算力行业特征及国产替代趋势如何？

大模型发展带动硬件升级，需求与政策利好国产替代。

1、国产算力规模大、国产化率低，空间广阔

算力是未来经济发展基石。算力对国家经济发展影响深远，据 IDC《2021- 2022 全球计算力指数评估报告》数据，平均算力每提高 1 点，数字经济 和 GDP 将分别增长 3.5‰和 1.8‰。算力作为数字经济时代的关键生产 力要素，已经成为推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。当一个国 家的计算力指数达到 40 分/60 分以上时，对 GDP 增长的推动力将提高 1.5/3 倍。从下游细分来看，人工智能计算和边缘计算成为市场增长重要 力量，将引领算力进入新一轮快速增长通道。

我国算力市场空间大，国产化率有望快速提升。政策面，我国陆续出台 《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》、《算力基 础设施高质量发展行动计划》、《“十四五”数字经济发展规划》等一系列 文件推动算力基础设施建设。此外，国家推动多地智算中心建设，由东 向西逐步扩展。当前我国超过 30 个城市正在建设或提出建设智算中心， 此外据科技部出台政策要求，“混合部署的公共算力平台中，自主研发芯 片所提供的算力标称值占比不低于 60%，并优先使用国产开发框架，使 用率不低于 60%”，国产 AI 芯片渗透率有望快速提升。据 IDC 数据我国 智能算力未来将快速增长，2021 年到 2026 年期间中国智能算力规模年 复合增长率达 52.3%。

FLOPS（Floating Point Operations Per Second）即每秒浮点运算次 数，代表浮点运算速度。浮点计数是利用浮动小数点的方式，使用不同 长度的二进制来表示一个数字，一般采用 4 个字节即 32 位二进制来表 达一个数字，因此 FP32/FP64/FP16 分别代表单精度、双精度、半精度。 FP64 常用于对精度要求高的科学计算或超算，AI 深度学习主要用 FP32 或 FP16。

TF32 是英伟达提出代替 FP32 的单精度浮点格式。TF32（TensorFlow32）是英伟达 A100 安培架构 GPU 中的新数据类型，采用了与半精度 （FP16）数学相同的 10 位尾数位精度，这样的精度水平远高于 AI 工作 负载的精度要求。同时，TF32 采用与 FP32 相同的 8 位指数位，能够 支持与其相同的数字范围，在性能、范围和精度上实现了平衡。借助于 NVIDIA 函示库，用户无需修改代码，即可使其应用程式充分发挥 TF32 的各种优势。TF32 Tensor Core 根据 FP32 的输入进行计算，并生成FP32 格式的结果。通过降低精度让 TF32 新单精度数据类型代替了 FP32 原有的单精度数据类型，从而减少了数据所占空间大小在同样的 硬件条件下可以更多更快地运行。

2024-2025 年我国算力规模规划增长将超 100EFLOPS ，对应 AI 算力 芯片市场规模超 2600 亿元。2023 年 10 月，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、国务院国资委等六部 门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，从计算力、运载力、 存储力以及应用赋能四个方面提出了到 2025 年发展量化指标，提出“到 2025 年，中国算力规模超过 300EFLOPS，智能算力占比达到 35%。” 根据 23 年 8 月，工业和信息化部部长金壮龙表示全国算力总规模达到 197EFLOPS，未来两年我国算力规模增长将超 100EFLOPS，假设其中 智能算力占比达 50%，对应 FP32 算力约等于 256 万张 A100，市场规 模将超 2600 亿元。

我国 AI 芯片市场规模约占全球市场三分之一。我国半导体产业呈现市 场规模大，国产化率低的特点，其中高端数字芯片最为典型。从整体来看，根据灼识咨询统计，中国 AI 芯片市场规模约占全球 AI 市场规模 30%~40%；英伟达是全球 GPU 龙头厂商，以其财报为例，我国是英伟 达主要收入来源地。中国大陆在英伟达 2023 财年营业收入达到 58 亿美 元，占总收入的 21.45%，而在 2003 财年中国大陆营业收入只有 2.4 亿 美元，占总收入的比例仅为 13%。我们认为随着中国人工智能产业的持 续发展和应用场景的不断扩大，未来国内 AI 芯片市场将持续增长。

GPU 市场马太效应显著，目前我国国产化率仍不足 10%。由于中国芯 片产业起步较晚，且高阶芯片的技术突破不可通过简单累积实现，目前 国内芯片技术显著落后于美国，在高端芯片领域市占率较低。从全球范 围来看，据华经产业研究院统计，在独立 GPU 竞争市场上，英伟达处于 垄断地位，市占率高达 88%，马太效应显著；从国内 GPU 市场上来看， 根据云岫资本《2023 中国半导体投资深度分析与展望》统计，尽管国内 GPU 市场广大，但目前国产化率不到 10%亟待提升，国产 AI 芯片厂商 空间广阔。

2、美禁令持续升级，国产算力替代加速

美国 AI 禁令再升级，GPU 成管制焦点，倒逼国产化提速。美国商务部 工业和安全局（BIS）于 2023 年 10 月 17 日发布新规，旨在进一步遏制 中国等国家的芯片与人工智能发展，主要包括收紧高算力芯片出口、扩 大半导体制造管控、在实体清单中增加更多中国 GPU 企业。具体内容 包括： 1）芯片出口：使用三个标准来规定禁止向中国出口的芯片，包括芯片的 总算力（TPP）、性能密度（PD）以及芯片的设计或销售是否用于数据 中心。该禁令使得 A800、H800 等曾经的中国特供版 GPU 无法再出口 至中国，甚至影响到消费类 GPU：RTX 4090。 2）制造管控：扩大对半导体制造设备的管制如 DUV 光刻机，以及扩大 代工厂审查芯片设计文件的地域限制等。 3）实体清单：在“实体清单”上新增 13 家中国企业，主要包括壁仞科技、 摩尔线程等 GPU 公司，为这些公司制造芯片需要 BIS 的许可。 美国连续多年出台相关法规禁令来限制中国大陆半导体发展，包括定点 打击、本国补贴、出口管控等各类措施，此次禁令便是对 2022 年 8 月 芯片禁令的升级，英伟达 A800、H800 均为当时禁令后推出的中国特供 版 GPU，降低了算力和互联带宽，但如今亦被限制。

英伟达中国市场特供版芯片性能进一步阉割，国产 AI 发展受阻。针对美 国新一波禁令限制，英伟达试图开发符合美国政府政策且不需要许可证 的新数据中心产品，将推出 H20、L20 等型号。根据腾讯科技新闻，H20目前公布的参数规格，其单卡算力为 0.148P（FP16），大约为 A100 的 50%/H100 的 15%，配 6 颗 HBM3e，96G 容量，NVLink 提升到 900G/s。 单卡算力的大幅下降，对国产 AI 厂商而言，相较 A/H800，需采购更多 数量的 H20 以满足模型训练要求。此外，H20 单卡算力较低，可能难以 满足千亿参数级 LLM 模型训练，将更适用于垂类模型的训练及推理。我 们认为单卡性能的不足以及资本开支的上升，将倒逼国产 AI 下游厂商加 速国产替代。

受禁令影响，英伟达 2023 年四季度中国大陆收入环比大幅下滑。受出 口管制影响，英伟达在中国市场收入逐渐萎缩，23 年三季度英伟达在中 国大陆收入达 40.3 亿美元，环比增长 47%，四季度仅为 19.5 亿美元， 环比下滑 52%。四季度中国大陆占英伟达总营收 8.8%，创历史新低， 此外官方预期下季度占比将保持这一区间。

近年来国产 AI 芯片进展可观，本次美国芯片禁令以及国内大模型发展 需求为国产替代增添新动力。目前国内领先 AI 芯片厂商包括华为海思、 寒武纪、海光信息、壁仞科技、燧原科技、沐曦集成电路、摩尔线程、 天数智芯等，部分国产旗舰级产品在算力方面已对标英伟达 A100 等国 际领先产品，在内存与互联等方面也接近国际先进水平。据路透社，英 伟达 H20 在某些关键领域的 FP32 性能表现不如华为昇腾 910B 产品， 但在互连速率方面会比 910B 更具优势。

凭借优异的产品性能，国产芯片厂商逐步获下游客户认可。据中国基金 报报道，百度为 200 台服务器订购了 1600 片昇腾 910B。截至 23 年 10 月，华为已向百度交付了超过 60%的订单；科大讯飞在 2023Q3 业绩说 明会表示，公司已于 23 年初与华为昇腾启动专项攻关，华为发布的昇腾 910B 能力已经基本做到可对标英伟达 A100。除华为昇腾外，寒武纪思 元 590、海光深算 3 号等产品也处于积极推进。我们认为在美方对华制 裁压力下，H20 为红线内国内能够采购的最高端芯片，国产芯片持续迭 代将有望超越其性能效果，完善国产算力基础建设。