全国一体化算力网络建设加速

算力网络系列深度二

核心观点

算力成为普惠大众的基础资源势在必行，全国一体化算力网络建设相关政策有望持续出台。2020 年，全国一体化算力网络正式提出。今年，算力网络相关政策持续出台。同时，今年我们也步入了大模型时代，智能算力需求大大增加。AI 应用具有长尾效应，如何让中小企业、个人能用到低门槛、普惠的算力成为国家科技、经济发展的关键。我们认为，算力成为普惠大众的基础资源势在必行，全国一体化算力网络建设相关政策有望持续出台。

我们认为，全国算网建设聚焦或将聚焦于公共算力平台的建设、算力调度中心的建设、中小企业的参与共建，以及算力与电力融合的四大重要方面：

加强智能算力供给方面，地方政府主导建设公共算力服务平台，众多企业参建有望持续获益：AI 大时代来临，智算需求有望持续高涨，各地积极推动人工智能公共算力平台建设、提供可靠高效算力，其中，国产化与普惠是发展重点。人工智能公共算力中心建设大多数采取政府主导+企业承建的模式，且对国产化比例有一定要求。中科曙光、海光信息、华为、浪潮信息、云赛智联、寒武纪、百度、商汤、腾讯、阿里等众多厂商积极参与各地智算中心建设，有望持续受益。

算力资源统筹调度：各地政府纷纷发文，推动算力标准化和服务化，统筹算力资源，实现算网统一管理、编排和调度。算力的调度运营类似于淘宝的角色，可以将合适的算力匹配给相应的需求方，提高算力资源的利用率，使其成为普惠大众的基础资源。目前，算力调度还存在一定的技术难点，众多企业和科研事业单位纷纷入场。其中，中科院计算所、中科曙光代表的中科系、鹏城实验室、华为代表的华为鹏程系、运营商、并行科技等主体先行先试，探索算力调度运营，有望获益。
鼓励中小企业、第三方云厂商积极参与算网建设、接入算网，云厂商有望持续获益：国家鼓励中小企业积极参与全国算网建设，鼓励各云厂商接入公共算力平台，在扩大算力资源供给的同时、帮助云厂商与需求方进行算力交易。鼓励中小厂商参与人工智能算力基础设施建设，避免“帝国制”垄断运营，使众多厂商在算网发展的浪潮中受益。优刻得、首都在线等云厂商有望持续获益。
推动“算电一体”新型供能体系建设，助力算网升级，赋能双碳目标：据《中国“新基建”发展研究报告》，预计到 2025 年，数据中心能耗将占到全球能耗的33％。为降低算力成本、实现双碳目标，国家引导数据中心等因地制宜地配置储能设施，形成“数据中心+新能源+储能”模式。同时，还可以引入虚拟电厂，协同算力调度与电力调度。“算电一体”有望进一步降低算力成本，提升电力自平衡能力，亚康股份等推进算电协同的公司有望获益。

投资建议与投资标的

公共算力中心建设：建议关注中科曙光(603019，买入)、海光信息(688041，买入)、浪潮信息(000977，未评级)、云赛智联(600602，未评级)、寒武纪-U(688256，未评级)、拓维信息(002261，未评级)、四川长虹(600839，未评级)。

算力调度运营：建议关注中科曙光(603019，买入)

云厂商有望接入算网：建议关注优刻得-W(688158，未评级)、首都在线(300846，未评级)、深桑达 A(000032，未评级)、铜牛信息(300895，未评级)

算电一体：建议关注亚康股份(301085，未评级)

风险提示

政策落地不及预期风险；国产化算力、算力调度相关技术发展不及预期风险。

计算机行业

看好（维持）

国家/地区中国

行业计算机行业

报告发布日期 2023 年 08 月 24 日

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证券分析师浦俊懿021-63325888*6106pujunyi@orientsec.com.cn执业证书编号：S0860514050004

证券分析师陈超021-63325888*3144chenchao3@orientsec.com.cn执业证书编号：S0860521050002

证券分析师谢忱xiechen@orientsec.com.cn执业证书编号：S0860522090004

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联系人	杜云飞
	duyunfei@orientsec.com.cn
联系人	覃俊宁
	qinjunning@orientsec.com.cn
联系人	宋鑫宇
	songxinyu@orientsec.com.cn

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算力网络有望迎来建设高峰，信创订单高 2023-08-13频落地

算力网络迎来黄金时代 2023-03-04

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一、全国一体化算力网络建设逐步深化，算力有望成为普惠大众的基础资源..7
1.1 AI 与政策推动，全国一体化算力网络有望加速.
1.1.1 国家政策持续推动全国一体化算力网络建设 7
1.1.2 东数西算”拉开全国一体化算力网络序幕 7
1.1.3 AI 浪潮推升算力需求，实现智能技术规模化需首要实现算力普惠 8
1.2 绿色、普惠、赋能高质量发展，算力网络建设势在必行. ......9
1.2.1 建设算网可充分利用西部资源与气候条件，促进算力绿色环保化 9
1.2.2 助力解决东西部供需不平衡问题，降低算力价格 10
1.2.3 提供普惠算力，赋能科技与产业快速发展 10
1.3 算力网络：一点接入，即取即用. .. 11
1.3.1 算力网络的建设赋能算力作为基础资源普惠大众 11
1.3.2 计算场景愈加丰富，需求多元化对算网架构提出新要求 12
1.3.3 算力网络：云边端节点全连接，动态感知、灵活调度 13
二、各地政策频频出台，聚焦算力供给、算力调度、中小企业共建、算电一体
四大方向.. .... 13
2.1 各地发布人工智能产业发展政策，算力体系建设最关键. ...13
2.2 算力体系建设聚焦：供给、调度、中小企业共建、算电一体.... .........14
三、算力供给：智算供给是关键，国产化是发展重点. .... 15
3.1 计算场景愈发丰富，智能算力赋能科技、经济发展 ....15
3.2 我国人均智能算力不足，智算规模有望持续上涨.. .....15
3.3 各地兴建公共算力平台，设立智能算力规模目标. ......17
3.4 华为、曙光深度参与各地智算中心建设...... ......19
3.4.1 曙光、海光性能生态俱佳，参建、运营多地智算中心 20
3.4.2 华为昇腾深度参与多地智算中心建设，拓维、长虹有望持续受益 22
3.4.3 云赛中标上海公共算力服务平台，出资参股上海智能算力科技公司 25
3.4.4 天数智芯、燧原等国产 AI 芯片旗手，积极参与智算中心建设 26
四、各地推进算力调度进程，新商业模式正在诞生 . 28
4.1 调度逐渐成为算网建设重点，各地发文推进算力编排调度工作 . ...28
4.2 各地建设算力服务平台，推动算力调度交易.. ...29
分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。
4.2.1 宁夏上线全国首个一体化算力交易调度平台，中科曙光提供关键技术支持 30
4.2.2 南京城市算力网运营平台发布，中科院持续赋能 30
4.2.3 贵州枢纽算力调度平台已迭代至 2.0版本 30
4.2.4 上海超算建设运营上海市人工智能公共算力服务平台 31
4.2.5 郑庆哈推动建立城市算力网实验场 32
4.2.6 北京经开区公共智能算力中心启动和算力调度服务平台 33
4.3 算力调度运营发展为新商业模式，科技大厂、科研事业单位、三大运营商、纷纷“入场”
..33
4.3.1 中科曙光持续迭代曙光算力平台，中科院计算所打造 “信息高铁” 34
4.3.2 鹏城实验室领头、华为助力，打造“中国算力网” 37
4.3.3 中国电信携手信通院，发布全国一体化算力算网调度平台 40
4.3.4 浪潮携手未来网络研究院，助力算网资源协同调度 41
4.3.5 并行科技：国内“算力网络”服务模式先行者 42
4.3.6 中软国际：从政务多云管理平台，到算力调度平台 43
五、鼓励中小企业共建，中立云厂商有望接入算网 ... 44
5.1 告别垄断，拥抱多元，促进算力网络健康发展 . ...44
5.3 第三方云厂商有望接入算力网络、持续受益....
六、算电一体助力双碳目标实现. .. 48
七、投资策略与投资标的. ..... 49
7.1 中科曙光：高性能计算龙头... .......50
7.2 海光信息：国产高性能 CPU 和 GPGPU 领军企业 . .......51
7.3 浪潮信息：全球 AI 服务器第一大厂商. ..52
7.4 云赛智联：国资背景的上海市大数据中心数据资源平台集成及运营商. .....52
7.5 寒武纪：国产 AI芯片先行者 ...53
7.6 拓维信息：华为“鲲鹏昇腾”战略合作伙伴... ............................................. .....54
7.7 四川长虹：参股华鲲振宇提供澎湃算力.... ....55
7.8 深桑达：建立中国电子云，致力建设自研数据底座 . ...56
7.9 首都在线：AI 推理算力与渲染算力的领军企业... ....56
7.10 铜牛信息：形成“IDC+国资云”全面综合服务能力，积极参与数据要素市场发展 .......57
7.11 优刻得：提供多种云计算服务，积极适配 AI领域智算需求... .......58
7.12 亚康股份：算力基础设施全产业链服务商 . .......59

风险提示.

图表目录

图 1：2022 年 2 月，东数西算正式启动，8 地建设国家算力枢纽节点，规划 10 个国家数据中心
集群 ... ..8
图 2：机器学习进入大模型时代，训练算力量级大幅提升，每十个月翻一倍..
图 3：中国人工智能行业应用渗透度及提升百分点. .....9
图 4：海兰信海底数据中心.. .............................................. .....10
图 5：腾讯位于隧洞内的贵安七星数据中心.. ...10
图 6：全国各省市电网代理购电价格（截止 23 年 7 月） ....10
图 7：美国建设“信息高速公路”（NII）, 为美国科技全方位发展奠定基础 . ..... 11
图 8：算力网络是智能时代的标志性基础设施 . ....12
图 9：多元化应用对算力提出多样化需求. ...12
图 10：算力网络：一点接入，即取即用. ....13
图 11：算力网络建设的四大方向.. .......14
图 12：算力分类与应用场景.. ............... ......15
图 13：AI计算场景愈加丰富, 对智能算力的需求增加. ......15
图 14：全球智能算力规模份额占比(2022 年) . ......16
图 15：我国智能算力规模（EFLOPS） .....
图 16：中国 AI 芯片市场规模（亿元）..... ................................................. .......16
图 17：2018-2027E，我国智能算力与其他算力规模占比 .
图 18：中科曙光智算中心“5A 级”核心优势.. ............................................ .....20
图 19：中科曙光智算中心布局 . ..............................................................21
图 20：海光 DCU（GPGPU）性能出众、生态开源. ............................................. ....21
图 21：海光 Z100、 NV A100、AMD MI100 性能对比 ... ................................................. ...22
图 22：华为 Atlas 900 AI 集群输出雄厚智算算力 . ......................................... ..22
图 23： 2023WAIC, 华为发布业界首个万卡集群. ............................................. ..23
图 24：华为昇腾整机硬件伙伴 . ..23
图 25：华鲲振宇股权穿透图（截至 2023 年 8 月） ...24
图 26：湘江鲲鹏股权穿透图（截至 2023 年 8 月） ..24
图 27：华鲲振宇参建成都智算中心成为“东数西算”成渝枢纽节点样板工程. ..24
图 28：天宫 AI 训练服务器 AT800 Model 9000 . ....25
图 29：湘江鲲鹏自研“兆瀚”计算产品体系..... ....25
图 30：上海超级计算中心市公共算力服务平台 . ...26
图 31：天数智芯智算中心解决方案 . ..27
图 32：天数智芯在芜湖市参与建设智算中心....
图 33：基于邃思 2.5 的第二代人工智能推理加速卡：云燧 i20 ............................................
图 34：燧原科技低碳赋能之江实验室前沿技术研究 . ......27
图 35：算力调度涉及的关键环节.....................
图 36：2023 年 2 月，宁夏发布东数西算一体化算力服务平台 ...................................................30
图 37：贵州枢纽算力调度平台 ......
图 38：上海市人工智能公共算力服务平台揭牌 . ...............................................................31
图 39：上海算力交易平台 . ...32
图 40：郑庆哈城市算力网实验场........
图 41：北京经开区公共智能算力中心启动和算力调度服务平台启动仪式... ..........33
图 42：中科系、鹏城华为系、信通院电信系积极探索算力调度，担任“算力运营商” . ....34
图 43：曙光全国一体化算力平台迎来焕新升级 ..... ......35
图 44：曙光 4.0 服务平台实现“更直观、更自由、更高效”.......
图 45：曙光智算提供多地异构算力 ....... ......35
图 46：全国一体化算力服务平台用户数量突破 10 万....
图 47：信息高铁核心构成图.. ...................................................
图 48：信息高铁的商业推广模式...........
图 49：信息高铁规划..... ........................................................ .....36
图 50：中国算力网——智算网络正式上线 . ............................................... .....37
图 51：算力网 C²NET-0.1 接入算力 . ..37
图 52：算力网一期规划 C²NET-1.0 ..... ............................................... ....37
图 53：参与算网计算生态构建的研究院所 . ............................................. .....38
图 54：智能云图算法广域网络的云网一体化调度... ....38
图 55：“鹏城云脑 II” 在新一期 IO500 排行排名第一 . .................................. ....39
图 56：鹏城云脑 III 期将成为业界首个万卡 AI 集群......
图 57：华为提供昇腾 AI全栈软硬件平台.... .......................................... ......39
图 59：全国一体化算力算网调度平台— 智算应用场景展示..
图 60：算网一体化服务体系图 . ....41
图 61：浪潮发布算力网络操作系统 ..
图 62：并行科技举办清华企业家协会企业互访活动 . ........................................... ......42
图 63：某海洋研究所自主研发的“全球高分辨率海洋环境数值预报系统” 迁移至并行算力网络...43
图 64：中软国际算力调度平台架构 . .....43
图 65：算力接入管理中心 ..... .............................................................................
图 66：算力编排调度中心 .... .....44
图 67：算力供给可主要分为三部分：公共算力基础设施、骨干企业级算力基础设施以及中小型信
息服务企业协作建立的算力网.. .....44
图 68：优刻得青浦数据中心..... .......46
分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。
图 69：优刻得乌兰察布云计算中心产品特色. ..46
图 70：首都在线已在全球部署 94 个数据中心、覆盖上千个边缘算力节点，5 分钟即可完成全球
业务多点部署.... .....46
图 71：云赛智联旗下松江大数据计算中心（二期） ......47
图 72：上海超级计算中心 ... ....47
图 73：中国电子云城市治理解决方案... .....47
图 74：铜牛信息云服务器专业性能场景 ....48
图 75：在高峰需求期间减少数据中心负荷可以降低容量费用.. .....49
图 76：中科曙光 X785-G30：HPC、深度学习训练/推理 . ....50
图 77：X785-G40：训练与推理功能的全能型 GPU 服务器.. ........50
图 78：中科曙光 5A 级智算中心....... ......51
图 79：曙光智算中心布局 ............ .........51
图 80：搭载海光 DCU 的成都超算中心为山地灾害风险模拟与险情预报系统提供算力支持........51
图 81：海光 CPU 与海光 DCU 演变情况 ... ......52
图 82：云赛智联部分股东（截至 2023 年 3 月 31 日） ......52
图 83：云赛智联“上海市大数据中心建设发展顶层设计”项目通过验收.. ....53
图 84：云赛智联中标上海市大数据运营服务项目.. .......53
图 85：寒武纪产品体系... ....54
图 86：拓维信息与华为携手共创生态... .....................................................................
图 87：“兆瀚”产品体系 . ................................................. .....55
图 88：华鲲振宇参建的成都智算中心....... ................................................................ ........55
图 89：天宫 AI 训练服务器 AT800 Model 9000 ..... ..................................................... .....55
图 90：PKS 体系技术架构...... ............................................... .....56
图 91：首都在线全球合作伙伴 . ....57
图 92：铜牛信息为众多高价值客户提供云服务 . ....57
图 93：优刻得私有云生态体系 . ....58
图 94：内蒙古乌兰察布云计算中心 ... ....58
图 95：上海青浦云计算中心........ ....58
表 1：算力网络相关政策 . ....7
表 2：《指引》对公共算力平台进行多方面要求 . ....17
表 3：贵州分年度算网建设绩效指标（部分） ......18
表 4：各地人工智能计算中心建设情况.. .......19
表 5：湘江鲲鹏依托华为昇腾布局 AI 算力.. ........25
表 6：增资前后上海智能算力科技有限公司股权结构... ......26
表 7：地方政策布局算力调度 ......

一、全国一体化算力网络建设逐步深化，算力有望成为普惠大众的基础资源

1.1 AI与政策推动，全国一体化算力网络有望加速

1.1.1 国家政策持续推动全国一体化算力网络建设

全国一体化算力网络建设相关政策有望持续出台。算力网络已成为国家重点发展领域之一，利好政策持续出台，未来行业发展前景广阔。2020 年 12 月，《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》首次提出全国范围内数据中心形成布局合理、绿色集约的一体化格局。2021 年7 月，工信部发布《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023 年）》，计划建设全国一体化算力网络。2022 年 2 月，发改委发布《国家发展改革委等部门关于同意京津冀地区启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点的复函》，标志着 “东数西算”工程正式启动，我国算力网络发展扬帆起航。2023 年 2 月，中共中央、国务院发布《数字中国建设整体布局规划》，将数字基础设施列为数字中国建设的两大底座之一。2023 年 4 月 17 日，科技部启动国家超算互联网工作，成立了国家超算互联网联合体。预计到 2025 年，国家超算互联网将形成总体布局，成为数字中国建设的“高速路”。我们认为，全国一体化算力网络建设相关政策有望持续出台。

表 1：算力网络相关政策

政策名称	发布时间	发布机构	政策内容
国家超算互联网部署工作	2023.04	科技部高新司	会议发起成立了国家超算互联网联合体。预计到 2025年，国家超算互联网将形成总体布局，成为数字中国建设的“高速路”。
关于数字经济发展情况的报告	2023.02	人大常委会	应统筹通信和算力基础设施建设，适度超前部署5G 基站推进“东数西算”工程。加快建设空天地海一体化网络。
数字中国建设整体布局规划	2023.02	国务院	系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。
《国家发展改革委等部门关于同意京津冀地区启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点的复函》	2022.02	发改委等	同意启动八大算力枢纽节点建设并规划十大数据中心集群，正式启动“东数西算工程”。
《“十四五”数字经济发展规划》	2022.01	国务院	明确用3年时间，基本形成布局合理、技术先进、绿色低碳、算力规模与数字经济增长相适应的新型数据中心发展格局。
《国家发展改革委等部门关于同意贵州省启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点的复函》	2021.12	发改委等	同意在宁夏回族自治区、贵州省、内蒙古自治区、甘肃省启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点，分别简称为“宁夏枢纽”、“贵州枢纽”、“内蒙古枢纽”和“甘肃枢纽”。

数据来源：政府网站、东方证券研究所

1.1.2 东数西算”拉开全国一体化算力网络序幕

2022 年 2 月，作为算网建设开始的“东数西算”正式启动。2022 年 2 月 17 日，国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等 8 地启动建设国家算力枢纽节点，并规划

了 10 个国家数据中心集群。至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。

图 1：2022 年 2 月，东数西算正式启动，8 地建设国家算力枢纽节点，规划 10 个国家数据中心集群

数据来源：华为，东方证券研究所

1.1.3 AI浪潮推升算力需求，实现智能技术规模化需首要实现算力普惠

机器学习进入大模型时代，ChatGPT 等通用大模型的训练迭代极大拉动对智能算力的需求。模型成功部署后，推理也将需要大量智能算力做支撑。从模型训练角度来说，据 J. Sevilla 等发布的文章《Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning," 2022 International JointConference on Neural Networks (IJCNN)》，机器学习的训练计算大概可以分为三个时期。第一个时期为 2012 年之前，训练算力大致遵循摩尔定律，约每 20 个月翻一番。而进入深度学习时代，算力翻倍的速度加速至 5-6 个月。2015-2016 年左右开启了大模型时代，在这个时期，计算量增长变慢，翻倍时间约为 10 个月。但整体的训练计算量比深度学习时代的系统大 2 到 3 个数量级(OOM)。从 2022 年底，随着 ChatGPT 成功带来的新一代 AI 浪潮，国内外 Bert、GPT4、文心一言等通用大模型相继发布。这些大模型的训练需要千亿、甚至万亿级参数，以及上千 GB 的高质量数据，大模型的训练迭代将极大地拉动了智能算力的需求。另外，日后随着模型的成熟落地和推广，模型推理所需的智能算力也将逐渐增加，占比不断提高。

图 2：机器学习进入大模型时代，训练算力量级大幅提升，每十个月翻一倍

数据来源： J. Sevilla, L. Heim, A. Ho, T. Besiroglu, M. Hobbhahn and P. Villalobos, "Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning," 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Padua, Italy, 2022, pp. 1-8, doi: 10.1109/IJCNN55064.2022.9891914、东方证券研究所

有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。

除了通用大模型的训练，垂直行业大模型的训练、基于通用大模型的微调的行业应用也需要大量的智能算力做支撑。垂直行业的大模型训练也需要大量的智能算力，另外，基于大模型的多场景应用也不断拓展。AI 渗透千行百业，拉动智能算力规模高速增长。2022 年，各行各业的 AI 应用渗透度都呈不断加深的态势，尤其是在金融、电信、制造以及医疗领域，为实现业务增长、保持强大竞争力、从而占据更大的市场份额，企业纷纷入局 AI 领域，通过新技术提升传统业务用户体验，人工智能应用增长迅速。据 IDC 和浪潮信息联合发布的《2022-2023 中国人工智能计算力发展评估报告》，预计到 2023 年年底，中国将有 50%的制造业供应链环节采用人工智能技术实现业务体验提升。在未来，随着 AI 技术对传统行业赋能作用日益凸显，催生出更大智算需求成为必然。

图 3：中国人工智能行业应用渗透度及提升百分点

数据来源：IDC，浪潮信息，东方证券研究所

AI 应用存在此长尾效应，实现规模化首要实现算力普惠。孙凝晖院士在演讲中提出，AIGC 带来人工智能产业的爆发，而智能技术的规模化应用具有典型长尾问题，即具备强 AI 能力的强势部门（网安、九院九所和气象局等）、科研院校与大中企业只占据算力需求主体的大约20%，另外80%则均为中小微企业，这类主体受限于公司规模与预算，往往难以接入算力资源、或受限于算力的高昂价格，从而难以在 AI 时代浪潮中获得发展红利。因此，要实现智能技术的规模化应用，让人工智能产业既“叫好”也“叫座”，需要大量便宜、易用的智能算力，让中小微企业也能方便、便宜地使用算力。因此实现算力普惠，一方面可以支持先进科技发展，赋能更多产业 AI 化，同时还能让 AI 走入千家万户，达成 AI 普惠。

1.2 绿色、普惠、赋能高质量发展，算力网络建设势在必行

1.2.1 建设算网可充分利用西部资源与气候条件，促进算力绿色环保化

采取清洁能源供电、自然降温等方法是数据中心减少碳排放的关键。从供给侧来说，数据中心可以通过采用节能技术，使用清洁能源等方式改善碳排放过量等问题。另一方面，用自然方式降温辅助制冷能够有效减少数据中心耗能。各大云厂商为了服务器降温也各显神通，如腾讯在贵安的隧洞内建立了一个绿色高效的灾备数据中心，微软曾在将数据中心投放到苏格兰附近的北海中，海兰信打造海底数据中心。

我国西部地区具备充沛清洁能源和适宜气候地理条件，建立全国一体化算网可供给环保绿色的算力资源。我国中西部地区具备丰富的风电、光伏、水电等清洁能源，显著减少碳排放。同时，西部地区适宜的气候与地理条件还为散热、制冷等环节提供了天然环境，以乌兰察布市为例，只有4.3 摄氏度的年平均气温意味着每年有近 10 个月可以不使用设备，而是利用环境实现自然冷却，分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。

更加适合数据中心的建设，利于达成“双碳”目标。因此，建立全国一体化算力网络，可将算力资源的生产重心放在气候适宜的西部地区，充分利用其丰富的清洁资源和适宜的气候条件，助力实现“双碳”目标，在保护环境的前提下实现算力快速发展。

图 4：海兰信海底数据中心

数据来源：微软、东方证券研究所

图 5：腾讯位于隧洞内的贵安七星数据中心

数据来源：财联社、东方证券研究所

1.2.2 助力解决东西部供需不平衡问题，降低算力价格

算网建设可有效解决算力东西供需不平衡的现状，同时可利用低廉电价降低算力价格。目前，我国东西部算力供需失衡，数字经济发展和数据资源的产生主要集聚在我国的东部地区，而西部地区则有着较为充沛的土地、能源资源。然而，算力需求大的东部地区土地、能源等资源紧张，而资源充裕的西部地区可提供绿色低价的算力资源，具备发展数据中心、承接东部算力需求的潜力。例如我国上海等东部地区信息产业高度发达，是计算需求最旺盛的地区，然而其较高的电费和土地价格导致东部地区算力成本高昂。贵州、内蒙等中西部算力需求较低，但其较低的电力成本和土地价格更适合算力基础设施的建设。而通过建设全国一体化算力网络，可以将东部地区算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局、推动区域协调发展，让西部城市也可享受算力发展带来的机会与红利。

图 6：全国各省市电网代理购电价格（截止 23年7月）

数据来源：北极星售电网，东方证券研究所

1.2.3 提供普惠算力，赋能科技与产业快速发展

建立算力网络，发挥“乘数效应”助力经济产业发展。无论是在传统行业、还是在数据重要性日益凸显下催生出的新兴行业中，算力网络的建立都能在产业发展中起到“催化剂”的作用。在传部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。

统行业领域中，随着数字经济快速发展，数字化转型成为不可逆转的时代趋势，算力网络提供随取随用的算力资源，与其他生产要素协同推进产业快速发展，展现出的乘数效应使其成为产业发展的“放大器”。同时算力基础设施化为新型智能产业高速发展提供了基础资源，有效降低智能计算相关行业的运营成本，自动驾驶、智慧城市等智算应用场景转为现实的可能性得到展现，为更多先进技术的商业化落地提供良好的发展环境，国家经济发展被注入了新的蓬勃活力。算力网络不仅助力新老产业高速发展，同时在其从理论走向现实、进而实现商业化落地的过程中，也催生了新兴技术的诞生和迭代，有效拓展智能计算技术领域，赋予数字行业发展更多可能性。

算力有望成为基础资源，普惠中小企业及个人。在算力无法流通、成本昂贵的情况下，资源垄断自然形成，算力资源被大量掌控在大型企业当中。建立算力资源基础设施，达到随取随用的同时降低算力资本，不仅仅能够赋能政府的公共服务，同时可以使中小企业、乃至个人都受益于智能化，打破“强者恒强”的算力格局。

美国推行《国家信息基础设施行动计划》为三十年科技发展奠定基础。中国推动算力网络，有望在新时代浪潮中夺得先机。美国于 1993 年宣布实施《国家信息基础设施行动计划》，建立了全球的信息标准，为美国科技全方位的蓬勃发展奠定了基础。而现在，我国把握时代发展大方向，在算力网络方面率先发力，积极探索路线、制定纲领与标准，借助举国体制优势持续推进。算力网络的建设为科学计算、航空航天、军工等行业提供发展动力，使中国在新时代浪潮中夺得先机。

图 7：美国建设“信息高速公路”（NII）, 为美国科技全方位发展奠定基础

数据来源：360 百科、东方证券研究所

1.3 算力网络：一点接入，即取即用

1.3.1 算力网络的建设赋能算力作为基础资源普惠大众

算力要成为像水、电一样的公共资源，需要由算力网络扮演路、桥的角色。算力应该是水、电一样普惠大众、随取随用的公共基础资源，早在 1961 年，美国教授 John McCarthy 就将算力类比为电话服务，可以随取随用。到了 1990 年，美国 Ian Foster 教授将算力与电力类比，提出算力是一种公共服务。今天，我们来到了数字经济时代，算力将成为水、电一样普惠大众、随取随用的公共基础资源，为社会高效发展赋能，最终实现“网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及”的社会愿景。而为实现这一愿景，需通过算网来整合并调度各方算力资源，并分配给个需求方。

算力网络是提供普惠算力的最优解，或将成为智能时代的标志性基础设施。目前，算力对大部分公司、科研院所、个人来说都是奢侈品，没有成为普惠大众的基础资源。像上述所讨论的那样，

我国算力存在着供需失衡、成本较高、鲁棒性不足等问题。急剧增长的全行业计算需求与相对较慢的迭代发展速度造成了算力供需失衡；同时，地理位置上聚集于东部、行业上大量存在于互联网企业等分布特点也对算力资源的合理分配构成阻碍，算力流动进而导致成本不能有效满足普惠发展需求；此外，数据中心的建设带来了更加复杂的算力应用场景，随之带来的偶发性算力需求激增和隐私数据安全保护诉求对各节点的鲁棒性、安全性提出了更高的要求。为解决以上难点，实现跨地域与跨行业共享、弹性按需调动，算力网络应运而生，成为算力资源健康发展的最优解。在不久的将来，算力网络将成为这个数字经济时代、智能时代的标志性基础设施。

图 8：算力网络是智能时代的标志性基础设施

数据来源：中国科学院计算技术研究所、东方证券研究所

1.3.2计算场景愈加丰富，需求多元化对算网架构提出新要求

计算场景愈发丰富，不同应用对算力精度、延迟、带宽等提出不同需求。算力作为逻辑资源，本身与水电等标准化资源相比就更加复杂、具备更多维度，而技术的发展催生了丰富的计算场景，不同的行业、应用场景对算力更提出了不同的需求，进一步增加了构建网络的复杂度。例如，天体物理、气象研究、航空航天等高精尖科研领域需要能够支持复杂运算、性能高的双精度算力，即超算算力。而无人驾驶、智慧交通等 AI 主要用于处理语音、图片或视频等，单精度、半精度、甚至整型的计算即可满足应用需要。而一些产业数字化的场景对精度要求不高，通用算力（基础算力）即可满足需求。除了算力精度，不同的应用场景对带宽和延时也提出了不同的需求。例如，需要实时渲染的游戏、自动驾驶决策、远程手术、工业控制等领域对延迟的要求非常高，而模型训练等场景则对延迟没有很高要求。同时，基于 AR、VR 等渲染场景，模型训练、超算类等场景对大带宽的需求较高，工控、物联网采集等则对带宽要求不高。

图 9：多元化应用对算力提出多样化需求

有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。

数据来源：中国信息通信院、东方证券研究所

1.3.3 算力网络：云边端节点全连接，动态感知、灵活调度

算力网络：云边端节点全连接，动态感知、灵活调度。算力网络是通过新型网络技术将云、边、端等分散的算力节点连接起来，动态实时感知算力资源状态，根据业务需求进行统筹分配和调度。不同的业务需要的算力种类、带宽、延时不同，然而在算力网络中用户无需关心网络中计算资源的位置和部署状态。算力网络可以实时感知客户的算力需求，并根据算力资源池的情况，给客户自动调配符合其需求的最优算力，获取算力将像获取水、电一样便捷、价低。

图 10：算力网络：一点接入，即取即用

数据来源：华为、东方证券研究所

二、各地政策频频出台，聚焦算力供给、算力调度、中小企业共建、算电一体四大方向

2.1 各地发布人工智能产业发展政策，算力体系建设最关键

多地发布政策推动人工智能发展，算力屡屡成为榜上第一条。大模型时代到来，各地纷纷印发促进人工智能产业发展的相关政策。近期，北京、上海、深圳、杭州等地发布推进人工智能产业发展的相关政策，算力体系建设最为关键，成为多个政策的第一条：

2023 年 5 月，北京印发《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》，第一条强调提升算力资源统筹供给能力。

2023 年 5 月，北京印发《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025 年）》。重点强调推动国产替代以及算力资源并网互联。

2023 年 5 月，深圳印发《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024 年）》的通知。第一条为强化智能算力集群供给。

2023 年 6 月，杭州发布《关于加快推进人工智能产业创新发展的实施意见（征求意见稿）》。该意见中，主要任务的第一条即为建设多元融合算力支撑体系。

2022 年 9 月，上海发布《上海市促进人工智能产业发展条例》，该条例中，基本要素与科技创新的第一条即为加强公共算力基础设施建设，推动绿色低碳发展。

响应全国算网一体化布局，各地算网政策纷纷出台。除了人工智能产业发展相关的政策，各地还针对算力出台了相关政策规划，促进全国一体化算力网络的建设。

2023 年 4 月，上海发布《上海市推进算力资源统一调度指导意见》，强调加强全市算力资源统筹、调度和共享。

2023 年 3 月，贵州印发《面向全国的算力保障基地建设规划的通知（2023-2025）》，强调加快打造国家算力网。

2023 年 1 月，成都市发布《成都市围绕超算智算加快算力产业发展的政策措施》，强调提升超算适配性、加快构建智算体系以及加快云计算中心提档升级。

2.2 算力体系建设聚焦：供给、调度、中小企业共建、算电一体

在众多地方政策中，主要聚焦于公共算力平台建设、算力调度中心建设、鼓励中小企业参与共建、算电一体四个方面。

加强智能算力供给：推动算力基础设施建设，以智能算力供给为主，且需满足绿色低碳要求。同时，一些文件对芯片、操作系统、开源深度学习框架的国产化提出要求。
算力资源统筹调度：推动算力标准化和服务化，统筹算力资源，实现算网统一管理、编排和调度。

3．鼓励中小企业、第三方云厂商积极参与算网建设、接入算网：鼓励中小企业参与算网共建，不仅可有效避免“帝国制”的垄断运营，同时也可使算力网络建设惠及更宽领域、带动产业健康发展。

推动“算电一体”新型供能体系建设，助力算网升级，赋能双碳目标：鼓励超算中心、智算中心、新型数据中心等因地制宜地配置储能设施，以提升电力自平衡能力，进一步推动了算力基础设施与储能设施的融合发展。

下面四章，我们将从这四个重点发展方向进行论述，梳理相关政策、分析相关产业发展现状。

图 11：算力网络建设的四大方向

三、算力供给：智算供给是关键，国产化是发展重点

3.1 计算场景愈发丰富，智能算力赋能科技、经济发展

算力可分为通用算力、超算算力与智算算力三种，分别应用在不同场景中。通用算力主要来源于通用处理器 CPU，应用场景非常广泛，可用于对精度要求不高的数字化场景中。而超算算力则主要支持天体物理、气象研究、航空航天等高精尖科研领域。这些场景运算量大，且对精度要求高（双精度算力）。智算算力则主要应用于 AI 场景中。对于 AI 模型训练及推理来说，处理文字、语音、图片或视频等需求较大，单精度、半精度、甚至整型的计算即可满足应用需要。一般来说，相比于模型训练，模型推理所需的算力精度较低，很多场景 Int8即可满足需要。

图 12：算力分类与应用场景

数据来源：头豹研究院，东方证券研究所绘制

据国家信息中心，未来 80%的场景都将基于人工智能，所需算力资源将主要由智算中心提供。AI大模型已经成为国家、企业和科研院所积极发展、重点投入的大方向。而普惠大众的智能算力就是 AI发展的基础资源，智算中心正是实现这些科技创新的源泉。

图 13：AI计算场景愈加丰富, 对智能算力的需求增加

数据来源：华为、东方证券研究所

3.2 我国人均智能算力不足，智算规模有望持续上涨

从智能算力总额来看，美、中处于领先地位。从人均智能算力的角度，中国仍处于全球中等水平。据《中国算力指数发展白皮书（2022）》，美、中的智能算力处于全球领先地位，分别占全球比重的 45%和 28%。然而从人均算力的高低来衡量，美国、英国、德国等国家的人均算力普遍高于 1000GFlops，而我国的人均算力处于中等水平。据 IMD 研究发现，人均算力的水平与一国的智能化水平高度相关，我国积极发展智能算力、打造智算中心是打造国际竞争力、发展综合国力的关键。

图 14：全球智能算力规模份额占比(2022 年)

数据来源：《中国算力指数发展白皮书（2022年）》、东方证券研究所

中国智能算力规模有望持续快速增长,2021-2026年期间，预计年复合增长率达到52.3%。据IDC数据与预测，2021 年中国智能算力规模达到 155.2EFLOPS，并在之后的几年始终保持稳健增长态势，预计到 2026 年将突破进入每秒十万亿亿次浮点计算级别，智能算力实现 1,271.4EFLOPS的庞大规模，2021-2026 年期间，预计年复合增长率达到 52.3%。

图 15：我国智能算力规模（EFLOPS）

数据来源：IDC、东方证券研究所

中国 AI 芯片市场将保持高速增长。2022 年，中国的 AI 芯片市场规模约 385 亿元。随着 AI 发展以及智算中心建设浪潮，该市场预计将保持高增长趋势。据艾瑞咨询测算，到 2027 年，中国的AI 芯片市场规模预计将达到 2164 亿元。

图 16：中国 AI芯片市场规模（亿元）

数据来源：艾瑞咨询、东方证券研究所

2022 年，我国智能算力占比已达到 60%，预计于 2027 年达到 88%。我国智能算力占比连年快速拉升。据头豹研究院，目前已从 2018 年的 12%快速增长至 2022 年的 60%，超过通用算力并且持续保持稳健增长态势，预计智能算力的占比将在 2023 年达到 70%，在 2027 年达到 88%。因此，建立智算平台成为大势所趋，AI应用迫切呼唤充沛的算力养料。

图 17：2018-2027E，我国智能算力与其他算力规模占比

数据来源：头豹研究院、东方证券研究所

3.3 各地兴建公共算力平台，设立智能算力规模目标

政策引导人工智能公共算力平台建设、提供可靠高效算力，国产化与普惠是发展重点。2022 年 6月，科技部办印发《国家新一代人工智能公共算力开放创新平台建设指引(试行)》（下简称《指引》），为各地建设公共算力平台提供指引。《指引》中对平台的国产化程度、算力规模与解决方案等方面均进行要求，自主研发芯片所提供的算力标称值占比不低于 60%，并优先使用国产开发框架，使用率不低于 60%。此外，在算力方面，对 AI 训练和推理的常用规格进行要求，16 位浮点 (FP16)性能应达到 400PFLOPS，32 位浮点 (FP32)性能应达到 200PFLOPS，16 位整型(INT16)性能应达到 400POPS。同时，《指引》针对如今大模型训练需求的井喷需求，同时对环境承载能力提出要求，提出平台应配置成熟易用的人工智能全栈运行环境，能够运行千亿级参数的预训练模型。

表 2：《指引》对公共算力平台进行多方面要求

布局方面	要求
国产化	对于混合部署的公共算力平台，基于自主研发芯片的算力标称值占全部系统算力标称值的比值应不低于60%。公共算力平台应优先使用国产开发框架，使用率应不低于60%。

算力	系统算力标称值原则上应达到400PFLOPS(按16位浮点(FP16)计算);或达到业界其他常用精度算力标称值换算后的同等算力水平，其中 32 位浮点(FP32)性能应达到200PFLOPS，16 位整型(INT16)性能应达到400POPS。
应用场景	系统负载测试用例需涵盖图像识别、自然语言处理等领域，有效计算能力等指标应位于行业前列。
解决方案	应配置成熟易用的人工智能全栈运行环境，能够运行千亿级参数的预训练模型，同时已经实现至少3种典型人工智能业务场景的解决方案。

数据来源：政府网站，东方证券研究所

各地政策部署公共算力平台建设，致力实现大规模算力供应。在众多地方政策中，均明确提出要建立公共算力平台，政策不仅聚焦于平台的新增或改建，同时也对算力规模、带宽、基站数等质量指标提出要求，例如贵州在文件中对每年的算力建设目标都进行了细致部署，从能力指标、质量指标、结构指标、通道指标、产业指标五个维度进行考核，促进规模与质量协调发展，为未来工作提供明确指引，从而提供大规模、高质量的算力，满足人工智能与大模型高速发展所催生出的澎湃需求。

北京：今年 5月接连发布两大文件对公共算力平台进行部署，其中《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025 年）》提出要新建或改建一批商业化公共算力中心；《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》则指出要加快北京人工智能公共算力中心、北京数字经济算力中心等项目建设，形成规模化先进算力供给能力。

上海：《上海市推进算力资源统一调度指导意见》中规划，到 2025 年实现数据中心算力超过 18,000 PFLOPS（FP32）。

⚫ 深圳：《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024 年）》中指出，要建设企业级智能算力平台，联合香港企业、科研机构、高校等，打造深港人工智能算力赋能中心。

杭州：《关于加快推进人工智能产业创新发展的实施意见（征求意见稿）》中提出到 2025年，全市可开放算力规模达到 5000PFLOPS（FP16）以上，高性能算力占比达到 60%以上。

⚫ 贵州：与发改委联合发布的《面向全国的算力保障基地建设规划》中提出，要搭建算力公共服务平台，2025年实现全省数据中心标准机架达到80万架、服务器达到400万台，算力总规模超 10EFLOPS，率先建成全国领跑的算力基础设施。

表 3：贵州分年度算网建设绩效指标（部分）

维度	核心指标	解释	现状	2023	2024	2025
能力指标	机架规模	标准机架数（万架）	10.8	25	50	80
	服务器承载能力	数据中心机架能放置最大服务器数量（万台）	225	260	330	400
	大型/超大型数据中心数量	标准机架大于等于3000架的数据中心数量（个）	11	20	23	26
质量指标	电能使用效率（PUE）	数据中心总电能消耗/数据中心信息设备电能消耗	1.41	1.4	1.3	1.2
质量指标	上架率	已上电投产机架数/已建数据中心机架数	56.5%	57%	61%	65%
结构指标	算力总规模	通用算力、智算算力、超算算力的总规模（Eflops）	0.81	2	5	10
	存力总规模	存力总规模（Eb）	11.34	24	45	60
	时延	端到端单向平均时延	20	18	16	14
	专线带宽占比	贵安集群与东西部集群间专线总带宽/东部集群对外专线总带宽	1	增长30%	增长50%	增长100%

数据来源：政府网站，东方证券研究所

3.4 华为、曙光深度参与各地智算中心建设

30+城市落地 40+智算中心。目前，各地智算中心如雨后春笋快速建立，全国各省市均有所布局，《智能计算中心创新发展指南》显示，当前我国超过30个城市正在建设或提出建设智算中心，已建成的、在建中的和规划的中心数量已逾 40家。

各地智算中心建设分两种模式，大多数采取“政府主导+企业承建”模式。智算中心主要分为“企业自建模式”与“政府主导+企业承建”模式。智算中心具有高投入、对地方经济发展具有高影响等特点，因此30多座城市的智算中心建设项目大多数由政府主导、且紧密配合“东数西算”等建设指引的推进节奏，用于支持地方产业AI化、AI产业化以及智能化治理。同时，政府结合业务需求与企业规模等因素进行综合考量、选取合适的承建单位。

中科曙光、华为、百度、商汤、腾讯、阿里、浪潮信息和寒武纪等众多厂商参与建设。华为由于拥有雄厚财务基础、技术水平和全体系昇腾智算框架，成为众多智算中心的供应商，承建中心数量超 20 家。此外，中科曙光率先提出 5A 级智算中心解决方案，其承建的智算中心在湖北、山东、江苏、安徽、浙江、广东和湖南等多地生根。寒武纪也不断深入参与进智算中心建设中，接连中标南京智能计算中心一期与二期项目，总预算金额超八亿。浪潮、天数智芯、燧源等企业也纷纷加入智算公共平台建设。

表 4：各地人工智能计算中心建设情况

合作方	中心名称	地域	算力	建设情况
中科曙光	青岛“海之心” 人工智能计算中心	山东省青岛市崂山区	/	建设中
	湖北首个5A级智算中心	湖北省随州市	/	建设中
	芜湖一体化智算中心	安徽省芜湖市	/	建设中
	“巢湖明月”智算中心	安徽省合肥市	/	已建成
	北京昇腾人工智能计算中心	北京市门头沟区	一期100P FLOPS	部分建成
	中原人工智能计算中心		（短期500P，远期1000P）
华为昇腾		河南省郑州市	计划100P FLOPS	已建成
	未来人工智能计算中心	陕西省西安市雁塔区	一期规划 300P FLOPS FP16	已建成
	成都人工智能计算中心	四川省成都市	300P FLOPS（最终1000P）	已建成
	武汉人工智能计算中心重庆人工智能计算中心	湖北省武汉市东湖区	100P FLOPS	已建成
	长沙人工智能计算中心	重庆科学城	一期 400P FLOPS	已建成
	横琴人工智能超算中心	湖南省长沙市高新区广州省珠海市横琴区	200P FLOPS（25年达1000P）	已建成
	杭州人工智能计算中心	浙江省杭州市	1.14Eops（完全建成 4Eops）	已建成
	南京鲲鹏·昇腾人工智能		40P FLOPS（后期100P）	已建成
	计算中心	江苏省南京市	800P OpS	已建成
		济南人工智能计算中心	山东省济南市	/	已建成
	青岛人工智能计算中心	山东省青岛市	100P FLOPS		已建成
	天津人工智能计算中心	天津市河北区		300P FLOPS	已建成
	河北人工智能计算中心	河南省廊坊经济开发区		100P FLOPS	建设中
	大连人工智能计算中心		辽宁省大连市	100P FLOPS	建设中
	沈阳人工智能计算中心	辽宁省沈阳市	100P FLOPS（后期300P）	已建成
	中国-东盟人工智能计算中心	广西省南宁市	一期建设40P训练系统	已建成
	深圳人工智能融合赋能中心		和1.4P推理系统
	广州人工智能公共算力中心	广东省深圳市龙岗区广东省广州市	接入20余万路视频资源	已建成
	阳泉智算中心	陕西省阳泉市	99P FLOPS	已建成
百度	盐城智算中心		计划100P FLOPS	已建成
	百度沈阳元宇宙智算中心	盐城市盐南高新区	200P	已建成
	合肥人工智能计算中心	沈阳市皇姑区安徽合肥	一期 200P，总体500P 100P FLOPSFP16	建设中已建成


（华为控股子公司）商汤科技	商汤人工智能计算中心	上海自贸区临港新片区	同时接入850万路视频	已建成
腾讯	腾讯长三角人工智能超算中心	上海市松江区	1400P FLOPS	部分建成
	智慧产业长三角（合肥）智算	合肥高新区	/	已建成
	中心
上海交通大学等	太湖量子智算中心	江苏省无锡市	/	已建成
浪潮、寒武纪	南京智能计算中心	江苏省南京市	800P OpS	已建成
浪潮信息	淮海智算中心	安徽省宿州市	300P FLOPS	建设中
	青田元宇宙智算中心	浙江省青田县	每秒算力性能超10亿亿次	建设中
	克拉玛依智算中心	新疆克拉玛依市	机柜数量超1万个	已建成
寒武纪	昆山智算中心	江苏省昆山市	建成后峰值智能算力不低于 500POPS	建设中
阿里云	阿里云张北超级智算中心	河北省张家口市张北县	12EFLOPS	已建成
	阿里云华东智算中心	上海市金山区	在建	建设中
	阿里云乌兰察布超级智算中心	内蒙古乌兰察布市	3EFLOPS	部分建成
中科曙光、华为	长沙 5A级智算中心	湖南省长沙市	建成后算力规模可达1024P	已建成
宁数科创	宁波人工智能超算中心	宁波市高新区	一期100P（FP16）+5P（FP64）二期300P（FP16）+15P（FP64）	部分建成
福州市电子信息集团	福州智能计算中心	福建省福州新区	一期105P，总体400P	部分建成
/	哈尔滨人工智能先进计算中心	哈尔滨	100P	已建成

数据来源：至顶智库、政府网站、东方证券研究所整理

3.4.1 曙光、海光性能生态俱佳，参建、运营多地智算中心

中科曙光致力打造新型智能算力基础设施，建立“5A级”核心优势。中科曙光作为新一代人工智能算力平台参与方，提出要打造具备“开放、融合、绿色、普惠、服务” 能力的“5A 级”智算基础设施，对智算中心的多方面性能提出了具体要求。中科曙光“5A 级”智算中心为基础设施建设提供可参考的高质量范本，强力推动未来智算产业生态开放和协同发展、迈入发展快车道。

图 18：中科曙光智算中心“5A级”核心优势

数据来源：中科曙光官网、东方证券研究所

曙光形成“芯-端-云”全产业链布局，参与七省智算中心建设，承担多地智算中心运营。中科曙光作为核心信息基础设施领军企业，凭借多年在计算领域的技术积淀，业已完成了“芯—端—云”的全产业链布局，公司先后承建“巢湖明月”、“海之心”和芜湖智算中心等项目，已在湖北、山东、江苏、安徽、浙江、广东和湖南进行落地或规划。其中，合肥、长沙等多地的中心运营由曙光承担。经过多个智算中心项目实践，中科曙光已形成了成熟可行的智算中心落地方案，未来实现更广地域落地值得期待。

图 19：中科曙光智算中心布局

数据来源：中科曙光官网、东方证券研究所
*受限于作图版面，中国地图仅为示意图，中国香港、中国澳门、中国台湾、南海诸岛等比例请以正式地图为准

曙光子公司海光信息DCU（GPGPU）可用于大模型训练，参与智算中心建设。公司将加大DCU研发投入，持续迭代。海光信息除了 CPU 产品实力出众外，其 DCU 产品也性能、生态优异。公司 DCU 第一代产品深算一号于 2022 年实现了在大数据处理、人工智能、商业计算等领域的商业化应用，可以用于大模型的训练，主要客户是智算中心等“新基建”项目、行业用户、AI 厂商及互联网企业。海光与百度、阿里等头部互联网厂商推出联合方案，打造全国产软硬件一体全栈 AI 基础设施。另外，海光 DCU 二代也在有序研发中，公司也将加大其在 DCU 领域的研发投入。

图 20：海光 DCU（GPGPU）性能出众、生态开源

数据来源：海光信息官网、东方证券研究所

海光信息 DCU（GPGPU）“类 CUDA”生态优异，工具链完整。CUDA 是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发人员使用 C/C++语言在 NVIDIA GPU上进行高性能计算，在深度学习训练和推理领域被广泛应用。CUDA 被称为英伟达最深的护城河。而海光 DCU（GPGPU）海光的 DCU脱胎于 AMD，兼容主流生态——开源 ROCm（类 CUDA）GPU 计算生态，支持 TensorFlow、Pytorch 和 PaddlePaddle 等主流深度学习框架、适配主流应用软件。现有 CUDA 上运行的应用可以低成本迁移到基于 ROCm 的海光平台上运行。

海光 DCU 具有全精度能力，双精度性能与英伟达的 A100、AMD 的 MI100 相近。海光 DCU 具有全精度浮点数据和各种常见整型数据计算能力，且双精度计算能力突出。据北京大学高性能计算系统中标公告（HCZB-2021-ZB0364），海光信息的DCU Z100的通用计算核心达到8192个。其关键性能指标实现：FP64 10.8TFlops，显存 32GB HBM2，对比全球芯片巨头的高端 AI 芯片不遑多让。英伟达 A100 的相关指标为：FP64 9.7 TFlops、显存 40/80GB HBM2。 AMD MI100的相关指标为：FP64 11.5 TFlops、显存 32GB HBM2。

图 21：海光 Z100、 NV A100、AMD MI100 性能对比

	NvidiaA100	AMDMI100	HygonZ100
FP64(全精度算力)	9.7 TFLOPS	11.5 TFLOPS	10.8TFLOPS
GPU 显存	40/80GB HBM2	32GB HBM2	32GB HBM2

数据来源：采招网、英伟达官网、AMD官网、东方证券研究所绘制

3.4.2 华为昇腾深度参与多地智算中心建设，拓维、长虹有望持续受益

华为提供“昇腾”解决方案，业已为 20 余智算中心提供坚实算力底座。华为基于昇腾系列 AI 处理器和基础软件构建 Atlas 人工智能计算解决方案，昇腾产品具备丰富形态，包括 Atlas系列模块、板卡、小站、服务器和集群等计算产品，覆盖深度学习推理与训练全流程，致力打造面向“端、边、云”的全场景 AI基础设施方案。其中，AI集群 Atlas 900 由数千颗昇腾 910 AI处理器构成，并集成 HCCS、 PCIe 4.0 和 100G RoCE 三种高速接口、垂直整合通信库、拓扑、低时延网络，线性度超过 80%，从而充分释放处理器的强大性能。集群提供 256P～1024P FLOPS @FP16 的算力规模，代表着全球范围内的算力巅峰水平。

图 22：华为 Atlas 900 AI集群输出雄厚智算算力

数据来源：华为官网，东方证券研究所

2023世界人工智能大会上，华为宣布对其 Altas 900人工智能集群进行全面升级。该集群利用昇腾直出的参数网络以及具有98%高吞吐量和零丢包的超融合以太网络在2019年支持了一个4,000卡片的集群，并将在今年年底达到 16,000 卡片，成为业界首个万卡 AI 集群。在 16,000 卡片的集群下，它能够在半天内完成具有 1750亿参数模型和 100B数据的训练。稳定性方面，它能够实现超过 30 天的长期稳定训练，并且其可用性是业界的十倍。日前，华为已部署了超过千台昇腾 AI集群机柜，成为拥有最多 AI集群部署数量的制造商。

昇腾全面赋能鹏城云南、多地智算中心。华为致力建设国家区域人工智能计算中心，提供从底层芯片算力释放到顶层应用使能的人工智能全栈能力，为算力基础设施的建设构筑坚实算力底座。华为在 2020 年为鹏城云脑交付了首个拥有 1000P 算力的 AI 集群，在全国支持了 25 个城市，累计交付 5000P 的计算能力，其中有六个城市已实现计算能力的饱和运营，并进行了扩展，以支持本地人工智能产业的高速发展。近期，基于昇腾的七个人工智能计算中心已获得国家批准，并成为科技部首批认可的“国家新一代人工智能公共计算能力开放创新平台”。华为将在不同行业中复制在城市中积累的 AI 集群建设经验，支持运营商、金融、互联网等行业的集群建设，推动行业模型的创新。

图 23： 2023WAIC, 华为发布业界首个万卡集群

数据来源：华为计算、昇腾人工智能产业高峰论坛、东方证券研究所

华为生态惠及生态伙伴，基于昇腾 AI 产品架构助力智算中心建设。华为昇腾生态伙伴包含整机硬件伙伴、IHV 硬件伙伴、应用软件伙伴、一体机解决方案伙伴和生态运营伙伴。目前，华为昇腾有 13 家整机硬件伙伴，包括宝德、华鲲振宇、湘江鲲鹏、安擎、神州数码等企业。华为的昇腾万里伙伴计划分为四个等级：注册成员、认证等级、优选等级以及领先级。其中，四川长虹的参股子公司华鲲振宇认证为领先级，拓维信息子公司湘江鲲鹏被认证为优选级。

图 24：华为昇腾整机硬件伙伴

数据来源：华为官网、东方证券研究所

华为生态惠及生态伙伴，基于昇腾 AI 产品架构助力智算中心建设。四川长虹子公司和拓维信息是华为的亲密合作伙伴，通过建立具备可靠国资背书子公司的形式参与到智算中心建设中。其中四川长虹本身即为 100%的国资企业，与同样为国资企业的成都高投电子信息产业集团合资成立子公司华鲲振宇，而拓维信息则与国资企业湖南湘江智能科技创新中心有限公司合资成立子公司湘分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。

江鲲鹏。在国资背景的加持下，华鲲振宇与湘江鲲鹏依托华为昇腾技术框架提供可信坚实的智能算力底座，积极参与到各省市智算中心的建设中。

图 25：华鲲振宇股权穿透图（截至 2023年8月）

数据来源：wind、东方证券研究所

图 26：湘江鲲鹏股权穿透图（截至 2023年8月）

数据来源：wind、东方证券研究所

四川长虹联合华为成立华鲲振宇，参见多省市智算中心建设。华鲲振宇基于华为昇腾开发的自研AI 训练服务器 AT800 Model 9000 具有优越性能，可广泛应用于 AI 大模型开发、训练和推理。华鲲振宇依托昇腾技术架构，积极参与包含江西、福建、成都、济南在内的多省市智算中心建设，其中成都智算中心采用 Atlas 900 AI 集群，首期提供算力便达到 300 PFLOPS，相当于 15万台高性能计算机的计算能力，现已为蓉城·夔牛模型极速气候预测提供稳定“算力底座”。除却智算中心建设，华鲲振宇还为云厂商提供可信计算底座。其中，中国电信天翼云与长虹电子控股集团建立联合创新实验室，共同探索打造安全可信数字基础设施，合作中长虹将为天翼云构建稳定、可靠、高性能的云底座，由华鲲振宇为其提供“天宫”服务器，并基于天翼云需求持续专注于提升产品差异化竞争力。

图 27：华鲲振宇参建成都智算中心成为“东数西算”成渝枢纽节点样板工程

数据来源：华鲲振宇官网、东方证券研究所

拓维信息依托华为技术架构，积极构建AI智算解决方案。拓维信息子公司湘江鲲鹏是华为首批昇腾硬件生产合作厂商、首批昇腾人工智能创新中心运营类合作伙伴，已先后发布基于昇腾处理器的数十款兆瀚 AI 产品。近年来，公司积极参与国家算力基础设施建设，推动 “兆瀚”国产智能计算产品深入智算中心建设，在贵州、甘肃两个算力枢纽与其他生态建设者一同探索“东数西算”国家工程的落地实践，不仅如此，拓维信息子公司云上鲲鹏中标全国一体化算力网络贵州枢纽中心项目建设，协同贵安数据集群，为贵州省提供强大算力服务和软硬一体化的数字化服务。此外，公司还积极参建智算中心、深入参与长沙、重庆人工智能算力中心建设，由兆瀚 CA9900 AI 集群为其提供澎湃算力。据悉，公司未来也将携手广东联通、华为共同建设广东 AI 智算中心，构建运营商首个全栈自主创新智算平台。

表 5：湘江鲲鹏依托华为昇腾布局 AI算力

中心名称	简介
长沙人工智能创新中心	长沙昇腾人工智能创新中心采用湘江鲲鹏兆瀚CA9900AI集群，打造100P高性能AI算力资源池，可支撑人工智能重大应用的模型训练及推理，极大提高人工智能企业、科研院所的工作与研究效率。
重庆人工智能创新中心	重庆人工智能创新中心样板打造采用兆瀚CA9900AI集群，为长安汽车、中冶赛迪信息、特斯联等多家企业提供稳定高效的算力服务，促进区域人工智能产业高速度、高质量发展。
全国一体化算力网络国家（贵州）主枢纽中心	兆瀚CA9900 AI集群已投入全国一体化算力网络国家(贵州)主枢纽中心一期项目，将为“东数西算”贵州枢纽节点提供统筹调度平台，协同贵安数据集群，形成国家“东数西算”工程的战略支点。
广州AI智算中心	中国联通集团研究院、广东联通携手华为、湘江鲲鹏建成运营商首个全栈自主创新智算平台，基于湘江鲲鹏兆瀚RA2300AI推理服务器、兆瀚RA5900AI训练服务器底座，为大湾区数字经济高质量发展注入新动能。
湖南省高速	基于兆瀚昇腾AI服务器，湖南省高速公路管理局联合湘江鲲鹏、拓维信息打造湖南高速AI稽核系统，是全国首个在交通领域基于“鲲鹏+昇腾AI”且在网运行的软件系统。

数据来源：WAIC 大会、东方证券研究所

图 28：天宫 AI 训练服务器 AT800 Model 9000

数据来源：华鲲振宇官网，东方证券研究所

图 29：湘江鲲鹏自研“兆瀚”计算产品体系

数据来源：湘江鲲鹏官网，东方证券研究所

3.4.3 云赛中标上海公共算力服务平台，出资参股上海智能算力科技公司

云赛智联子公司中标上海市公共算力服务平台，积极参与智算供给与算力调度。2022 年 10 月 10日，上海仪电旗下云赛智联所属上海南洋万邦软件技术有限公司以 2.56 亿元人民币中标上海超级计算中心市公共算力服务平台项目，主要包括算力平台及服务建设、算法平台及服务建设、算力调度平台建设、配套基础设施建设。该平台以华为昇腾达芬奇架构核心芯片和服务器集群产品为基础，计算峰值速度达到 100PFLOPS@FP16，支持 MindSpore1.7、TensorFlow1.15、PyTorch（自定义镜像）三种算法框架。

图 30：上海超级计算中心市公共算力服务平台

	AI平台技术指标
	峰值速度	100PFLOPS@FP16
	节点数 40
	cpu	Kunpeng920，160块
	GPU	Ascend910，320张
	系统内存	30720GB
	存储系统 3950TB对象存储
	网络互联	训练节点间互联带宽800GE
	算法框架支持	MindSpore1.7、TensorFlow1.15、PyTorch（自定义镜像）

数据来源：上海超级计算中心官网、东方证券研究所

云赛智联股份有限公司与仪电集团等其他股东共同出资成立合资公司。云赛智联股份有限公司是上海仪电（集团）有限公司的上市子公司，公司业务核心聚焦于提供高效的云计算、大数据分析和智能化产品解决方案，以满足客户在数字化时代的科技需求。经第十二届二次董事会会议审议，云赛智联与上海仪电（集团）有限公司、上海数据集团有限公司、上海市信息投资股份有限公司和其他非关联股东方以向上海智能算力科技有限公司非同比例增资的方式，共同出资建立算力设施公司。主要发起方仪电集团将在合资公司评估值基础上进行现金增资，计划增资至 88000 万元，持股比例为44%。云赛智联计划增资22000万元，持股比例为11%。在此基础上，云赛智联主要负责提供所需的算力设施，以支持和保障合资公司的日常运营，旨在创建城市级算力调度平台，为人工智能模型的训练和应用推演提供算力支持。

表 6：增资前后上海智能算力科技有限公司股权结构

公司股东方	增资前		增资后
（单位：万元）	出资资本	持股比例	增资后资本	持股比例
仪电集团	1,000	100%	88,000	44%
云赛智联			22,000	11%
数据集团			20,000	10%
信头股份			40,000	20%
其他非关联股东			30,000	15%
合计	1,000	100%	200,000	100%

数据来源：算力集团公告、东方证券研究所

3.4.4 天数智芯、燧原等国产 AI 芯片旗手，积极参与智算中心建设

天数智芯量产两款通用 GPU, 携手新华三推出 AI 服务器。目前，天数智芯已经发布了 2 款自主研发的通用 GPU 产品天垓 100、智铠 100，国内众多主要服务器厂商也已陆续引入天数智芯天垓100 产品、将公司加入其供应商目录，并将陆续发布搭载天垓 100 的服务器产品。今年 3 月，新华三的主流 AI 服务器便已搭载天垓 100 加速卡、并正式在官网对外销售，两家企业强强联手、共同推进算力的突破性提升。

图 31：天数智芯智算中心解决方案

数据来源：天数智芯官网、东方证券研究所

积极参与智算中心建设，适配多种大模型。天数智芯还积极参与芜湖等地区的智算中心建设、以支持大模型训练的算力需求，此前天数智芯搭建的40P自主算力集群，完成了国内自主研发的70亿参数大模型训练，而现在搭建的 200P 自主算力集群已可以支持 650 亿参数大模型的训练所需。不仅如此，天数智芯注重硬件与主流框架的兼容，着力解决产品使用难、迁移成本大等痛点，广泛支持主流 AI 生态和国内外开发框架，天垓 100 芯片已跑通多个大模型，包括智谱 AI 大模型ChatGLM，国外主流的 LLaMA，以及北京智源研究院的 Aquila 等产品，支撑数百客户在人工智能领域进行超过四百个算法模型训练。

图 32：天数智芯在芜湖市参与建设智算中心

数据来源：天数智芯、东方证券研究所

燧原科技业已形成全系列AI产品线，与多家领先机构开展合作探索智算共建。目前，燧原科技已拥有从邃思系列芯片、云燧训练和推理加速卡、云燧服务器和云燧智算机的全系列产品线。针对AIGC 爆红带来的高算力需求，燧原科技还推出了面向大型智算中心的高性能人工智能加速集群云燧智算集群，集群搭载公司自研邃思系列芯片，能够以超千卡规模集群突破 E 级算力；除却算力表现优秀，云燧智算集群还是行业内首款基于 OAM 开放加速计算标准的液冷方案，PUE最低可降至 1.1 以下。除却不断提升自身硬件创新实力，燧原科技还与多家领先企业与机构开展合作，如加入飞桨“硬件生态共创计划”、助力西南核心省会 AI 算力中心建设、为之江实验室构建超千卡规模 AI 液冷集群和为腾讯云服务器组供给芯片产品等，业已取得阶段性结果。燧原科技还联合浪潮信息发布“钱塘江”智算中心方案，搭载燧原科技高能效 AI 算力芯片“邃思 2.0” ，单集群即可提供超过 200P 峰值 AI 算力（TF32）。

图 33：基于邃思 2.5的第二代人工智能推理加速卡：云燧 i20

图 34：燧原科技低碳赋能之江实验室前沿技术研究

数据来源：WAIC 大会、东方证券研究所

数据来源：燧原科技官网、东方证券研究所

四、各地推进算力调度进程，新商业模式正在诞生

4.1 调度逐渐成为算网建设重点，各地发文推进算力编排调度工作

算力网络的发展进程划分为初步协同、共同调度和融合一体三个阶段。在初步协同阶段，算力和网络仍然各自为战，编排调度并不融通，但开始向协同运营发展转变，算力基础设施布局由集中式走向分布式，逐渐实现资源按需调配、宽地域多行业协同的网络布局。紧接着进行的是算力和网络的共同调度，虽然算力和网络仍然为独立的个体，但共享的调度中心实现算网资源的统一管理、灵活编排，大大提高所有时空下的算力资源利用率。最后进行的融合一体阶段同时也是整个算网发展的最终愿景，即建成算网一体化基础设施，用户在完全无感的情况下使用最佳调度分配的低成本算力。

算网建设重点有望从“基建”转向“调度”，赋能计算基础设施升级为算力资源服务。算力网络不只是简单的建设数据中心、智算中心进行算力对齐，而是寻求网络、算力调度等多方面的技术发展与实践落地。当前算力基础设施建设如火如荼，智算中心犹如雨后春笋般在全国各地快速建立。然而部署算力只完成工程的第一步，随着基础设施建设进度不断推进，接下来要进行的是各节点之间的互联互通、实现算力统筹调度，将全国算力资源纳入总体布局，实现需求供给间的精准对接。

图 35：算力调度涉及的关键环节

数据来源：于美泽等. 算力调度关键问题和实施路径研究[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(5):9-14.、东方证券研究所
有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。

数据来源：政府网站，东方证券研究所

从下述各地发布的算力相关政策可以看出。随着全国算网建设得逐渐深入，算网建设的重点将逐步从“基建”转向“调度”，赋能算力像水电一样随取随用，使计算基础设施升级为算力资源服务。实现算力一体化，完成节点互联与算力统筹调度成为接下来工作的难点与重点。

依托公共算力服务平台，各地设立算力编排调度目标。在近期各地发布的有关人工智能产业建设或算力相关的政策中，无一例外提到了算力的编排调度。其中，北京提出要建设统一的多云算力调度平台、提高环京地区算力一体化调度能力；上海着眼于技术研发，覆盖多云管理、云网协同、算力度量、算力感知、算网融合等关键领域、提高算力调度，同时制定目标，2023 年接入并调度4 个以上算力基础设施，可调度智能算力达到 1,000 PFLOPS（FP16）以上；深圳不仅致力于建设城市级智能算力平台、积极推动鹏城云脑三期项目建设，还以深圳为核、打造大湾区智能算力枢纽，谋划共建粤港澳大湾区智能算力统筹调度平台；贵州作为“东数西算”八大枢纽之一，大力推动算力资源跨域调度，致力建设国家枢纽节点统一算力运营调度平台；成都积极优化“市内-都市圈-成渝”整体算力资源，并建立与其他国家枢纽节点间的算力资源匹配对接机制。随着各地先行先试不断推进，有望探索出可行的算力调度方案，实现全国范围内的算力跨地域流动值得期待。

从各地政策中可以看出，地方政府主要由小到大、由近到远推动算力的统筹调度。从实现市内省内的本地算力统筹调度，再到长三角、环京、粤港澳等区域性算力调度，最后到全国枢纽节点的算力调度。

表 7：地方政策布局算力调度

地域	政策	内容
北京	《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》	建设统一的多云算力调度平台：针对弹性算力需求，通过建设多云算力调度平台，实现异构算力环境统一管理、统一运营。进一步优化本市与天津市、河北省、山西省、内蒙古自治区等区域算力集群的直连基础光传输网络，提高环京地区算力一体化调度能力。
上海	度指导意见》	《上海市推进算力资源统一调构建一体化算力调度服务体系和平台基础框架，实现算力资源统一编排。2023 年接入并调度4个以上算力基础设施，可调度智能算力达到1,000 PFLOPS（FP16）以上。
深圳	《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024年）》	（1）建设城市级智能算力平台。整合深圳市算力资源，建设城市级算力统筹调度平台，实现“算力一网化、统筹一体化、调度一站式”，鹏城云脑Ⅱ项目 2023年年底前启动建设。（2）打造大湾区智能算力枢纽。加快实施“智能算力网络关键技术体系研究及验证”项目。积极有序集聚政府、企业、科研机构、高校等的智能算力资源，与周边城市加强智能算力合作，谋划共建粤港澳大湾区智能算力统筹调度平台
贵州	《面向全国的算力保障基地建设规划》	大力推动算力资源跨域调度。以推进建设“东数西算”工程为牵引，加快建立完善云资源接入和一体化调度机制，率先建成国家枢纽节点统一算力运营调度平台等相关算力服务平台
成都	成都市围绕超算智算加快算力产业发展的政策措施	探索构建区域一体化算力调度体系，实现“市内-都市圈-成渝”算力资源整体优化和按需调度，建立成渝与其他国家枢纽节点间的算力资源匹配对接和交易机制。支持头部企业依托省市算力资源建设算力调度平台。致力打造市内1毫秒、省内3毫秒、省际 20毫秒的超低时延算力网络。
杭州数据来源政府网站	《关于加快推进人工智能产业创新发展的实施意见（征求意见稿）》	搭建市级多云算力调度平台，形成异构融合、算网协同、绿色低碳的算力支撑体系。构建跨区域算力协同体系，推进优质算力服务浙江、服务长三角、服务华东，提升算力利用效能水平

4.2 各地建设算力服务平台，推动算力调度交易

各地尝试打造区域性算力网络、东西部互联网络，争先实现高效互联与算力调度。随着算网“基建”工作逐步推进，建设“算脑”——算力调度中心、实现算力高效无损跨地域流动成为了接下来的重中之重。因此，各地域均因地制宜提出针对性方案、探索可行路径。甘肃、宁夏等多个枢纽节点积极推进区域算网建设，旨在建成市内、省内统一的算力供给体系，建立算力调度平台，实现省内算力资源的统一调配，同时，这些地区也对与长三角、京津冀等地的互联互通做出探索。

4.2.1 宁夏上线全国首个一体化算力交易调度平台，中科曙光提供关键技术支持

今年 2 月，宁夏上线东数西算一体化算力服务平台，针对多样化算力需求提供算力调用、交易服务。2023年 2月，东数西算一体化算力服务平台在宁夏银川发布，正式上线运营。该平台是国内首个可以支持算力交易调度的应用系统，可以为智算、超算、通用算力提供算力发现、供需撮合、交易购买、调度使用等服务。首先在宁夏实现零散算力资源整合，助力实现全国算力流通调度交易。目前，平台已接入中科曙光、华为、中兴、阿里云、天翼云等企业。

图 36：2023年 2月，宁夏发布东数西算一体化算力服务平台

数据来源：央视新闻、东方证券研究所

中科曙光为东数西算一体化算力服务平台的建设提供了关键技术支持。该平台由数字宁夏公司、中科曙光、中国电信、北京国家大数据交易所等主体共同建设。其中，中科曙光凭借自己在算力调度运营方便积累的深厚技术和实践经验，在整体方案设计、平台建设、算力调度以及统一算力接口等方面为该平台提供了重要技术支持。

4.2.2 南京城市算力网运营平台发布，中科院持续赋能

南京城市算力网运营平台发布，中科院持续赋能。2023年2月，南京城市算力网运营平台正式发布。该平台已经实现联邦模式的算力并网、全局调度、异构算力统一度量等关键技术。该平台是中科院计算所牵头的信息高铁综合试验场项目的重要组成部分，未来将以南京测调中心为核心，向全国各节点扩展，形成全国算力互联网。

4.2.3 贵州枢纽算力调度平台已迭代至 2.0 版本

清华与东数西算（贵州）成立算力实验室，共同探索算力调度。清华大学计算机系高性能计算研究所与东数西算（贵州）产业有限公司成立“东数西算”算力实验室，旨在共同建设枢纽节点间的算力网络、新型算力中心及算力调度服务平台，建设贵州枢纽与长三角枢纽间东西部互联的算力网络与新型算力中心试验示范工程，实现东西部算力的高效互联与调度。

2022 年 5 月，全国一体化算力网络国家枢纽节点（贵州）算力调度平台发布，探索算力跨云异构、云网、云边的智能调度和编排，形成异构算力资源的混合部署和统一调度。包括算力服务跨平台、跨地域、跨网络的算力调度服务，以及区域内、跨区算网调度试点验证和东数西算场景验证。

贵州省算力运营调度平台 2.0 版上线，以政策、场景、平台三个关键要素加快推动“东数西算”工程。2023 年 5 月，经过一年的迭代和升华，贵州省发布算力运营调度平台 2.0 版。该平台从数网、数纽、数链、数脑、数盾五个方面，构建覆盖能力、质量、结构、通道、产业等多个方面的指标体系，对贵州枢纽节点建设进行全环节、全链条、全周期监测调度。目前，平台已经汇聚18 个数据中心算力资源，形成了贵州省公共算力资源池，可调度的算力资源近 30PFlops，存力资源超过80Pb，面向全国提供通算、智算、超算等64种产品及服务，算力交易额累计超过4亿元。

图 37：贵州枢纽算力调度平台

数据来源：贵州省人民政府官网，东方证券研究所

贵州数据中心集聚区业已形成，高水平建设面向全国的算力高质量保障基地。截至2023年5月，贵州大数据发展和科技创新的重要展示平台——贵阳大数据科创城已招引 487 家企业。当前，贵阳贵安已成为全国集聚超大型数据中心最多的地区之一，拥有中国移动、中国电信、中国联通、华为、腾讯、网易等企业的大数据中心，形成了超强算力。贵州成为国家顶级互联网骨干节点，与全国 32座城市实现网络直达，成为全世界聚集超大型数据中心聚集最多的地区之一。

4.2.4 上海超算建设运营上海市人工智能公共算力服务平台

全国首个人工智能公共算力服务平台已在沪揭牌投用，探索算力调度新模式。2023 年 2 月，依托上海超算中心建设并运营的上海市人工智能公共算力服务平台正式揭牌投用，将更好满足科研机构和广大中小微企业实际算力需求，标志着上海市算力网络发展迈上新台阶。平台第一批客户包括上海帆一尚行科技有限公司以及中科院上海药物研究所。目前，包括三大运营商，以及商汤、华为、腾讯等智算中心的算力都在踊跃加盟平台。

图 38：上海市人工智能公共算力服务平台揭牌

数据来源：数智上海 Digital Shanghai，东方证券研究所

上海发布上海算力交易平台，14 家算力产业链单位入驻。2023 年 4 月，国家（上海）新型互联网交换中心（上海交换中心）发布国内首个基于交换中心的一体化算力调度总体建设方案和算力交易平台，上海电信、上海移动、上海联通、上海铁塔、东方有线、腾讯云、有孚云、万国数据、数讯信息、上海师范大学、二六三、数字发展、银基安全、七牛云等14家算力产业链相关单位入驻平台。

图 39：上海算力交易平台

数据来源：上海算力交易平台、东方证券研究所

4.2.5 郑庆哈推动建立城市算力网实验场

郑州市、庆阳市、哈密市签署协同建设城市算力网实验场合作协议。2023 年 4 月，河南省郑州市、甘肃省庆阳市、新疆维吾尔自治区哈密市签署了《郑州庆阳哈密协同建设城市算力网实验场合作协议》。根据协议，三方将聚焦算力网建设关键，发挥各自优势，高效协同调度资源，联动打造智能算力新引擎，赋能数字经济高质量发展。郑庆哈城市算力网实验场合作协议的签署，标志着以庆阳为“算力供给站”、郑州为“算力中继站”的数算电融合“东数西算”工程逐步迈入实施阶段。

图 40：郑庆哈城市算力网实验场

数据来源：庆阳发布，东方证券研究所

4.2.6 北京经开区公共智能算力中心启动和算力调度服务平台

北京经开区推出我国首个“算力资源+运营服务+场景应用”一体化建设工程。2023 年 7 月，经开区组织北京亦庄智能城市研究院，与电信、京东、华为、阿里、曙光、腾讯等算力伙伴，共同发布公共智能算力中心启动和算力调度服务平台。经开区公共智能算力中心总体规划 1000P 建设规模，将以“微利、惠企”原则用成本价格、先进液冷技术、自主可控的软硬件信创产品和技术架构，构建数字经济时代的新型算力基础设施。为实现及时、快速、经济地算力服务传输，经开区打造了国内首个超大规模、多源异构、多算一体、安全可信、生态融合的算力调度服务平台，计划开展通算、智算、超算等累计 9000P 以上算力资源的统筹调度，以实现京津冀、东西部和国际算力资源优化配置。

图 41：北京经开区公共智能算力中心启动和算力调度服务平台启动仪式

数据来源：北京亦庄，东方证券研究所

4.3 算力调度运营发展为新商业模式，科技大厂、科研事业单位、三大运营商、纷纷“入场”

算力网络生态由算力提供方、算力调度运营方以及算力需求方构成，算力调度运营有望发展为新的商业模式。电网的生态由发电厂、电网侧以及用电方。类比于电网，算网生态主要由算力提供方、算力调度运营方以及算力需求方组成。其中，芯片、服务器、IDC、云服务等厂商都是算力供给方的重要角色，有望持续受益于全国一体化算力网络的推进。而算力调度运营有望成为新的商业模式，通信运营商、云厂商、科研机构等多方角色纷纷积极参与算力调度发展，有望成为算力运营商、受益于算力网络产业发展。

算力交易还在持续探索中，未来或将形成多元化交易模式。算力调度运营方有些类似于淘宝平台，可基于自有或第三方算力，提供自营、代理等多元服务，将合适的算力供给匹配给相应的算力需求方。目前，算力交易模式还未定型，初步探索为算力供给厂商定价，用户选择合适算力下单。未来也可能出现，运营方统一购买算力，再进行出售。

中科系、鹏城华为系、信通院电信系、并行科技以及中软国际等开发算力调度平台，积极担任“算力运营商”。我国算力网络建设不断推进，算力调度仍处于探索阶段，众多主体先行先试。目前，三个条线的表现较为亮眼：

中科系：由中科院计算所和中科曙光牵头。中科院计算所提出信息高铁概念，并且持续推动建设信息高铁综合试验场。中科曙光开发的曙光全国一体化算力服务平台已经更新到 4.0 版本，为众多客户提供“无感”算力。

鹏城华为系：鹏城实验室携手华为打造中国算力网，已接入全国多个超算、智算节点。

信通院电信系：中国信通院联合中国电信共同发布“全国一体化算力算网调度平台（1.0版）”，为首个实现多元异构算力调度全国性平台。

另外，并行科技、浪潮信息、中软国际等主体也纷纷探索算力调度运营，形成百花齐放的多元市场。

图 42：中科系、鹏城华为系、信通院电信系积极探索算力调度，担任“算力运营商”

数据来源：东方证券研究所绘制

4.3.1中科曙光持续迭代曙光算力平台，中科院计算所打造 “信息高铁”

曙光全国一体化算力服务平台迭代更新至 4.0，推动数字经济产业升级创新。2021 年 7 月，中科曙光推出了全国一体化算力服务平台，由子公司曙光智算进行运营管理。该平台连接全国各地的数据中心算力资源，实现算力互通互联、统一调度管理，为用户提供一站式的计算、应用、数据、调优、咨询和运维等服务。此外该平台基于中科曙光在计算领域的经验，在算力资源、服务水平、运维保障和行业应用等方面具备专业优势，构建了算力网络体系，汇聚了大量算力资源，提供了融合计算服务，对于贯彻国家重大战略部署和推动产业升级具有重要意义。2022 年 10 月，曙光4.0平台更新上线，以客户体验为中心，对平台设计、核心功能、交互方式和后台技术等进行了重构，并新增了多个功能，如跨域传输、升级版的 Portal 和快捷入口等，具备更直观，更自由，更高效三大特征。目前曙光平台已在多个行业广泛应用，为科教、人工智能推理、工业、政企等行

业提供稳定作业环境、计算加速能力和模拟仿真服务。

图 43：曙光全国一体化算力平台迎来焕新升级

数据来源：中科曙光官网、东方证券研究所

数据来源：中科曙光官网、东方证券研究所

曙光支撑多领域范式创新，携手行业龙头与科研机构共建算力生态。自曙光全国一体化算力服务平台上线以来，凭借其在技术、产品、生态、资源和服务等多维度的复合优势，助力气象、生信、材料、智能制造等领域进行交叉融合应用创新，目前，平台已服务国内 10 万+用户，助力作业提交量业已突破3000万。算力平台不仅在用户数量方面表现卓越，还正在成为千行百业的首选合作伙伴，现已在平台适配、落地孵化与生态建设等方面与众多企业与科研院所建立起了深入合作，包括百度飞浆、深势科技、云庐科技、东方地球物理、中国石化胜利油田和上海交大等，并携手开展粤港澳大湾区国际 AI 算法算例大赛、 “东方杯” GeoEast 应用大赛、海洋工程智能感知大赛、广西公共数据创新应用大赛、山大引航计划等人工智能公益项目。近期中科曙光还与工信部五所赛宝实验室签约，将基于双方优势在工业领域打造创新高地。未来，随着全国一体化算力平台不断深化发展，持续为用户提供更高质量、更低门槛的算力服务，源源不断地向数字经济传递算力的普惠价值。

图 45：曙光智算提供多地异构算力

数据来源：曙光智算、东方证券研究所

图 46：全国一体化算力服务平台用户数量突破 10万

数据来源：智东西、东方证券研究所

中科院孙凝晖院士领头打造信息高铁。中科院计算技术研究所所长、计算机体系结构国家重点实验室主任孙凝辉院士是我国高性能计算机领域的主要学科带头人，开辟了中国用机群架构研制高性能计算机的新方向。孙院士提出了一种指向IT3.0的新兴基础信息基础设施——“信息高铁”，也就是“算力网络”。信息高铁由云、网、端的新型设备和一个控制中枢组成。而这个控制中枢起到的就是“算脑”的作用，可以全局测调的作用。

图 47：信息高铁核心构成图

数据来源：孙凝晖：新一代信息基础设施的思考、东方证券研究所

计算所建设信息高铁综合试验场，曙光、寒武纪深度参与，多地多样算力中心接入。2019年开始，孙凝晖院士带领计算机所在南京开展信息高铁相关的研究和试验，建立了一个综合试验场。其中，信息高铁的综合试验场的内场包含了卫星网络、工业 5G 网络、面向管理的全局测调中心以及面向用户的全局运营中心。这个内场可被视作“信息高铁总站”，起到全网资源测调的作用。而相对于内场的外场，则是计算所与其旗下众多公司（曙光、寒武纪等）携手合作，在全国各地建不同类别的信息高铁站，包含多地的超算中心、智能计算中心、高通量中心、大数据中心等，这些算力提供方由发改委支持的大科学装置“CENI未来网络”连接，是信息高铁的分站们。另外，各地还设立了十几个计算所分所，各地的企业、政府可通过这些分所接入到算力网络中，获取所需算力及服务。这些各地的信息高铁站是产权独立的个体，同时可以通过信息高铁总站进行统一的计价和结算。信息高铁的建设可以真正使算力流通起来，打破垄断，普惠中小企业及大众。

图 48：信息高铁的商业推广模式

数据来源：孙凝晖：新一代信息基础设施的思考、东方证券研究所

信息高铁已经明确了短期、中期以及长期的规划目标。

2025 年，建成信息高铁综合试验场，包括 1 个南京总站，10 个信息高铁资源站，16 个信息高铁接入小站。

2030 年，计划信息高铁覆盖中国 100 个以上城市，形成一个新兴信息基础设施，赋能我国产业互联网发展。

2035 年，信息高铁将辐射我国 3000 多个城市，并走向一带一路国家。

图 49：信息高铁规划

数据来源：孙凝晖：新一代信息基础设施的思考、东方证券研究所绘制

4.3.2 鹏城实验室领头、华为助力，打造“中国算力网”

鹏城实验室打造“中国算力网（China Computing NET, C²NET）” ，已接入全国多个超算、智算节点。早在 2019 年，鹏城实验室就在发改委的部署下开始了中国智算网建设预研项目，研发了兼容多种异构 AI 芯片的核心软件栈与分布式调度平台。集合的算力总量为超过 2.3E 半浮点精度的运算能力，算力资源包括华为的 NPU、寒武纪的 MLU、英伟达的 GPU 等，该预研项目已经于 2022 年 6 月完成验收。2022 年 5 月 29 日，鹏城实验室主任高文院士公布 “中国算力网（China Computing NET, C²NET）”研究计划，其目标是像建设电网一样建设国家算力网，像运营互联网一样运营算力网，让用户像用电一样方便地使用算力。2022年6月15日，鹏城实验室联合华为共同打造的“中国算力网-智算网络一期”正式上线。目前，已有鹏城云脑、西安、武汉、青岛、济南、沈阳、广州、重庆、昆明、福州、长沙、河北（廊坊）等 20 多个节点接入中国算力网，包括人工智能计算中心、超算中心、一体化大数据中心等。未来，中国算力网计划接入更多节点，建立全国一体化算力网络。

图 50：中国算力网— 智算网络正式上线

数据来源：新华网、东方证券研究所

图 51：算力网 C²NET-0.1 接入算力

图 52：算力网一期规划 C²NET-1.0

已接入分中心	总算力	芯片类型	存储容量	AI框架	管理系统
云脑一号	100P	英伟达V100、T4等GPU	10PB	TensorFlow、PyTorch等	章鱼
云脑二号	1E	华为昇腾910NPU	64PB	MindSpore	ModelArts
北大分中心	40P	英伟达3080、3090等GPU	1PB	TensorFlow、PyTorch等	章鱼
合肥分中心	32P	英伟达V100、3090等GPU	14PB	TensorFlow、PyTorch等	OpenPAI
武汉AI中心	100P	华为昇腾910NPU	6PB	MindSpore	ModelArts
西安AI中心	300P	华为昇腾910NPU	7PB	MindSpore	ModelArts
中原AI中心	102P	华为昇腾910NPU	3PB	MindSpore	ModelArts
成都AI中心	100P	华为昇腾910NPU	6PB	MindSpore	ModelArts
横琴AI中心	1.16E	寒武纪MLU系列	11.45PB	TensorFlow、PyTorch等	寒武纪人工智能开发平台
济南超算	848P	英伟达A100等GPU	12.24PB	TensorFlow、PyTorch等	山河超算管理系统

数据来源：鹏城实验室官网、东方证券研究所

数据来源：鹏程实验室官网、东方证券研究所

华为发布跨区域算力调度 IP 网络解决方案，智能云图算法可将算力运输效率提高 30%以上。经过三十年的技术积累，华为依托于自主研发的智能无损算法和智能云图算法，发布了业界领先的跨区域算力调度 IP 网络解决方案。华为开发了智能云图算法（智能云图 Edge-Disjoint KSP 算法）以解决传统广域网采用的最短路径调度造成的链路利用率不均衡、多路负载分担的业务对网络的差异化需求问题以及过往对云池因素（如算力负载、成本、存储）的忽视等问题。该算法基于云因子与网因子的一体化调度，可根据企业的需求选择最佳云池，实现多源到多宿的云网资源平衡，提高算力运输效率 30%以上。2022 年 12 月，面向分布式云场景下的新一代云原生产品华为云UCS 正式商用。UCS 基于华为云贡献至 CNCF 的开源项目 Karmada，结合分布式调度器可实现算力跨云跨地域统一调度。

图 53：参与算网计算生态构建的研究院所

数据来源：Tolly、华为官网、东方证券研究所

图 54：智能云图算法广域网络的云网一体化调度

数据来源：华为官网、东方证券研究所

鹏城云脑建设不断推进，三期预计将于 2025 年底建成。鹏城云脑项目目前分为三期：

鹏城云脑Ⅰ期：于 2019 年完成，基于英伟达芯片进行底座建设，定位为模型训练专用的高规格算力平台，算力规模为 100P。平台自运行以来平均每天运行 500 余个科研任务、支撑450 余名科研人员开展工作，服务单位包括北京大学、清华大学和中国科学院等顶级科研单位，产出众多科研成果。

鹏城云脑II期：已投入运行，集群搭载约4000颗华为昇腾AI芯片、实现全栈软硬件自主可控，可提供相当于 4000块英伟达 A100 GPU的算力、总算力规模达 1000P。“鹏城云脑II”蝉联多项全球 AI 性能榜单冠军，已连续六次获得衡量系统数据吞吐能力的 IO500 排行榜榜单冠军，多次大幅度刷新性能记录。

鹏城云脑 III 期：现处预研阶段，预计将于 23 年下半将启动建设，在 2023 年建成原型机，整体项目预计 2025 年底前建成。鹏城云脑 III 将是面向 6G 超宽带通信的云网合一智能化工具平台，仍然由华为提供硬件底座，将配备 3.2 万张卡、算力规模高达 16000P，与鹏城云脑 II期加起来可解决目前为止所有大模型的算力需求。

图 55：“鹏城云脑 II” 在新一期 IO500 排行排名第一

数据来源：鹏城实验室官网、东方证券研究所

图 56：鹏城云脑 III期将成为业界首个万卡 AI集群

数据来源：华为计算公众号、东方证券研究所

鹏城云脑与华为昇腾AI解决方案深度耦合，构建完整生态、实现全栈自主可控。鹏城云脑II期全面使用华为昇腾 AI 底座，由 4096 颗 AI 处理器、2048 颗 CPU 处理器构成，共有 4 个集群架构，集群之间使用全互联高速网络。然而，提供强力智算服务不仅仅只依靠芯片的性能表现，更需要构建从底层、到基础软件、再到应用软件的自下而上的完整产业链。因此鹏城云脑 II 期在建设过程中采取华为全栈计算结构，鹏城实验室与华为共同努力、将底层硬件昇腾 910 服务器、中间算子层的异构计算架构 CANN、上层 AI 框架昇思 MindSpore、基础软件 MindX、ModelArts 全面打通，并进行大量验证与仿真，最终建成了全栈自主可控的智算框架。在完备生态加持下，相比于1000 多亿参数规模的 GPT-3 的模型训练需要几百万美元、用时两三个月，鹏城云脑训练 2600 亿参数的盘古大模型只需要一个月左右的时间，成本只占前者的十分之一、甚至更小，即使现在鹏城云脑Ⅱ依然具备国内领先的AI计算能力。在即将建设的鹏城云脑III期中，将采取华为在乌兰察布云计算中心的集群部署方式，可在同等算力的情况下实现 10%以上的效率提升。”

图 57：华为提供昇腾 AI全栈软硬件平台

数据来源：华为昇腾社区、东方证券研究所

鹏城云脑推动大模型的开源和底座训练工作，向社会各方开放算力资源。目前鹏城实验室正以鹏城云脑为核心启动中国算力网的建设，愿景为未来实现算力像电力一样随取随用。而为实现这一目标，鹏城实验室正推动大模型的开源和底座训练工作，将鹏城算力与公开渠道的数据相结合，将训练出的大模型底座向社会开放。目前在鹏城云脑 II 期中，资源使用率已达 99%、处于饱和运营状态，而在所有算力中只保留 1/4 供给实验室使用，而将剩下的 3/4 作为大设施开放给社会其他开发主体，包括企业、高校、科研院所等人工智能优势单位，与华为、百度、海信等头部企业开展深度合作，已支撑近千个国产 AI 模型的训练，成为了国家最重要的自主可控的开放的 AI 大模型训练平台之一。鹏城云脑算力不仅对国内高校与企业开放，还专为深圳的中小企业预留一部分，降低算力的使用门槛、使其成为普惠资源。鹏城实验室为支持更多主体参与其中，还开发了许多基础软件和算法供其使用，在未来，“鹏城云脑Ⅱ”将成为支撑科学研究的 AI 算力主力，成为驱动粤港澳大湾区数字经济发展的强力引擎。

图 58：鹏城云脑 II期目前已满负荷运行

数据来源：环球网、东方证券研究所

4.3.3 中国电信携手信通院，发布全国一体化算力算网调度平台

中国信通院联合中国电信共同发布“全国一体化算力算网调度平台（1.0 版）”，为首个实现多元异构算力调度全国性平台。其中异构计算即整合多种算力架构、提供集成化的算力供应解决方案，目前该平台已汇聚通用算力、智能算力、高性能算力、边缘算力等多元算力资源。此外，平台还实现了不同厂商的异构资源池的算力动态感知与作业智能分发调度，即针对不同需求提供相应不同架构的算力资源，而对单一客户，不仅可以供给某一种特定算力、也可为多种算力架构的组合。值得一提的是，平台在 AI 训练作业调度流程中，可实现跨资源池/跨架构/跨厂商的“三跨”异构算力资源调度。平台通过实现“三跨四互联”，着力解决了算力可管可控可调度的问题。目前，天翼云、华为云、阿里云等已接入该平台，提供可用于调度的算力资源。未来，中国电信将携手中国信通院，在算力调度的平台建设与标准制定方面持续开展合作，探索可行的算力调度范式，助力算力供需进一步精准匹配。

图 59：全国一体化算力算网调度平台— 智算应用场景展示

数据来源：IT 之家、东方证券研究所

4.3.4 浪潮携手未来网络研究院，助力算网资源协同调度

浪潮携手山东未来网络研究院，实现算网统一调度。在浪潮和山东未来网络研究院的共同助力之下，云网数协同联合实验室应运而生，在数字政府建设引领的数字化转型时代呼唤下，依托浪潮在分布式云计算领域区块链、数据分发、资源调配等技术积累，建设一体化大数据平台并研发浪潮云洲算网一体机，实现算力、数据、技术、系统等资源的一体化管理和协同调度。一体化大数据平台对闲散算力、超算资源和智算资源三种类型的算力均有高度兼容性，算力以私有云、公有云和边缘云三种可选方式接入平台后，通过算力纳管、算力调度和算力应用三种算网一体机设备实现快速部署和算网资源高效调度，在网络控制层次实现资源协同，进行“云-边-端”间的算力合理调配，从根本上打通了当前算力与网络之间难以融合的痛点堵点，针对工业生产企业提供性能、安全、成本兼备的算力服务。浪潮深耕算网发展领域多年，秉持分布式云概念来建设算网产业，目前已成功构建了覆盖全国的算力网络生态体系，满足政府和不同领域的企业的计算需求，催化中国数字经济的高速发展。

图 60：算网一体化服务体系图

数据来源：《确定性算力网络白皮书》、东方证券研究所

浪潮信息推出全面升级的算力网络操作系统，助力数字产业加速升级。2023 年 6 月，为进一步提升算力网络基础设施供给能力，满足算力网络灵活普惠的社会级服务，浪潮信息攻破算网资源的集成管理、协同编排、多目标调度等关键技术，研发推出了算力网络操作系统。该系统面向各类算力网络客户和业务，构建了全流程、全方位、全领域的“2357”算力网络中心系统，通过各层级不断演进升级，充分赋能“N”种业务场景。通过中枢感知，系统统一接入算力网络资源和服务，多维度分析构建实时感知服务调用链，通过编排中枢进行协同编排和跨域调度，构建高效低成本的服务能力。系统基于实训、调度、评估三大能力中心，构建自动化算网基础设施运维系统，同时辅以安全和配置能力中心，提供跨层级的高级一致性保障。此外，浪潮算力网络操作系统从资源、平台、服务维度实现了跨领域、跨行业、跨个人的深度融合，构建了算力网络“感知-汇聚-编排-赋能”的新模式，持续提升算力网络基础设施供给能力。未来，浪潮信息将继续加强算力网络技术创新、平台孵化、标准建设能力，创新算力网络产品矩阵，优化算力网络基础设施供给，赋能各行各业客户体验计算力网络带来的数字化红利，助力数字产业加速升级。

图 61：浪潮发布算力网络操作系统

数据来源：大众日报、东方证券研究所

4.3.5 并行科技：国内“算力网络”服务模式先行者

并行科技打造算力网络资源池，积极参与构建“全国算力一张网”。并行科技作为国内领先的超算云服务和运营服务提供商，自 2015 年起，率先着手布局“算力网络”建设。在国家“东数西算”发展政策的大背景之下，并行科技凭借16年技术积累，积极响应国家政策，致力于聚合国内优质超算算力，实现超算算力资源、应用资源、数据资源的共享与交易，面向终端用户提供多样化的算力服务。

接入超算算力资源及三大运营商算力资源。截至目前，并行科技目前已上线包括天翼云、广东联通、福建移动在内的“三大运营商”算力资源，并与广州超算、北京超算、济南超算、中科院超算、浙江超算、宁夏超算等国产算力资源在内的大批优质算力资源结合，共计接入超 80,000 台服务器，总计算力超 1,000PFlops，存储资源超 800PB。并行科技致力于为国内“算力网络”建设提供更多高性价比资源选项，有效缓解算力紧缺、算力分配不均等难题。

图 62：并行科技举办清华企业家协会企业互访活动

有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。

并行超算云平台赋能数值预报提质增效。国内某顶尖海洋研究所自 2017 年起，与并行科技合作，将其自主研发的“全球高分辨率海洋环境数值预报系统”的业务运行任务由以往的自建超算中心迁移至算力网络，实现了科研上云。传统处理数据任务受自建超算中心客观情况的制约，数据下载的网络环境和超算系统的夜间维护压力较大，且业务流程长，操作复杂性高。对此，并行科技提出了气象海洋行业云解决方案，利用多中心的算力资源和多个互联网云端平台的数据下载及处理能力，实现了数值预报系统的自动化数据更新、业务运行、结果推送及过程中实时状态预警，并定制化开发了包括 8 个监控报警组件、13 个运行及优化组件在内的一系列程序组件，使云化后的超算资源能够更稳定地支撑业务运行，同时还有效降低了项目投入成本与维护人员的工作压力。

图63：某海洋研究所自主研发的“全球高分辨率海洋环境数值预报系统”迁移至并行算力网络

数据来源：并行科技官网，东方证券研究所

4.3.6 中软国际：从政务多云管理平台，到算力调度平台

中软国际深耕云计算领域，搭建算力调度平台。作为国内领先的 ICT 软件产品和服务、行业解决方案提供商，中软国际造了适用于省级和市级的政务多云管理平台，具有丰富的云服务管理及运营经验。随着政务云的发展，政务云管理平台功能愈发复杂。为了解决政务云发展过程中的需求和痛点，中软国际有针对性地升级了相关软件平台，从政务多云管理平台到算力调度平台。

图 64：中软国际算力调度平台架构

数据来源：中软国际云智能，东方证券研究所

算力运营、算力编排、算力接入一体化的算力调度平台解决方案。中软国际算力调度平台广泛适用于政务云、行业云、产业云、混合云、人工智能计算中心和超算中心等各种业务场景。具备多样性算力一站式供给，一体化调度、交易和运营管理能力。中软国际算力调度平台包括三大核心内容，分别是算力接入管理中心、算力编排调度中心和算力运营中心。

⚫ 算力接入管理中心提供多样性异构算力资源接入和适配能力，支持通用算力、超算算力、智能算力和边缘算力的接入和资源适配，主要包括算力管理、算力资源服务化、编排调度能力支撑、算力节点管理、算力监控、算力运维等功能。

算力编排调度中心提供异构算力资源编排和调度能力，通过智能算法和优化策略，实现对算力资源的精准分配和高效调度，主要包括集群管理、节点管理、工作负载管理、权限管理等。

算力运营中心提供算力交易和运营能力，为用户提供算力交易平台，促进算力资源的共享和流通，主要包括用户系统、供应商系统、运营调度平台和交易中心四个子系统。

图 65：算力接入管理中心

数据来源：中软国际云智能，东方证券研究所

图 66：算力编排调度中心

数据来源：中软国际云智能，东方证券研究所

五、鼓励中小企业共建，中立云厂商有望接入算网

5.1 告别垄断，拥抱多元，促进算力网络健康发展

全国一体化算力网络建设参与主体众多，避免单一“帝国制”垄断运营，激发中小企业热情、探索“联邦制”运营。李国杰院士从顶层设计角度将算网建设分为三部分：

国家或地方财政建立的公共算力基础设施

电信运营商和龙头云服务商建设的骨干企业级算力基础设施

由大量中小型信息服务企业协作建立的算力网

其中，算力的生命力在于协同，单独企业的端到端一体化不利于全国算网的发展。因此李院士提出要避免“帝国制”的垄断运营，鼓励中小企业积极参与，探索联邦制。

图 67：算力供给可主要分为三部分：公共算力基础设施、骨干企业级算力基础设施以及中小型信息服务企业协作建立的算力网

全国算网建设的主要组成部分

探索联邦制运营

数据来源：李国杰院士、中国科技报、东方证券研究所绘制

5.2 国家、地方引导云厂商、中小企业接入算力网络

国家鼓励云厂商、中小企业积极参与算力网络建设，第三方中立云厂商有望持续获益。国家鼓励中小企业积极参与全国算网建设。首先，鼓励各云厂商接入公共算力平台，在扩大算力资源供给的同时、帮助云厂商与需求方进行算力交易。鼓励中小厂商参与人工智能算力基础设施建设，不仅可以有效防止单一企业的帝国制垄断运营，还可使众多厂商在算力快速发展的浪潮中受益，促进数字经济的快速发展。

接入平台厂商数已成为评价指标，助力实现平台与厂商间双赢。在各地政策中，均提出要鼓励算力提供商接入公共算力平台。

北京：《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》中指明，要实施算力伙伴计划，通过与云厂商加强合作，加快归集现有算力；

上海：《上海市推进算力资源统一调度指导意见》提出要推动头部企业接入市人工智能公共算力服务平台，实现算力资源统一编排，而《上海市加大力度支持民间投资发展若干政策措施》则明确支持民营企业广泛参与数据、算力等人工智能基础设施建设；

深圳：《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024 年）》明确要积极有序集聚政府、企业、科研机构、高校等的智能算力资源；

贵州：《面向全国的算力保障基地建设规划》提出指引，要引导企业主动开拓承接东部市场，促进空闲算力资源与东部地区企业进行存算供需对接，承接算力和数据服务，同时，提供算力服务的龙头企业公司数量也已成为贵州的年度绩效考核指标之一，预计于 2025 年将达到35 家；

成都：《成都市围绕超算智算加快算力产业发展的政策措施》对算网项目给予财政补贴，对于算力规模 300P FLOPS （FP16）及以上且固定资产投资达到 30 亿元以上的项目，按照“一事一议”原则予以支持。

随着越来越多的算力提供商接入政府公共算力平台，不仅大大扩大了算力供应，企业间的算力交易与调度也拥有了坚实可信的底座，助力生态实现健康稳健发展。

5.3 第三方云厂商有望接入算力网络、持续受益

在全国一体化算网建设快速推进的时代背景下，云厂商受益于政策红利，有望接入算力网络、持续获益。在国家与地方算网建设浪潮推动下，各云厂商均注重强化自身算力资源布局、同时大力推动自身技术创新，有望将自有算力资源接入到区域算网甚至全国算网中。其中，深桑达、首都在线、优刻得、铜牛信息、云赛智联等第三方云厂商有望在全国算网建设浪潮中持续获益。

优刻得迎合“东数西算”需求，布局青浦与乌兰察布两大云计算中心，A800 即将上线。优刻得凭借在数据中心、服务器、乃至计算、存储网络和安全等方面的多年积累，具备全栈云计算技术能力和工程实践能力，可为大模型行业快速构建稳定可靠的智算基础设施服务。公司布局两大数据中心，其中“东数”上海青浦数据中心将于 2023 年开放商用，机柜数量超 5000R，而“西算”乌兰察布数据中心部署 12000R 机柜数量，凭借低于低温自然制冷、电价低廉和公司自研“白露”间接蒸发冷却技术，实现精准成本控制，可为大模型训练降低 30%-50%的运营成本。优刻得自建数据中心内部署多种 GPU 高性能计算产品，不仅包含 NVIDIA 的 V100S 及 A100等多款显卡，A800 也即将上线。此外，两大中心相互呼应、帮助客户进行成本控制。用户可将热数据部署在距离更近的东部中心、而将时效性要求不高的数据业务布局在成本更低的西部中心，通过使用混合型的云部署方式帮助客户实现最大程度的降本增效。

图 68：优刻得青浦数据中心

数据来源：UCloud公众号、东方证券研究所

图 69：优刻得乌兰察布云计算中心产品特色

数据来源：UCloud公众号、东方证券研究所
全球云网一体化云计算服务商，首都在线致力建设“全球算力资源池+ 算力网络”双核护城河：

数据中心：截至目前，首都在线业已在全球 24 个城市部署 94 个数据中心、覆盖上千个边缘算力节点，为企业拓展全球业务提供基础设施，5 分钟即可完成全球业务多点部署。

算力平台：公司推出 CDS 首云星图云算力平台，搭载 NVIDIA 的 A100、A40 和 A5000等英伟达最新架构产品，结合首都在线自研管理芯片和业内突出的精细化运维管理水平，同时实现较高的计算性能与性价比，2022 年，首都在线在全国近 30 个省份部署超过 40 个算力节点、提供超过 12000 路的算力，从而实现 15 毫秒内覆盖全国主要省份和 80%以上的人口。

⚫ AI 集群：首都在线携手燧原科技共同打造大规模 AI 算力集群，为 AIGC 时代提供基础设施底座。该集群覆盖广泛应用场景，可满足从 Pre-train 、到 Fine-tune、再到不同业务场景的推理应用，具备高性价比、可扩容和可伸缩的优点，赋能客户快速迭代升级模型。

图70：首都在线已在全球部署94个数据中心、覆盖上千个边缘算力节点，5分钟即可完成全球业务多点部署

数据来源：东方证券研究所

云赛智联依托上海国资委，集云计算业务架构和云计算服务能力为一体。云赛智联旗下上海科技网松江大数据计算中心（二期）通过市经信委拟建数据中心符合性评估，取得数据中心建设能耗指标。建成后，将进一步夯实云赛智联“做优 IDC，做强云服务，做深大数据，布局行业应用”战略，为上海数字化转型发挥更大作用。同时，云赛智联子公司南洋万邦承建的上海市人工智能公共算力服务平台计算机集群已上电开机，为上海市培育创新发展新动能提供坚实可靠的算力保障。此外，近期云赛智联公告，拟与仪电集团等方共同出资20亿元建立算力设施公司。其中云赛智联拟增资 2.2 亿元，持股 11%，以推动建设市级智能算力集群，满足大模型集群训练的需求，进而有望为公司带来优质客户，且有利于服务人工智能发展并吸引更多的创新团队集聚以及产业发展，从而提升公司产业地位及市场影响力。

图 71：云赛智联旗下松江大数据计算中心（二期）

数据来源：云赛智联官网，东方证券研究所

图 72：上海超级计算中心

数据来源：云赛智联官网，东方证券研究所

深桑达背靠中国电子 PKS 体系，为政府客户提供专属云服务。深桑达自 2020 年推出“中国电子云”品牌后，持续打造这一中国电子旗下唯一云平台，为国家重大工程、政府及关键行业提供高安全数字基础设施，包括专属云 CECSTACK、超融合 CeaCube、云原生分布式存储 CeaStor、云原生安全 CeaSEC 等。中国电子云为中国南方电网提供与第一中心同等能力的异地异构的云平台，助力经济发达地区中心城市和新型绿色生态城市之间的异地算力调度。同时深桑达深耕数据要素，有望凭借云数技术优势和经验积累持续受益于算网一体化。

图 73：中国电子云城市治理解决方案

数据来源：中国电子云官网，东方证券研究所

铜牛信息自建数据中心，国资背景提供可靠背书、构造安全算力底座。铜牛信息是北京市国资委旗下唯一一家以互联网综合服务为主营业务的创业板上市企业，其客户也以北京国企为主。铜牛信息在北京城区运营三处自建 IDC北京天坛数据中心、CBD 数据中心、国门数据中心，并且在公司在天津自贸区也打造了 IDC。铜牛信息拥有稀缺北京城区 IDC 资源，同时自主搭建云平台，有望承接随之而来的算力需求浪潮。未来，公司将继续以现有数据中心为基础，持续在京津冀、特别是北京地区布局新的大型云数据中心项目，市场占有率有望进一步扩大。

图 74：铜牛信息云服务器专业性能场景

数据来源：铜牛信息官网，东方证券研究所

六、算电一体助力双碳目标实现

2022 年 "东数西算" 工程盛大登场，算力与电力共谋数字经济腾飞。在电气时代，电力作为经济社会发展的动力保障，稳定、高效的电力供应至关重要，进入数字经济时代，算力作为计算能力的衡量标准，同样成为经济发展的关键。延续着"南水北调"，"西电东送"，"西气东输"的资源调度逻辑，"东数西算"工程以算力为主体，旨在实现全国范围内的算力资源共享与协同。通过构建算力网络，实现算力资源的弹性按需调动，进一步优化资源分布，同时建立统一的算力交易平台，促进算力资源的合理配置与交易，使算力成为类似电力一样的公共资源。正如电网为电力供应提供基础设施支持，算力网络为数据计算提供算力服务，两者的发展路径相似，都旨在实现资源的高效流动和优化分配。而随着数字经济的迅猛发展，电力与算力的关系变得更为密切。算力的提升需要更多的能源供给，而电力的稳定供应又依赖于算力网络的支持。这种相互依赖关系将推动算力网络与电力网的协同发展，为数字经济的蓬勃发展提供稳定动力。

“东数西算”工程的推进将引导算力资源随电力资源的分布走向，推动绿色低碳电源中心与算力资源供给中心的协同建设，实现“算电一体”的新型供能体系。在“双碳”目标下，国家对数据中心集群作为大型电力工业用户和新负荷主体的电能使用效率和可再生能源利用率有更为严格的要求。据《中国“新基建”发展研究报告》，预计到 2025 年，数据中心能耗将占到全球能耗的33％。与此同时，由于数据采集和处理量的指数级增长，数据中心对算力的需求也将显著增加，因此数据中心企业正在进军新能源领域，与电力企业合作开发“数据中心+新能源+储能”模式，以降低用电成本，满足电力系统的灵活性调节需求，并为新型电力系统的算力需求提供支撑。在“东数西算”框架下，大型数据中心将逐步提供资源租赁、数据托管、代建代维等增值服务，电力企业则提供站址、电力、网络等共享资源，从而推动电力基础设施形态变化，成为“电力+算力”资源服务商。此外，项目也将推动数据中心集群的集约化和联网化发展，以满足越来越多的算力需求。最终，算力基础设施和电力基础设施将呈现更强的相关性，并在规划和运行机制上呈现协同发展的趋势。

图 75：在高峰需求期间减少数据中心负荷可以降低容量费用

数据来源：施耐德、东方证券研究所

河南政府政策引领，中国大力支持算力基础设施与储能设施融合发展。2023 年 7 月 28 日河南省人民政府办公厅发布了一项重要政策，旨在支持并鼓励超算中心、智算中心、新型数据中心等因地制宜地配置储能设施，以提升电力自平衡能力，进一步推动了算力基础设施与储能设施的融合发展。该政策的核心亮点在于对配套建设储能规模在 1000 千瓦时以上的储能设施，省财政将给予一次性奖励。这一举措不仅在激励企业投身于算力基础设施的发展，同时也为储能技术的应用提供了强有力的政策支持。中国作为全球数字经济的重要引擎之一，也正处于算力网络深化建设的发展时期，算力基础设施的发展至关重要。而储能技术的引入，则为其提供了稳定可靠的能源支持。河南此次政策的出台，也将为其他地区在推动算力与储能融合方面提供宝贵的经验。可以预见，在政策的引领下，中国将进一步加强在数字经济领域的竞争力，为未来的科技创新和经济增长注入新的活力。

七、投资策略与投资标的

经过对国家政策、地方政策以及智库学者观点的整理和分析，我们的观点是，未来在算网建设方面可能会集中关注于公共算力平台的建设、算力调度中心的建设、中小企业的参与共建，以及算力与电力融合的四大重要方面：

加强智能算力供给方面，地方政府主导建设公共算力服务平台，众多企业参建有望持续获益：AI 大时代来临，智算需求有望持续高涨，各地积极推动人工智能公共算力平台建设、提供可靠高效算力，其中，国产化与普惠是发展重点。人工智能公共算力中心建设大多数采取政府主导+企分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。

业承建的模式，且对国产化比例有一定要求。中科曙光、海光信息、华为、浪潮信息、云赛智联、寒武纪、百度、商汤、腾讯、阿里等众多厂商积极参与各地智算中心建设，有望持续受益。

算力资源统筹调度：各地政府纷纷发文，推动算力标准化和服务化，统筹算力资源，实现算网统一管理、编排和调度。算力的调度运营类似于淘宝的角色，可以将合适的算力匹配给相应的需求方，提高算力资源的利用率，使其成为普惠大众的基础资源。目前，算力调度还存在一定的技术难点，众多企业和科研事业单位纷纷入场。其中，中科院计算所、中科曙光代表的中科系、鹏城实验室、华为代表的华为鹏程系、运营商、并行科技等主体先行先试，探索算力调度运营，有望获益。
鼓励中小企业、第三方云厂商积极参与算网建设、接入算网，云厂商有望持续获益：国家鼓励中小企业积极参与全国算网建设，鼓励各云厂商接入公共算力平台，在扩大算力资源供给的同时、帮助云厂商与需求方进行算力交易。鼓励中小厂商参与人工智能算力基础设施建设，避免“帝国制“垄断运营，使众多厂商在算网发展的浪潮中受益。优刻得、首都在线等云厂商有望持续获益。
推动“算电一体”新型供能体系建设，助力算网升级，赋能双碳目标：据《中国“新基建”发展研究报告》，预计到 2025 年，数据中心能耗将占到全球能耗的 33％。为降低算力成本、实现双碳目标，国家引导数据中心等因地制宜地配置储能设施，形成“数据中心+新能源+储能”模式。同时，还可以引入虚拟电厂，协同算力调度与电力调度。“算电一体”有望进一步降低算力成本，提升电力自平衡能力，亚康股份等推进算电协同的公司有望获益。

7.1 中科曙光：高性能计算龙头

中科曙光是中国信息产业与高性能计算领域领军企业。中科曙光成立于 2006 年，背靠中国科学院计算所，经过多年发展，公司于2014年在上海证交所上市。作为中国核心信息基础设施领军企业，中科曙光专注于高性能计算领域，基于公司多年积累的高端计算优势，积极布局智能计算、云计算、大数据等领域，主要业务涉及高端计算机、存储产品、云计算服务、网络安全产品等。目前，中科曙光主要有两款智能计算服务器产品：X785-G30 与 X785-G40。

图 76：中科曙光 X785-G30：HPC、深度学习训练/推理

数据来源：中科曙光官网、东方证券研究所

图 77：X785-G40：训练与推理功能的全能型 GPU服务器

数据来源：中科曙光官网、东方证券研究所

中科曙光拥有国际领先的5大智能制造生产基地、7大研发中心，在全国 50多个城市部署了城市云计算中心。公司充分发挥高端计算优势，大力发展人工智能、云计算、大数据等先进计算业务。根据国家规划、产业发展和政企用户需求，公司打造了全新智能算力基础设施-曙光 5A 级智算中心，提供全场景人工智能计算服务，包括算力供给、算法优化、数据服务和行业应用。曙光5A级智算基础设施采用分布式异构并行体系结构，搭载多种类型的芯片，可提供多样化的算力供应，覆盖全算力精度，以满足不同的人工智能应用场景和多种用户需求为区域和行业的智能化发展提供支持。

图 78：中科曙光 5A级智算中心

数据来源：中科曙光官网、东方证券研究所

图 79：曙光智算中心布局

数据来源：中科曙光官网、东方证券研究所

7.2 海光信息：国产高性能 CPU 和 GPGPU 领军企业

海光信息专注于研发、设计和销售高端处理器（CPU 以及 GPGPU），持续技术创新、产品迭代。海光信息的主要产品为应用于服务器和工作站等设备中的通用处理器（CPU）和协处理器（DCU,即 GPGPU）。海光处理器性能出众，同时软硬件生态丰富、工具链完整、应用迁移成本低。另外，海光 CPU 与 DCU 虽脱胎于 AMD，但经过多年独立自主研发迭代，已经实现自主可控、安全可靠，是国产芯片之光。目前，苏州昆山、成都等多地超算中心已经搭载海光 CPU 与 DCU，为社会提供优质算力。

图 80：搭载海光 DCU的成都超算中心为山地灾害风险模拟与险情预报系统提供算力支持

数据来源：澎湃新闻、东方证券研究所

海光 CPU 一、二代均已商业化，三代初亮相，四代有序研发中。海光 DCU 一代已商业化应用，二代研发中。公司持续技术创新和演进，坚持走“销售一代，验证一代，研发一代”的产品开发策略。公司建立了完善的高端处理器的研发环境和流程，持续开发多代产品，产品性能不断提高，同时功能不断完善丰富。海光 CPU 的四代产品中，海光一号和海光二号均实现了商业化应用，海光三号已亮相发布会，海光四号处于研发阶段。海光 DCU 于 2018 年启动 DCU 第一代产品深算一号的产品研发，于 2020年 1月启动了深算二号的研发，截至 2022年 6月，深算一号已实现商业化应用。

图 81：海光 CPU与海光 DCU演变情况

数据来源：海光信息招股书、东方证券研究所绘制

2022 年，海光发布国内首个全精度（FP64）异构计算平台，该平台搭载 CPU 海光三号和 DCU海光深算，涵盖数值模拟、AI 训练、AI 推理所需的多样算力，实现了智能计算与数值运算的深度融合。同时，此平台可全面支持 TensorFlow、PyTorch、Caffe2 等主流 AI 深度学习框架，目前已超过 1000 种应用软件部署在该平台上。

7.3 浪潮信息：全球 AI 服务器第一大厂商

浪潮电子信息产业股份有限公司是浪潮集团有限公司旗下三家上市公司之一，是全球领先的IT基础架构产品、方案及服务提供商。公司主要从事服务器等云计算基础设施产品的研发、生产和销售，业务覆盖计算、存储、网络三大关键领域，提供包括云计算、大数据、人工智能、边缘计算等全方位数字化解决方案。公司以“智慧计算”为战略，构建开放融合的计算生态，为客户构建满足多样化场景的智慧计算平台，全面赋能传统产业的数字化、智能化转型与变革，重视算力基础设施的建设和发展，为中国数字经济发展提供充足的算力支持。根据 IDC 数据，2021 年浪潮信息的 AI 服务器在世界市场和中国市场均蝉联第一位，是 AI 服务器行业的顶尖巨头。

7.4 云赛智联：国资背景的上海市大数据中心数据资源平台集成及运营商

云赛智联是上海国资委旗下的上市公司，专注于云计算与大数据、行业解决方案以及智能化产品业务。云赛智联是上海仪电（集团）有限公司旗下的上市公司，其主营业务分为三部分：云计算与大数据板块、行业解决方案板块以及智能化产品板块。公司成立于 1986 年，并于 1987年作为首家施行股份制的国有企业向社会发行股票。2015 年，公司实施重大资产重组。经过多年快速发展，公司已成长为以新一代信息技术为基础的智慧城市综合解决方案提供商。截至 2023 年 3 月31 日，持股云赛智联 5%以上的股东分别为上海仪电电子（28.03%）及云赛信息（6.5%）。其中，上海仪电电子和云赛信息皆为上海仪电集团百分之百控股，而上海仪电集团则是上海市国有资产监督管理委员会的全资子公司。

图 82：云赛智联部分股东（截至 2023年3月 31日）

数据来源：东方证券研究所整理

公司专注ToG项目，已成为上海市大数据中心数据资源平台总集成商和运维商、上海市大数据中心数据运营平台总运营商。近年来，云赛智联持续优化技术能力，在基础架构、云服务、大数据平台与运营、人工智能、行业应用等层面提高打造整体解决方案的能力。并且，公司积极发挥国有控股企业优势，深耕 ToG 项目。目前，公司打造的上海大数据计算中心的一期工程已投入运营。同时，公司启动了建设园区配套 110KV 电力用户站工程，为大数据中心后续扩容做准备。2021年，公司再度中标了市大数据中心数据资源平台建设二期、自贸区大数据服务平台、市数据共享交换平台运维和市电子政务云灾备中心 2021-2022 运维等项目。2022 年 9 月，云赛智联的全资子公司上海南洋万邦中标了上海市大数据中心数据运营服务，将继续为市大数据中心提供大数据资源平台相关运营服务、数据治理及共享开放服务、数据分析及可视化服务。

图 83：云赛智联“上海市大数据中心建设发展顶层设计”项目通过验收

数据来源：云赛智联官网、东方证券研究所

图 84：云赛智联中标上海市大数据运营服务项目

数据来源：云赛智联官网、东方证券研究所

7.5 寒武纪：国产 AI 芯片先行者

寒武纪始终深耕芯片研发，不断推陈出新、实现技术进步。寒武纪自成立之初便开始了对 AI 芯片领域的探索创新，并在 2016年年底成功研发出全球首款 AI手机芯片——寒武纪 1A 。2017年，这款芯片被搭载于华为的高端系统级芯片麒麟 970，应用于 Mate10 手机，可以在功耗极低的前提下，涵盖人脸识别、语音识别、图像增强等多种功能。此后，寒武纪又陆续推出了多款 AI 芯片产品，包括云端训练芯片 MLU100、边缘推理芯片 MLU270、车载推理芯片 MLU290 等。这些产品都具有高性能、低功耗、高集成度等特点，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都有着优异的表现。

图 85：寒武纪产品体系

数据来源：寒武纪官网、东方证券研究所

7.6 拓维信息：华为“鲲鹏昇腾”战略合作伙伴

拓维信息是中国领先的软硬一体化产品及解决方案提供商。公司成立于 1996 年，2008 年上市。业务覆盖政企数字化、智能计算、鸿蒙生态，布局全国 31 省、海外 10+国家，聚焦数字政府、运营商等重点领域和行业，服务超过1500家政企客户，提供全栈国产数字化解决方案和一站式全生命周期的综合服务。拓维信息紧紧跟随数据经济发展浪潮，已构建了智能计算、鸿蒙生态与政企数字化三大类型产品。同时，作为华为云首批“同舟共济”战略合作伙伴，拓维信息自 2017年起开始布局华为云业务，携手华为和众多软硬件生态伙伴打造全栈国产数智化产品及解决方案，并基于华为技术底座，由子公司湘江鲲鹏构造“兆瀚”自主计算产品。

图 86：拓维信息与华为携手共创生态

数据来源：拓维信息官网，东方证券研究所

依托华为“昇腾+鲲鹏”技术架构，拓维信息积极构建 AI 智算解决方案。在 AI 智算催生大量算力需求的背景下，拓维信息与华为联合探索算力生态建设可能，其子公司湘江鲲鹏先后发布基于鲲鹏处理器和昇腾处理器的数十款兆瀚 AI 产品，包括 AI 推理、AI 训练、AI 小站、AI 集群、智能边缘等。同时，作为华为“昇腾智造”及“昇腾智行”双领域解决方案合作伙伴，拓维信息积极探索落地场景，研发出基于昇腾的 AI 稽核、质检等解决方案，助力解决经济产业发展中的痛点堵点。不仅如此，拓维信息积极推动国产智能算力的发展，在贵州、甘肃两个算力枢纽与其他生态建设者一同探索“东数西算”国家工程的落地实践，深入参与长沙、重庆人工智能算力中心建设。其中，拓维信息在贵州与贵安产控、云上贵州共同注资设立的云上鲲鹏以“平台+生态”方略，助力多领域行业数字化转型，目前已在教育、交通等8大行业研发出了33个优秀行业应用案例，致力促进大数据与实体经济深度融合。

图 87：“兆瀚”产品体系

数据来源：湘江鲲鹏官网、东方证券研究所

7.7 四川长虹：参股华鲲振宇提供澎湃算力

立足华为技术底座，助力长虹转型升级，华鲲振宇参与数据设施新基建。2020年6月，四川长虹为实现计算产业的战略化转型升级，联手各大资方建立华鲲振宇，并由华为提供技术底座，全面负责基于“鲲鹏+昇腾”处理器的“天宫”自主品牌系列产品的生产销售全流程服务。华鲲振宇积极参与包含江西、福建、成都、济南在内的多省市智算中心建设，公司研发的“天宫”昇腾 AI全栈基础软硬件平台为中心提供核心基础设施。以成都为例，华鲲振宇承建的人工智能算力平台提供高达 300P 的 AI 计算能力，相当于 15 万台高性能计算机的计算能力。在“天宫”昇腾技术底座提供的坚实基础之上，成都智算中心已和近 100 家企业与高校科研机构合作共创，孵化近200 个人工智能解决方案。

图 88：华鲲振宇参建的成都智算中心

数据来源：成都市工业经济和信息化研究院，东方证券研究所

图 89：天宫 AI 训练服务器 AT800 Model 9000

数据来源：华鲲振宇官网东方证券研究所

AT800 Model 9000 算力与能效兼备，有效满足数据中心绿色化要求。华鲲振宇注重研发，近期推出的基于鲲鹏+昇腾技术架构研发的 AI 训练服务器 AT800 Model 9000 展现出了优越性能，在ChatGPT 高速发展催生巨额算力需求下，可以有效填补当前算力不足的供给缺口。服务器已实现覆盖部件到整机的全栈自主可控，可广泛应用于 AI 大模型开发、训练和推理。不仅如此，AT800还可以在保证整体高性能和稳定性的前提下进行全栈适配调优，可以有效满足不同场景下的业务要求。服务器在算力密度、网络带宽和能效比方面表现卓越，不仅能够提供 2.56 PFLOPS FP16分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。

超强算力，8*100G RoCE v2 高速接口有效缩短 10\~70%的芯片间跨服务器互联时延，还提供业界 1.3倍的 2.56 PFLOPS/5.6 kW 超高能效比，促进数据中心绿色化、提高能源利用率。

7.8 深桑达：建立中国电子云，致力建设自研数据底座

以 PKS 技术架构体系为基，深桑达成立中国电子云，提供安全算力服务。中国电子云成立于2021 年，是深桑达以中国电子 PKS 自主安全计算体系为底座建立的数据基础设施，包含国产化自研可信的计算架构和分布式云原生操作系统，提供涵盖 IaaS、PaaS 和 SaaS 能力的专属公有云服务。中国电子云依托的 PKS 体系脱胎于中国电子多年的深厚技术积累，名称中的“P”代表飞腾 CPU，“K”指的是麒麟操作系统，“S”即安全，中国电子云的自研原生技术架构是保障其安全性的最大依托，体系中使用的飞腾 CPU 和麒麟操作系统均为中国电子自主研发，同时中国电子云交付的 60%硬件设备基于国产芯片，有效防范过度依赖进口芯片带来的断供危险。凭借着在安全方面的出众表现，PKS 体系在信创领域具备最大的市场份额，飞腾 CPU 达到 74%的市场份额，麒麟操作系统甚至高达 87%。

图 90：PKS体系技术架构

数据来源：中国电子官网，东方证券研究所

国资云赋予中国电子云独特信任优势，与智源研究院联手探索本土硬件适配，助力实现智能算力国产化。随着云计算领域不断发展推进，政务机构和大型国企催生了巨额上云需求，市场份额不断扩张，发展空间广阔。云计算开源产业联盟数据显示，2021 年我国政务云市场规模达 802.6 亿元，预计 2023 年将增长至 1203.9 亿元。而中国电子云脱胎于中国电子，出身天生赋予其国内政企领域的充分信任，且自研架构也从技术角度保障了安全性，有效防范后门风险、漏洞风险和断供风险，保障业务过程中的“本质安全+过程安全”。但目前，中国电子云底层硬件中大比例使用的国产芯片在实现应用迁移时面临挑战，一定程度上阻碍了原生架构的建设，难以实现完备的智能算力本土替代化。为建立更完备的自研技术体系，中国电子云与智源研究院联手，共同建立“大模型国产算力云平台开放实验室”，合作探索实现国产 CPU 的大模型适配部署，未来有望以国产算力支撑 AI领域的算力需求。

7.9 首都在线：AI 推理算力与渲染算力的领军企业

首都在线是一家覆盖全球的互联网数据中心服务提供商，致力于为中国企业出海提供全球云网一体化解决方案。公司主要服务于游戏、电商、视频、教育、大数据等互联网细分领域及传统行业客户，为其在全球提供快速、安全、稳定的云计算及 IDC 服务。公司的 IDC 服务覆盖全国三十多个主要城市。目前，公司在全国 60 余个数据中心部署超过 3,000 个机柜。此外，公司还在全球 10 余个国家或地区建立了云网一体化服务节点，包括美国、日本、新加坡、德国、中国香港分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。

数据来源：首都在线官网，东方证券研究所

7.10 铜牛信息：形成“IDC+国资云”全面综合服务能力，积极参与数据要素市场发展

拥有可靠国资背书、自建数据中心布局优越位置，铜牛信息专注提供一站式云平台建设与服务。铜牛信息是一家集互联网数据中心服务、云服务、互联网接入服务、互联网数据中心及云平台信息系统集成服务、应用软件开发服务为一体的互联网综合服务提供商。公司是国内少数以自有房产自建数据中心且自主搭建云平台的专业 IDC 服务商之一。作为北京市国资委旗下唯一一家以互联网数据中心和云服务为主营业务的上市公司，铜牛信息拥有四大自建云计算服务和网络安全服务运营中心，并依托自建数据中心与云平台，为客户提供安全合规、高可靠性的一站式 IaaS、PaaS、SaaS 各层面云平台服务及云平台相关建设、运维服务。凭借多年互联网发展经验与可靠国资背书，铜牛信息赢得了众多知名客户的长期信赖，例如国家信息中心、中国国新控股、北京市网信办、北京产权交易所等。

自建数据中心布局位置优越，铜牛信息坐拥优势区位内的优质资源。公司现有自建数据中心均布局于京津两地核心区域和经济重点发展区域，例如天坛数据中心位于北京市二环内、CBD 数据中心位于北京中央商务区、而国门数据中心位于北京市三环内，选址周边均聚集高价值潜在用户，例如要素交易市场、大型国有企业总部等，从而为公司业务扩展提供丰富目标客户资源，同时也为公司追逐 IDC、云计算等应用模式新发展提供强力地缘优势。

图 92：铜牛信息为众多高价值客户提供云服务

数据来源：铜牛信息官网，东方证券研究所
有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。

7.11 优刻得：提供多种云计算服务，积极适配 AI 领域智算需求

成立于 2012 年的优刻得是中国第一家公有云科创板上市公司。优刻得自主研发并提供计算、网络、存储等 IaaS 和基础 PaaS 产品，不涉足客户业务领域，致力建立中立、安全的云计算服务平台。公司依托全球部署的 31 大高效节能绿色云计算中心和国内 11 个线下服务站，提供涵盖公有云、私有云和混合云在内的多种云服务，并基于云计算推出综合性行业解决方案。同时优刻得已完成与数十家厂商的兼容性测试和互认，联合形成信创生态，可以通过一个云平台兼容管理多款信创体系 CPU 芯片。

图 93：优刻得私有云生态体系

数据来源：优刻得官网，东方证券研究所

积极适配爆发智能算力需求，优刻得为AI客户提供算力支持。UCloud自2018年起，加快建设、应用部署在国家算力枢纽节点的上海青浦云计算中心和内蒙古乌兰察布云计算中心，通过自建数据中心提供自由部署、负载灵活的定制化服务，为互联网和传统行业的大中型客户提供更具性价比的定制化“混合云”解决方案。两大数据中心结合既有计算资源，实现“前店后厂”式的云资源规模化延展效应。在承建的乌兰察布云计算中心中，优刻得部署多种GPU高性能计算产品，机柜设计功率覆盖 4.4-8.8kW，可满足用户对机房等级、系统架构、单机柜功率等多样使用需求的量身定制。同时，为更好满足由大模型训练推理带来的井喷算力需求，优刻得积极研发，目前公司提供的 GPU 服务器可支持多种卡型 GPU 资源，包括 A100、V100S、MI100 多种类型显卡，适配训练、推理等用户需求，同时将智能算力与其他公有云资源打通，降低管理难度、实现便捷调度，为 AI客户提供算力支持，促进人工智能产业发展。

图 94：内蒙古乌兰察布云计算中心

图 95：上海青浦云计算中心

有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。

7.12 亚康股份：算力基础设施全产业链服务商

亚康股份是一家以产品和服务能力覆盖全球主要数据中心的算力基础设施全产业链综合服务商，公司业务分为三方面：算力设备集成销售，即向互联网及企业用户直接销售算力设备。算力基础设施服务，向算力园区、数据中心等提供包括产品运维交付服务、数据中心综合服务和集成交付服务等服务。云和数字化解决方案，公司研发的多云管理平台可以帮助用户实时监控云端使用情况，帮助企业实现数字化转型。

公司为提升算力基础设施综合服务竞争力，研发投入不断加大，着重加强对混合云平台、算力基础设施运维、数据中心建设等领域的投入。2019-2022，研发费用逐年增长，且在 2021年，研发团队持续迭代升级AIOPS智能运维管理系统、LINKS企业资源调度平台、多云管理平台、解决方案研发中心项目等多项研发项目。

风险提示

政策落地不及预期风险: 若相关政策出台落地不及预期，有可能影响全国一体化算力网络建设。国产化算力落地不及预期风险: 若国产化算力相关技术发展不及预期，有可能影响我国算力基础设施建设。

算力调度等相关技术发展不及预期风险: 若算力调度等相关技术发展不及预期，有可能影响我国一体化算力网络建设。

信息披露

依据《发布证券研究报告暂行规定》以下条款：

发布对具体股票作出明确估值和投资评级的证券研究报告时，公司持有该股票达到相关上市公司已发行股份1%以上的，应当在证券研究报告中向客户披露本公司持有该股票的情况，

就本证券研究报告中涉及符合上述条件的股票，向客户披露本公司持有该股票的情况如下：

截止本报告发布之日，东方证券资产管理、私募业务合计持有浪潮信息(000977)占发行量 1%以上。

提请客户在阅读和使用本研究报告时充分考虑以上披露信息。

Tabl e_Disclai mer 分析师申明

每位负责撰写本研究报告全部或部分内容的研究分析师在此作以下声明：

分析师在本报告中对所提及的证券或发行人发表的任何建议和观点均准确地反映了其个人对该证券或发行人的看法和判断；分析师薪酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来，均与其在本研究报告中所表述的具体建议或观点无任何直接或间接的关系。

投资评级和相关定义

报告发布日后的12个月内行业或公司的涨跌幅相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准（A 股市场基准为沪深 300 指数，香港市场基准为恒生指数，美国市场基准为标普 500 指数）；

公司投资评级的量化标准

买入：相对强于市场基准指数收益率 15%以上；

增持：相对强于市场基准指数收益率 5%～15%；

中性：相对于市场基准指数收益率在-5%～+5%之间波动；

减持：相对弱于市场基准指数收益率在-5%以下。

未评级 —— 由于在报告发出之时该股票不在本公司研究覆盖范围内，分析师基于当时对该股票的研究状况，未给予投资评级相关信息。

暂停评级 —— 根据监管制度及本公司相关规定，研究报告发布之时该投资对象可能与本公司存在潜在的利益冲突情形；亦或是研究报告发布当时该股票的价值和价格分析存在重大不确定性，缺乏足够的研究依据支持分析师给出明确投资评级；分析师在上述情况下暂停对该股票给予投资评级等信息，投资者需要注意在此报告发布之前曾给予该股票的投资评级、盈利预测及目标价格等信息不再有效。

行业投资评级的量化标准：

看好：相对强于市场基准指数收益率 5%以上；

中性：相对于市场基准指数收益率在-5%～+5%之间波动；

看淡：相对于市场基准指数收益率在-5%以下。

未评级：由于在报告发出之时该行业不在本公司研究覆盖范围内，分析师基于当时对该行业的研究状况，未给予投资评级等相关信息。

暂停评级：由于研究报告发布当时该行业的投资价值分析存在重大不确定性，缺乏足够的研究依据支持分析师给出明确行业投资评级；分析师在上述情况下暂停对该行业给予投资评级信息，投资者需要注意在此报告发布之前曾给予该行业的投资评级信息不再有效。

HeadertTabl e_Discl ai mer 免责声明

本证券研究报告（以下简称“本报告”）由东方证券股份有限公司（以下简称“本公司”）制作及发布。

。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户。本报告的全体接收人应当采取必要措施防止本报告被转发给他人。

本报告是基于本公司认为可靠的且目前已公开的信息撰写，本公司力求但不保证该信息的准确性和完整性，客户也不应该认为该信息是准确和完整的。同时，本公司不保证文中观点或陈述不会发生任何变更，在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的证券研究报告。本公司会适时更新我们的研究，但可能会因某些规定而无法做到。除了一些定期出版的证券研究报告之外，绝大多数证券研究报告是在分析师认为适当的时候不定期地发布。

在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议，也没有考虑到个别客户特殊的投资目标、财务状况或需求。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况，若有必要应寻求专家意见。本报告所载的资料、工具、意见及推测只提供给客户作参考之用，并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请或向人作出邀请。

本报告中提及的投资价格和价值以及这些投资带来的收入可能会波动。过去的表现并不代表未来的表现，未来的回报也无法保证，投资者可能会损失本金。外汇汇率波动有可能对某些投资的价值或价格或来自这一投资的收入产生不良影响。那些涉及期货、期权及其它衍生工具的交易，因其包括重大的市场风险，因此并不适合所有投资者。

在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任，投资者自主作出投资决策并自行承担投资风险，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。

本报告主要以电子版形式分发，间或也会辅以印刷品形式分发，所有报告版权均归本公司所有。未经本公司事先书面协议授权，任何机构或个人不得以任何形式复制、转发或公开传播本报告的全部或部分内容。不得将报告内容作为诉讼、仲裁、传媒所引用之证明或依据，不得用于营利或用于未经允许的其它用途。

经本公司事先书面协议授权刊载或转发的，被授权机构承担相关刊载或者转发责任。不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节和修改。

提示客户及公众投资者慎重使用未经授权刊载或者转发的本公司证券研究报告，慎重使用公众媒体刊载的证券研究报告。

东方证券研究所

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全国一体化算力网络建设加速

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风险提示

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风险提示.

图表目录

一、全国一体化算力网络建设逐步深化，算力有望成为普惠大众的基础资源

1.1 AI与政策推动，全国一体化算力网络有望加速

1.1.1 国家政策持续推动全国一体化算力网络建设

1.1.2 东数西算”拉开全国一体化算力网络序幕

1.1.3 AI浪潮推升算力需求，实现智能技术规模化需首要实现算力普惠

1.2 绿色、普惠、赋能高质量发展，算力网络建设势在必行

1.2.1 建设算网可充分利用西部资源与气候条件，促进算力绿色环保化

1.2.2 助力解决东西部供需不平衡问题，降低算力价格

1.2.3 提供普惠算力，赋能科技与产业快速发展

1.3 算力网络：一点接入，即取即用

1.3.1 算力网络的建设赋能算力作为基础资源普惠大众

1.3.2计算场景愈加丰富，需求多元化对算网架构提出新要求

1.3.3 算力网络：云边端节点全连接，动态感知、灵活调度

二、各地政策频频出台，聚焦算力供给、算力调度、中小企业共建、算电一体四大方向

2.1 各地发布人工智能产业发展政策，算力体系建设最关键

2.2 算力体系建设聚焦：供给、调度、中小企业共建、算电一体

三、算力供给：智算供给是关键，国产化是发展重点

3.1 计算场景愈发丰富，智能算力赋能科技、经济发展

3.2 我国人均智能算力不足，智算规模有望持续上涨

3.3 各地兴建公共算力平台，设立智能算力规模目标

3.4 华为、曙光深度参与各地智算中心建设

3.4.1 曙光、海光性能生态俱佳，参建、运营多地智算中心

3.4.2 华为昇腾深度参与多地智算中心建设，拓维、长虹有望持续受益

3.4.3 云赛中标上海公共算力服务平台，出资参股上海智能算力科技公司

3.4.4 天数智芯、燧原等国产 AI 芯片旗手，积极参与智算中心建设

四、各地推进算力调度进程，新商业模式正在诞生

4.1 调度逐渐成为算网建设重点，各地发文推进算力编排调度工作

4.2 各地建设算力服务平台，推动算力调度交易

4.2.1 宁夏上线全国首个一体化算力交易调度平台，中科曙光提供关键技术支持

4.2.2 南京城市算力网运营平台发布，中科院持续赋能

4.2.3 贵州枢纽算力调度平台已迭代至 2.0 版本

4.2.4 上海超算建设运营上海市人工智能公共算力服务平台

4.2.5 郑庆哈推动建立城市算力网实验场

4.2.6 北京经开区公共智能算力中心启动和算力调度服务平台

4.3 算力调度运营发展为新商业模式，科技大厂、科研事业单位、三大运营商、纷纷“入场”

4.3.1中科曙光持续迭代曙光算力平台，中科院计算所打造 “信息高铁”

4.3.2 鹏城实验室领头、华为助力，打造“中国算力网”

4.3.3 中国电信携手信通院，发布全国一体化算力算网调度平台

4.3.4 浪潮携手未来网络研究院，助力算网资源协同调度

4.3.5 并行科技：国内“算力网络”服务模式先行者

4.3.6 中软国际：从政务多云管理平台，到算力调度平台

五、鼓励中小企业共建，中立云厂商有望接入算网

5.1 告别垄断，拥抱多元，促进算力网络健康发展

5.2 国家、地方引导云厂商、中小企业接入算力网络

5.3 第三方云厂商有望接入算力网络、持续受益

六、算电一体助力双碳目标实现

七、投资策略与投资标的

7.1 中科曙光： 高性能计算龙头

7.2 海光信息：国产高性能 CPU 和 GPGPU 领军企业

7.3 浪潮信息：全球 AI 服务器第一大厂商

7.4 云赛智联：国资背景的上海市大数据中心数据资源平台集成及运营商

7.5 寒武纪：国产 AI 芯片先行者

7.6 拓维信息：华为“鲲鹏昇腾”战略合作伙伴

7.7 四川长虹：参股华鲲振宇提供澎湃算力

7.8 深桑达：建立中国电子云，致力建设自研数据底座

7.9 首都在线：AI 推理算力与渲染算力的领军企业

7.10 铜牛信息：形成“IDC+国资云”全面综合服务能力，积极参与数据要素市场发展

7.11 优刻得：提供多种云计算服务，积极适配 AI 领域智算需求

7.12 亚康股份：算力基础设施全产业链服务商

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行业投资评级的量化标准：

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7.1 中科曙光：高性能计算龙头

计算机行业算力网络系列深度二：全国一体化算力网络建设加速-20230824-东方证券-62页