU GH200，持續引領AI硬體市場！
1.3 產品：圖形顯控+計算中心加速卡雙輪驅動
公司GPU產品功能分為1）用於計算和網路（Compute & Networking）的GPGPU；2）用於圖形處理（Graphics）的GPU。
GPGPU（General Purpose GPU）：通用計算圖形處理器。在架構設計中去掉了GPU為圖形處理設計的加速硬體單元，保留了SIMT架構和通用計算單元。可以將GPU的平行計算能力應用於科學計算、資料分析、機器學習等領域，提高計算速度和效率。
GPU（Graphics Processing Unit）：完成圖像運算工作的微處理器。作為一個單獨的模組，即獨立顯示卡核心或者主機板整合顯示卡核心。主要用於提供高性能的圖形渲染能力。
根據2023財年年報，公司計算與網路類GPGPU收入150.68億美元，圖形處理類GPU收入119.06億美元。其中1）計算與網路類收入同比+36%，主要應用於資料中心加速計算平台、人工智慧駕駛艙、自動駕駛解決方案、電動汽車計算平台、NVIDIA AI企業和其他軟體、加密貨幣挖掘等。2）圖形處理類收入同比-25%，主要應用於遊戲和個人電腦的GeForce圖形處理器、遊戲平台的解決方案、基於雲的視覺和虛擬計算的軟體、建構和操作3D網際網路應用程式的全方位企業軟體等。
1.4 業務: 打造多元產品矩陣，資料中心與遊戲為核心
公司軟硬體結合平台化佈局，打造4條產品線覆蓋下游主流應用：
◆ 資料中心：2023財年收入150.1億美元，佔比56%。基於 GPU、DPU 和 CPU 三種新一代架構建構的 NVIDIA 加速計算平台，推出NVIDIADGX 人工智慧超級電腦，讓現代化的資料中心更快速地處理涉及深度學習、機器學習和高性能計算 (HPC) 的工作負載。
◆ 遊戲：2023財年收入90.7億美元，佔比34%。產品包括GeForce RTX和GeForce GTX圖形處理器，雲遊戲GeForce NOW，用於串流媒體的遮蔽以及晶片系統（SOCs）和遊戲機的開發服務。2023財年推出基於Ada Lovelace架構的GeForce RTX 40系列遊戲圖形處理器。
◆ 專業可視化：2023財年收入15.4億美元，佔比6%。應用於許多領先的3D設計和內容建立，如全宇宙、虛擬現實和增強現實技術。利用GPU在設計製造、數字內容建立方面提供動力。推出的NVIDIA RTX平台可利用光線跟蹤，即時渲染膠片質量、逼真的物體和環境。
◆ 自動駕駛：2023財年收入9.0億美元，佔比3%。包括AV、人工智慧駕駛艙、電動汽車計算平台和資訊娛樂平台解決方案。根據2023財年年報，公司正與數百名汽車生態夥伴合作，包括汽車產業鏈製造商、汽車研究機構、地圖公司和初創公司，為自動駕駛汽車開發和部署人工智能系統。推出的Drive作為一個人工智慧汽車平台，覆蓋多種自動駕駛領域。
1.5 復盤輝達十年成長曲線
1.6 輝達提供算力的方式: AI晶片、AI伺服器、AI雲
◆ 晶片方向：發佈應用於大規模人工智慧和高性能計算應用程式的突破性加速CPU+GPU—NVIDIA Grace Hopper超級晶片，該超級晶片可以為運行TB級資料的應用程式提供高達10倍的性能提升，使科學家和研究人員有能力解決更為複雜的問題。
◆ 顯示卡方向：NVIDIA TITIAN RTX顯示卡，它由Turing（圖靈）架構提供支援，為使用者的PC帶來130 Tensor TFLOPs的性能，576個Tensor核心和24GB超快GDDR6記憶體，並且加入了加速AI和光線追蹤的最新Tensor Core和RT Core技術。
◆ 伺服器方向: DGX超級電腦，配有 8 個 H100 GPU 模組，H100 配有 Transformer 引擎，旨在處理類似令人驚嘆的 ChatGPT 模型，8個 H100模組通過 NVLINK Switch 彼此相連，以實現全面無阻塞通訊。
◆ 雲服務方向：NVIDIA DGX平台為企業AI而建構，將NVIDIA軟體，基礎設施和專業知識的精華結合在一個從雲端到本地資料中心的現代統一AI開發解決方案中。DRX平台具有（1）先進的人工智慧開發平台：除常規應用，包含用於訓練模型、最佳化框架和加速資料科學軟體庫的NVIDIAAI Enterprise 軟體（2）注入NVIDIA AI 專業知識：可直接訪問NVIDIA DGXperts幫助最佳化企業的AI工作負責，以獲得更高的投資回報率。（3）前所未有的性能：為AI基礎設施提供清晰的可預測的成本模型。
02 AI硬體自主可控勢在必行
2.2.1 大模型背景下算力勢必迎來爆發
大模型參數呈現指數規模，引爆海量算力需求: 根據財聯社和OpenAI資料，ChatGPT浪潮下算力缺口巨大，根據OpenAI資料，模型計算量增長速度遠超人工智慧硬體算力增長速度，存在萬倍差距。運算規模的增長，帶動了對AI訓練晶片單點算力提升的需求，並對資料傳輸速度提出了更高的要求。根據智東西資料，過去五年，大模型發展呈現指數等級，部分大模型已達兆等級，因此對算力需求也隨之攀升
2.2.2 GPT-4、多模態正逐級點燃AI領域
◆ GPT-4，多模態演算法，AI大模型又一跨越里程碑式的巨作。GPT-4於台北時間2023年3月15日橫空出世，為多模態大型語言模型，支援圖像和文字輸入，以文字形式輸出擴寫能力增強，能處理超過 25000 個單詞的文字；更具創造力，並且能夠處理更細微的指令。
◆ 多模態，AI的曠世之作: 過去輔助式AI只注重於以重模態，例如圖像、視訊、語言等，多模態旨再通過機器學習方法處理和理解多源模態資訊的能力，例如圖像、視訊、音訊、語義相結合。
◆ DALL·E2，文生圖震撼發佈: DALL·E2是OpenAI旗下產品，可以根據文字描述建立原創、逼真的圖像和藝術作品。它可以組合概念、屬性和樣式，我們認為文生圖功能對於傳統圖型生成工具具有顛覆性。
◆ Runway，AI生成視訊，多模態的下一站: Gen-2模型震撼發佈，多模態人工智慧技術實現了從AI文生圖到AI文生視訊的跨越，實為解放生產力的雙手，我們認為其功能顛覆攝影、傳媒、電影製作等行業。
2.2.3 大模型賦能千行百業，巨頭指引——微軟
引領AI浪潮，大模型技術里程碑：22年11月OpenAI發佈基於GPT-3.5系列全新對話式AI模型ChatGPT，具備人工智慧演算法的迭代升級跨時代意義；今年2月將ChatGPT接入Bing，重新定義搜尋引擎；3月多模態大型語言模型GPT-4震撼發佈，在“理解+創造”上展現的能力是AI演算法歷史的里程碑。
◆ 微軟已將大模型能力賦能自身產品: 例如個人計算New Bing，Xbox等、應用軟體Office365 Copilot、Dynamics 365 Copilot等一系列辦公軟體與工業軟體中，勢必成為解放生產力的雙手，如果說產品是AI賦能、企業開啟第二輪業績增長曲線的“流量入口”，那麼算力即是大廠開啟算力爭奪戰的“入場券”。
2.2.4 大模型賦能千行百業，巨頭指引——Google
緊追OpenAI，AI競速升級：面對OpenAI陸續推出的GPT系列火爆全球，Google步步緊追，今年2月和3月分別推出對標ChatGPT的Bard和史上最大多模態具身視覺語言模型PaLM-E；並於5月11日正式打響“反擊戰”，發佈大語言模型PaLM 2直指GPT-4痛點，同時在25+款應用上接入AI。我們預計Google和微軟的競速將持續升級，有望推動AI技術指數級發展。
◆ AI大戰全面升級，更加突出算力的重要性: 以微軟和Google為代表，全球科技巨頭已經進入AI”爭奪戰”的重要時間點，以大模型賦能自身產品開啟新一輪成長周期，而大模型短期呈現高需求的模式勢必對底層算力提出更嚴峻的需求。
2.2.5 國內AI應用已有雛形，下游應用領域不斷擴大
AI賦能千行百業，下游應用領域不斷擴大。我們認為國內AI產品賦能已有雛形，目前“AI+”的應用方面，在教育、辦公軟體、金融、電商和網際網路傳媒等行業已有一些企業推出產品和落地解決方案，而大模型應用領域的增多，勢必對算力提出更高需求。
2.2.5 國內大模型百家爭鳴，自研進度加速，技術迭代超預期
大模型短期百家爭鳴， “自研大模型熱”仍將持續: 國產大模型於今年3、4月份密集發佈，國產自研AI大模型進入“百花齊放”階段。原因如下：
1、AI變革中機遇挑戰並存：對於早佈局AI的中小廠商，大模型打開了彎道超車的機會窗口；頭部廠商若不加緊佈局或將在未來面臨較大競爭壓力
2、未來AIOS會成為重要流量入口：長期技術層面下各家大模型趨同，差異化將體現於管道稟賦、商業化能力等方面。對於頭部公司，立足已有稟賦佈局AI大模型，將是未來重要增收手段。
目前，國內大模型自研進度明顯加速，技術迭代超預期:我們認為，大模型仍然處於百家爭鳴的狀態，國內的科技巨頭兼在研發通用或垂類的大模型，通用類大模型例如百度、阿里、騰訊、華為，垂類大模型例如航天宏圖、三六零等企業，且自研速度明顯加速，例如訊飛星火大模型“三步走”實現技術升級，10月對標ChatGPT。而大模型短期的爆發勢必會帶來算力的高需求。
2.3.1 美國連續發動對中國高科技行業制裁，自主可控勢在必行
自2018年來，美國通過多種制裁手段，嚴重限制中國高科技領域發展。
根據美國提出的《國家量子倡議法》（2018）、《美國人工智慧發展倡議》（2019）以及《出口管制改革法案》（2018）等相關法案和計畫，美國已對中國在14類新興和基礎技術領域，包括AI技術、人工智慧晶片、機器人、量子計算、腦機介面和先進材料等方面實施出口和技術合作限制措施。
2022年8月，拜登正式簽署《晶片與科學法案》，其中提到禁止接受聯邦獎勵資金的企業，在中國擴建或新建先進半導體的新產能；同年10月，美國政府進一步緊縮半導體產品對華出口的政策，主要包括限制輝達、AMD等公司向中國出售高算力人工智慧晶片；限制應用材料、泛林、科磊等美國裝置廠商向任何中國公司出售半導體裝置；將31家中國公司、研究機構及其他團體列入所謂“未經核實的名單”（UVL清單），限制它們獲得某些受監管的美國半導體技術能力
2.3.2 美國限制高端晶片流入中國，嚴重干擾國內大模型發展生態
美國政府禁止輝達、AMD向中國出口用於人工智慧的頂級計算晶片。
根據鈦媒體，2022年9月，美國商務部宣佈限制輝達（NVIDIA）和AMD等美國公司向中國出口先進電腦圖像處理器（GPU），該禁令主要限制了輝達的A100、H100高端晶片以及AMD的MI250出口中國，目的是瞄準國內先進計算進行遏制，影響國內人工智慧領域發展。
浪潮集團被加入“實體清單”：根據鈦媒體，2023年3月美國商務部發佈浪潮被加入被加入美國“實體清單”，限制了美國科技公司對浪潮的技術、產品支援。浪潮的伺服器業務在CPU、GPU等關鍵晶片技術商高度依賴外國廠商，此外，截至2022年末，浪潮伺服器及部件佔總營收99.17%，若此次制裁被嚴格落實，其伺服器業務將嚴重停滯。
2.5.2 國產AI算力晶片自主可控勢在必行
中國AI晶片方面仍處於“壟斷局面”，高端 AI晶片仍需自主可控，中國相關企業已初具競爭實力: 根據 IDC 資料，2021 年，中國加速卡數量出貨超過 80 萬片，其中 Nvidia佔據超過 80%市場份額。此外還包括AMD、百度、寒武紀、燧原科技、新華三、華為、Intel和賽靈思等。
人工智慧逐漸成為主流的發展趨勢，中國人工智慧市場投資規模呈上升趨勢。在中國市場，IDC預測，2026年中國人工智慧投資有望達到266.9億美元，約佔全球投資的8.9%，在其他國家中排名世界第二。
AI 算力規模的快速增長將催生更大的 AI 晶片需求：根據億歐智庫的資料，預計 2023 年中國AI晶片市場規模將達到 1039 億元，2025 年中國AI晶片市場規模將達到 1780 億元，三年GAGR為19.66% 。
發展國產AI晶片勢在必行：中國AI晶片已經呈現百柯爭流的情況，國產化AI晶片勢在必行，相關廠商積極加速推進AI晶片佈局，促進AI晶片市場發展。
2.5.3 國產加速計算伺服器時代到來
人工智慧應用場景下的加速計算伺服器是中國伺服器的核心驅動力: AI伺服器作為AI晶片的載體景氣度上行，大模型的出現帶動AI伺服器呈現加速狀態，根據IDC的資料，在2021年的統計，預計到2025年中國加速伺服器市場規模將達到108.6億美元，且2023年仍處於中高速增長期，增長率約為20%。
AI伺服器作為算力載體為數字經濟時代提供廣闊動力源泉:AI伺服器更專精於海量資料處理和運算方面，我們認為其可以為人工智慧、深度學習、神經網路、大模型等場景提供廣闊的動力源泉，並廣泛應用於醫學、材料、金融、科技等千行百業。
03 誰是國產“輝達”
3.2.1 海光資訊：支援全精度，GPU實現規模量產
海光資訊主要從事高端處理器、加速器等計算晶片產品和系統的研究、開發，主要產品包括海光CPU和海光DCU:2018年10月，公司啟動深算一號DCU產品設計，海光8100採用先進的FinFET工藝，典型應用場景下性能指標可以達到國際同類型高端產品的同期水平。2020年1月，公司啟動DCU深算二號的產品研發。
海光DCU性能強大: 海光DCU基於大規模平行計算微結構進行設計，不但具備強大的雙精度浮點計算能力，同時在單精度、半精度、整型計算方面表現同樣優異，是一款計算性能強大、能效比較高的通用協處理器。海光DCU整合片上高頻寬記憶體晶片，可以在大規模資料計算過程中提供優異的資料處理能力。
3.2.2 寒武紀：少數全面掌握AI晶片技術的企業之一
寒武紀是目前國際上少數幾家全面系統掌握了通用型智能晶片及其基礎系統軟體研發和產品化核心技術的企業之一: 寒武紀主營業務是應用於各類雲伺服器、邊緣計算裝置、終端裝置中人工智慧核心晶片的研發和銷售。公司的主要產品包括終端智能處理器IP、雲端智能晶片及加速卡、邊緣智能晶片及加速卡以及與上述產品配套的基礎系統軟體平台。
公司AI技術積累濃厚: 能提供雲邊端一體、軟硬體協同、訓練推理融合、具備統一生態的系列化智能晶片產品和平台化基礎系統軟體。2022年3月，寒武紀正式發佈了新款訓練加速卡“MLU370-X8”，搭載雙晶片四芯粒封裝的思元370，整合寒武紀MLU-Link多芯互聯技術，主要面向AI訓練任務。
3.2.3 龍芯中科：2K2000系列整合自主GPU
龍芯中科主營業務為處理器及配套晶片的研製、銷售及服務：主要產品與服務包括處理器及配套晶片產品與基礎軟硬體解決方案業務。公司基於資訊系統和工控系統兩條主線開展產業生態建設，面向網路安全、辦公與業務資訊化、工控及物聯網等領域與合作夥伴保持全面合作，產品在電子政務、能源、交通、金融、電信、教育等行業領域已獲得廣泛應用。
公司自主研發2K200系列GPU：2022年12月，龍芯2K2000完成了初步功能偵錯及性能測試，達到其設計目標，2023年將推出試用。龍芯2K2000整合了兩個LA364處理器核，典型工作頻率為1.5GHz，共享2MB的L2快取，SPEC2006INT（base）單核定/浮點分值達到13.5/14.9分。龍芯2K2000晶片整合了龍芯自主研發的GPU，並最佳化了圖形演算法和性能。
3.2.4 景嘉微：新一代JM9系列有望打開商用市場
國產GPU龍頭企業: 公司成立於2006年，主要從事軍用電子產品的研發、生產、銷售，目前形成了三大業務板塊分別是圖形線控模組、小型專用雷達和晶片業務。GPU方面，2014年首推JM5400實現了軍用GPU的國產替代；第二款晶片JM7200於2018年研發成功，具備了PC端的功能；日前，公司9系列晶片研發成功，具備高性能計算能力。
新一代JM9系列有望打開商用市場: 日前，公司JM9系列圖形處理晶片已順利發佈，應用領域涵蓋地理資訊系統、媒體處理、CAD輔助設計、遊戲、虛擬化等高性能顯示和人工智慧計算領域。目前，信創市場為公司提供了新的業務增長點，JM9系列圖形處理晶片的成功發布將為公司未來進一步拓展通用市場提供強有力的產品支撐。
3.3.1 中科曙光：中國高性能計算、智能計算領軍企業
中科曙光作中國核心資訊基礎設施領軍企業: 在高端計算、儲存、安全、資料中心等領域擁有深厚的技術積澱和領先的市場份額，並充分發揮高端計算優勢，佈局智能計算、雲端運算、巨量資料等領域的技術研發，打造計算產業生態，為科研探索創新、行業資訊化建設、產業轉型升級、數字經濟發展提供了堅實可信的支撐。
依託先進計算領域的先發優勢和技術細節，中科曙光全面佈局智能計算: 完成了包括AI核心元件、人工智慧伺服器、人工智慧管理平台、軟體等多項創新，建構了完整的AI計算服務體系。並積極響應時代需求，在智能計算中心建設浪潮下，形成了5A級智能計算中心整體方案。目前，曙光5A智能計算中心已在廣東、安徽、浙江等地建成，江蘇、湖北、湖南等地已進入建設階段，其他地區也在緊張籌備和規劃中。
3.3.2 浪潮資訊：中國伺服器/AI伺服器市佔率穩居榜首
浪潮資訊是全球領先的新型IT基礎架構產品、方案及服務提供商: 公司是全球領先的 AI 基礎設施供應商，擁有業內最全的人工智慧計算全堆疊解決方案，涉及訓練、推理、邊緣等全端 AI 場景，建構起領先的 AI 演算法模型、AI 框架最佳化、AI 開發管理和應用最佳化等全端 AI 能力，為智慧時代提供堅實的基礎設施支撐。
公司算力技術壁壘濃厚: 生產算力方面，公司擁有業內最強最全的 AI 計算產品陣列，業界性能最好的Transformer 訓練伺服器NF5488、全球首個 AI 開放加速計算系統 MX1、自研 AI 大模型計算框架 LMS。聚合算力層面，公司針對高並行訓練推理叢集進行架構最佳化，建構了高性能的NVMe 儲存池，深度最佳化了軟體棧，性能提升 3.5 倍以上。調度算力層面，浪潮資訊 AIstation 計算資源平台可支援 AI 訓練和推理，是業界功能最全的 AI 管理平台；同時，浪潮資訊還有自動機器學習平台 AutoML Suite，可實現自動建模，加速產業化應用。
3.3.3 神州數位: 華為生態核心踐行者
神州數位領先的數位化轉型: 神州數位圍繞企業數位化轉型的關鍵要素，開創性的提出“數雲融合”戰略和技術體系框架，著力在雲原生、數字原生、數雲融合關鍵技術和信創產業上架構產品和服務能力，為處在不同數位化轉型階段的快消零售、汽車、金融、醫療、政企、教育、營運商等行業客戶提供泛在的敏捷IT能力和融合的資料驅動能力。
神州數位為華為生態核心踐行者: 公司旗下的神州鯤泰基於華為鯤鵬處理器多款不同種類的伺服器產品，包括1、單路伺服器：R222、R224；2、雙路伺服器：R522、R524、R722、R724、R2240、R2260、R2280。3、四路伺服器：R822。此外，公司基於華為鯤鵬920處理器與昇騰Atlas AI加速卡，神州數位開發了採用ARM架構的一系列AI伺服器。
3.3.4 拓維資訊: 華為生態重要參與者
拓維資訊是領先的軟硬一體化解決方案提供商: 公司1996年成立，業務涵蓋政企數位化、智能計算、鴻蒙生態，覆蓋全國31個省級行政區、海外10+國家，聚焦數字政府、營運商、考試、交通、製造、教育等重點領域和行業，服務超過1500家政企客戶，為其提供全端國產數位化解決方案和一站式全生命周期的綜合服務。
拓維資訊為華為生態重要參與者: “兆瀚”系列通用伺服器是基於ARM架構，搭載鯤鵬920處理器設計開發的機架式型伺服器，擁有高的性能、可靠性、高效環保、相容性強等特點；“兆瀚”系列AI伺服器能夠滿足當前各類主流AI場景與AI大模型的訓練需求，已經在國內多個區域人工智慧計算中心、城市人工智慧中樞、通用AI伺服器場景中得到了應用，已經在國內多家頭部網際網路企業開展適配測試。
3.4.1 首都線上: AI算力雲龍頭，AIGC“挖井人”
公司繫結輝達、燧原，AI雲開啟第二波成長曲線。公司已擺脫單一的IaaS 公有雲，重點轉向AI算力雲轉型，有望借助底層輝達GPU算力儲備，以AI雲為抓手，開啟第二波成長曲線，我們認為算力網路以及邊緣節點是公司AI雲的核心壁壘之一。公司首雲星圖雲算力平台已經震撼發佈，深度繫結輝達，算力平台採用A100、A40、A5000，為全球數字世界多場景提供澎湃算力。同時，公司攜手燧原科技，開啟AIGC芯征程，重點針對大模型 MaaS開展聯合攻關，正式推出雲燧i20支撐的AIGC即時推理應用。
海外遊戲具備競爭優勢，AI算力雲賦能千行百業。我們認為公司AI雲平台產品發佈與公司底層算力儲備密不可分，借助通過算力、網路、儲存等核心能力建構“雲-網-數”一體的邊緣計算平台，就近為高算力業務場景如雲遊戲、AI、XR、數字人、數字孿生、元宇宙、智能製造等各領域提供了算力支援。其中雲遊戲方面，我們判斷雲遊戲市場處於“技術成熟走向商業可行”與“商業可行走向商業騰飛”的交替階段，公司坐擁算力和算力網路雙重競爭優勢。此外，公司傳統IDC和雲業務積極佈局海外，也將會是公司另一個業績爆發點。
(可鑑智庫)