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>> 國(guó)泰海通證券-計(jì)算機(jī)行業(yè):看好中國(guó)科技資產(chǎn),Meta出租算力并非全球算力過(guò)剩-260703
上傳日期:   2026/7/3 大?。?/td>   571KB
格式:   pdf  共2頁(yè) 來(lái)源:   國(guó)泰海通證券
評(píng)級(jí):   增持 作者:   楊林,魏宗,朱瑤
行業(yè)名稱:   計(jì)算機(jī)
下載權(quán)限:   此報(bào)告為加密報(bào)告,僅限高級(jí)會(huì)員查看
投資要點(diǎn):
  Meta對(duì)外出租算力的核心信號(hào)是算力資產(chǎn)正在從內(nèi)部成本中心轉(zhuǎn)向可商業(yè)化、可長(zhǎng)期鎖定的基礎(chǔ)設(shè)施資產(chǎn)。據(jù)Bloomberg報(bào)道、Reuters轉(zhuǎn)述,Meta正在籌劃通過(guò)云業(yè)務(wù)向外部客戶出售富余AI算力,并可能提供模型訪問(wèn)服務(wù);此前Zuckerberg在股東會(huì)上表示,幾乎每周都有外部公司詢問(wèn)是否可購(gòu)買Meta的模型API或閑置算力,且愿意以高于Meta采購(gòu)成本的溢價(jià)購(gòu)買,但Meta尚未實(shí)際開(kāi)展該業(yè)務(wù)。市場(chǎng)解讀為“算力過(guò)剩”,主要反映投資者對(duì)AI資本開(kāi)支回報(bào)率的擔(dān)憂;從產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)看,頭部科技企業(yè)通過(guò)外部租賃提升GPU集群利用率、平滑折舊壓力并驗(yàn)證算力現(xiàn)金流屬性,反而說(shuō)明AI算力正在成為可計(jì)量、可調(diào)度、可交易的基礎(chǔ)設(shè)施。Anthropic也印證了這一點(diǎn):公司2025年底run-rate收入已超過(guò)90億美元,遠(yuǎn)期樂(lè)觀預(yù)期下2028年收入有望達(dá)到700億美元,并與Google、Broadcom擴(kuò)大合作,鎖定2027年起約3.5GW的Google TPU算力容量,說(shuō)明頭部模型廠商的商業(yè)化增長(zhǎng)仍然高度綁定長(zhǎng)期算力供給。
  聚焦中國(guó)市場(chǎng),AI算力需求仍處于政策牽引、云廠商加碼、模型調(diào)用放量和國(guó)產(chǎn)替代共振階段。政策端,2026年政府工作報(bào)告提出實(shí)施超大規(guī)模智算集群、算電協(xié)同等新基建工程。據(jù)Bloomberg報(bào)道、Reuters轉(zhuǎn)述,中國(guó)正研究未來(lái)五年約2萬(wàn)億元的全國(guó)AI數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)建設(shè)方案。企業(yè)端,字節(jié)跳動(dòng)據(jù)FT報(bào)道擬在2026年投入約1600億元建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施;阿里巴巴宣布未來(lái)三年投入至少3800億元用于云和AI基礎(chǔ)設(shè)施;騰訊表示2026年將顯著增加AI投入;中國(guó)移動(dòng)2026年算力網(wǎng)絡(luò)投資同比增長(zhǎng)62.4%,中國(guó)電信2026年算力基礎(chǔ)設(shè)施投資255億元,同比增長(zhǎng)26%,中國(guó)聯(lián)通2026年算力投資占資本開(kāi)支比例超過(guò)35%。模型端,智譜2025年收入同比增長(zhǎng)132%,云端API收入同比增長(zhǎng)292%,2026Q1API提價(jià)83%后調(diào)用量仍同比增長(zhǎng)400%。供給端,國(guó)產(chǎn)AI芯片仍受先進(jìn)制程代工、良率、HBM和封裝能力約束,存在較大供應(yīng)缺口。
  我們看好中國(guó)科技企業(yè)在AI全產(chǎn)業(yè)鏈的系統(tǒng)性重估機(jī)會(huì)。①AI算力基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)節(jié),國(guó)產(chǎn)AI芯片、GPU服務(wù)器、服務(wù)器DRAM、HBM替代、eSSD、光模塊、交換機(jī)、PCB、液冷、電力設(shè)備、IDC和算力租賃有望受益于持續(xù)資本開(kāi)支、國(guó)產(chǎn)替代和高質(zhì)量算力供給偏緊。②模型與平臺(tái)環(huán)節(jié),MaaS、模型服務(wù)、向量數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)治理、算力調(diào)度和AI工程化工具有望受益于大模型調(diào)用量增長(zhǎng)、企業(yè)私有化部署和推理成本優(yōu)化。③AI應(yīng)用環(huán)節(jié),編程、工業(yè)、辦公、金融、政務(wù)、汽車、教育、醫(yī)療和智能終端等場(chǎng)景有望推動(dòng)Token消耗和推理算力需求持續(xù)增長(zhǎng)。④國(guó)產(chǎn)替代與自主生態(tài)環(huán)節(jié),國(guó)產(chǎn)芯片、國(guó)產(chǎn)模型、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)產(chǎn)中間件和國(guó)產(chǎn)AI開(kāi)發(fā)工具有望在政策牽引、供應(yīng)鏈安全和頭部客戶適配中加速放量。
  風(fēng)險(xiǎn)提示:資本開(kāi)支、國(guó)產(chǎn)AI芯片突破不及預(yù)期、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇。
  
  
 
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