2024年国产算力专题报告：国产算力加速发展，产业链蓄势待发

一、政策支持，投资启动，国内智算中心加速建设

智算中心：新质生产力的引擎，主权AI的基础

智算中心是以 GPU、AI 加速卡等智能算力为核心、集约化建设的新型数据中心，为人工智能应用提供所需的算力服务、数据服务和 算法服务，使能各行各业数智化转型升级。作为 AI 技术发展的关键底座，智算中心的建设和部署在全球范围内提速。从国内视角， 一方面，AI是新质生产力的构成，而算力中心是AI发展的基础和引擎，另一方面，黄仁勋也提出主权AI的概念——每个国家都需要拥 有自己的人工智能基础设施。

全球算力竞争加速，我国智算算力储备对比美国相对落后。据工信部数据，2023年我国智算算力达到70EFlops，同比增长70%；海 外高性能算力芯片出货快速增长，推动算力规模爆发，推算2023年英伟达H100新增算力有望超过1000EFlops（FP16）。

基于此，政策上我国高度重视AI发展，而在落地方面，国内互联网龙头、ICT龙头、运营商等先后推出大模型产品，如Kimi等产品用 户量增长迅速。我国智算中心建设正加速布局，并且国产算力自主可控的产业趋势明确。

国内智算能力有望加速追赶海外——网络角度

随着AI集群的规模不断扩大，智算能力的落地不仅以来单卡性能的提升，超大规模集群的系统和工程能力也发挥重要作用。网络层面， 当前的AI集群规模已经从数千个GPU增长到数万个GPU，未来可能会发展到数十万乃至数百万个加速单元的超级计算集群，AI时代需 要建造比现在规模更大的数据中心，或者将一个数据中心内部分割出多个集群建筑单元，构建一个逻辑上规模更大的数据中心。更大 规模的AI集群需要DCI互联网络支撑。

我国在分布式智算中心所需的DCI网络层面有望发挥优势。如中国移动已开启骨干网400G升级；中国电信联合华为2024年2月份在北 京电信现网完成800G超高速波分技术验证，于近日成功在实验室完成万亿/十万亿级参数大模型分布式训练仿真验证，在北京电信武 清、永丰、瀛海三地IDC机房完成数百亿参数经典大模型的分布式训练任务，测试分布式训练性能达到集中式单智算中心训练性能的 90%以上。其中在瀛海到武清的业务节点，进一步验证了单波PS-64QAM 1.2T的现网传输能力。

政府侧：重视AI发展，大力推进国内智算中心建设

总体规划层面，政策注重人工智能发展，对底层基础设施，尤其是智算中心加强规划。如国务院国资委召开中央企业人工智能专题推 进会。会议认为，加快推动人工智能发展，是国资央企发挥功能使命，抢抓战略机遇，培育新质生产力，推进高质量发展的必然要求。 其中提出要夯实发展基础底座，把主要资源集中投入到最需要、最有优势的领域，加快建设一批智能算力中心。 地方政府层面，上海、北京等多个地方政府已先后出台政策，在算力、运力、存储方面均有明确规划。

互联网：资本开支回暖，加大AI投资

国内互联网厂商资本开支显著回暖，AI为重要投资方向。2023年三季度开始，国内BAT合计资本开支实现同比增长，趋势在2024年 一季度延续——据BAT财报显示，24Q1合计资本开支265.7亿元，同比增长223%，环比增长44%。其中，阿里巴巴资本开支101.7亿 元（同比+305%，环比+40%），腾讯资本开支143.6亿元（同比+226%，环比+91%），百度资本开支20.4亿元（同比+57%，环比44%）。AI是BAT重要的投资方向，百度、阿里、腾讯等公司密集发布大模型，BAT 也均表示将持续加大人工智能投入。

供给侧：禁运背景下，国产算力替代具有必要性

美国对中国先进芯片进口限制持续升级。2022 年8月，美国首次针对中国实施大规模芯片出口制裁，停止出口A100和H100两款芯片 和相应产品组成的系统。2023 年10 月，美国颁布新的半导体出口限制，对芯片算力和性能密度做了更严格的规定，对性能满足以下条 件的芯片实施出口管制：(1)总计算能力TPP（算力*位宽）超过4800的芯片；(2)TPP超过1600且PD（TPP/芯片面积）超过5.92的芯片； (3)2400≤TPP<4800，且1.6≤PD<5.92的芯片；(4) 1600≤TPP，且3.2≤PD<5.92的芯片。根据该要求下，英伟达A100/A800、 H100/H200/H800、L4、L40s均不满足出口条件。2024年4月美国再次修订防止中国取得美国AI芯片和芯片制造设备的规定。这一背景 下，国内算力自主可控是必然趋势。

产业趋势：大规模集群应用趋势明显

万卡以上的大规模集群加速建设。以运营商为例，中国移动预计24年商用三大自主可控万卡集群——即哈尔滨、呼和浩特、贵阳三个 自主可控万卡集群，总规模近6万张GPU，充分满足大模型集中训练需求；同时推理方面，中国移动将按需在1500个边缘节点部署推理 算力，形成“中心大集群、边缘广分布、中训边推、训推一体”的智算网络。中国电信3月22日宣布天翼云上海临港国产万卡算力池正 式启用，算力集群规模达15000卡，其中包括全国首个单池万卡规模的国产液冷算力集群。

二、服务器：算力服务器快速增长，液冷、机架式方案 应用加速

通算需求相对疲软，整体出货量下降

通算服务器需求相对疲软，算力服务器快速增长。服务器整体市场维度，2023年由于宏观经济不景气、库存周期以及资本开支等因素 影响，服务器市场出货量下海，据IDC数据显示，2023年全球服务器出货量约371万台，同比下降6%；受益于AI服务器出货增长，由 于价值量较高，总体服务器市场规模同比提升11.8%至306亿美元。

AI服务器需求旺盛，国内规模有望破百亿美元

AI服务器需求高增。Trendforce预计2023年AI服务器（包含搭载GPU、FPGA、ASIC等）出货量近120万台，同比增长38.4％，占整 体服务器出货量近9％，至2026年将占15％，2022-2026年AI服务器出货量年复合成长率至22％。 国内视角，IDC数据显示2023年上半年加速服务器市场规模达到31亿美元，同比增长54%，预计2027年中国加速服务器市场规模将达 到164亿美元。

国内AI服务器竞争格局：浪潮信息份额靠前，关注昇腾系厂商

AI服务器视角，此前浪潮信息份额靠前。据IDC数据，2022年国内加速计算服务器市场中，浪潮信息、新华三、宁畅位居前三，份额 分别为47%、11%、9%，浪潮信息份额大幅领先。 随着国产芯片发展，国内AI服务器竞争格局或产生变化（参考运营商招标），昇腾系相关服务器厂商份额有望提升。

服务器趋势一：卡间高速互联规模扩大，机柜式方案有望加速应用

基于 Transformer 的大模型演进趋势遵循 Scaling Law，参数量走向万亿级是可预见的必然趋势。新型的算法结构带来了新的分布式 训练策略，如专家系统（Mixture-Of-Experts，MoE）并行，高速通信需求进一步扩展至百卡级别，卡间互联的最优解指向 Switch 交 换拓扑，“超级服务器”等机柜式方案有望加速应用——通过利用提高 GPU 南向的 Scale up 互联能力，提升张量并行或 MOE 并行 对大模型训练任务的收益，实现性能跃升，缩短训练总时长，实现大模型训练整体性能的优化。

铜互联：机柜式方案高速互联的选择

对比光互连，铜互联拥有功耗、成本等方面的优势。英伟达GB200 NVL72方案中，72个GPU通过超5000根铜缆实现互联，在短距离 连接中，铜互联对比光互连具有成本低、功耗低等优势——正如英伟达官网对以太网DAC铜缆产品的优势描述包括：成本最低的高速 互联、功耗和延迟接近零、高度可靠。

服务器趋势二：功耗显著提升，液冷加速应用

随着单卡功率的持续提升，AIDC集群的单机柜功率显著提升。H100单卡TDP 700W，对应单服务器设计功率约10kW，以标准单机柜 4个AI服务器计算，单机柜功率超过40kW；预计B200单卡TDP 将达到1000W，对应单机柜功率有望突破50kW。 一般认为，风冷散热所适配的单机柜功率在4-40kW左右区间，液冷的最佳单机柜功率适配区间在50kw及以上水平。考虑到下一代 Blackwell芯片单机柜功率有望突破50kW，风冷已达散热极限，采用液冷散热大势所趋。

液冷竞争格局（国内）：液冷设计非标，部分服务器厂商自研

由于目前液冷服务器的机柜需要定制，需绑定机柜（基础设施）和服务器（ICT设备），因此以中科曙光（曙光数创）、浪潮信息（组建 液冷工程师团队）为代表的服务器厂商采用自研+代工的形式布局液冷，目的是攫取液冷高溢价，从而提高盈利能力。

三、交换机：AI集群无损通信的载体，以太网应用加速

网络架构——胖树架构

胖树(Fat-Tree)组网由 Leaf 交换机、Spine 交换机和 Core 交换机组成， 如图所示。每8台Leaf交换机和下挂的AI服务器做为一个 group，8台 Leaf 交换机又和上面 N 台 Spine 交换机组成一个pod，胖树组网以 pod 为单位进行扩展。在胖树组网中，Spine 交换机和 Leaf 交换机之 间采用 Fullmesh 全连接，所有Spine1都 Full-Mesh 连接至第一组 Core，所有 Spine2 都 Full-Mesh 连接至第二组Core，依次类推。 Spine交换机和 Leaf 交换机上下行收敛比都为1:1。 胖树架构下，假设单台交换机端口数为P，则单台交换机最多可下联 P/2张GPU，2层胖树网络最大可连接GPU数量为P*P/2，3层胖树网络 最大可连接GPU数为P*P/2*P/2；以GPU端口:交换机端口视角，最大 连接情况下两层组网GPU:交换机端口数=1:3，三层组网则为1:5。

以太网AI改进方案：超以太网联盟（UEC）

UEC联盟成立，为人工智能基础设施打造超大以太网。2023 年 7 月，AMD、Arista、博通、思科、Eviden、HPE、英特尔、Meta 和微软宣布成立超以太网联盟 (UEC)，这是一个由Linux基金会主持的组织，致力于开发物理层、链路层、传输层和软件层以太网 技术，国内阿里云、百度、世纪互联、字节跳动、华为、新华三、光迅科技、腾讯、锐捷网络等都已加入。预计UEC将于2024年 推出第一批完全基于标准的产品。

数据中心交换机将是行业增长主要驱动力

随着互联网网间流量急剧增长、企业业务上云以及数据中心云化建设成为趋势，互联网公司、金融行业、运营商和智能制造企业在加大数 据中心网络投资，数据中心交换机增速高于行业，且我国数据中心交换机发展空间大。从数据中心和非数据中心交换机发展看： 2023年全球数据中心交换机增速为11.2%，全球非数据中心交换机增速为24.9%，全球总体交换机增速为18.5%，全球数据中心交换机 增速低于行业，但预计未来增速稳定在8%左右，2028年全球数据中心交换机增速预计达7.2%。 2023年中国数据中心交换机增速为-3.7%、非数据中心交换机增速为-5.0%、整体交换机行业增速为-4.4%，中国数据中心交换机增速 高于行业，且预计未来增速稳定在8%-10%左右，2028年中国数据中心交换机增速预计达8.6%，高于全球增速，中国数据中心交换机 相较全球数据中心交换机发展空间更大。

交换机上游：关注国产高端交换芯片方案

商用市场交换芯片市场海外主导，关注国产高端方案。交换芯片可分为交换机厂商自研自用以及商用，在自用市场中，思科、华 为等领先厂商凭借在交换机的领导地位位居前列，如2020年国内自用芯片市场华为份额达88%；商用市场方面，博通竞争优势突 出，全球市场份额约70%，国内市场份额约62%；Marvell、瑞昱等位居第二梯队，Marvell全球份额约29%，国内份额约20%。国 内厂商开始起步，根据灼识咨询数据，盛科通信2020年国内销售额排名第四，占据1.6%的市场份额。 盛科通信拟于2024年推出Arctic系列，交换容量最高达到25.6Tbps、支持最大端口速率800G，面向超大规模数据中心，交换容量 基本达到行业前列水平。

四、光模块：速率迭代升级，关注国产链供应商

数通市场：传统数据中心需求平稳，AI成为核心增长来源

全球市场来看，数通光模块市场整体规模目前约50亿美元，AI成为后续核心增长来源。光模块是AI投资中网络端的重要环节，其与训 练端GPU出货量强相关，同时推理段流量需求爆发也有望带动需求增长。在算力投资持续背景下，AI成为光模块数通市场的核心增长力。 据Coherent数据，预计2023年以太网光模块整体市场规模接近45亿美元（考虑用于存储连接的FC光模块，数通市场规模接近50亿美 元），其中800G、1.6T及3.2T的高速数通光模块市场规模将从2023年的6亿美元以超过70%的CAGR增长至2028年的超过90亿美元，预 计AI相关的800G以上数通光模块市场规模将占所有数通光模块的近60%。

国内：国产算力配套400G有望逐步起量，800G开始应用

国内光模块应用进度相对落后于海外，随着国产算力发展，配套400G/800G光模块需求有望起量。参考华为昇腾Atlas 300T A2训练卡 技术文档，其PCIe接口为PCIe x16 Gen5，配套网络接口为1个200GE QSFP-DD接口，支持RoCE协议；若参考海外路径，交换机采用 200G聚合方案，也可应用400G光模块。而从交换机口径，如前文所述，锐捷网络AI-FlexiForce智算中心网络解决方案中，NCP交换机 采用400G下行。随着速率进一步提升，国内800G光模块有望逐步应用。

报告节选：

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）