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AI算力行業研究報告：智算供給格局分化，國產化進程有望加速。國產大模型發展方興未艾。大模型規模、數據量和數量的全面 增長將持續拉動 AI 算力需求。國內千億級參數規模大模型持續 落地。2023 年 10 月，百度發布萬億參數級大模型文心一言 4.0， 正式宣布對標 GPT-4。近兩年國產大模型數量呈爆發式增長態 勢，僅 2023 年 1 到 7 月，國內大模型就新增 64 個，短期內增速 有望維持。

美國再收緊對華高端芯片出口標準，AI 芯片國產化替代成為趨 勢。近年來，受國際局勢影響，國內廠商加快自研芯片速度。華 為昇騰 AI 算力已經為至少 30 個國產大模型訓練提供算力支持， 具備大規模商用能力。短期關注華為昇騰和昇思 MindSpore 產業 鏈，長期關注國產芯片研發的突破性進展。

算力租賃業務模式逐漸清晰，預期強需求下定價將大幅上漲。 隨著美國對華高端芯片禁令進一步收緊，較早布局 AI 算力租賃 的廠商容易形成資源優勢，估算行業成本回收周期約為 17 個月。 算力租賃業務的商業化路徑逐漸明晰，加之近期行業頻釋放提價 信號，算力租賃利潤空間將進一步增長。

長期關注芯片性能和算力資源調配效率提升。一方面，Chiplet 技術有望打破芯片的物理極限，延續、甚至提高摩爾定律中提出 的芯片性能增長速度。另一方面，AI 算力資源上云有望從資源 配置靈活性方面提升算力供給效率。