1、请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容2024年年6月月2日日【国信通信国信通信 国产算力专题国产算力专题】国产算力加速发展，产业链蓄势待发国产算力加速发展，产业链蓄势待发行业研究行业研究 行业专题行业专题通信通信投资评级：优于大市（维持评级）投资评级：优于大市（维持评级）证券研究报告证券研究报告|证券分析师：马成龙021-S0980518100002证券分析师：袁文翀021-S0980523110003请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容投资摘要投资摘要 国内智算中心加速建设，国产算力产业链前景广阔国内智算中心加速建设，国产算力产业链前景广阔。AI是新质生产力的重要组成，黄仁勋

2、也提出每个国家构建自己的主权AI基础设施，我国正在加速建设智算中心，包括政府、运营商和互联网等积极推进。同时以昇腾为代表的国产算力芯片已取得长足进步，加速国内落地，带动国产算力产业链的发展。从智算中心基础设施视角，本文从服务器、交换机和光模块三个维度对国产算力产业链进行分析：算力服务器快速增长，液冷、机架式方案加速应用。算力服务器快速增长，液冷、机架式方案加速应用。相较于通算服务器的整体出货相对疲软，算力服务器需求旺盛，IDC预计2027年中国加速服务器市场规模将达到164亿美元。传统来看，浪潮信息在国内算力服务器场景份额靠前，随着昇腾等国产芯片应用加速，昇腾系整机合作伙伴份额有望提升。聚焦服

3、务器发展趋势，一是高速卡间互联规模扩大，机架式方案有望加速应用，关注对应关注对应高速连接器需求高速连接器需求；二是算力服务器热密度显著提升，推进液冷应用，国内液冷市场规模有望达百亿规模，关注液冷应用关注液冷应用。交换机是交换机是AI集群无损通信的载体，以太网应用加速。集群无损通信的载体，以太网应用加速。架构层面，国内智算中心多采用胖树或叶脊架构，在基本无收敛的网络要求下，对应GPU和等价交换机端口比值约为1:5（3层组网）。协议层面，以太网方案具备性价比优势，超以太网联盟及全调度以太网等优化协议持续推进，以太网有望加速应用。国内数据中心交换机市场规模目前约240亿，其中华为和新华三为龙头公司。

4、交换机上游一方面关注高端交换机代工产能转移高端交换机代工产能转移，另一方面交换芯片市场国内厂商份额较低，商用高速率交换芯片国产厂商有望逐步突破商用高速率交换芯片国产厂商有望逐步突破。国内国内400G光模块有望起量，光模块有望起量，800G加速应用。加速应用。国内光模块升级进度相对慢于海外，国产算力建设下，有望加速国内光模块的迭代升级，国产算力配套的400G和800G光模块有望起量。竞争格局维度，光迅科技等厂商在国内市场竞争力靠前，有望受益国产算力发展。同时上游高速率光芯片有望突破，关注关注100G EML和硅光采用的和硅光采用的CW光源的国产化进程光源的国产化进程。国产算力加速发展，产业链有望

5、充分受益，基于细分环节，推荐关注：交换机环节如国产算力加速发展，产业链有望充分受益，基于细分环节，推荐关注：交换机环节如紫光股份、锐捷网络、菲菱科思紫光股份、锐捷网络、菲菱科思等，光器件光模块等，光器件光模块环节如环节如光迅科技、中际旭创、新易盛光迅科技、中际旭创、新易盛等，液冷如等，液冷如英维克、申菱环境英维克、申菱环境等，智算中心如等，智算中心如润泽科技润泽科技等。同时，基于产业发展视角，建议关注机等。同时，基于产业发展视角，建议关注机架式方案对高速连接器的需求拉动以及核心上游芯片环节的国产替代，如交换芯片、架式方案对高速连接器的需求拉动以及核心上游芯片环节的国产替代，如交换芯片、PHY芯

6、片、光芯片等。芯片、光芯片等。风险提示：风险提示：AI发展及投资不及预期；行业竞争加剧；全球地缘政治风险；新技术发展引起产业链变迁。1ZCXpRtQtNrMzQrRrMoNpNbRcM9PpNmMmOsOjMmMpRkPrRmPaQqRoOwMpPoNxNnQmR请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容重点公司盈利预测重点公司盈利预测表表 27：重点公司盈利预测及估值（截至：重点公司盈利预测及估值（截至5月月29日）日）产业链产业链代码代码简称简称投资评级投资评级归母净利润（亿元）归母净利润（亿元）EPS（元）（元）PEPB收盘价收盘价（5月月29日）日）总市值总市值（亿元）（亿元）202

7、32024E2025E20232024E2025E20232024E2025E光器件光模块002281.SZ光迅科技优于大市6197349330.780.921.1742.636.028.32.933.23264300308.SZ中际旭创优于大市22.816.4310.1757.325.015.89.7161.001,297300394.SZ天孚通信优于大市730125816431.853.194.1668.840.030.617.3127.31504300502.SZ新易盛无评级691147221290.972.073.0090.642.429.39.187.86624

8、300620.SZ光库科技优于大市60871320.240.350.53161.0111.273.25.438.6396交换机000938.SZ紫光股份优于大市20.740.810.9429.326.923.21.721.77623301165.SZ锐捷网络优于大市4014886230.710.861.1045.237.329.24.432.08182301191.SZ菲菱科思优于大市1441792462.082.583.5435.528.620.82.873.7851液冷002837.SZ英维克优于大市3445357030.610.941.2440.325.919.76

9、.024.39180301018.SZ申菱环境优于大市1052863630.391.071.3755.320.115.82.221.5557智算中心300422.SZ润泽科技优于大市11.141.352.0222.018.712.55.225.15433资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理和预测；新易盛、光库科技、菲菱科思、申菱环境采用Wind一致预期请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容政策与投资驱动，国内智算中心加速建设01算力服务器快速增长，液冷、机架式方案应用加速02交换机：AI集群无损通信的载体，以太网应用加速03光模块：速率迭代升级，关注国产链供应

10、商04目录目录投资建议05请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容一、政策支持，投资启动，国内智算中心加速建设一、政策支持，投资启动，国内智算中心加速建设请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 1：新型智能计算中心架构新型智能计算中心架构资料来源：中国移动中国移动NICC新型智算中心技术体系白皮书，国信证券经济研究所整理 智算中心是以智算中心是以 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

11、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。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K

12、imi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。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。智算中心：新质生产力的引擎，主权智算中心：新质生产力的引擎，主权AI的基础的基础图图 2：中国智算能力规模中国智算能力规模资料来源：工信部，国信证券经济研究所整理；注：2025年基于工信部部等六部门发布的算力基础设施高质量发展行动计划中300EFLops算力目标中35%为智算算力推算0204060800232025E智算能力（EFLops）请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 4：400G及以上高速光传输调

13、制格式及其应用场景及以上高速光传输调制格式及其应用场景资料来源：C114通信网，国信证券经济研究所整理图图 3：包含包含DCI互联的互联的AI集群网络架构示意图集群网络架构示意图资料来源：Marvell，国信证券经济研究所整理 随着随着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。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

14、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。更大更大规模的规模的AI集群需要集群需要DCI互联网络支撑。互联网络支撑。我国在分布式智算中心所需的我国在分布式智算中心所需的DCI网络层面有望发挥优势。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，在北京电信武在北京电信武清、永丰、瀛海三地清、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机房完成数百亿参数经典大模型的分布式训练任务

15、，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。国内智算能力有望加速追赶海外国内智算能力有望加速追赶海外网络角度网络角度请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 6：东数西算工程八大核心节点东数西算工程八大核心节点资料来源：国家发改委，国信证券经济研究所整理图图 5：智算中心能耗大幅提升智算中心能耗大幅提升资料来源：SemiAnalysis，国信证券经济研究所整理“东数西算”工程有望发挥西部区域能源优势，匹配“东数西算”工程有望发挥西部区域能源优势，匹配AI增长增长电力供给电力供给压力。

16、压力。国际能源署(IEA)预测，全球数据中心的用电量可能从2022年的460太瓦时(TWh)飙升至2026年的1050太瓦时（1太瓦时相当于10亿千瓦时），在4年内翻一番，电力将成为制约算力发展的关键因素。东数西算等战略工程下，我国西部区域能源优势有望匹配算力增长。国内智算能力有望加速追赶海外国内智算能力有望加速追赶海外电力角度电力角度请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 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。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

17、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，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。政府侧：重视政府侧：重视AI发展，大力推进国内智算中心建设发展，大力推进国内智算中心建设表表 2：国内人工智能相关政策：国内人工智能相关政策时间时间相关部门相关部门/地方地方政策政策相关说明相关说明中央2023.10工信部、网信办、教育部、卫健委、央行、国资委算力基础设施高质量发展行动计划到2025 年

18、，计算力方面，算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%，东西部算力平衡协调发展。运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网（OTN）覆盖率达到80%，骨干网、城域网全面支持IPv6，SRv62等创新技术使用占比达到40%。存储力方面，存储总量超过1800EB，先进存储容量占比达到30%以上，重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到100%。2024.2国务院国资委中央企业人工智能专题推进会会议强调中央企业要更重视并主动拥抱人工智能变革，把发展人工智能放在全局工作中统筹规划，集中资源投入最需要、最有优势的领域，加快建设智

19、能算力中心，促进跨 央企协同创新，带头抢抓人工智能赋能传统产业，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。2024.3政府工作报告深入推进数字经济创新发展。制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合。深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。地方2024.3青海青海省绿色算力基地建设方案到2025年，算力总规模超过2.06EFLOPS，其中智能算力占比超过35%。运力能力，省内数据中心间时延低于2ms，至国家算力枢纽节点时延不高于20ms，重点场所算力网络（OTN）通达率超过50

20、%，1ms全光城市数量达到5个。存力总规模超过10.7EB，先进存储容量占比达到30%以上。2024.3南京南京市推进算力产业发展行动方案到2025年，全市数据中心总规模达到25万标准机架，总算力超8.5EFLOPS（FP32），可统筹智能算力超6000PFLOPS（FP16）。打造南京都市圈、长三角重点城市算力设施3ms低时延圈，市内算力设施时延不高于1ms。存储总量超60EB，先进存储容量占比达到40%以上。2024.3上海上海市智能算力基础设施高质量发展“算力浦江”智算行动实施方案（2024-2025年）到2025年，上海市智能算力规模将超过30EFlops，占总算力的50%以上。网络时

21、延：算力网络节点间单向网络时延将控制在1毫秒以内。存储容量：智算中心内先进存储容量占比将达到50%以上。2024.3广东广东省算力基础设施高质量发展行动暨“粤算”行动计划（2024-2025年）到2025年，在计算力方面，算力规模达到38EFLOPS，智能算力占比达到50%。建成智能计算中心10个。在运载力方面，打造“城市内1ms、韶关至广深3ms、韶关至全省5ms”时延圈，重点应用场所光传送网（OTN）覆盖率达到90%。在存储力方面，存储总量超过260EB，先进存储容量占比达到30%以上，重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到100%。2024.4北京北京市算力基础设施建设实施方案（202

22、42027年）到2025年，北京市智算供给规模达到45EFLOPS，2025-2027年根据人工智能大模型发展需要和国家相关部署进一步优化算力布局；到2027年，实现智算基础设施软硬件产品全栈自主可控，整体性能达到国内领先水平，具备100%自主可控智算中心建设能力，有效支撑对标国际领先水平的通用和行业垂类大模型的训练和推理。资料来源：中国政府网，各地方政府官网，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 运营商运营商2024年资本开支精准投放，加强算力领域投资：年资本开支精准投放，加强算力领域投资：中国移动中国移动规划2024年投资1730亿元，其中，算力规划投资475

23、亿元（同比+21.5%）。中国移动已形成10.1 EFLOPS智算算力（FP16），规划2024年底实现智算算力17 EFLOPS（同比提升约7 EFLOPS）。中国电信中国电信规划2024年实现资本开支960亿元（同比-3%），其中产业数字化资本开支369.6亿元（占38.5%，提升2.5pct），包括面向云/算力领域投资180亿元。中国电信已具备11 EFLOPS智算算力，2024年计划新增10EFLOPS 智算算力。中国联通中国联通规划2024年资本开支650亿元（预计同比-12%），投资重点由稳基础的联网通信业务转向高增长的算网数智业务。运营商：加大智算领域资本开支运营商：加大智算领域

24、资本开支表表 3：三大运营商资本开支明细情况（亿元）：三大运营商资本开支明细情况（亿元）中国移动中国移动连接连接算力算力能力能力基础基础总计总计2022090（其中5G:880）392024E874（其中5G:690)4751632181730YoY-20%21%22%16%-4%中国电信中国电信移动网移动网（5G+4G）产业数字化产业数字化宽带网宽带网运营系统运营系统基础设施基础设施总计总计2022320271186148867.2 2023348355168117988.42024E295370160135960YoY-15

25、%4%-4%15%-3%中国联通中国联通5G算网投资算网投资总计总计20223311427422E650YoY-12%资料来源：三大运营商推介材料，国信证券经济研究所整理图图 7：中国移动中国移动（上上）和中国电信和中国电信（下下）2024年智算算力规划年智算算力规划资料来源：中国移动、中国电信推介材料，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 三大运营商已先后开启三大运营商已先后开启AI服务器招标：服务器招标：中国移动中国移动近期启动2024年至2025年新型智算中心的大规模采购，规划采购7994台AI训练服务器及60台以太网交换机；此前

26、，移动2023-2024年新型智算中心（试验网）集采项目12个标包对应AI训练服务器采购量总计达到2454台（1-11标包集采1204台，12标包集采1250台）。中国电信中国电信2023-2024年AI服务器共采购4175台训练型服务器，其中G系列（鲲鹏CPU）训练服务器合计招标1977台（合计金额约27.8亿元），I系列（Intel CPU）训练服务器合计招标2198台。中国联通中国联通2024年3月23日首次集采AI服务器，根据预审公告，中国联通本次将采购2503台AI服务器，688台关键组网设备RoCE交换机。运营商：运营商：AI服务器招标均已启动服务器招标均已启动表表4：中国电信：中

27、国电信AI算力服务器算力服务器（2023-2024年年）集采及中标候选人集采及中标候选人标包标包产品品类产品品类产品名称产品名称规格规格数量（台）数量（台）中标候选人中标候选人投标报价（亿元）投标报价（亿元）标包一I系列服务器主设备-训练型风冷服务器（I系列）CPU:Intel至强可扩展处理器*2GPU=8片，单卡FP16算力不低于300TFLOPS（H800）2073超聚变53.4浪潮信息53.4紫光华山53.7宁畅53.8配套设备-IB交换机64个NDR 400G端口；32个OSFP光模块1129中兴通讯52.9烽火通信50.4联想52.1标包二I系列服务器主设备-训练型液冷服务器（I系列

28、）CPU:Intel至强可扩展处理器*2GPU=8片，单卡FP16算力不低于300TFLOPS（H800）125超聚变3.4浪潮信息3.4配套设备-Infiniband交换机64个NDR 400G端口；32个OSFP光模块53紫光华三3.4宁畅3.4标包三标包三G系列服务器系列服务器训练型风冷服务训练型风冷服务器（器（G系列）系列）CPU:鲲鹏鲲鹏920系列系列*4GPU=8片，单卡片，单卡FP16算算力不低于力不低于280TFLOPS1048华鲲振宇华鲲振宇13.0昆仑技术昆仑技术13.0烽火通信烽火通信13.0宝德宝德13.0新华三新华三13.0湘江鲲鹏湘江鲲鹏13.0神州数码神州数码13

29、.0黄河科技黄河科技13.1标包四标包四G系列服务器系列服务器训练型液冷服务训练型液冷服务器（器（G系列）系列）CPU:鲲鹏鲲鹏920系列系列*4GPU=8片，单卡片，单卡FP16算算力不低于力不低于280TFLOPS929华鲲振宇华鲲振宇14.8昆仑技术昆仑技术14.8烽火通信烽火通信14.8新华三新华三14.8宝德宝德14.8湘江鲲鹏湘江鲲鹏14.8神州数码神州数码14.8黄河科技黄河科技14.8资料来源：中国电信，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 国内互联网厂商资本开支显著回暖，国内互联网厂商资本开支显著回暖，AI为重要投资方向。为重要投资方向。2023

30、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。互联网：资本开支回暖，加大互联网：资本开支回暖，加大AI投资投资图图 9：BAT资本开支同比增速资本开支同比增速（%）资料来源：公司公告，国信证

31、券经济研究所整理图图 8：BAT季度资本开支情况季度资本开支情况（百万元百万元）资料来源：公司公告，国信证券经济研究所整理0500000002500030000020004000600080004000160002020Q42021Q22021Q42022Q22022Q42023Q22023Q4阿里巴巴 腾讯 百度 合计-100%-50%0%50%100%150%200%250%300%350%2020Q42021Q22021Q42022Q22022Q42023Q22023Q4阿里巴巴 腾讯 百度 国内合计 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内

32、容 随着政府、运营商以及互联网等核心主体加强智算中心建设规划，我国智算中心正加速落地。随着政府、运营商以及互联网等核心主体加强智算中心建设规划，我国智算中心正加速落地。国内智算中心建设加速落地国内智算中心建设加速落地表表 5：国内部分智算中心项目：国内部分智算中心项目类型类型项目名称项目名称地区地区运营主体运营主体设计算力规模设计算力规模已建成规模已建成规模芯片方案芯片方案政府类天津人工智能计算中心项目一期天津市河北区天津市河北区政府100P100P华为天津市人工智能计算中心二期项目天津市河北区天津市河北区政府100P（已上线一二期共200P，但总的规划算力为400P)100P华为河北人工智能

33、计算中心河北省廊坊廊坊市委、市政府300P完成一期建设100P华为南京智能计算中心南京市麒麟科技创新园南京中科逆熵科技有限公司理论峰值为1250P140P华为南京鲲鹏 昇腾人工智能计算中心南京江北新区中心40P40P华为运营商类中国移动呼和浩特智算中心项目内蒙古内蒙古呼和浩特和林格尔新区中国移动6000P华为中国联通长三角（芜湖）智算中心项目安徽安徽芜湖中国联通3000P中国电信长三角（芜湖）智算中心项目安徽安徽省芜湖市中国电信3000P中国移动智算中心（武汉）项目湖北湖北移动东湖高新中国移动1000P中国电信（邯郸）天翼视超云基地河北河北省邯郸市经开区中国电信300P上海中国电信算力高效调度

34、示范项目上海市青浦区中国电信联通佛山蓝湾云智算中心佛山中国联通互联网类百度智能云-昆仑芯（盐城）智算中心项目江苏省盐城市百度智能云业务200P百度昆仑芯通用AI计算处理器阿里云张北超级智算中心项目河北张家口张北县阿里云12000P阿里云乌兰察布智算中心项目内蒙古内蒙古乌兰察布市阿里云3000P百度沈阳智能计算中心项目沈阳百度规划500P，一期建设208P百度云计算（徐水大王店）中心河北省保定市徐水经济开发区百度资料来源：IDC圈，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 美国对中国先进芯片进口限制持续升级。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

35、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)2400TPP4800，且1.6PD5.92的芯片；(4)1600TPP，且3.2PD5.92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

36、和芯片制造设备的规定。这一背景这一背景下，国内算力自主可控是必然趋势。下，国内算力自主可控是必然趋势。供给侧：禁运背景下，国产算力替代具有必要性供给侧：禁运背景下，国产算力替代具有必要性表表 6：美国：美国AI芯片禁运法规芯片禁运法规法规日期法规日期性能指标性能指标涉及芯片涉及芯片芯片性能指标芯片性能指标2022.8（3A090.a）限制每次运算位长乘以TOPS为单位的处理性能不能大于4800 A100性能指标TPP4800，性能密度指标5.92 H100性能指标TPP4800，性能密度指标5.92 2023.10（3A090.b）(1)总计算能力TPP（算力*位宽）超过4800的芯片；性能指

37、标TPP4800，性能密度处于1.65.92区间(2)TPP超过1600且PD（TPP/芯片面积）超过5.92的芯片；性能指标TPP4800，性能密度处于1.65.92区间(3)2400TPP4800，且1.6PD5.92的芯片；(4)1600TPP，且3.2PD5.92的芯片A800性能指标TPP4800，性能密度指标5.92H800性能指标TPP4800，性能密度指标5.92L40S性能指标TPP4800，性能密度处于1.65.92区间 4090性能指标TPP4800，性能密度处于1.65.92区间 2024.4新规文件更新，对于包含满足3A090.a和3A090.b限制要求的计算机或服务

38、器整机组装类产品，同样实施出口管制资料来源：美国商务部，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 10：鹏城云脑鹏城云脑II硬件配置硬件配置资料来源：EE Times，国信证券经济研究所整理 以鹏城云脑以鹏城云脑II为例，我们重点关注国产智算中心的基础设施为例，我们重点关注国产智算中心的基础设施服务器、温控、交换机以及光模块：服务器、温控、交换机以及光模块：（1）AI服务器配置：服务器配置：采用Atlas 800 AI服务器，基于2个鲲鹏920 CPU和8个昇腾 910A AI加速器。单机柜8台AI服务器，合计计算机柜数量64个，总计4096张昇腾910A AI加

39、速器。（2）交换机：）交换机：采用RoCE v2网络。通用算力和AI算力面采用华为FM8850-64CQ-E1交换机，64*100G接口配置；样本面和业务面采用华为FM6865-46 S8CQ-E1交换机，48*25G接口配置；设备管理面采用GES5735交换机。（3）光模块：）光模块：昇腾910和鲲鹏920直出接口速率为100G。（4）散热：）散热：采用液冷散热，PUE小于等于1.25。国产算力集群案例国产算力集群案例鹏城云脑鹏城云脑II系统指标：系统指标：半精度峰值算力 1EOPS存储容量 64PB点到点带宽 100Gbps机柜个数：机柜个数：计算机柜 64其他机柜 278合计342功耗指

40、标：功耗指标：系统最大功耗 =5MWPUE =1.25图图 11：鹏城云脑鹏城云脑II网络配置网络配置资料来源：EE Times，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容国产算力重点关注产业环节国产算力重点关注产业环节冷板（电子散热）冷板（电子散热）加速卡加速卡服务器服务器交换机交换机光模块光模块高速连接器高速连接器液冷（一次侧液冷（一次侧&二次侧）二次侧）算力集群算力集群产业环节产业环节GPU服务器服务器交换机端口交换机端口光模块光模块液冷冷板液冷冷板液冷（二次侧）液冷（二次侧）高速连接器高速连接器配比关系10.12553-51.25-单位价值量参考10-15万万约

41、约150-200万万单端口单端口200美元美元120-150美元美元1000-2000元元5000-6000元元/kw占服务器价值量占服务器价值量3-5%图图 12：国产算力重点关注产业环节：国产算力重点关注产业环节资料来源：华为，锐捷网络，Vertiv，安费诺，国信证券经济研究所整理及测算；注：配比关系和价值量均基于8卡服务器（2个CPU+8个GPU）和3层组网估计，假设GPU出口带宽400G，交换机端口和光模块速率等效400G，液冷采用冷板式假设请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 13：中国移动面向超万卡集群的新型智算总体架构中国移动面向超万卡集群的新型智算总体架构资料来源：

42、中国移动面向超万卡集群的新型智算技术白皮书（2024），国信证券经济研究所整理 万卡以上的大规模集群加速建设。万卡以上的大规模集群加速建设。以运营商为例，中国移动中国移动预计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。图图 14：天翼云上海临港国产万

43、卡液冷算力池投入使用天翼云上海临港国产万卡液冷算力池投入使用资料来源：中国电信，国信证券经济研究所整理产业趋势：大规模集群应用趋势明显产业趋势：大规模集群应用趋势明显请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 我国国产我国国产AI芯片以华为昇腾系列为代表，蓄势待发。芯片以华为昇腾系列为代表，蓄势待发。华为于2018年首发昇腾310推理芯片，可用于边缘计算领域；2019年发布昇腾910训练芯片应用于云端领域；2023年科大讯飞公布其使用华为昇腾910B的星火一体机，据科大讯飞，其性能可对标A100。另据路透社报道，百度为200台服务器订购了1600片昇腾910B。华为之外，海光信息深算三号、寒

44、武纪思元590等国内芯片厂商以及互联网大厂自研芯片布局也在持续推进。产业趋势：国产产业趋势：国产AI芯片持续提升芯片持续提升表表 7：国内：国内AI加速芯片和英伟达加速芯片和英伟达GPU对比对比A800(PCIe/SXM)A100(PCIe/SXM)华为华为 Ascend 910BH800(PCIe/SXM)H100(PCIe/SXM)L20(PCIe)H20(PCIe/SXM)深算一号年份年份202220202023202220222023202321H1工艺工艺7nm7nm4nm4nm4nm4nm7nm架构架构AmpereAmpereHUAWEI Da VinciHopperHopperA

45、da LovelaceHopper-TDP300/400W300/400W400W350/700W275W400W350WGPU内存内存80G HBM2e80G HBM2e64G HBM2e80G HBM380G HBM348G GDDR680G HBM332GBGPU内存带宽内存带宽1935/2039 GB/s2/3.35 TB/s864GB/s4.0TB/s1024 GB/sGPU互连互连（一对一）（一对一）NVLINK 400GB/sPCIe Gen4 64GB/s,NVLINK 600GB/sHCCS 56GB/sNVLINK 400GB/sPCIc Gen5 128GB/s,；NVL

46、INK 900GB/sPCIe Gen4 64GB/sPCIe Gen5 128GB/s,NVLINK 900GB/sPCIe Gen4x16GPU互连互连（一对多）（一对多）NVLINK 400GB/sPCIe Gen4 64GB/s,NVLINK 600GB/sHCCS 392GB/sNVLINK 400GB/sPCIe Gen5 128GB/s,NVLINK 900GB/sPCIe Gen4 64GB/sPCIe Gen5 128GB/s,NVLINK 900GB/sxGMI x 2,Up to 184 GB/sFP3219.5TFLOPS19.5TFLOPS-51/67 TFLOPS5

47、9.8 TFLOPS44 TFLOPS-TF32(TensorFloat)156/312 TFLOPS156/312 TFLOPS-756/989 TFLOPS59.8 TFLOPS74 TFLOPS-BFLOAT16 TensorCore156/312 TFLOPS156/312 TFLOPS-119/119 TFLOPS148/148 TFLOPS-FP16 TensorCore312/624 TFLOPS312/624 TFLOPS320 TFLOPS-1513/1979 TFLOPS-FP8 TensorCoreNOT supportNOT support640 TFLOPS-3026

48、/3958TFLOPS-INT8 TensorCore624/1248 TFLOPS624/1248 TFLOPS640 TFLOPS-3026/3958TFLOPS239/239 TFLOPS296/296 TFLOPS-资料来源：英伟达，华为，架构师联盟，SDNLAB，海光信息招股说明书，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 15：全调度以太网全调度以太网（GSE）技术架构技术架构资料来源：中国移动，国信证券经济研究所整理 AI组网采用以太网具有性价比优势，全球及国内均提出以太网优化协议。组网采用以太网具有性价比优势，全球及国内均提出以太网优化协议。以太网

49、在AI集群中主要采用RoCEv2协议，但对比IB网络，以太网本身仍然在丢包等方面存在一定性能差距。全球范围来看，超以太网联盟（UEC）组建，旨在打造高性能以太网，以新形式进行传输层处理，在非无损网络的情况下也可实现以太网性能提升，较RDMA更灵活；国内中国移动牵头“全调度以太网（GSE）推进计划”，基于逐包的以太网转发和全局调度机制，突破传统无损以太性能瓶颈，中国移动计划于2024年开展GSE中试，近期已发布新型智算中心以太网物理层安全（PHYSec）架构白皮书。图图 16：PHYSec 整体技术流程整体技术流程资料来源：中国移动新型智算中心以太网物理层安全（PHYSec）架构白皮书，国信证券

50、经济研究所整理产业趋势：以太网协议加速适配产业趋势：以太网协议加速适配请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 17：AI大模型要求不断提升通信带宽降低时延大模型要求不断提升通信带宽降低时延资料来源：纳多德，国信证券经济研究所整理 网络带宽是训练算力的瓶颈之一，点对点通信速率加速升级。网络带宽是训练算力的瓶颈之一，点对点通信速率加速升级。大模型训练产生庞大的集群内通信流量，GPT 3.5的训练仅是单次计算迭代内梯度同步需要的通信量就达到了百GB 量级，此外还有各种并行模式、加速框架引入的通信需求。一个高效的模型在硬件依赖三个环节的性能改进存储、计算和通信能力，在存储和算力一定的情况下，

51、AI模型训练的效率将取决于通信时长。而存储和算力分别可通过HBM应用、GPU算力提升等方式解决，通信时长则由数据量和通信带宽决定，因此提高通信带宽有助于提升训练集群的计算效率。图图 18：腾讯星脉高性能计算网络腾讯星脉高性能计算网络资料来源：腾讯云，国信证券经济研究所整理产业趋势：点对点通信速率加速升级产业趋势：点对点通信速率加速升级请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 19：单机柜功率密度与适宜的散热方式单机柜功率密度与适宜的散热方式资料来源：Vertiv，国信证券经济研究所整理 单服务器、单机柜功率持续提升，单服务器、单机柜功率持续提升，PUE考核下考核下AIDC加速液冷应用。

52、加速液冷应用。随着单卡功率的持续提升，AIDC集群的单机柜功率显著提升。如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。同时AIDC电力紧缺已成为初步共识，采用液冷降低PUE有望节约整体数据中心电能消耗。国内双碳目标下推动PUE考核趋严，加速带动液冷渗透率提升。图图 20：AIDC的能耗需求快速提升的能耗需求快速提升资料来源：Semianalysis，国信证券经济研究所整理产业产业趋势：液冷应用逐步渗透趋势：液冷应用逐步渗透请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容二、服务器：算力服务器快速增长，液冷、机架式方案二、服务

53、器：算力服务器快速增长，液冷、机架式方案应用加速应用加速请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 22：全球服务器市场规模全球服务器市场规模（亿美元亿美元）资料来源：IDC，国信证券经济研究所整理 通算服务器需求相对疲软，算力服务器快速增长。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。通算需求相对疲软，整体出货量下降通算

54、需求相对疲软，整体出货量下降图图 21：全球服务器出货量全球服务器出货量（万台万台）资料来源：IDC，国信证券经济研究所整理-30%-25%-20%-15%-10%-5%0%5%10%15%20%25%05003003504004502020Q12020Q32021Q12021Q32022Q12022Q32023Q12023Q3Units（万台）出货量增速(%）-5%0%5%10%15%20%25%30%05003003504004502020Q12020Q32021Q12021Q32022Q12022Q32023Q12023Q3Vendor Rev

55、enue(亿美元）销售额增速(%)请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 24：中国加速计算服务器市场规模预测中国加速计算服务器市场规模预测（百万美元百万美元）资料来源：IDC，国信证券经济研究所整理 AI服务器需求高增。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

56、达到164亿美元。AI服务器需求旺盛，国内规模有望破百亿美元服务器需求旺盛，国内规模有望破百亿美元图图 23：全球全球AI服务器出货量预测服务器出货量预测（千台千台）资料来源：Trendforce，国信证券经济研究所整理855523690%5%10%15%20%25%30%35%40%45%05000250020222023E2024E2025E2026EAI服务器出货量（千台）YoY(%)请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 25：国内主要智算中心分布及采用昇腾服务器的智算中心情况国内主要智算中心分布及采用昇腾服务器的智算中心情况资料来

57、源：至顶网，国信证券经济研究所整理国产算力服务器加速落地国产算力服务器加速落地智算中心视角智算中心视角省份省份智算中心智算中心规划算力规划算力投资规模（亿元）投资规模（亿元）算力卡算力卡广东深圳鹏城云脑华为昇腾北京北京昇腾人工智能计算中心1000P华为昇腾天津天津人工智能计算中心300P12.7华为昇腾河北河北人工智能计算中心5.9华为昇腾山东济南人工智能计算中心400P5.47华为昇腾山东青岛人工智能计算中心100P3.9华为昇腾江苏南京鲲鹏 昇腾人工智能计算中心140P5.7华为昇腾浙江杭州人工智能计算中心140P3.3华为昇腾广西中国-东盟人工智能计算中心华为昇腾福建福建人工智能计算中心

58、400P华为昇腾广东深圳人工智能融合赋能中心华为昇腾广东广州人工智能公共算力中心1000P华为昇腾河南中原人工智能计算中心300P15华为昇腾湖南长沙昇腾人工智能创新中心1000P180华为昇腾、寒武纪湖北武汉人工智能计算中心400P10华为昇腾四川成都人工智能计算中心1000P109华为昇腾陕西未来人工智能计算中心19华为昇腾重庆重庆人工智能创新中心11.8华为昇腾辽宁大连人工智能计算中心华为昇腾请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容国产算力服务器加速落地国产算力服务器加速落地运营商集采视角运营商集采视角表表 8：中国移动中国移动2023-2024年新型智算中心（试验网）采购中标结果年

59、新型智算中心（试验网）采购中标结果包段包段产品名称产品名称数量数量（套）（套）中标候选人中标候选人份额份额投标报价投标报价（亿元，不含税）（亿元，不含税）招标金额招标金额（亿元，不含税）（亿元，不含税）标包1高性能无损交换机324重新招标机架式PC服务器2通用Al训练服务器(扣卡液冷)256管理软件2050标包2通用Al训练服务器(扣卡液冷)374重新招标标包3通用Al训练服务器(PCle风冷)86重新招标标包标包4特定场景特定场景Al训练服务器训练服务器(PCle风冷风冷)52新华三新华三70%0.150.15烽火通信烽火通信30%0.14标包标包5通用通用Al推理服务器推理服务器(PCle

60、风冷风冷)16中兴通讯中兴通讯100%0.040.04标包标包6特定场景特定场景Al推理服务器推理服务器(PCle风冷风冷)64新华三新华三70%0.110.11昆仑技术昆仑技术30%0.10标包7数据中心交换机(接入交换机)10华为100%0.040.04数据中心交换机(出口交换机)2标包8数据中心交换机(出口交换机)64锐捷网络48台0.670.73数据中心交换机(接入交换机)128华为144台0.85标包9分布式文件存储-性能型典配96华为70%0.910.89分布式文件存储-高性能典配23曙光信息30%0.84标包10虚拟化软件608趋动科技100%0.250.25标包标包11特定场景

61、特定场景Al训练服务器训练服务器(扣卡液冷扣卡液冷)356昆仑技术昆仑技术256台台4.914.91华鲲振宇华鲲振宇100台台4.90标包标包12特定场景特定场景Al训练服务器训练服务器(扣卡风冷扣卡风冷)106昆仑技术昆仑技术41%24.7424.74华鲲振宇华鲲振宇30%24.74特定场景特定场景Al训练服务器训练服务器(扣卡液冷扣卡液冷)1144烽火通信烽火通信20%24.74神州数码神州数码8%24.74资料来源：中国移动采购与招标网，国信证券经济研究所整理表表 9：中国移动中国移动2024-2025年新型智算中心采购中标候选人情况年新型智算中心采购中标候选人情况包段包段产品名称产品名

62、称数量数量（套）（套）中标候选人中标候选人份额份额投标报价投标报价（亿元，不含税）（亿元，不含税）招标金额招标金额（亿元，不含税）（亿元，不含税）标包标包1特定场景特定场景AI训练服务器训练服务器7994昆仑技术昆仑技术21%190.97191.04华鲲振宇华鲲振宇18%190.97宝德宝德16%190.97百信百信14%191.36长江计算长江计算12%191.17神州鲲泰神州鲲泰11%191.17湘江鲲鹏湘江鲲鹏9%190.58标包2以太网交换机60重新招标资料来源：中国移动采购与招标网，国信证券经济研究所整理 以运营商集采为例，国产算力服务器已占据主流。以运营商集采为例，国产算力服务器已

63、占据主流。如中国移动2023和2024年两次智算中心招标，其中AI服务器中标单位以昇腾系整机合作伙伴为主，2024年此次191亿AI服务器招标中标候选人均为华为昇腾系整机合作伙伴。请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 27：中国移动近年来中国移动近年来AI服务器招标中标候选人变化服务器招标中标候选人变化资料来源：中国移动，国信证券经济研究所整理图图 26：中国中国AI服务器市场竞争格局服务器市场竞争格局（2022）资料来源：IDC，国信证券经济研究所整理 AI服务器视角，此前浪潮信息份额靠前。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

64、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。国内国内AI服务器竞争格局：浪潮信息份额靠前，关注昇腾系厂商服务器竞争格局：浪潮信息份额靠前，关注昇腾系厂商9%5%6%6%7%9%11%47%其他宝德华为坤前安擎宁畅H3C浪潮50%30%20%2020-2021华为浪潮信息新华三31%21%12%36%2021-2022浪潮信息新华三曙光信息烽火通信2%16%46%29%6%2023-2024新华三烽火通信昆仑技术华鲲振宇神州数码21%18%16%14%12%

65、11%9%2024-2025昆仑技术华鲲振宇宝德百信信息长江计算神州鲲泰湘江鲲鹏请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容昇腾系整机合作伙伴一览昇腾系整机合作伙伴一览表表 10：昇腾系整机合作伙伴一览：昇腾系整机合作伙伴一览合作伙伴合作伙伴级别级别控股关系控股关系营业收入（亿元）营业收入（亿元）盈利指标盈利指标相关上市公司相关上市公司相关上市公司收入（亿元）相关上市公司收入（亿元）相关上市公司归母净利润（亿元）相关上市公司归母净利润（亿元）证券代码证券代码证券简称证券简称2022120222023昆仑技术战略级超聚变子公司-华鲲振宇战略级高新发展拟取得控制权39.5净利

66、润：0.5亿元000628.SZ高新发展66.165.780.11.62.03.7神州鲲泰领先级神州数码100%持股38.3毛利率：10%000034.SZ神州数码1223.81158.81196.22.410.011.7宝德优先级-002661.SZ拓维信息-百信优先级-长江计算优先级烽火通信间接持股70.7%13.72净利润：0.3亿元600498.SH烽火通信263.1309.2311.32.94.15.1广电五舟优先级广电运通16.2%持股扣非净利润：0.07亿元002152.SZ广电运通67.875.390.48.28.39.8同方计算机优先级软通动力100%持股44.06毛利率：8

67、%净利润：-1.2亿元301236.SZ软通动力166.2191.0175.89.49.75.3湘江鲲鹏优先级拓维信息100%持股15.53净利润：54.3万元002661.SZ拓维信息43.350.251.80.71.5-0.7新华三认证级紫光股份51%持股519.39净利润：34.1亿元000938.SZ紫光股份676.4740.6773.121.521.621.0安擎认证级-黄河认证级-北联国芯认证级-资料来源：昇腾官网，各公司公告，国信证券经济研究所整理；注：斜体为2023年前三季度数据请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 29：GPU服务器内部引入服务器内部引入Switc

68、h芯片芯片资料来源：中国移动面向超万卡集群的新型智算白皮书（2024），国信证券经济研究所整理图图 28：模型参数从千亿迈向万亿模型参数从千亿迈向万亿，互联高需求从互联高需求从8卡扩展到百卡间卡扩展到百卡间资料来源：中国移动算力网络原创技术与NICC新型智算中心技术体系，国信证券经济研究所整理 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高速通信需求进一步扩展至百卡级别，

69、卡间互联的最优解指向 Switch 交交换拓扑，“超级服务器”等机柜式方案有望加速应用换拓扑，“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。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01234567Server 101234567Server N01234567Super Server01234567千亿模型：千亿模型：高通信需求（张量并行）集中8卡之间万亿模型

70、：万亿模型：高通信需求（MoE并行）集中在百卡之间请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 31：英伟达英伟达GB200 NVL72单机柜拓扑单机柜拓扑（上上）及及576卡全互联双机柜拓扑卡全互联双机柜拓扑资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 海外芯片厂商中，英伟达已先后推出海外芯片厂商中，英伟达已先后推出GH200、GB200等机架式方案，扩大卡间互联规模等机架式方案，扩大卡间互联规模。英伟达通过私有协议NVLink实现卡间互联，在此前GH200方案中，英伟达采用2层fat-tree网络结构实现256张GH200超级芯片互联；GB200架构中，英伟达推出NVL72方案，单机

71、柜集成72个全互联的Blackwell芯片，英伟达也推出双机柜（NVL36）方案，也可通过2层NVLink交换实现最大576个GPU的全互联。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图图 30：英伟达英伟达GH200超级计算机网络结构超级计算机网络结构资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 32：昇腾昇腾910服务器内通过服务器内通过HCCS实现实现8卡互联卡互联资料来源：华为DaVinci:A Scalable Architecture for Neural N

72、etwork Computing，国信证券经济研究所整理 国内芯片厂商也推出相应卡间互联协议。国内芯片厂商也推出相应卡间互联协议。如华为的HCCS（high-speed cache coherence network）、寒武纪的 MLU-LINK、燧原的 GCU-LARE和壁仞的B-LINK等。对比NVLink已经采用 Switch 交换或全互联的拓扑结构达到 8 卡或百卡级别的互联，国内厂商技术方案大多采用 cube 类拓扑实现8卡成环连接，相比之下在集群总吞吐和规模能力上均有代际差。但产业趋势明确，基于国内卡间互联但产业趋势明确，基于国内卡间互联协议的机架式方案有望加速应用。协议的机架式方

73、案有望加速应用。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图图 33：昇腾昇腾 910 AI处理器互联拓扑图处理器互联拓扑图资料来源：昇腾官网，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 对比光互连，铜互联拥有功耗、成本等方面的优势。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

74、近零、高度可靠。铜互联：机柜式方案高速互联的选择铜互联：机柜式方案高速互联的选择表表 11：DAC对比对比AOC指标指标DACAOC说明说明功耗低（尤其是无源DAC）高传输距离7m300m电磁干扰受电磁干扰无光纤通信不受电磁波干扰，铜缆属于电通信，会受电磁干扰传输信号电信号光信号价格低高光纤价格高于铜线，高速铜缆的成本比同等长度的光缆要便宜2倍到5倍；且AOC两端光纤收发器包含激光器重量与体积重轻在同等长度下，DAC的重量是AOC的4倍，体积是AOC的两倍散热强弱铜缆的自然散热效果好于光纤传输性能弱强DAC的误码率高于AOC应用场景应用场景数据中心数据中心10m的中短距的中短距离通信，如接入交

75、换机到核离通信，如接入交换机到核心交换机心交换机资料来源：今日光电，易天光通信，国信证券经济研究所整理图图 34：DAC与与AOC数据中心应用示意图数据中心应用示意图资料来源：兆龙互连官网，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 数据中心短距离通信所需的高速铜缆持续优化。数据中心短距离通信所需的高速铜缆持续优化。以直连铜缆为例，直连铜缆（Direct Attach Cable，DAC）是两端带有固定接头的线缆组件。作为高速传输线缆，DAC采用平行对称结构，大幅提升传输带宽和传输速率，同时降低了对内对间的时延差，提高了抗电磁干扰能力，其单通道传输速率最高已可达到224

76、Gbps。DAC又分无源又分无源DAC(Passive Copper Cable)和有源和有源DAC(Active Copper Cable)，后者通过加入芯片增加传输距离。，后者通过加入芯片增加传输距离。无源DAC使用屏蔽的高速差分铜缆，两端的电路板上没有芯片，整个信号传输过程中，未对信号做任何处理。有源DAC内部具备预加重、均衡等高速电信号补偿芯片，对电信号传输过程中的衰减进行补偿，可以增加数据传输距离。为了进一步增加传输距离，业界演进出AEC（Active Electrical Cable），在线缆两端加入CDR。铜互联：铜线传输速率和距离持续优化铜互联：铜线传输速率和距离持续优化图图

77、35：无源铜缆对比有源铜缆无源铜缆对比有源铜缆资料来源：新浪财经，国信证券经济研究所整理图图 36：不同速率铜缆的传输距离不同速率铜缆的传输距离资料来源：ODCC，国信证券经济研究所整理556G Passive112G Passive224G Paasive(TBD)56G ACC112G ACC224G ACC(TBD)224G AEC(TBD)m1m2m3m4m5m5m 26AWG3.5m 25AWG2m 26AWG1m 26AWG5m 30AWG3m 30AWG2m 26AWGAEC:4m 32AWGACC:4m 27AWG5m 30AWG4m 26AWG112G AEC请务必阅读正文之

78、后的免责声明及其项下所有内容图图 38：安费诺安费诺Overpass有线背板方案有线背板方案（上上）和内部跳线方案示例和内部跳线方案示例（下下）资料来源：安费诺，国信证券经济研究所整理 参考参考GB200机架式方案：机架式方案：（1）计算单元（Compute Tray）通过背板连接器连接到背板，并通过铜缆连接到NVLink交换机，实现GPU和交换机的互联；（2）交换机内部，交换芯片通过4个跳线连接器与背板连接器连接。考虑到NVLink协议速率较高（NVLink 4.0双向1800GB/s），如前文所述，出于带宽考虑，对比NVLink已经采用 Switch 交换的拓扑结构达到8卡或72卡的互联，

79、国内厂商技术方案大多采用cube 类拓扑实现8卡成环连接，短期内国内机架式方案或仍不会引入Switch组成芯片拓扑架构。国内机架式方案或采用类似叶脊架构（多轨）的组网方案，但高速背板仍有望应用。国内机架式方案或采用类似叶脊架构（多轨）的组网方案，但高速背板仍有望应用。铜互联：关注高速背板连接器铜互联：关注高速背板连接器图图 37：GB200铜互联铜互联资料来源：Nvidia，国信证券经济研究所整理10 x Compute Tray8x Compute Tray9x Switch Tray使用铜缆连接NVSwitch内部铜互联请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 39：单机柜功率密度

80、与适宜的散热方式单机柜功率密度与适宜的散热方式资料来源：Vertiv，国信证券经济研究所整理 随着单卡功率的持续提升，随着单卡功率的持续提升，AIDC集群的单机柜功率显著提升。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。考虑到下一代及以上

81、水平。考虑到下一代Blackwell芯片单机柜功率有望突破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。，风冷已达散热极限，采用液冷散热大势所趋。服务器趋势二：功耗显著提升，液冷加速应用服务器趋势二：功耗显著提升，液冷加速应用表表 12：H100/B200服务器与单机柜功率测算服务器与单机柜功率测算项目项目单位单位H100B200服务器功率服务器功率W1020012600GPU TDP（x8）W700*81000*8CPU、内存、NVLink等其他W46004600存储、管理设备等W183183交换机等W729729机柜功率（机柜功率（4台服务器）台服务器）kW41.

82、751.3资料来源：Nvidia，semianalysis，国信证券经济研究所整理对应散热方式所适宜的单机柜功率下限（考虑性价比等因素）对应散热方式所适宜的单机柜功率上限可混合使用不同散热技术的单机柜功率区间请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 40：AIDC的能耗需求快速提升的能耗需求快速提升资料来源：semianalysis，国信证券经济研究所整理 一方面，算力中心电力紧缺已成为初步共识，采用液冷降低一方面，算力中心电力紧缺已成为初步共识，采用液冷降低PUE有望节约整体数据中心电能消耗有望节约整体数据中心电能消耗。目前，一个标准的风冷数据中心中，温控环节的能耗占比达到40%（主

83、要为精密空调消耗）。而算力中心对电力需求正在快速提升，需要降低单位算力能耗。通过液冷替代精密空调有助于降低PUE，实现节约能耗的目的。另一方面，国内双碳目标下，推动另一方面，国内双碳目标下，推动PUE考核趋严，有望带动液冷渗透率提升考核趋严，有望带动液冷渗透率提升。从国内市场维度，数据中心作为耗能大户，在双碳目标下，政策对其的PUE考核趋严，目前部分地区已降低至1.25以下。若进一步加大考核力度，风冷已无法满足政策PUE要求。PUE优势节约优势节约AIDC能耗，关注国内能耗，关注国内PUE政策考核政策考核注：注：PUE=（IT设备设备+制冷设备制冷设备+供电设备供电设备+照明及其它等设备）照明

84、及其它等设备）/IT设备能耗，即设备能耗，即PUE越接近于越接近于1，则数据中心中的能耗将主要来源于，则数据中心中的能耗将主要来源于IT设备（服务器、交换机等）。设备（服务器、交换机等）。图图 41：2023年典型数据中心的能耗构成年典型数据中心的能耗构成资料来源：服务器浸没式液冷技术研究进展（2023 年 6 月，侯富民、李超恩、吴佳育、蔡伟、邵璟璟），国信证券经济研究所整理图图 42：数据中心不同冷却方式的典型数据中心不同冷却方式的典型PUE资料来源：中兴通讯液冷技术白皮书，数据中心单相提没液冷规模化应用关键技术研笼，国信证券经济研究所整理40%44%13%3%制冷IT设备损耗其他1.51

85、.21.091.05000111112传统风冷冷板式液冷单相浸没式液冷双相浸没式液冷请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 43：液冷方式分类液冷方式分类资料来源：赛迪顾问中国液冷数据中心发展白皮书，国信证券经济研究所整理 液冷主要原理为用液体替代空气作为冷媒，为发热器件换热。液冷主要原理为用液体替代空气作为冷媒，为发热器件换热。相比风冷，液冷的主要原理是用液体替代空气作为冷媒，为 CPU、芯片组、内存条以及扩展卡等发热器件进行换热，带走热量。在节能、成本、节地、芯片可靠性、机房环境等多维度，液冷相比风冷均具备优势。液冷主要可分为冷板式、浸没式、喷淋式三大类。液冷主要可分为冷板式、浸

86、没式、喷淋式三大类。按照接触方式，液冷主要可分为冷板式、浸没、喷淋式三大类。其中，按照是否相变，冷板式液冷可分为单相冷板式液冷、两相冷板式液冷，浸没式液冷可分为单相浸没式液冷、相变浸没式液冷。液冷技术简介液冷技术简介原理与分类原理与分类表表 13：液冷技术对比：液冷技术对比液冷方案液冷方案非接触式液冷非接触式液冷接触式液冷接触式液冷冷板式冷板式浸没式液冷浸没式液冷喷淋式喷淋式相变浸没式相变浸没式单相浸没式单相浸没式投资成本投资成本初始投资中等，运维成本低初始投资及运维成本高初始投资及运维成本高结构改造及液体消耗成本大，液冷系统初始投资成本低PUE1.1-1.21.051.091.1可维护性可维

87、护性较简单复杂复杂供应商供应商华为、浪潮、曙光、联想、超聚变等主流供应商仅曙光阿里巴巴、H3C、绿色云图、云酷智能、曙光数创仅广东合一应用案例应用案例多超算领域较多较多数据中心场景无批量使用分析分析初始投资中等，运维成本低，PUE收益中等，部署方式与风冷相同，从传统模式过渡较平滑初 始 投 资 最 高，PUE收益最高，需使用专用机柜，服务器结构需改造为刀片式初 始 投 资 较 高，PUE收益较高，部分部件不兼容，服务器结构需改造初始投资较高，运维成本高，液体消耗成本高，PUE收益中等，部署方式同浸没式，服务器结构需改造资料来源：中国移动冷板液冷服务器设计白皮书，国信证券经济研究所整理请务必阅读

88、正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 44：液冷系统通用架构液冷系统通用架构资料来源：中兴通讯液冷技术白皮书，国信证券经济研究所整理 液冷系统通用架构可拆解为机房侧和液冷系统通用架构可拆解为机房侧和ICT设备侧两部分，机房侧可进一步分为一次侧和二次侧两部分，浸没式和冷板式液冷在机房侧设备侧两部分，机房侧可进一步分为一次侧和二次侧两部分，浸没式和冷板式液冷在机房侧架构基本相同，差异主要在架构基本相同，差异主要在ICT设备侧：设备侧：一次侧：一次侧：包含冷却塔、一次侧管网、一次侧冷却液（通常为水）。室外侧为外部冷源，通常为室外的冷水机组、冷却塔或干冷器，热量转移主要通过水温的升降实现；二次侧：二

89、次侧：包含CDU、液冷机柜、二次侧管网和二次侧冷却液。室内侧包括供液环路和服务器内部流道，主要通过冷却液温度的升降实现热量转移；两个部分通过 CDU中的板式换热器发生间壁式换热；ICT设备侧设备侧：浸没式采用Tank安装制冷工质，ICT设备浸于其中；冷板式主要采用冷板贴于核心热源（CPU、GPU、内存）等上方。制冷工质的选择制冷工质的选择：冷板式通常采用乙二醇/丙二醇溶液（基于防冻考虑）或去离子水；浸没式通常采用氟化液、矿物油（如硅油）等。液冷通用架构解析液冷通用架构解析图图 45：一个典型冷板式液冷机房的布局和部件拆解一个典型冷板式液冷机房的布局和部件拆解资料来源：Vertiv，国信证券经济

90、研究所整理一次侧（机房外），核心设施为外部冷源（如冷却塔）一次侧（机房外），核心设施为外部冷源（如冷却塔）CDU（冷量分配单元）（冷量分配单元）液冷机柜液冷机柜机架顶机架顶Manifold竖向竖向Manifold服务器内部服务器内部快接头快接头二次侧（机房内）二次侧（机房内）冷板冷板请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 46：不同液冷方式对比：不同液冷方式对比资料来源：电信运营商液冷技术白皮书,数据中心用浸没式冷却液的研究进展，国信证券经济研究所整理图图 47：2023H1冷板式和浸没式液冷服务器比例冷板式和浸没式液冷服务器比例(出货量出货量)资料来源：IDC中国半年度液冷服务器市

91、场(2023 上半年跟踪，国信证券经济研究所整理 冷板式和浸没式液冷方式各有优劣：冷板式和浸没式液冷方式各有优劣：冷板式：冷板式：优点在于设备改造幅度较小，兼容度、初始投资/改造成本较低，推广更为容易；缺点在于散热效率低于浸没式液冷，150KW以上机柜散热存在压力；浸没式：浸没式：优点在于散热效率最高；缺点在于制冷工质成本高，且常用的制冷工质氟化液具有致癌/激素紊乱等毒性问题，同时改造和初始投资成本大，对机房基础设施有更高要求。目前液冷方式以冷板式为主。目前液冷方式以冷板式为主。冷板式液冷对于数据中心的改造难度较低，所需成本也较为可控，目前冷板式液冷的市场应用相对更加普及。根据IDC报告，按照

92、服务器出货量口径统计，2023H1我国冷板式液冷服务器比例达到90%左右，浸没式液冷渗透率仅为10%。冷板式应用占多数，浸没式方案为长期方向冷板式应用占多数，浸没式方案为长期方向单相浸没式单相浸没式相变浸没式相变浸没式原理冷板贴近服务器芯片等高发热元件，利用冷板中冷却液带走热量；同时增设风冷单元带走低发热元件散热服务器完全浸没在冷却液中，冷却液循环流动并带走热量服务器完全浸没在冷却液中，冷却液产生蒸发冷凝相变，并带走热量冷却液从服务器机箔顶部喷淋下来，通过对流换热为期间降温技术特点服务器与动力系统改造较小，IT设备维护较简单；管路接头、密封件较多，漏液维护复杂散热能力强、功率密度高。IT设备无

93、风扇，静音；机械式吊臂拆装，液体清理和拆卸难、运维经验少散热能力强、功率密度高，IT设备无风扇，静音；服务器改为刀片式，专用机柜，管路要求高，控制复杂IT设备静音，节省液体；需保证冷却液按需分配，运维复杂，排液、补液，维护时破坏服务器原有密封结构成本冷板要求的规格多，需要定制，成本较高可适度改造原有服务器机柜，成本较小最高散热效率80%100%生态T设备、冷却液、管路、供配电等不统一，服务器多与机柜深耦合，支持厂家较多IT设备需定制化，普通光模块等费容性待验证IT设备需定制化，普通光模块等兼容性待验证目前有一家类型类型冷板式液冷冷板式液冷浸没式液冷浸没式液冷喷淋式喷淋式冷却液用量大，成本居中1

94、00%制冷工质、设备、改造等成本均较低制冷工质用量大，氟化液成本高请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 据测算，据测算，到2025年，通用服务器对应液冷市场规模将达到13亿元左右；加速服务器液冷服务器市场规模达到83亿元，合计约合计约9797亿元亿元，以下是核心假设：（1 1）渗透率假设：）渗透率假设：2025年通用服务器液冷渗透率15%；AI服务器液冷渗透率50%；（2 2）功耗假设：）功耗假设：假设通用服务器单芯片平均功耗提升至250W；AI服务器单芯片功耗提升至500W（参考-昇腾910 TDP约400W）（3 3）单价假设：）单价假设：假设2025年风冷、冷板式、浸没式单位成本

95、分别为2430、4000、8000元/kW。空间测算：国内液冷市场有望达百亿元空间测算：国内液冷市场有望达百亿元表表 14：国内液冷市场规模测算：国内液冷市场规模测算2021Y2022Y2023E2024E2025E通用服务器（万台）366.9364.4375.4401.9422.0平均CPU数量（片/台）2.02.02.02.02.0平均功耗（w）0250服务器总功耗（kw）2947422110205风冷占比100%99%97%90%85%风冷单价（元/kw）45004000350027002430风冷市场规模（亿元）56.1

96、53.451.044.943.6冷板式液冷占比0%1%3%10%14%冷板式液冷单价（元/kw）8000550045004000浸没式液冷占比0%0%1%1%浸没式液冷单价（元/kw）0008000液冷市场规模（亿元）1.12.68.713.3加速计算服务器（万台）23.128.5356394.5平均GPU数量（片/台）46688平均功耗（w）350375400450500服务器总功耗（kw）32399564055384000022680003780000风冷占比100%90%85%75%50%风冷单价（元/kw）45004000350027002430风冷市场规模（亿元

97、）14.623.125.045.945.9冷板式液冷占比0%9%14%23%45%冷板式液冷单价（元/kw）8000550045004000浸没式液冷占比1%2%3%5%浸没式液冷单价（元/kw）0008000液冷市场规模（亿元）5.67.628.183.2风冷市场合计（亿元）70.7 76.5 76.0 90.9 89.5 液冷市场合计（亿元）6.7 10.2 36.8 96.5 资料来源：IDC，国信证券经济研究所整理及预测请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容表表 15：冷板式液冷方案交付模式对比：冷板式液冷方案交付模式对比资料来源：电信运营商液冷技术白皮书，

98、国信证券经济研究所整理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。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。交付模式交付模式解耦交付解耦交付一体化交付一体化交付服务器厂商职责范围根据液冷服务器设备，还需明确液冷服务器进回水的温度、压力、水质、监控范围的要求，液冷基础设施连接头的要求、配电要求提供液冷整机柜及二次侧管理的整体设计解决方案服务器多厂家单厂家整体适配性根据既

99、定接口标准分别生产机柜与服务器，测试阶段进行适配原厂机柜和原厂服务器适配性较好，无法与非原厂设备匹配整体机房管理 可形成统一标准及规范，后续易管理各厂家标准不同，不容易对接安装部署批量生产，规模推广，灵活部署，基础设施和服务器厂家需协调合作，机柜供应商提供机柜级的漏液监测功能与服务器结合部署采购模式 机柜与服务器分别采购，促进竞争，有利降低价格统一来购，受厂家限制较多运维管理机柜与服务器分别交付，需明确责任界面，需明确责任主体。各机柜及服务器配置统一，运维方式相同，易于统一管理同厂家整机柜交付，责任界面明晰；不同厂家运维方式，接口、数据类型不同，需分开运维产业成熟度当前尚不成熟当前较成熟服务器

100、/整机柜交付周期盲插快接模式：对现有软管快接厂家，服务器深度定制开发，交付周期约9个月；软管快接模式：对服务器进行浅度定制开发或无需定制，交付周期约3个月主流厂商已有的量产产品分析目前不同液冷供应商之间产品的适配和兼容有一定困难，服务器与机柜之间、机柜与不同品牌服务器之间可能存在不适配的风险，需标准引领，服务器与机柜统一接口标准，提前开展对接联调、验证测试等目前液冷技术在产业化和标准化方面还处于发展阶段，液冷服务器和机柜无统一标准，一体交付模式不利于液冷产业标准的技术积累和创新引领液冷竞争格局（国内）：液冷设计非标，部分服务器厂商自研液冷竞争格局（国内）：液冷设计非标，部分服务器厂商自研请务必

101、阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容专业温控厂商也有方案落地，呈现多方合作模式。专业温控厂商也有方案落地，呈现多方合作模式。目前，英维克、申菱环境和高澜股份已有液冷项目落地（字节马来西亚项目），是国内专业液冷温控供应商中的领先企业。曙光数创为中科曙光系的温控厂商，主要客户为曙光系超算中心，以浸没式方案为主。英维克通过绑定华为英维克通过绑定华为/Intel芯片方案的形式，目前合作服务器厂商如超聚变、宁畅、新华三等，优势更为突出。芯片方案的形式，目前合作服务器厂商如超聚变、宁畅、新华三等，优势更为突出。表表 16：数据中心液冷温控可比公司综合对比数据中心液冷温控可比公司综合对比名称名称 简介简介

102、细分领域细分领域 IDC策略策略 产品技术产品技术23Y机房温控收入机房温控收入/亿元亿元客户客户英维克致力于为云计算数据中心、服务器机房、通信网络、电力电网、储能系统、电源转换等领域提供设备散热解决方案，为客车、重卡、冷藏车、地铁等车辆提供相关车用的空调、冷机等产品及服务，并为人居健康空气环境推出系列的空气环境机。数据中心、服务器机房、通信机房、高精度实验室、无线通信基站、储能电站、电动汽车充电桩、公交、通勤、旅运等产品直接或通过系统集成商提供给数据中心业主、IDC运营商、大型互联网公司，可根据项目情况提供模块化数据中心系统、数据中心基础设施等整体方案和集成总包服务风冷、间接蒸发冷、液冷16

103、腾讯、阿里巴巴、秦淮数据、万国数据、数据港、中国移动、中国电信、中国联通等申菱环境为数据服务产业环境、工业工艺产研环境、专业特种应用环境、公共建筑室内环境等应用场景提供人工环境调控整体解决方案数据中心、特种环境（核电、机场温控、油气回收等）、新能源（海上风电、储能、电池厂、发电厂等）、工业温控数据中心、特种环境（核电、机场温控、油气回收等）、新能源（海上风电、储能、电池厂、发电厂等）、工业温控提供IDC温控一体化解决方案间接蒸发冷、液冷等9华为、中国移动、曙光、浪潮、百度、世纪互联等高澜股份控股子公司高澜创新科技信息与通信（ICT）热管理产品主要为服务器液冷板、流体连接部件、多种型号和不同换热

104、形式的CDU、多尺寸和不同功率的TANK，换热单元。工业、数据中心、新能源汽车、储能等形成冷板液冷数据中心热管理和浸没液冷数据中心热管理的解决方案液冷为主-终端客户如字节跳动等曙光数创以数据中心高效冷却技术为核心的数据中心 基础设施产品供应商，主营浸没相变液冷 数据中心基础设施产品，布局冷板式液冷聚焦数据中心/超算中心等提供浸没式方案为主，布局冷板式液冷为主6.5冷板收入1.90亿元曙光系、润泽科技等数据来源：公司公告，国信证券经济研究所整理（*上述公司机房温控主要收入为在数据中心机房收入）液冷竞争格局（国内）：专业温控厂商积极布局液冷竞争格局（国内）：专业温控厂商积极布局请务必阅读正文之后的

105、免责声明及其项下所有内容三、交换机：三、交换机：AI集群无损通信的载体，以太网应用加速集群无损通信的载体，以太网应用加速请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 48：胖树架构组网示意图：胖树架构组网示意图资料来源：中国移动，国信证券经济研究所整理 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 Ful

106、lmesh 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，最大最大连接情况下两层组网连接情况下两层组网GPU:交换机端口数交换机端口数=1:3，三层组网则为，三层组网则为1:5。网络架构网络架构胖树架构胖树架构表表 17：胖树架构下：

107、胖树架构下144端口交换机端口交换机GPU:交换机端口数测算交换机端口数测算GPU数量数量7252230446089223686473728网络层数3交换机数量0200236Layer-1 Leaf2824Layer-2 Spine2485041008Layer-3 Core108252504交换机端口数28345672002592365184交换机端口数

108、/GPU2.01.03.03.03.03.13.13.13.04.55.05.0资料来源：英伟达，SemiAnalysis，国信证券经济研究所整理及测算请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 49：Spine-Leaf两层组网两层组网资料来源：Google，国信证券经济研究所整理 Spine-Leaf 两层组网如图所示。每8台 Leaf 交换机和下挂的 Al 服务器做为一个 group，以 group 为单位进行扩展。在 group 内部，采用多轨方案将AI服务器连接至 Leaf 交换机，即所有 AI服务器的1号网口都上连至 Leaf1，所有2号网口上连至 Leaf2，依此类推，所有

109、8号网口上连至Leaf8。Spine 交换机和Leaf 交换机之间采用 Fullmesh 全连接；Leaf 交换机上下行收敛比为 1:1。叶脊架构的组网方案在实际应用中综合交换机方案、收敛比设计等不同有不同的落地形式。叶脊架构的组网方案在实际应用中综合交换机方案、收敛比设计等不同有不同的落地形式。如Meta此前披露的采用以太网RoCE的3.2万张GPU算力集群中，机架交换机（Rack Switch）上下行收敛比为 1:1，而集群（Cluster Switch）和汇聚交换机设置收敛比为7:1；对比来看，锐捷网络AI-FlexiForce智算中心网络解决方案Leaf层交换机收敛比1.1:1，Spi

110、ne和Leaf层交换机收敛比为1:1（详见下页）。网络架构网络架构叶脊架构叶脊架构图图 50：Meta通过以太网通过以太网RoCE组建最大可支持组建最大可支持3.2万张万张GPU的算力集群的算力集群资料来源：Google，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 51：锐捷网络：锐捷网络AI-FlexiForce智算中心网络解决方案设计（上为智算中心网络解决方案设计（上为2层，下为层，下为3层）层）资料来源：锐捷网络，国信证券经济研究所整理 以锐捷网络以锐捷网络AI-FlexiForce智算中心网络解决方案为例：智算中心网络解决方案为例：交换机参数：NCP（Lea

111、f交换机）采用NCP-RG-S6930-18QC40F1，18个400G业务口（下行）及40个200G Fabric内联口（上行）；NCF交换机采用NCF-RG-X56-96F1，共96个200G Fabric内联口。NCP交换机收敛比1.1:1，NCF交换机收敛比1:1。2层架构下，1个Pod对应18台服务器（单服务器8卡），采用8个NCP交换机；满配为12个Pod，最大对应216台服务器（即1728张卡）对应NCP交换机数量=12*8=96；NCF交换机数量=1728*400G*1.1/200G/9640台。即即GPU：端口数（等效端口数（等效400G）=1:3.2。3层架构下，1个Pod

112、包含6组18台服务器（单服务器8卡），对应NCP交换机=8*6=48台，Layer-2 NCF交换机需求=6*18*8*400G*1.1/200G/4840台；满配为20个Pod，Layer-3 NCF交换机需求=40*20/2=400台。即即GPU：端口数：端口数（等效（等效400G）=1:5.4。网络架构网络架构叶脊架构叶脊架构表表 18：锐捷网络：锐捷网络AI-FlexiForce解决方案解决方案GPU:交换机端口数测算交换机端口数测算GPU数量数量7272823044608920网络层数2222233333交换机数量68

113、49695210561760Layer-1 NCP483264966960Layer-2 NCF230440480800Layer-3 NCF600交换机端口数（等效400G）2484488080交换机端口数/GPU3.43.13.23.23.25.95.95.55.45.4资料来源：锐捷网络官网，国信证券经济研究所整理及测算DDC 2级组网级组网DDC 3级组网级组网请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 52：RDMA与传统与传统TCP的对比的对比资

114、料来源：架构师技术联盟Google，国信证券经济研究所整理图图 53：InfiniBand 与与 RoCE 协议栈协议栈资料来源：中国移动，国信证券经济研究所整理 服务器内部由TCP协议栈接收/发送报文，对报文进行内部处理时会产生数十微秒的固定时延，这使得在AI数据运算和SSD分布式存储这些微秒级系统中，TCP协议栈时延成为最明显的瓶颈，RDMA技术无需操作系统和技术无需操作系统和TCP/IP协议的介入，可以轻易的实现超协议的介入，可以轻易的实现超低延时的数据处理：低延时的数据处理：允许应用与网卡之间的直接数据读写，将服务器内的数据传输时延降低到接近1us。允许接收端直接从发送端的内存读取数据

115、，极大减少了CPU的负担。RDMA起初针对起初针对Infiniband（IB），以太网基于），以太网基于RDMA的改进技术即为的改进技术即为RoCE。网络协议：低时延要求网络协议：低时延要求RDMA技术应用技术应用请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 54：RoCE延迟较延迟较TCP大幅优化，但对比大幅优化，但对比IB仍有劣势仍有劣势资料来源：电子发烧友，国信证券经济研究所整理图图 55：网络：网络 Incast 流量发生场景流量发生场景资料来源：中国移动NICC新型智算中心技术体系白皮书，国信证券经济研究所整理 InfiniBand高可靠性、低时延、高带宽等特点在超级计算机集群中

116、得到广泛应用；而以太网则具备分布式和兼容性设计，仍存在技术瓶颈，主要体现在易发生堵塞、丢包主要体现在易发生堵塞、丢包：（1）传统基于流的等价多路径路由（Equal Cost Multi Path，ECMP）负载均衡技术在流量数小、单流流量大的情况下可能失效，导致链路负载不均。当某些物理链路负载过大时，容易出现拥塞甚至网络丢包。当某些物理链路负载过大时，容易出现拥塞甚至网络丢包。（2）分布式训练的多对一通信模型产生大量分布式训练的多对一通信模型产生大量 In-cast 流量，造成设备内部队列缓存的瞬时突发而导致拥塞甚至丢包流量，造成设备内部队列缓存的瞬时突发而导致拥塞甚至丢包，造成应用时延的增加

117、和吞吐的下降。PFC（Priority-based Flow Control）和 ECN（Explicit Congestion Notification）都是拥塞产生后，再进行干预的被动拥塞控制机制，它们无法从根本上避免拥塞。（3）业界通过 CLOS 架构搭建大规模分布式转发结构来满足日益增长的转发规模需求，在该架构下，各节点分布式运行和自我决策转发路径导致无法完全感知全局信息和实现最优的整网性能。网络协议：网络协议：IB网络性能更优，网络性能更优，RoCE协议仍存在性能瓶颈协议仍存在性能瓶颈50s5s20%8%2%请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 92：2023年中国光器件

118、与辅助设备最具竞争力企业年中国光器件与辅助设备最具竞争力企业10强强资料来源：网络电信研究院，国信证券经济研究所整理 国内份额领先厂商有望更受益国产算力建设。国内份额领先厂商有望更受益国产算力建设。中际旭创、新易盛等全球领先光模块公司在海外大型云厂商客户中份额较高，充分受益海外AI建设浪潮。同时如光迅科技、华工正源等国内份额较高的光模块公司，有望更加受益国内算力建设。竞争格局：国内份额领先厂商有望受益国产算力建设竞争格局：国内份额领先厂商有望受益国产算力建设图图 91：主要光模块厂商国内收入对比主要光模块厂商国内收入对比（百万元百万元，2023）资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理050

119、0025003000350040004500光迅科技中际旭创新易盛德科立剑桥科技请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图图 93：光模块成本大致拆分光模块成本大致拆分资料来源：易天光通信，国信证券经济研究所整理图图 94：光芯片成本在不同速率光模块的占比光芯片成本在不同速率光模块的占比资料来源：易天光通信，国信证券经济研究所整理 芯片是光模块核心环节之一，高速市场突破或加快。芯片是光模块核心环节之一，高速市场突破或加快。光通信模块产品所需原材料主要是光器件、电路芯片、PCB板以及外壳等。其中，光器件占光模块成本的73%，电路芯片18%，PCB板5%以及外壳4%。光器

120、件中包括了以激光器芯片为核心的TOSA组件、以探测器芯片为核心的ROSA组件以及滤光片等部分。如果进一步拆分，低端光模块中光芯片占比较低，约为30%，高端光模块中光芯片的占比可达到70%光模块上游：高速率光芯片价值占比提升光模块上游：高速率光芯片价值占比提升73%18%5%4%光器件电路芯片PCB板外壳0%10%20%30%40%50%60%70%80%低端模块中端模块高端模块请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 AI需求推动，或加速国内厂商高速光需求推动，或加速国内厂商高速光芯片市场份额突破。芯片市场份额突破。在低速率光芯片领域（25G及以下）基本实现国产替代。根据中国光电子器件产业

121、技术发展路线图（2018-2022年），2017年10G以下激光器芯片国产化率接近80%，10G激光器芯片国产化率接近50%。目前在目前在25G及以及以上速率的光芯片（尤其是激光器芯片）市上速率的光芯片（尤其是激光器芯片）市场主要玩家为欧美、日本等厂商，场主要玩家为欧美、日本等厂商，如美国的Lumentum、II-VI、博通，日本的三菱、住友等。考虑到AI带来的800G等高速光模块需求或在短期内快速释放，结合供应链安全和稳定的考虑，或有望加速国内光芯片厂商的高速市场突破。光模块上游：高速光芯片市场突破或加快光模块上游：高速光芯片市场突破或加快表表 24：国内外主要光芯片厂商对比情况：国内外主要

122、光芯片厂商对比情况厂商厂商主要产品主要产品激光器业务来源激光器业务来源Lumentum1）激光器芯片：10G/25G/100G DML;25G/100G PAM4 EML;25G/50G PAM4 VCSEL；可调谐激光器；CW DFB；即将发布100G VCSEL/200G EML2)探测器芯片：10G APD等收购Oclaro资产，最初来自日立2000年成立的子公司Opxnet；2022年收购NeoPhotonicsCoherent1）激光器芯片为主，各类DFB、VCSEL、可调谐激光器;100GDML2）探测器芯片：各类PIN、APD2001年收购Sensors（PIN、APD），Dem

123、eter（FP和DFB）；2004年收购Honeywell（VCSEL）；2011年收购Ignis（可调谐）AOI1.激光器芯片：25G DFB、100G PAM4 EML2）探测器芯片：100G PD1997年成立，核心工艺在于自研激光器，批量出货25G激光器住友1）激光器芯片：各类VCSEL+DFB1992年研发FP，1994年研发DFB，目前有DFB、EML、ITLA等激光器。MACOM1）激光器芯片：10/25G FB、2.5G/10G/25G DFB;2）探测器芯片：10/25G APDBinOptics，2000年成立，FP、DFB用于PON领域博通1）激光器芯片：10/25G D

124、FB、50G、100G EML2）探测器芯片：10/25G/50G APD2005年：HP-Agilent的Vcsel2013年：Cyoptics，磷化铟的EML、DFB芯片，前身是朗讯和贝尔实验室的光电部门三菱1）激光器芯片：25G DFB、10G/25G/100G OSA等最早1980年即有超长工作时长的半导体激光器，是该领域多项结构和发明的全球领先者源杰科技1）激光器芯片：2.5G/10G/25G DFB：10G EML；储备50G/100G EML等产品成立2013年，主营业务为光芯片的研发、设计、生产与销售，主要产品包括2.5G、10G和25G及更高速率激光器芯片系列产品等长光华芯1

125、）激光器芯片：发布56G（单波100G）EML芯片；2）探测器芯片：未来布局方向之一主营业务为半导体激光芯片的研发、设计及制造，主要产品包括高功率单管系列产品、高功率巴条系列产品、高效率VCSEL系列产品及光通信芯片系列产品等仕佳光子1.无源PLC芯片：全球市占率第一；2）激光器芯片：2.5G/10G DFB批量出货;25G DFB客户验证阶段主要产品包括PLC分路器芯片系列产品、AWG芯片系列产品、DFB激光器芯片系列产品、光纤连接器、室内光缆、线缆材料等光迅科技1）激光器芯片：25G VCSEL已实现量产国内领先光器件及模块厂商，光芯片自研光库科技1）调制器：薄膜铌酸锂芯片2019年通过收

126、购海外优质资产获得光芯片能力云岭光电（未上市）1）激光器：2.5G/10G/25G DFB;10G/25G EML2）探测器：2.5G/10G/25G/50G PIN华工科技部分持股，定位光芯片及封装业务，主要产品为光通信用激光器和探测器芯片敏芯股份（未上市）1）激光器：2.5G/10G/25G DFB;10G/25G/50G EML2）探测器：2.5G/10G/50G PD;2.5G/10G/25G APD定位光芯片及封装业务,主要产品包2.5G/10G/25G/50G全系列激光器和探测器光芯片及封装类产品。资料来源：各公司公告，公司官网，OFC，观研天下，国信证券经济研究所整理请务必阅读正

127、文之后的免责声明及其项下所有内容 关注硅光模块关注硅光模块CW光源国产突破。光源国产突破。硅光模块主要采用CW光源，目前，400G DR4/800G DR8硅光方案采用70mW CW光源，分支比为1:2，即400G（4通道）采用2个CW光源、800G（8通道）采用4个CW光源。后续趋势来看，分支比扩大能够减少激光器用量，进一步降低成本，关注后续大功率CW光源产业进度及供应商情况。据源杰科技公告，2023年公司完成100G PAM4 EML、70mW/100mW大功率CW芯片等产品的研发与设计定型，并在客户端送样测试，目前相关测试进展顺利。光模块上游：高速光芯片市场突破或加快光模块上游：高速光芯

128、片市场突破或加快表表 25：外置：外置CW光源理论功率需求测算（光源理论功率需求测算（400G DR4/FR4）DR4FR4损耗（损耗（dB）输出功率（输出功率（dBm）损耗（损耗（dB）输出功率（输出功率（dBm）ELS总输出功率总输出功率18.5 18.5 内部光接口0.5 18.0 0.5 18.0 保偏光纤与引擎的输入耦合2.0 16.0 1.8 16.2 偏振相关0.4 15.6 0.4 15.8 分支比，1:46.0 9.6 6.0 9.8 片上无源波导损耗0.5 9.1 0.5 9.3 调制器OMA损耗6.0 3.1 6.0 3.3 合波器损耗0.5 2.8 Tx发射端与光纤耦合

129、2.0 1.1 1.8 1.0 输出光接口0.5 0.6 0.5 0.5 前面板接口0.5 0.1 0.5 0.0 TP10.1 0.0 TP2需求，802.3(TDECQ1.4dB)-0.8-0.8 余量(dB)0.9 0.8 换算为功率换算为功率18.5dBm=70mW18.5dBm=70mW资料来源：菲魅通信，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容五、投资建议五、投资建议请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容投资建议投资建议 国产算力加速发展，产业链有望充分受益，基于细分环节，推荐关注：交换机环节如国产算力加速发展，产业链有望充分受益，基于细分环节，推荐

130、关注：交换机环节如紫光股份、锐捷网络、菲菱科思紫光股份、锐捷网络、菲菱科思等，光器件光模等，光器件光模块环节如块环节如光迅科技、中际旭创、新易盛光迅科技、中际旭创、新易盛等，液冷如等，液冷如英维克、申菱环境英维克、申菱环境等，智算中心如等，智算中心如润泽科技润泽科技等。同时，基于产业发展视角，建议关注等。同时，基于产业发展视角，建议关注机架式方案对机架式方案对高速连接器（如背板连接器）高速连接器（如背板连接器）的需求拉动以及核心上游芯片环节的国产替代，如的需求拉动以及核心上游芯片环节的国产替代，如交换芯片、交换芯片、PHY芯片、光芯片芯片、光芯片等。等。表表 26：重点公司盈利预测及估值（截至

131、：重点公司盈利预测及估值（截至5月月29日）日）产业链产业链代码代码简称简称投资评级投资评级归母净利润（亿元）归母净利润（亿元）EPS（元）（元）PEPB收盘价收盘价（5月月29日）日）总市值总市值（亿元）（亿元）20232024E2025E20232024E2025E20232024E2025E光器件光模块002281.SZ光迅科技优于大市6197349330.780.921.1742.636.028.32.933.23264300308.SZ中际旭创优于大市22.816.4310.1757.325.015.89.7161.001,297300394.SZ天孚通信优于大

132、市730125816431.853.194.1668.840.030.617.3127.31504300502.SZ新易盛无评级691147221290.972.073.0090.642.429.39.187.86624300620.SZ光库科技优于大市60871320.240.350.53161.0111.273.25.438.6396交换机000938.SZ紫光股份优于大市20.740.810.9429.326.923.21.721.77623301165.SZ锐捷网络优于大市4014886230.710.861.1045.237.329.24.432.0818230

133、1191.SZ菲菱科思优于大市1441792462.082.583.5435.528.620.82.873.7851液冷002837.SZ英维克优于大市3445357030.610.941.2440.325.919.76.024.39180301018.SZ申菱环境优于大市1052863630.391.071.3755.320.115.82.221.5557智算中心300422.SZ润泽科技优于大市11.141.352.0222.018.712.55.225.15433资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理和预测；新易盛、光库科技、菲菱科思、申菱环境采用Wind一致预

134、期请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容风险提示风险提示 AI发展及投资不及预期 行业竞争加剧 全球地缘政治风险 新技术发展引起产业链变迁请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容免责声明免责声明分析师承诺分析师承诺作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道；分析逻辑基于作者的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求独立、客观、公正，结论不受任何第三方的授意或影响；作者在过去、现在或未来未就其研究报告所提供的具体建议或所表述的意见直接或间接收取任何报酬，特此声明。重要声明重要声明本报告由国信证券股份有限公司（已具备中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）制作；报告版权归国信证券股份有限公司（以

135、下简称“我公司”）所有。，本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。未经书面许可，任何机构和个人不得以任何形式使用、复制或传播。任何有关本报告的摘要或节选都不代表本报告正式完整的观点，一切须以我公司向客户发布的本报告完整版本为准。本报告基于已公开的资料或信息撰写，但我公司不保证该资料及信息的完整性、准确性。本报告所载的信息、资料、建议及推测仅反映我公司于本报告公开发布当日的判断，在不同时期，我公司可能撰写并发布与本报告所载资料、建议及推测不一致的报告。我公司不保证本报告所含信息及资料处于最新状态；我公司可能随时补充、更新和修订有关信息及资料，投资者应当自行关注相关更新和修订内容。我公司或关联机

136、构可能会持有本报告中所提到的公司所发行的证券并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问或金融产品等相关服务。本公司的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中意见或建议不一致的投资决策。本报告仅供参考之用，不构成出售或购买证券或其他投资标的要约或邀请。在任何情况下，本报告中的信息和意见均不构成对任何个人的投资建议。任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。投资者应结合自己的投资目标和财务状况自行判断是否采用本报告所载内容和信息并自行承担风险，我公司及雇员对投资者使用本报告及其内容而造成的一切后果不承担任何法律责任。证券投资咨

137、询业务的说明证券投资咨询业务的说明本公司具备中国证监会核准的证券投资咨询业务资格。证券投资咨询，是指从事证券投资咨询业务的机构及其投资咨询人员以下列形式为证券投资人或者客户提供证券投资分析、预测或者建议等直接或者间接有偿咨询服务的活动：接受投资人或者客户委托，提供证券投资咨询服务；举办有关证券投资咨询的讲座、报告会、分析会等；在报刊上发表证券投资咨询的文章、评论、报告，以及通过电台、电视台等公众传播媒体提供证券投资咨询服务；通过电话、传真、电脑网络等电信设备系统，提供证券投资咨询服务；中国证监会认定的其他形式。发布证券研究报告是证券投资咨询业务的一种基本形式，指证券公司、证券投资咨询机构对证券

138、及证券相关产品的价值、市场走势或者相关影响因素进行分析，形成证券估值、投资评级等投资分析意见，制作证券研究报告，并向客户发布的行为。国信证券投资评级国信证券投资评级投资评级标准投资评级标准类别类别级别级别说明说明报告中投资建议所涉及的评级（如有）分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后6到12个月内的相对市场表现，也即报告发布日后的6到12个月内公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。A股市场以沪深300指数（000300.SH）作为基准；新三板市场以三板成指（899001.CSI）为基准；香港市场以恒生指数(HSI.HI)作为基准；美国市

139、场以标普500指数(SPX.GI)或纳斯达克指数（IXIC.GI）为基准。股票投资评级股票投资评级优于大市股价表现优于市场代表性指数10%以上中性股价表现介于市场代表性指数10%之间弱于大市股价表现弱于市场代表性指数10%以上无评级股价与市场代表性指数相比无明确观点行业投资评级行业投资评级优于大市行业指数表现优于市场代表性指数10%以上中性行业指数表现介于市场代表性指数10%之间弱于大市行业指数表现弱于市场代表性指数10%以上请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容国信证券经济研究所国信证券经济研究所深圳深圳深圳市福田区福华一路125号国信金融大厦36层邮编：518046 总机：上海上海上海浦东民生路1199弄证大五道口广场1号楼12楼邮编：200135北京北京北京西城区金融大街兴盛街6号国信证券9层邮编：100032