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Conductor Technologies 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HGX H100 GPU 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Tarteel AI、Anlatan（NovelAI 创建者）、Stable diffusion、EleutherAI（机器学习项目和开源人工智能）、Spire Animation 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56 ZFLOPS。
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。
查看资料
收藏
顶 
踩 
