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2023/10/21高级合伙人 徐院凌📖 约 5 分钟阅读

10月8日,工业和信息化部、中央网信办、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委等6部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》。该计划制定了从计算力、运载力、存储力、应用赋能四个方面提出了量化目标。

该计划得到了千行百业的广泛关注。因为这是AI时代的新“发动机升级”。每每发动机升级就会牵引整个行业从底层技术设施到上层应用的全部颠覆级浪潮,从而也有巨大的产业发展和投资布局机遇。正如在工业革命之前的数千年间,畜力和水力就是人类的发动机。直到18世纪晚期,蒸汽机的出现实现了发动机升级;20世纪初,燃油机的诞生开启了现代工业体系的开端,为汽车、船舶、航空等领域提供了新的发动机底座。这种牵一发动全身的技术创新,此后就被称为“发动机升级”现象。围绕发动机,我们更能挖掘潜在的宝藏,更能把握时代浪潮的机会。时针来到21世纪,全球进入了数字化、智能化的新纪元。数据中心在现代社会扮演着至关重要的角色,它们是数字化时代的神经中枢,支持着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展。智能时代加速而来,最大的需求是算力,最关键的基础设施是数据中心。算力需求远超摩尔定律的井喷增长,而另一边却是多重的资源约束,未来数据中心必须持续创新,实现在低资源消耗下产生更大算力,数据中心产业将迎来新一轮变革。那么作为智能世界基石的数据中心,AI数据中心比起传统数据中心发生了怎样的变化?其中新增市场或者存量改造市场就是投资机会所在。同时成本的占比大小很大程度决定了市场容量和重要性,本文我们就从数据中心成本结构,深挖AI数据中心带来的新机遇。

数据中心的成本结构 数据中心有四层架构和两种属性,一种是地产属性,包含了土建相关的建设层和配套层,第二种是IT属性,包含了硬件层和软件层。相应的数据中心的成本就包含了一次性成本(机房配套成本和设备成本)和持续性成本(运维相关成本)。根据我们行业调研和访谈了解,数据中心的成本结构中设备成本的占比最高,高达50%-55%,其具体成本结构如下:

未来数据中心的核心驱动力就是智算应用场景的爆发。以 ChatGPT 为代表的生产式AI 以及元宇宙等新业态带动,智算应用场景在未来 3-5 年预计爆发,千亿级大模型预训练对海量算力提出了要求。2021年中国智能算力规模155.2EFLOPS,预计2025年达922.8EFLOPS,2021-2025年CAGR达56.15%。智算中心将成为AI数据中心的主力。中国基础算力占总算力的比重由 2016 年的 96%下降至 2020 年的 78%,智能算力占总算力的比重则由2016 年的 3%提升至 2021 年 21%,超算算力规模的比重增长至 5%左右。据预测,未来五年智算复合增速超 50%,是基础算力增速的 3 倍,高密高定制智算中心将成为趋势。根据2025年行动计划智算中心占比将达到35%。

智算中心的核心变化就体现在机房设备部分,随着AI时代的加速袭来,这部分作为最主要的变革,其成本比例仍在持续提高,也是我们分析的重点。

服务器的成本结构 AI服务器是主要增长点。2022年中国服务器市场规模为273.4亿美元,同比增长8.97%。2022年浪潮以28.1%的市场份额位列第一,收入达530.63亿。而2022年中国加速服务器市场规模达到67亿美元,同比增长24%。2022年,浪潮、新华三、宁畅位居前三,占据了60%以上市场份额。

AI服务器相比传统服务器的变化分析。传统通用服务器以2x Intel Sapphire Rapids Serve为例,而AI服务器以英伟达DGX H100为代表。由下表成本结构的占比和绝对额,可以发现:● GPU及GPU板组是占比增长最大的,而CPU、内存、硬盘下降比例较大。● 另外占比有所下降但绝对额增长了一倍及以上的,包含网络接口卡(高速网卡和光模块)、电源,位列第二梯队的是内存、存储和散热系统。高速互联解决方案成为主要毛利来源。GPU板组值得深入拆解,下图为DGX H100的内部互联结构图。一般现在的互联是 2 个 CPU +8GPU,其中如果是英伟达NVLINK则需要4个NVSwitch, 2个PCIe,其他的基本都需要8-10个PCIe。成本不超过10万美金,但是英伟达对外单卖按照19.5万美金,因此高速互联成为核心创利来源。

AI“发动机升级”的投资逻辑与机会 AI时代“兵马未动粮草先行”,粮草之争看数据中心。数据中心看智算中心,智算中心看AI服务器。而AI服务器相较通用服务器发生变化的便是重点可布局投资的部分。同时考虑行业格局,并未被海内外上市公司或龙头企业形成垄断,或被海外垄断但被卡脖子的领域。每个细分行业都值得再单独做篇行研报告,由于篇幅有限,各个细分领域不在此文详细展开,也欢迎大家随时联系我们进行沟通探讨。在此重点与大家分享下我们最终的值得投资布局的细分领域:● 更高的算力:XPU(GPU+非冯诺依曼架构的AI芯片)● 更快的连接:-高速 SerDes-高速交换芯片( PCI e 5. 0 / 6. 0 )及交换机-DPU智能网卡-56 G /11 2G 以太网 P HY芯片-20 0G /4 00 G / 800 G 高速光模块(尤其高速背板连接器、高速 I/ O连接器、25 G 以上光芯片)-高速存储阵列:RA I D 卡、SAN存储网络● 更大的存储和内存:DD R 5 、HBM等新型存储芯片● 更低的功耗:- 电源模组及模拟芯片:多相控制器和DrMOS模拟芯片、PMIC、SPD和TS芯片 -液冷解决方案

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