1. 智能算力需求强劲增长
1.1 AIGC应用大幅提升算力需求
2022年11月OpenAI发布ChatGPT，引发了众多公司纷纷布局大模型训练。随后国内厂商百度、华为、阿里、商汤科技、科大讯飞发等积极参与大模型训练，陆续发布大模型产品。AIGC带动GPU需求激增，根据11月22日英伟达发布的2024Q3财报，3季度数据中心业务实现营收145.14亿美元，同比增长 278.66%。
1.2 智能算力需求向多领域延伸
根据信通院联合IDC于2023年9月份共同发布的《中国算力发展指数白皮书》，当前我国算力规模持续增长，智能算力需求强劲增长。互联网依然是算力需求最大的行业，在通用算力和智能算力中占比分别为39%和53%。智能算力中政府、电信、金融、教育和制造分别占比8.67%/4.16%/3.67%/4.00%/4.16%,智能算力应用场景向工业制造、城市治理、智能零售、智能调度等领域延伸。
智能终端算力提升成为新的增长需求
手机、电脑等终端生成并存储了海量数据，终端侧私有数据和推理计算是终端应用能力的重要方向，可直接运行在手机和电脑等智能终端上的私有化 AI 模型成为“大模型时代”的新需求，对终端的智能算力水平提出了更高的要求，推动终端产品计算方式的迭代升级。手机终端智能算力渗透率持续快速增长，华为、小米等手机厂商相继入局大模型，华为直接将大模型能力嵌入手机系统层面，HarmonyOS 4 系统将得到盘古大模型的加持；小米已经成功在手机本地跑通 13 亿参数 AI 大模型。11月13日vivo正式发布首款AI大模型手机vivo X100系列，这是行业首批百亿大模型在终端调通的手机，其搭载了蓝心大模型，这是vivo研发的通用AI大模型矩阵，用户可在新机内使用“蓝心小V”智能助手。
1.3国产AI服务器整机集中度较高
根据IDC 数据显示，浪潮、新华三、超聚变、宁畅和中兴位居2022年中国服务器市场前5名，Top5市场份额合计接近66.9%。据观知海内信息网统计和整理，2022年我国AI服务器市场（按销售额），浪潮以47%份额占据首位，新华三、宁畅分别以11%和9%占据第2、第3名，Top3占比约67%。
2.国内算力基础设施产业迎来多重催化
2.1美国出口管制新规将加速算力国产化进程
2023年10月17日，美国商务部工业和安全局（BIS）发布了针对芯片的出口管制新规，对包括英伟达高性能AI芯片在内的半导体产品施加新的出口管制；限制条款已经于2023年10月23日生效。英伟达给美国SEC的备案文件显示，立即生效的禁售产品包括A800、H800和L40S这些功能最强大的AI芯片。此次出口管制提前实施，将使现有AI服务器厂商因英伟达GPU供应问题导致无法交付，或将寻求国产GPU替代产品。我们认为此举将加速AI算力国产化进程，进一步完善国产GPU生态体系建设。
政策促进算力基础设施高质量发展
2023年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部门联合印发了《 》，提出到2025年我国算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%。《行动计划》提出了完善算力综合供给体系、提升算力高效运载能力、强化存力高效灵活保障、深化算力赋能行业应用、促进绿色低碳算力发展、加强安全保障能力建设等六方面重点任务，着力推动算力基础设施高质量发展。
2.2英伟达GPU国产替代空间测算
英伟达中国区业务占比超20%
据英伟达公布的财务数据，从英伟达2019财年至今，其中国区营收占比均维持在20%以上，中国区数据中心业务在英伟达相关业务收入占比约为20%-25%。
国产替代空间显著提升
美国商务部最新出口管制措施实施之前，英伟达数据中心业务2023年总营收预计约450亿美元。按照中国区数据中心业务收入占比约为20%-25%，2023年中国区英伟达数据中心业务收入约为90-112.5亿美元，中性估计2024年中国区数据中心需求同比增长15%，那么2024年中国区英伟达GPU替代空间约742-927亿人民币。
2.3 国产算力谁将受益？
中国AI算力生态或将发生巨变
综合考虑美国禁令、当前国内各个公司的产品线布局，研发实力，产品进度等因素，我们认为未来中国AI算力生态或将发生较大改变，由现在的英伟达一家独大，逐步演变为国际生态（英伟达、AMD、Intel等）和国内生态分庭抗礼的局面。英伟达目前仍然有望凭借良好的CUDA生态，以及较好的集群性能占据一定的市场份额。但是由于其受制于美国禁令，对单卡性能的严格限制或将严重影响其在中国区的市场份额。
在国内生态中，华为昇腾目前在研发、产品能力以及生态闭环上保持领先，预计将成为国内第一份额；海光信息依托中科曙光和中科院系强大的后盾，具备“芯-端-云”的完整闭环，与华为“鲲鹏+昇腾”产业链对应，有望成为重要的国产算力生态。其他独立第三方例如寒武纪、壁仞科技、摩尔线程、景嘉微等也将充分受益于算力国产化机会，有望凭借性价比优势分得一定的市场份额。整体看，随着国产算力的不断迭代，有望在未来实现弯道超车。
GPGPU技术路线或将取得更大市场份额
最初GPU的设计目标仅是提升计算机对图像视频等数据的处理性能，解决CPU的性能瓶颈。但是，随着GPU在并行计算方面性能优势的逐步显现，以及并行计算应用范围的拓展，GPU演化出两条分支：一条是传统意义的GPU，延续专门用于图形图像处理用途，内置了视频编解码加速引擎、2D加速引擎、3D加速引擎、图像渲染等专用运算模块；另一条是作为运算协处理器的GPGPU，增加了专用向量、张量、矩阵运算指令，提升了浮点运算的精度和性能，可以满足更多计算场景的需要。
随着GPGPU的技术进步和生态完善，其应用领域不断拓展，除了传统的图形图像处理外，还涉及了商业计算、大数据处理、人工智能等多个领域。在人工智能领域，其优势主要体现在：
（1）训练效率高，加快模型的迭代和优化；
（2）能源消耗低，人工智能的运行成本；
（3）软件生态丰富，支持主流的人工智能框架，便于已有应用程序的移植和新算法的开发。目前，GPGPU已成为人工智能相关解决方案的主流选择。
总结：
国产GPU替代空间有多大？
AIGC带动GPU需求激增，根据11月22日英伟达发布的2024Q3财报，3季度数据中心业务实现营收145.14亿美元，同比增长 278.66%。美国商务部最新出口管制措施实施之前，英伟达数据中心业务2023年总营收预计约450亿美元。按照中国区数据中心业务收入占比约为20%-25%，2023年中国区英伟达数据中心业务收入约为90-112.5亿美元，中性估计2024年中国区数据中心需求同比增长15%，那么2024年中国区英伟达GPU替代空间约742-927亿人民币。
国产算力谁将受益？
在国内生态中，华为昇腾目前在研发、产品能力以及生态闭环上保持领先，预计将成为国内第一份额；海光信息依托中科曙光和中科院系强大的后盾，具备“芯-端-云”的完整闭环，与华为“鲲鹏+昇腾”产业链对应，有望成为重要的国产算力生态。其他独立第三方例如寒武纪、壁仞科技、摩尔线程、景嘉微等也将充分受益于算力国产化机会，有望凭借性价比优势分得一定的市场份额。整体看，随着国产算力的不断迭代，有望在未来实现弯道超车。
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