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华泰| 计算机研究：关注算力租赁&算力国产化机会
算力作为AI产业的底层基础设施，在产业发展中发挥着重要的底层作用。 考虑到美国商务部工业与安全局（BIS）将于2023年10月升级对国产高性能芯片的限制，未来国内算力差距可能会拉大。 我们认为解决计算能力问题应该从不同的角度来解决。 中短期来看，算力租赁有望通过高效利用现有资源，以更具成本效益的方式缓解算力短缺问题； 但从长远来看，国产算力全球化是必然的发展方向，需要从GPU性能、网络能力、软件生态等维度不断迭代升级，实现加速追赶。 建议关注算力租赁、算力国产化相关产业链。
核心思想
中美人工智能产业算力存在差距。 算力租赁和算力本地化或许是解决方案。
AI产业从下到上包括算力、算法、应用等多个层面。 横向比较中美人工智能产业，在多个层面上都存在一定差距。 其中，算力是AI浪潮的底层支撑，也是中美AI产业存在重要差距的一环。 2023年10月17日，美国商务部工业与安全局（BIS）对来自中国的先进计算和半导体制造产品发布出口限制。 在2022年10月宣布的出口限制的基础上，限制措施进一步升级。 我们认为，中国目前面临算力供应问题，但解决方案有多种。 短期内可以利用现有资源来解决，包括：1）基于现有产品； 2）算力租赁。 拉长时间维度后，我们认为国产自主研发的AI芯片有望逐渐成为国内AI产业发展的重要支撑。
路径一：算力租赁有望缓解中短期算力短缺问题
算力租赁是通过云计算服务提供商租赁计算资源的模式。 云厂商通常根据用户租用的GPU数量和长度收费，也可以根据训练实例按月收费。 从算力需求端来看，当前算力需求主要来自互联网企业和地方政府。 据我们测算，一台算力租赁价格为17000元/月。 IDC预计，2026年国内智能算力规模将达到1271.4。据此，我们测算2026年国内算力市场潜在营收空间约为2628.2亿元，潜在利润空间约为2628.2亿元。 754.8亿元。 随着企业不断进入算力租赁行业，未来行业竞争可能围绕资本储备、土地获取、可持续运营能力等展开。
路径二：算力国产化是长期发展方向
国内算力与国外算力对比：1）目前国产AI GPU性能仍落后于先进产品； 2）卡间互联传输速率也是制约国产GPU有效算力充分发挥的重要因素。 目前国内厂商已经接近 A800（3.0）的水平； 3）国产GPU有望在软件层面率先取得突破，但要实现本地化生态迁移，需要足够的算法库积累。 对比国内算力和算力租赁，短期算力租赁方案可能更划算。 然而，大型模型对计算能力的需求正在加速。 从长远来看，算力差距可能仍然存在。 计算能力的本地化可能很困难，但却是可能的。 可选路径。
梳理产业链相关企业
考虑到海外高性能芯片的局限性，建议关注算力租赁、算力国产化相关产业链。 1）算力租赁相关公司； 2）国内AI算力相关公司； 3）AI服务器相关公司。 。
风险提示：宏观经济波动； 下游需求不及预期。 本报告内容基于客观信息，不构成投资建议。
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