【国盛通信】算力恐慌下跌后的思考

2025-03-01 21:32

吉时通信

2025-03-01 21:32

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摘要

本周海内外算力板块均出现较大波动，市场情绪普遍回落。我们认为，本次回落主要受全球宏观经济对高风险资产的冲击，叠加 GPT4.5 不及预期，多方面因素形成共振导致短期跌幅较大。但算力需求释放的逻辑仍未发生动摇，海外需要突破性创新撬动算力需求，国内 AI 产业起步较晚，基数较低，主要应关注算力产业链边际变化。

【宏观层面：美国经济活动回落 + 关税】

美国宏观数据及关税政策预示经济活动回落。根据世界大型企业研究会数据，美国 2 月消费者信心指数为 98.3，显著低于 1 月的 105.3，该数据已连续三个月走低；根据密歇根大学调查，消费者对未来 5-10 年的长期通胀率预期上修至 3.5%，为 1995 年 4 月来的最高水平；标普全球的美国 2 月服务业 PMI 初值意外从 52.9 跌至 49.7，创 2023 年 1 月份以来新低。同时美国关税政策使通胀问题复杂化，美联储利率面临居高不下风险。另外联邦政府降本裁员可能进一步削弱就业数据。多因素共振使得市场认为美国经济增长将发生转变，从而变得高度敏感，避险情绪上升。

【中观层面：英伟达财报的“喜”与“忧”，GPT4.5 不及预期】

英伟达财报超预期，市场产生分歧。周四英伟达发布 FY25Q4 财报，营收与净利润均超出市场预期，且 B 系列产能问题已得到解决，并成为公司历史上推广速度最快的产品。但其优异的业绩并未让市场满意，周四当日英伟达股价跌幅达 8.5%。尽管相关数据超出市场预期，但超出预期幅度是自 2023 年 2 月以来的最小幅度，意味着英伟达的迅猛势头转弱。与此同时，英伟达的盈利上涨幅度也是 2022 年 11 月以来最小纪录，市场从坚定选择算力转变为产生分歧。

本周的另一事件是 Open AI 正式发布 GPT4.5，尽管部分性能有所提升，但其没有突破性的创新，且在 SWE-Bench Verified 基准测上逊色于 OpenAI 的 deep research 和 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet；在 SWE-Lancer 编程测试上不及 deep research。GPT4.5 的不及预期进一步使得市场对 AI 发展的担忧加剧。

【微观层面：重视国产边际变化】

Deep Seek 的出现推动推理端算力需求激增叠加美国进一步加强芯片封锁将加速国产算力加速崛起，市场核心关注各条产业链的边际变化，国产算力多条产业链有望深度受益。数据中心需求抬升将加速老旧数据中心去库存进程，加速机房改造并提高资源利用率；各大企业加速落地大模型并加强推理侧 AI 的开发，计算量激增导致芯片需求激增，算力租赁相关企业有望受益；IDC 加速向 AIDC 转型，单位功率密度迅速抬升，相关配套如液冷、电源等设备升级将变成必选项，加速换代将产生大量需求，相关企业有望受益此需求。

我们认为，尽管以上多方面因素均使市场情绪低迷，但从根本上来讲，以上事件均并未使 AI 叙事逻辑发生改变。正如黄仁勋在法说会上表示，AI 应用尚处于起步阶段，后续 AI Agent、多模态 AI 的发展仍将保持算力的高需求。目前海内外云厂商均加码投资 AI 基础设施建设，创新性技术突破的出现将只是时间问题。短期来看，市场对于 AI 发展前景持摇摆态度也属正常，而长期视角下，只要 AI 发展的逻辑并未出现动摇、产业发展按照规律持续进行，算力产业链的景气度终将回归。而海外需要突破性创新带动算力需求，国内 AI 产业起步较晚，基数较低，主要应关注算力产业链边际变化。

周末我们亦反思年后的市场表现，在坚定看好算力板块的同时会更加强调边际定价，重视新兴的成长方向与个股，如威腾电气、美格智能、腾景科技、德科立。同时建议关注相关产业链如数据中心方向润泽科技、万国数据、数据港、光环新网、奥飞数据等，CDN 方向网宿科技等。

建议关注：

算力——

光通信：中际旭创、新易盛、天孚通信、太辰光、腾景科技、光库科技、光迅科技、德科立、联特科技、华工科技、源杰科技、剑桥科技、铭普光磁。铜链接：沃尔核材、精达股份。算力设备：中兴通讯、紫光股份、锐捷网络、盛科通信、菲菱科思、工业富联、沪电股份、寒武纪、海光信息。液冷：英维克、申菱环境、高澜股份。边缘算力承载平台：美格智能、广和通、移远通信。卫星通信：中国卫通、中国卫星、震有科技、海格通信。IDC：润泽科技、光环新网、奥飞数据、科华数据、润建股份。

数据要素——

运营商：中国电信、中国移动、中国联通。数据可视化：浩瀚深度、恒为科技、中新赛克。

风险提示：AI 发展不及预期，算力需求不及预期，市场竞争风险。

1. 投资策略：算力恐慌下跌后的思考

本周建议关注：

算力——

光通信：中际旭创、新易盛、天孚通信、太辰光、腾景科技、光库科技、光迅科技、德科立、联特科技、华工科技、源杰科技、剑桥科技、铭普光磁。

铜链接：沃尔核材、精达股份。

算力设备：中兴通讯、紫光股份、锐捷网络、盛科通信、菲菱科思、工业富联、沪电股份、寒武纪。

液冷：英维克、申菱环境、高澜股份。

边缘算力承载平台：美格智能、广和通、移远通信。

卫星通信：中国卫通、中国卫星、震有科技、华力创通、电科芯片、海格通信。

IDC：润泽科技、光环新网、奥飞数据、科华数据、润建股份。

数据要素——

运营商：中国电信、中国移动、中国联通。

数据可视化：浩瀚深度、恒为科技、中新赛克。

本周观点变化：

本周海内外算力板块均出现较大波动，市场情绪普遍回落。周四英伟达发布 FY25Q4 财报，营收与净利润均超出市场预期，且 B 系列产能问题已得到解决，并成为公司历史上推广速度最快的产品。但其优异的业绩并未让市场满意，尽管相关数据超出市场预期，但超出预期幅度是自 2023 年 2 月以来的最小幅度，意味着英伟达的迅猛势头转弱，周四当日英伟达股价跌幅达 8.5%。其他英伟达产业链企业也出现下跌，美光、台积电、AMD、博通分别下跌约 6.0%、7.0%、5.0%、7.1%。

我们在坚定看好算力板块的同时会更加强调边际定价，重视新兴的成长方向与个股，如威腾电气、美格智能、腾景科技、德科立。同时建议关注相关产业链如数据中心方向润泽科技、万国数据、数据港、光环新网、奥飞数据等，CDN 方向网宿科技等。

2. 行情回顾：通信板块下跌，卫星通信导航表现最优

本周（2025 年 2 月 24 日 -2025 年 2 月 28 日）上证综指收于 3320.90 点。各行情指标从好到坏依次为：上证综指>沪深 300 >万得全 A >万得全 A( 除金融，石油石化 )> 中小板综>创业板综。通信板块下跌，表现劣于上证综指。

从细分行业指数看；卫星通信导航、云计算、物联网、通信设备、运营商、区块链分别下跌 3.4%、5.45%、5.53%、6.1%、6.9%、7.0%，表现优于通信行业平均水平；移动互联、量子通信、光通信分别下跌 8.13%、8.68%、14.2%，表现劣于通信行业平均水平。

本周，受益于数据中心 + 算力 + 完成重整，大位科技上涨 55.672%，领涨版块。受益于交换机产品技术优势，共进股份上涨 27.945%；受益于固态电源技术突破，南都电源上涨 11.882%；天利科技上涨 11.682%；大富科技上涨 10.084%。

3.周专题：算力恐慌下跌之后的思考

【宏观层面：美国经济活动回落 + 关税】

【中观层面：英伟达财报的“喜”与“忧”，GPT4.5 不及预期】

【微观层面：重视国产边际变化】

4. 苹果宣布史上最大投资计划未来四年在美投资 5000 亿美元

据 C114 报道，苹果公司 2 月 24 日宣布了其有史以来最大规模的投资计划，计划未来四年内，在美国市场投资超 5000 亿美元，并将为美国带来 2 万个新的就业岗位。这一新承诺延续了苹果长期投资美国创新与高技能先进制造的传统。

此次投资计划涵盖多个关键领域，包括人工智能（AI）、芯片工程及全美学生与劳动者技能发展等多项计划。

其中，最引人注目的是苹果将与合作伙伴在休斯敦共同建立一座 25 万平方英尺的先进制造工厂，专注于生产支持 Apple Intelligence 的服务器，这无疑将为苹果在人工智能领域的布局提供强大的硬件支撑。该设施预计 2026 年投产，可创造数千个就业岗位，此前，相关服务器在美国境外制造。

苹果还将把其美国先进制造基金规模翻倍、在密歇根州开设一所学院以培养下一代美国制造商，并增加在美国的研发投资，支持芯片工程等前沿领域。

这 5000 亿美元的承诺涵盖了苹果与全美 50 个州的数千家供应商的合作、直接就业、Apple Intelligence（苹果智能）基础设施和数据中心、公司设施，以及在 20 个州进行的 Apple TV + 制作。苹果一直是美国最大的纳税企业之一，在过去五年已缴纳超过 750 亿美元的税款，仅 2024 年就缴纳了 190 亿美元。

如今，苹果通过直接雇佣、与美国本土供应商和制造商合作，以及在蓬勃发展的 iOS 应用经济中创造开发者岗位，在全美支持着超过 290 万个工作岗位。

5. Canalys：2024Q4 全球 AI PC 出货量猛增，苹果 54% 独霸半壁江山

据 C114 报道，市场调查机构 Canalys 2 月 25 日发布博文，报告称 2024 年第 4 季度全球 AI PC 出货量强劲，达到 1540 万台，占 PC 总出货量的 23%。

苹果公司在 AI 电脑市场占据主导地位，市场份额高达 54%；Windows 10 停止支持以及 AI 功能的普及将持续推动市场增长，但美国贸易政策变化带来的不确定性也可能影响市场发展。

2024 年第四季度 AI 电脑出货量达到 1540 万台，环比增长 18%，占 PC 总出货量的 23%。2024 年全年，AI 电脑出货量占 PC 总出货量的 17%。

细分到品牌方面，苹果在 AI 电脑市场占据领先地位，市场份额高达 54%；联想和惠普紧随其后，各占 12% 的市场份额。苹果 Mac 产品线的旧款机型降价也促进了其在商业领域的市场份额，尤其是在新兴市场。

英特尔、AMD 和高通等芯片厂商都在积极布局 AI 电脑市场，推出不同价位段的产品。戴尔对其产品线进行了品牌重塑，以简化产品命名并突出用户体验。各大 PC 厂商也更加注重 AI 驱动软件的开发和集成。

6. 微软开源多模态 AI Agent“Magma”：购物时可自动下单，还能推测视频人物行为

据 C114 报道，微软在官网开源了多模态 AI Agent 基础模型 ——Magma。与传统 Agent 相比，Magma 具备跨数字、物理世界的多模态能力，能自动处理图像、视频、文本等不同类型数据，此外，Magma 还能内置了心理预测功能，增强了对未来视频帧中时空动态的理解能力，能够准确推测视频中人物或物体的意图和未来行为。

用户可以用 Magma 来自动下电商订单、查询天气；也可以自动操作实体机器人，或者在下真实象棋时获得帮助。

根据官方介绍，Magma 能够帮助 AI 驱动的助手或机器人理解周围环境并采取相应行动。例如，它可以帮助家用机器人学习如何整理以前从未见过的物品，或帮助虚拟助手为不熟悉的任务生成逐步的用户界面导航说明。

Magma 是能够适应数字和物理环境中新任务的 VLA（视觉语言动作）基础模型之一，能够有效地从海量的公开视觉和语言数据中学习知识，从而融合语言、空间和时间智能，应对数字和物理世界中的复杂任务和环境。

7. Akamai 被全球最大科技公司之一选为战略云计算提供商，并达成多年期合作，云基础架构服务投入超 1 亿美元

据 C114 报道，负责支持和保护网络生活的云服务提供商阿卡迈技术公司（Akamai Technologies, Inc.，以下简称：Akamai）（NASDAQ：AKAM）于今日宣布与全球最大的技术公司之一达成了一项多年期战略使用协议。根据交易条款，Akamai 的全栈云计算能力将耗资 1 亿多美元。

客户将能够灵活利用 Akamai 的全部产品组合来管理、分发和保护数据，以增强和改善自身的基础架构服务。

Akamai 首席运营官兼云技术组总经理 Adam Karon 表示：“业务覆盖全球的技术平台需要先进且可靠的云服务。Akamai 提供了客户所需的规模和超低延迟性能，能够确保每一位用户无论身处世界何处，都能获得出色体验。”

Akamai 将在安全的虚拟私有云 (VPC) 环境中部署托管的 Kubernetes 集群，平衡用户流量负载，并在 Akamai 云端应用集成的应用程序和网络安全，从而以更具吸引力的云经济效益实现出色性能。这些功能将有助于确保为用户提供卓越的体验，同时让客户能够在本地管理流量和数据。

8. Dell'Oro 报告：光传输设备市场强势收官，2024 年 Q4 环比增长 45%

据 C114 报道根据市场研究公司 Dell'Oro Group 的最新报告，光传输设备市场在 2024 年第四季度以约 45% 的环比增长强势收官。然而，由于客户消化过剩库存及宏观经济环境整体低迷，2024 年全年市场规模同比下滑 13%。

“行业曙光已现。”Dell'Oro Group 副总裁 Jimmy Yu 表示，“光传输设备市场自 2023 年底进入下行周期，预计将于 2025 年初走出低谷。2024 年第四季度的强劲增长充分表明，光传输设备的供需关系已接近平衡，库存过剩问题基本化解。”

《2024 年第四季度光传输设备市场报告》的其他核心亮点包括：

2024 年第四季度环比增幅创历史同期新高。除季节性增长显著的中国市场外，几乎所有区域均实现增长，其中北美市场连续三个季度增长，中国以外地区整体环比增长 35%。
2023 年第四季度开始，客户库存修正已完成。设备供应商反馈显示订单量持续回升，此前库存积压最严重的北美地区光传输业务明显改善。

9.腾讯旗下“元宝”已入驻微信生活服务板块：搭载满血版 DeepSeek

据 C114 报道，腾讯旗下新产品“元宝”已成功入驻微信的生活服务板块。

10. 英伟达利润大增 80%，黄仁勋感叹：Blackwell 需求惊人

据 C114 报道，英伟达 2 月 27 日公布了该公司的 2025 财年第四财季及全年财报。

财报显示，第四财季营收达到 393.31 亿美元，同比增长 78%，环比增长 12%；净利润为 220.91 亿美元，同比大幅增长 80%。这一强劲增长主要得益于市场对 Blackwell 芯片的强劲需求以及 AI 技术的快速发展。

英伟达 CEO 黄仁勋在财报中强调，Blackwell 芯片的需求远超预期，这得益于推理 AI 的快速发展。他指出，AI 训练能力的提升使模型更加智能，而长时间思考所需的额外算力则进一步优化了 AI 的决策能力。英伟达已成功大规模推进 Blackwell AI 超级计算机的生产，并在首个季度实现了数十亿美元的销售额。黄仁勋表示，AI 技术正以“光速”发展，代理 AI 和物理 AI 的兴起将为下一波 AI 浪潮铺平道路，并有望彻底改变多个大型行业。

英伟达首席财务官克莱特·克雷斯透露，第四财季公司交付了价值 110 亿美元的 Blackwell 芯片，创下了英伟达历史上最快的新产品营收增长纪录。

Blackwell 芯片的主要客户为大型云服务提供商，这些客户贡献了数据中心业务约 50% 的收入。这一数据进一步凸显了英伟达在 AI 芯片市场的领先地位及其在数据中心领域的强劲竞争力。

11. 英伟达机器人业务团队到访北京国地中心，双方规划合作事宜

量子位报道，3 月 1 日 DeepSeek 官方亲自揭秘了 DeepSeek-V3/R1 推理系统。

DeepSeek-V3/R1 推理系统的优化目标是：更大的吞吐，更低的延迟。为了实现这两个目标，Deep Seek 使用的方案是使用大规模跨节点专家并行（ExpertParallelism/EP）。首先 EP 使得 batch size 大大增加，从而提高 GPU 矩阵乘法的效率，提高吞吐。其次 EP 使得专家分散在不同的 GPU 上，每个 GPU 只需要计算很少的专家（因此更少的访存需求），从而降低延迟。

但 EP 同时也增加了系统的复杂性。复杂性主要体现在两个方面：1、EP 引入跨节点的传输。为了优化吞吐，需要设计合适的计算流程使得传输和计算可以同步进行。2、EP 涉及多个节点，因此天然需要 Data Parallelism（DP），不同的 DP 之间需要进行负载均衡。

由于 DeepSeek-V3/R1 的专家数量众多，并且每层 256 个专家中仅激活其中 8 个。模型的高度稀疏性决定了 q 其必须采用很大的 overall batch size，才能给每个专家提供足够的 expert batch size，从而实现更大的吞吐、更低的延时。需要大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism/EP）。

Deep Seek 采用多机多卡间的专家并行策略来达到以下目的：1、Prefill：路由专家 EP32、MLA 和共享专家 DP32，一个部署单元是 4 节点，32 个冗余路由专家，每张卡 9 个路由专家和 1 个共享专家。2、Decode：路由专家 EP144、MLA 和共享专家 DP144，一个部署单元是 18 节点，32 个冗余路由专家，每张卡 2 个路由专家和 1 个共享专家。

由于采用了很大规模的并行（包括数据并行和专家并行），如果某个 GPU 的计算或通信负载过重，将成为性能瓶颈，拖慢整个系统；同时其他 GPU 因为等待而空转，造成整体利用率下降。因此我们需要尽可能地为每个 GPU 分配均衡的计算负载、通信负载。

Prefill Load Balancer：

核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求个数、长度不同，导致 core-attention 计算量、dispatch 发送量也不同。

优化目标：各 GPU 的计算量尽量相同（core-attention 计算负载均衡）、输入的 token 数量也尽量相同（dispatch 发送量负载均衡），避免部分 GPU 处理时间过长。

Decode Load Balancer：

核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求数量、长度不同，导致 core-attention 计算量（与 KVCache 占用量相关）、dispatch 发送量不同。

优化目标：各 GPU 的 KVCache 占用量尽量相同（core-attention 计算负载均衡）、请求数量尽量相同（dispatch 发送量负载均衡）。

Expert-Parallel Load Balancer：

核心问题：对于给定 MoE 模型，存在一些天然的高负载专家（expert），导致不同 GPU 的专家计算负载不均衡。

优化目标：每个 GPU 上的专家计算量均衡（即最小化所有 GPU 的 dispatch 接收量的最大值）。

DeepSeekV3 和 R1 的所有服务均使用 H800 GPU，使用和训练一致的精度，即矩阵计算和 dispatch 传输采用和训练一致的 FP8 格式，core-attention 计算和 combine 传输采用和训练一致的 BF16，最大程度保证了服务效果。

另外，由于白天的服务负荷高，晚上的服务负荷低，因此我们实现了一套机制，在白天负荷高的时候，用所有节点部署推理服务。晚上负荷低的时候，减少推理节点，以用来做研究和训练。在最近的 24 小时里（北京时间 2025/02/27 12:00 至 2025/02/28 12:00），DeepSeekV3 和 R1 推理服务占用节点总和，峰值占用为 278 个节点，平均占用 226.75 个节点（每个节点为 8 个 H800 GPU）。假定 GPU 租赁成本为 2 美金 / 小时，总成本为 $87,072/ 天。