2023年的5月，对于全球算力龙头、芯片巨头英伟达来说，大概是振奋又紧张的一个月——一面是5月25日发布Q1财报后，业绩数据超预期，暴涨的股价；另一面是算力需求激增，AI芯片供不应求，爆单的压力。
Choice数据显示，英伟达在5月股价累涨36.64%，截至美东时间6月1日美股收盘，总市值达9823.19亿美元，美国第5，全球第6。5月30日盘中甚至一度涨至419美元，市值破万亿。
苹果、微软、Alphabet（谷歌）等老牌科技巨头仍处于前列，但实力相对单薄的英伟达已能望其项背。其能叩开“万亿美元市值俱乐部”的大门，无疑证明了算力板块在AI行情中的确定性。
以英伟达的起势作为对照，A股算力板块的行情确定性几何？哪些企业或将受益？
算力供应商，AI大模型淘金热中的“卖水人”
在淘金热中卖水发财的故事，从19世纪中叶传唱至今。每当新的“淘金”热点出现，除了追捧“淘金者”，资本的一个基本演绎逻辑就是寻觅、押注这一商业模式中的“卖水人”。
在这波由ChatGPT引发的浪潮中，各家的AI模型还在升级迭代，相关行业还在探索应用场景；而作为“卖水人”的算力供应端，随着“淘金者”的先期投入已见收效。
如果回望2022年，彼时英伟达还一片愁云惨淡。这一年云计算大厂纷纷削减GPU采购预算，“挖矿热”也逐渐冷却，加上在中国的销售受到美国禁令限制，英伟达股价从最高点一度跌去了2/3，低点跌至108美元。
直到ChatGPT横空出世，英伟达的GPU才再度成为供不应求的“香饽饽”。
为图像显示而生的GPU具有超强的并行运算能力，意外契合AI训练时的海量数据运算处理需求。而AI大模型的迭代，偏又高度依赖“量变引发质变”。
注：其中算力需求的计算方式由OpenAI提出，单位为petaflops/s-days（缩写为pfs-day）
从ChatGPT的“进化史”看，代际之间涉及数据量差距极大，尤其在GPT-3这一代，数据量达到前代的千倍，算力需求也水涨船高。
具体到训练成本，OpenAI训练1750亿参数的GPT-3费用约为1200万美元，训练5000亿参数(业界预估)的GPT-4成本就飙升至1亿美元。
对于AI大模型训练这样的海量数据运算而言，芯片的算力是可以量化的消耗品。随着算力需求的增加，算力消耗成本也在不断增加。
一个直观的例子是：Google训练5400亿参数的PaLM模型，使用了超过6000块TPUv4芯片，消耗的算力折算为Google云计算的报价，约为900-1700万美元。
因此我们说，当前较为明确能从AI大模型中获益的，可能正是为大模型训练提供支持的算力产业链上的公司。
从最上游了解了全球AI算力产业链的确定性，我们不妨将目光转回国内。
算力“军备竞赛”已开启，国产算力供应商潜力无穷
自ChatGPT引发浪潮以来，国内大模型密集发布，自研AI大模型目前正处于“百花齐放”阶段。
5月30日《中国人工智能大模型地图研究报告》发布，据不完全统计，中国10亿级参数规模以上大模型已发布了79个。
在4月1日华为第20届全球分析师大会上，华为轮值董事长孟晚舟曾公开表示，预计到2030年，全球AI计算能力将增长500倍。
不久前的第七届世界智能大会上，中国电子董事长曾毅也在演讲中表示：“没有强大的算力，新一代人工智能将是无本之木。”
国内正值“百模大战”，却得不到充足的算力资源供应。
根据摩根大通近日发布的报告数据，英伟达今年预计将在整个AI产品市场占据60%的份额。
目前英伟达最主流的GPU芯片，是2020年5月公布的A100，黄仁勋在发布会上称其是“迄今为止人类制造出的最大7nm制程芯片，集AI训练和推理于一身”。
然后是2022年3月推出的H100——晶体管数量接近翻倍，部分性能是A100的六倍，黄仁勋称其为“全球首个为生成式 AI 专门设计的计算机芯片”。
但在2022年8月底，美国对英伟达这两款芯片均实施了出口管制。
在缓冲时间后，国内仅能从英伟达买到“平替版”的A800和H800，据英伟达消息，阿里、腾讯和百度等中国互联网大厂已在用这两款芯片。
比如腾讯云4月发布的新一代HCC高性能计算集群，就明确搭载了英伟达的H800芯片，不过并未透露具体数量。
据业内人士向媒体透露，由于国内企业大量下单，英伟达的出货周期大幅延长，部分新订单甚至“可能要到12月才能交付”。
AI大模型竞争激烈，为了不被“卡脖子”，国内互联网企业和芯片企业都在努力：
国内首推AI大模型“文心一言”的百度，旗下就有自研的“昆仑芯”。其先后于2018年、2021年推出了两代芯片，两代产品已有数万片的部署。根据百度CEO李彦宏的说法，昆仑芯片目前则在大模型的推理侧已经有了应用。
阿里2018年成立的平头哥，则于2019年推出了自研AI推理芯片含光800，当时号称部份性能比业界最好的AI芯片性能高4倍。阿里云4月推出的大模型“通义千问”，据称就使用了自主研发的含光800芯片。
互联网科技巨头之外，国产芯片企业，包括海光信息、寒武纪、华为昇腾等公司，也纷纷向AI芯片发力。
与此同时，针对算力产业的激励政策近期也在陆续出台。可以说不论是产业端还是政策端，国内的AI算力产业发展都在提速。
在这场AI算力“军备竞赛”中，国产替代潜力无穷，前述的多家公司都已获得市场的广泛关注，除了他们，A股市场还有哪些“精兵强将”？
A股市场中的“AI算力”概念股
1.算力主题指数成分股
在追逐主题行情热点方面，主题ETF总不落于人后，其跟踪的指数成分股值得在主题投资中参考。
5月23日，华夏、广发、富国等8家公募基金公司提交的「中证算力基础设施主题ETF」申请材料被证监会接收。8大公募共同申请的算力ETF，跟踪的是中证算力指数。
根据中证指数公司官网公开信息，中证算力指数发布于2022年7月21日，共有50只成分股，选取业务涉及数据中心建设、运营及相关硬件设备制造等领域的上市公司证券作为指数样本。具体行业分布如下图所示。
图片来源：中证指数公司官网，截至2023年6月1日
该指数前十大重仓股包括中兴通讯、紫光股份、中科曙光、寒武纪等，合计权重为57.91%，个股权重占比及行业信息如下图。
2.“英伟达概念股”
在英伟达美股暴涨之际，处于其供应链上、或与其AI芯片业务有合作的“英伟达概念股”较受市场关注。
多只传言与英伟达相关的个股近期涨幅居前，甚至有如金百泽这样，并未向英伟达供货，只是“沾上”了概念，就在多个交易日收获涨停。
笔者梳理了A股市场“英伟达概念股”的信息，其A股表现及与英伟达相关性资料整理如下。
3.算力板块的上游细分领域
国产芯片厂商近期已在A股市场收获广泛关注，但一方面其GPU产品性能与海外龙头还存在差距，另一方面，从估值层面看，国产芯片龙头今年PE已超100倍，需要业绩高增长来消化估值。
当下算力板块的机会，或许可以从其上游细分领域，例如数据的传输和存储等方向寻找。
其中高速传输是未来AI发展必然趋势，这方面的重要零部件光通信模块（简称光模块）近期已受到一些关注。
根据华西证券研报数据 ，目前，高速光模块的市场空间接近GPU市场空间，达数百亿美元。我国的光模块在AI算力环节中是全球竞争力最强、国产化程度最高的细分产业，国内光模块企业在全球前十企业中占据六席。
在800G光模块布局层面，A股光模块龙头公司进展较为领先，已经开始出货给海外大客户，还有部分客户则处于产品研发测试或者小批量供货阶段。
国内的光模块龙头公司2023年估值普遍在40倍PE附近，处于中偏高的水平，后续需要关注客户能否持续加单助推业绩超预期。
此外还比如说用于存储数据的AI服务器，根据国际数据公司（IDC）和中商产业研究院数据，中商情报网预测，2023年中国服务器出货量有望达到449万台，服务器市场规模有望达到308亿美元。
未来AI服务器出货量占比将快速提升，由于AI服务器的单价比普通服务器单价高20倍以上，伴随其渗透率的提升，服务器产业作为核心设施，未来成长潜力巨大，
A股几家龙头服务器厂商今年估值中枢在20~25倍PE，或处于合理水平。虽然一季度业绩没有明显增长，但随着3月以来AI服务器订单增加，有望带动业绩恢复中高速成长。
数据说明
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风险揭示
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