众所周知，每一轮的ICT 创新革命，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”。

当我们将视野从短视频等拓展到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限制向中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法论文的发表数量上看，目前中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出台，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 使用海水冷却，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，不需要冷却塔，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。CISC 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，网络带宽和时延限制(性能）和网络带宽成本限制(成本)导致的算力需求错配问题将进一步突出。

运营商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。

重要提示：股市有风险，入市需谨慎！以上内容仅供投资者参考，仅出于传播财学资讯的目的，不作为投资决策的依据。