势上涨！算力概念龙头3天大涨24%
众所周知，每一轮的ICT 创新**，均是“通信+计算+存储”三位一体同步升级，5G 作为数据传输的“超级高速公路”，必然将匹配更快的“跑车”。
当我们将视野从短**等拓展到AR、VR 乃至元宇宙时，其对计算、渲染、AI 的需求将剧增，同时计算能力将从云端向“云—边—端”延伸，多元算力时代即将到来。
我国在5G 网络建设上取得了领先地位，未来算力资源将成为全球科技领域的新高地。
8 月31 日美国芯片设计公司英伟达称被美国政府要求**向我国出口两款被用于加速人工智能任务的最新两代旗舰GPU计算芯片A100 和H100，似乎也佐证了算力在未来全球科技竞赛中的地位。
从数据生产的体量和算**文的发表数量上看，目前我国已经超越了美国居于世界第一的地位。策动AI的前两架马车已一骑绝尘，然而在业内人士看来，“算力”这架驱动AI发展的“第三辆”马车表现得却有些不温不火。
算力需求的潮汐效应导致算力分配的不均衡，“东数西算”是一场大规模的算力再均衡过程。在这一过程中，AI算力被寄予厚望。
算力方向部分个股逆势走强，比如贵广网络今日逆势再创近期新高。
国盛证券认为算力方向需要重视两大方向机会。
“云—边—端”的共存
从短期来看，当下受到国内互联网大厂业务收缩，2020 年IDC 行业建设浪潮影响，近年来，供需格局较弱。不过随着相关平台经济扶持政策**，以及IDC 行业底层并购出清加速，国盛证券认为国内IDC 行业正在走出短期困境。
从中短期来看，北美数据中心的需求仍然非常旺盛。从云计算业务来看，北美三大云厂商AWS、Google Cloud、Azure Q2 依旧保持了良好的高速增长。AWS 营收同比增长33%、Google cloud 营收同比增长36%，Azure 营收同比增长40%。
从长期来看，作为全球云计算的领先市场，同时伴随Meta、苹果等巨头在元宇宙、AR/VR领域的加速探索，北美流量长期增长的态势不会改变。
数据中心在作为算力发展的核心支撑，将在全球智能化过程中继续扮演举足轻重的作用。
纵观IDC 产业投资机会，国盛证券认为当前主要集中在两方面，第一是底部出清的国内优质IDC 龙头公司，第二是存在预期差的北美IDC 产业链，第三是国产算力芯片、设备厂商。
双碳制约下的算力网络新机会
算力发展高速发展过程中将不得不面临能耗问题，云端、边缘、终端以及网络传输要求的持续提升，势必带来能耗激增的问题；
硅基芯片工艺制程提升的难度凸显，单位算力功耗进一步下探幅度有限，能耗的增长将挑战数字智能时代社会的可持续发展，在双碳大背景下，构建绿色算力网络生态逐渐成为新的挑战和机遇。
1、 数据中心用电量占比持续提升，制冷及IT 设备占比达80%。数据中心能耗要求更加苛刻，对于新建和改造项目均存在明显机遇。超大型数据中心符合绿色趋势。
2、 大型化、智能化和散热技术创新是绿色数据中心关键点。除散热创新外，UDC 是数据中心的未来新方向。
UDC（海底数据中心） 优势主要体现在降低成本上。
UDC 使用海水**，无压缩机运行，能够有效降低能耗，在25MW 典型规模情况下，UDC 综合成本降低29%，运维成本降低22%，且岸站占地少。
只有1/3，不需要**塔，罐体内为惰性气体，故障率低，单机柜15-35KW，算力密度高，模块化生产，部署效率高，90 天内完成从工厂安装、调试到实际运行。
3、芯片功耗提升空间有限，低功耗和云边端一体是主旋律。
功耗压力大，ARM 在服务器领域正在兴起。C**C 的复杂性决定x86 架构的CPU 需要更高的单核主频、更多的线程才能有更强性能。
在摩尔定律逐渐接近瓶颈的现代，x86 的芯片设计、制程要求变得苛刻，因此生态变得极为封闭，目前市场仅剩Intel、AMD 两位玩家。
ARM 走“众人拾柴火焰高”的路线，2021 年已授权530 家合作伙伴，授权数量达到1910 件。ARM 赛道玩家众多，在商用服务器CPU 领域，华为海思、凯为半导体、高通、安培和飞腾均有代表性产品。
4、提升光传输密度是降低器件功耗的主攻方向。光模块速率提升单位功耗明显降低，高速率大势所趋。CPO 方案有望大幅降低能耗。
共同封装光组件（CPO）交换机将交换机芯片（或XPU）ASIC 和光引擎共同封装在同一基板上，光引擎的位置尽量靠近ASIC，以最大程度地减少高速电通道损耗和阻抗不连续性。
从而可以使用速度更快、功耗更低的片外I/O 驱动器，功耗墙问题迎刃而解。CPO 已经成为业界的替代封装方案。
5、构建全光智能算力网络，“东数西算”实现资源最优解
在算力未来需求持续增加的情况下，网络带宽和时延**(性能）和网络带宽成本**(成本)导致的算力需求错配问题将进一步突出。
***作为算力网络的底层构建者，将承担越来越重要的责任，构建全光智能算力网络。
通过资源调配如东数西算实现资源最优解，不仅有助于降低能耗，更是有助于实现对网络、算力资源、需求等综合的最优解。
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