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英伟达、微软投资CoreWeave,云服务助力算力布局。CoreWeave是一家专为大规模GPU加速工作负载而架构的专业云提供商。1)产品:CoreWeave拥有七大产品模块,通过并购ConductorTechnologies赋能产品及扩张。2)核心优势:与传统云提供商相比,采用Kubernetes-native云计算平台基础机构,通过Kubernetes的API和控制面板来管理和调度容器和GPU资源,计算成本比其他竞争对手产品便宜80%(无需基础架构开销)(英伟达HGXH100GPU组件成本4.76美金每小时),速度提升了35倍。其重点专利包括GPU云计算平台、GPU资源管理、容器化GPU加速等。3)合作:英伟达(参与公司B轮融资)、微软(投入十亿美元用于云计算基础设施)与CoreWeave合作以应对日益增长的算力需求和高昂的算力成本。此外,公司与TarteelAI、Anlatan(NovelAI创建者)、Stablediffusion、EleutherAI(机器学习项目和开源人工智能)、SpireAnimation以及PureWeb(视觉效果和动画公司)建立了合作关系。
AIGC显著提速,算力及云服务需求呈向上弹性。AIGC大模型、多模态、商业化发展推动算力需求持续扩大。AIGC大模型的数据规模和算法模型的双层叠加下,算力需求将会越来越大。国际科技巨头纷纷推动AI模型商业化,进一步刺激算力需求。据中国信息通信研究院报告,预计2030年全球算力规模将达到56ZFLOPS。AIGC大模型时代的到来使得智能算力成为普遍需求,影响云计算服务的模式和格局。根据中商产业研究所数据,2022年全球云计算规模达到3566亿美元,预计2023年将突破4000亿美元。
AIGC基础设施层发展成熟,云服务与芯片为核心资源。在所有层级中,基础设施层通常被认为是最成熟、稳定和商业化的。该层级中重点关注云服务与芯片两个核心资源:1)云服务提供商:云服务提供商通过提供超大规模和特定目的的计算、储存和网络技术在基础设施层占据了市场的主导地位。AI需要机器庞大的计算能力,很多公司转向云服务,通过云服务基础设施来解决算力问题。2)芯片:AI算力芯片是类ChatGPT模型的基石。我们认为,短期内具有大算力、通用性的GPU芯片或成为大算力应用首选,未来GPU与ASIC的界限可能会在较大程度上模糊。
投资建议:建议关注云端AI相关企业:寒武纪、海光信息(天风计算机团队覆盖)、龙芯中科、紫光国微、复旦微电、安路科技、亚马逊、微软公司(天风海外组覆盖)、谷歌、甲骨文等;建议关注算力芯片相关企业:英伟达(天风海外组覆盖)、AMD、Intel、景嘉微(天风计算机团队联合覆盖)等。
风险提示:AI发展及商业化不及预期、AI行业竞争加剧、政策不确定性。
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