一、

策略：

“AI+”奇點，類比13年“移動互聯網+”

（一）本輪“AI+”判斷：行情三階段走，當前首推上游算力

復盤13年“移動互聯網+”行情，我們發現有兩條明確的主線：一方面存在兩大貫穿整個行情階段的主線行情；另一方面，市場行情又大體沿著“移動互聯網”產業鏈，呈現“自上而下”的輪動行情。

(資料圖片僅供參考)

主線行情方面，能夠貫穿整個行情的主線行情需要同時具備三大要素: 內生產業發展催化、外部政策持續刺激、盈利印證。但我們進一步研究發現：①同時具備內部產業催化和外部政策刺激，但盈利印證缺席的行業，往往也能夠實現較高的漲幅（超過120%）；②而具備業績增速印證，但內部產業催化和外部政策刺激要素缺席的行業，雖仍有一定漲幅（60%左右），但顯著跑輸主線行情。

產業鏈行情輪動方面，我們發現2013年“移動互聯網+”行情大致可以分為三個階段：第一階段行情以上游硬件為主，第二階段擴散到中游軟件、服務，第三階段進一步下沉至下游應用。進一步的，如何判斷行情即將出現切換？我們認為需要關注三大指引指標：外部政策、行業內在催化因素，階段性回調。但與投資者直覺不相符的是，市場賠率和交易指標——市場擁擠度與估值——并不能為行情的輪動切換提供指引信號。

通信運營商自身擁有優質網絡、算力、云服務能力的通信運營商，同時具備天然的產業鏈優勢，依靠5G+AI技術優勢，為下游客戶提供AI服務能力，是新型信息服務體系中重要的一環，助力千行百業數字化轉型。作為算力基礎設施建設的主力軍已經進行前瞻性的基礎設施布局。中國移動打造九天人工智能平臺，推進AI商業化，賦能中國移動內外部數智化轉型；中國電信全面布局大模型技術，積極探索產業版“ChatGPT”的商業化應用；中國聯通全力升級算力網絡，推動5G和AI技術的融合。

3月16日晚微軟正式宣布推出Microsoft 365 Copilot，將大型語言模型（LLMs）的能力嵌入到Office辦公套件產品中。基于GPT-4的Copilot以其視頻+圖文的多模態分析以及更強大生成與理解能力，可更深度、全面發揮視頻會議AI助理功能，比如可以確定目標捕捉發言總結某人談話要點、全面理解會議主要內容并自動整理及發送會議紀要等。隨著Copilot更強大功能對微軟辦公套件的加持，有望帶動Teams需求的增長，中國企業通信終端廠商將作為微軟重要的硬件合作伙伴有望深度受益。

（二）Q2：從通信公司視角看，海內外的云商/運營商在AI算力基礎設施上投入如何？

1. 預訓練：在完成完整訓練之前，搭建一個網絡模型完成特定任務，在訓練網絡過程中不斷調整參數，直至網絡損失和運行性能達到預期目標，此時可以將訓練模型的參數保存，用于之后執行類似任務。根據中國信通院數據，ChatGPT基于GPT3.5系列模型，模型參數規模據推測達十億級別，參照參數規模相近的GPT-3 XL模型，則ChatGPT完整一次預訓練消耗算力約為27.5 PFlop/s-dav。

2. 日常運營：滿足用戶日常使用數據處理需求。根據Similarweb的數據，23年1月份ChatGPT月活約6.16億，跳出率13.28%，每次訪問頁數5.85頁，假設每頁平均200 token。同時假設：模型的FLlops利用率為21.3%，與訓練期間的GPT-3保持一致；完整參數模型較GPT-3上升至2500億；以FLOPs為指標，SOTA大型語言在在推理過程中每個token的計算成本約為2N。根據以上數據及假設，每月日常運營消耗算力約為6.16億*2*（1-13.28%）*5.85*200*2500億/21.3%=14672PFlop/s-day。

3. 模型微調：執行類似任務時，使用先前保存的模型參數作為初始化參數，在訓練過程中依據結果不斷進行微調，使之適應新的任務。

（1）可擴展性：超大規模數據中心的網絡基礎架構響應更迅速、擴展更高效且更具成本效益，并且提供快速擴展存儲和計算資源以滿足需求的能力，超大規模數據中心通過在負載均衡器后水平擴展，快速旋轉或重新分配額外資源并將其添加到現有集群，可以實現快速向集群添加額外資源，從而在不中斷操作的情況下進行擴展；

（2）定制化：超大規模數據中心采用更新的服務器設計，具有更寬的機架，可以容納更多組件并且允許定制化設計服務器，使得服務器能夠同時接入多個電源和硬盤驅動器；

（3）自動化服務：超大規模數據中心提供自動化服務，幫助客戶管理高流量網站和需要專門處理的高級工作負載，例如密碼學、基因處理和三維渲染；

（4）冷卻效率更高：超大規模數據中心對其電源架構進行了優化，并將冷卻能力集中在托管高強度工作負載的服務器，大大降低了成本和對環境的影響，電源使用效率和冷卻效率遠高于傳統數據中心；

（5）工作負載更平衡：超大規模數據中心有效地將工作負載分布在多臺服務器上，從而避免單臺服務器過熱。避免了過熱的服務器損壞附近的服務器，從而產生不必要的連鎖反應。

Statista數據顯示，全球超大規模數據中心的數量從2015年的259個，提升到2021年的700個。根據PrecedenceResearch的報告顯示，全球超大規模數據中心市場規模在2021年為620億美元，到2030年將達到5930億美元，預計在2022-2030年間以28.52%的復合增長率（CAGR）增長。

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