杠杆炒股票 中信证券:人工智能产业处于高速发展阶段 算力仍是投资主线

据公开资料,王都富于1993年8月参加工作并加入工商银行,先后担任工商银行总行办公室秘书二处副处长、处长,总行办公室副主任、党委办公室副主任;2011年7月赴江苏分行,先后担任南京分行副行长、党委副书记,江苏分行副行长、党委委员兼南京分行行长、党委书记;2016年3月任工商银行总行银行卡业务部副总经理兼牡丹卡中心执行副总裁、党委副书记,2016年12月升任工商银行总行银行卡业务部总经理兼牡丹卡中心总裁、党委书记;2021年5月起任工商银行北京分行党委副书记、副行长(总行总经理级);2024年1月加入工银安盛人寿担任公司党委书记。

据中央纪委国家监委网站5月22日消息,云南省农村信用社联合社原党委委员、纪委书记高波涉嫌严重违纪违法,目前正接受云南省纪委监委纪律审查和监察调查。

  中信证券认为,人工智能产业正处于高速发展阶段,算力仍然是投资主线。长期来看杠杆炒股票,Scaling Law以算力换智能持续有效,人工智能的长期发展将建立在算力成长的基础之上。当前云、模型、智驾助推算力市场维持高景气度,在此背景下,GPU/存储/服务器/光模块/端侧AI等领域已充分展现全球投资人信心,长期仍具备投资价值,推荐领先的全球算力供应商;封装及存储公司;服务器厂商;光模块厂商;边缘端环节;终端环节。同时亟待发掘的液冷/电力设备/国产算力亦蕴藏丰富投资机遇。

  全文如下

  科技|全球视角下AI算力投资机遇与展望

  ▍人工智能浪潮下,算力是贯穿长周期支撑AI发展的基石。

  从长期维度来看,Scaling Law以算力换智能的逻辑持续有效,决定了中期维度人工智能的发展。2022年,全球算力规模约为1000EFLOPS,中国算力约占其中30%。展望未来,我们判断,中国和全球AI算力市场有望实现30-50%的复合增长,中国市场受制于高性能芯片供给不足,中短期实际增速可能略低于全球。

  中短期维度来看,英伟达GPU的竞争优势已逐渐形成共识。一季报情况表明,头部科技公司持续采取积极资本开支,我们预计北美头部科技公司2024年全年CAPEX合计增速有望达40%,主要聚焦AI基础设施投资,与高算力需求共振。未来仍需关注下游云厂商客户的需求和库存变化。

  ▍Scaling Law以算力换智能,助推AI算力高景气。

  自ChatGPT面世以来,相关主流领域已充分体现投资人乐观预期,自2023年3月起,相关板块代表公司英伟达(GPU)/超微电脑(服务器)/中际旭创(光模块)/美光科技(存储)/沪电科技(PCB),仍然具备投资价值:

  1)头部GPU/ASIC厂商核心受益:GPU与ASIC作为AI算力的核心,算力需求的增长将直接推动其出货量增长与产品迭代。目前行业呈现英伟达领先,谷歌与AMD跟进的态势,且头部厂商优势显著。建议关注头部GPU/ASIC厂商的投资机会。

  2)封装/存储需求高增,头部厂商突破产能瓶颈:先进封装和存储或成为限制芯片产能的两大瓶颈,未来先进封装/HBM市场需求有望实现持续高增,头部厂商正在积极扩产匹配。建议关注先进封装、存储领域头部公司的投资机会。

  3)服务器放量增长,产业链伴随升级:全球AI服务器需求集中于头部AI厂商,多采用定制服务器,ODM/JDM 成为主流。同时服务器内部结构的升级有望推动PCB和CCL需求或有10倍增加,其他零部件行业亦有望充分受益。建议关注服务器及PCB/CCL领域的投资机会。

  4)AI网络需求不断提升,推动光模块需求增长与产品迭代:由于AI训练/推理对于GPU互联效率需求的提高,光模块等AI网络设备的速率/延时/功耗正在愈发明显地影响AI大模型训练/推理的性能与成本。这种趋势推动了高端光模块需求增长与方案升级。推荐关注头部光模块厂商及其他网络设备领域的投资机会。

  5)云端为本,终端升级:目前大型复杂模型至今仍需在云端部署,但基于推理场景能耗、时延等因素的考虑,未来端侧AI将有望承担更多工作负载,进而推动相关芯片与零部件的升级。推荐关注SoC芯片、存储、散热、声学及其他零部件行业的投资机会。

  ▍算力成长背景下,液冷/电力设备/国产算力蕴含丰富投资机遇,亟待挖掘。

  液冷:AI能源的需求激增,液冷渗透加速提升。先进芯片功耗大幅提升,热密度激增推动液冷渗透率持续向上。同时液冷方案可以有效提高散热效率,将有限电力资源分配到算力中。经测算,我们认为2027年全球液冷市场的空间接近1300亿元,2023年至2027年的CAGR为133%,具备丰富投资价值。

  电力设备:算力需求催生能源挑战,驱动设备迭代升级。2022年全球数据中心消耗约460TWh的电量,据国际能源署(IEA)的估算,在AI带动下,这一数字2026年可能膨胀至620至1050TWh。长期维度看,能源消耗激增有望在后摩尔时代带动能源技术升级,包括配套的变压器、储能、智能电网等电力设备,及伴随碳中和要求亟待发展的新型能源,包括光伏、氢能及核能技术等。

  国产算力:从芯片到全产业链,AI算力国产化加速追赶。目前国内AI厂商面临算力芯片供应链的不确定性,因此国产芯片具备替代机遇,生态建设进度领先的芯片厂商更具有先发优势。同时服务器、交换机等领域公司亦将受益于国产算力成长带来的全产业链发展机遇。

  ▍风险因素:

  宏观经济增长乏力导致政府与企业IT支出不达预期的风险;国际贸易摩擦加剧的风险;相关产业政策不达预期的风险;全球流动性不及预期的风险;企业新业务投资导致利润与现金承压的风险;技术创新不及预期的风险;产业细分热门方向竞争加剧的风险。

  ▍投资策略:

  人工智能产业正处于高速发展阶段,算力仍然是投资主线。长期来看,Scaling Law以算力换智能持续有效,人工智能的长期发展将建立在算力成长的基础之上。当前云、模型、智驾助推算力市场维持高景气度,在此背景下,GPU/存储/服务器/光模块/端侧AI等领域已充分展现全球投资人信心,长期仍具备投资价值,我们认为以下公司为细分领域中的龙头公司,值得长期关注:我们推荐领先的全球算力供应商;封装及存储公司;服务器厂商;光模块厂商;边缘端环节;终端环节。同时亟待发掘的液冷/电力设备/国产算力亦蕴藏丰富投资机遇。





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