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La aplicación Zhitong Finance se enteró de que CITIC Construction Investment publicó un informe de investigación que afirma que la potencia informática sigue siendo la fuerza impulsora fundamental para la iteración continua de modelos grandes. Hay tres líneas principales de inversión en potencia informática: la primera se refiere a cambios incrementales, como conexiones de cobre, refrigeración líquida, etc.; la segunda se refiere a cambios compartidos, como almacenamiento, PCB, suministro de energía, etc.; Se trata de si el crecimiento del rendimiento de NVIDIA supera las expectativas. Hasta cierto punto, determina el rango de valoración de toda la cadena de la industria de la potencia informática.

CITIC Construction Investment señaló que la tendencia general de la IA es avanzar hacia el lado terminal. El sistema operativo de IA nativo de Apple y las aplicaciones creadas por Apple Intelligence están liderando el camino, y el asistente de IA del lado de la PC de Microsoft también se está acelerando, prestando atención a la ola de reemplazo de máquinas de extremo a extremo y DRAM mejorada, computación de privacidad, acústica, batería, disipación de calor y Arm PC y otras oportunidades de inversión.

Con la mejora de las capacidades de los modelos grandes nacionales, la disminución de los precios de las llamadas y el apoyo de políticas, CITIC Construction Investment cree que gradualmente se implementarán más aplicaciones de IA. Los robots de chat del lado C, las imágenes de Vincent y las aplicaciones de vídeo de Vincent se están aceptando gradualmente. La IA del lado B también ha comenzado a implementarse en las finanzas, la industria, el ejército, la atención médica, la educación y otros campos.

Las principales visiones de CITIC Construction Investment son las siguientes:

De cara a la segunda mitad de la inversión en IA, creemos que hay dos direcciones principales de inversión:La primera son las tendencias de la industria global, cuyo núcleo es la potencia informática; la segunda es la estimulación de la demanda interna en torno a políticas internas, especialmente la combinación de la IA con las industrias del lado G y del lado B;

Existen tres lógicas de inversión en el campo de la potencia informática: En primer lugar, centrándonos en la inversión en cambios incrementales, el cambio más importante en la segunda mitad del año es el desarrollo y la transición del formato del servidor AI de las últimas 8 tarjetas a NVIDIA NVL36 y 72 gabinetes. La integración del gabinete es mayor y es la principal. La elección de muchos fabricantes importantes, entre ellos las conexiones de cobre y la refrigeración líquida, son nuevos incrementos. Entrarán en un período de pedidos intensivos en la segunda mitad de este año y comenzarán a catalizar el rendimiento a partir del cuarto trimestre. a medida que se desbordan los pedidos de las empresas líderes, toda la cadena industrial muestra un alto grado de prosperidad, y la participación de algunas empresas ha aumentado, centrándose en el almacenamiento, PCB, suministro de energía y otros sectores, las fluctuaciones de valoración y el sistema de valoración global; La potencia informática de la IA se refiere a NVIDIA, si el crecimiento del rendimiento de NVIDIA supera las expectativas, hasta cierto punto determina todo el rango de valoración de la cadena de la industria de la potencia informática, según el ritmo de expansión de Cowos de TSMC, que se acelerará en la segunda mitad del año. sobre el desempeño de Nvidia en la segunda mitad del año y, por lo tanto, también son optimistas sobre el cambio de valoración de todo el sector a la valoración del próximo año. Al mismo tiempo, en el Simposio Europeo de Tecnología de abril, TSMC anunció que ampliará la capacidad de producción de CoWoS a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de más del 60% hasta al menos 2026. Se puede ver que TSMC es optimista sobre la demanda general de IA.

El valor de las conexiones de cobre ha aumentado significativamente y aumentará en volumen en el segundo semestre del año: 1) Crecimiento significativo en el uso: en comparación con los servidores de 8 tarjetas anteriores, que usaban principalmente cables PCIE, esta vez el gabinete NVL36/72 usa cables PCIE no solo en la bandeja de computación, sino también entre las bandejas de computación, entre el chip de conmutación y el backplane, y entre el chip de conmutación y el backplane. Se utilizan cables de cobre de alta velocidad para conectar los puertos de E/S del panel frontal, y también se pueden utilizar conexiones de cobre de alta velocidad para interconectar diferentes gabinetes. 2) La cadena industrial; comenzará a aumentar en volumen en la segunda mitad del año: según TrendForce, la nueva plataforma Blackwell ingresará al mercado en el tercer trimestre, a partir del cuarto trimestre aumentará el volumen. De cara al próximo año, la serie Blackwell se convertirá en el principal producto de ventas de NVIDIA y se presentará principalmente en forma de gabinetes. Para los fabricantes chinos, la principal oportunidad para las conexiones de cobre proviene del exceso de pedidos de Amfenol. Teniendo en cuenta el volumen total de envío de gabinetes NVL36 y NVL72 el próximo año (se espera que el NVL72 equivalente sea de 40.000 a 50.000 unidades), solo cables de cobre de alta velocidad. Solo en los gabinetes, el mercado alcanza entre 4.800 y 6.000 millones de RMB. Si consideramos fuera del mostrador, el tamaño del mercado será aún mayor.

La demanda de memoria en la nube está en un nivel alto: 1) La demanda de centros de potencia informática es grande: el valor de la memoria de video representa una alta proporción. La demanda total de HBM3e y LPDDR5x en un gabinete NVL72 es de aproximadamente 207.400 dólares estadounidenses, lo que representa aproximadamente el 7% del valor del NVL72. gabinete; 2) Demanda de equipos finales: a largo plazo, la cantidad de parámetros del dispositivo lateral seguirá aumentando y la memoria de los teléfonos móviles con IA de próxima generación seguirá aumentando. Se espera que aumente a 12-16 GB. El núcleo de las oportunidades de inversión en esta cadena industrial son dos puntos: 1) la participación de HBM3e y los cambios en los proveedores de DRAM de 8 GB y DRAM de próxima generación para teléfonos móviles de Apple, centrándose en Micron; 2) actualmente, para los principales fabricantes de almacenamiento, el enfoque principal está en; conversión, y en el futuro El equilibrio entre la oferta y la demanda de almacenamiento puede romperse, lo que hará que los precios de almacenamiento sigan aumentando.

Nueva actualización de la solución de suministro de energía: El servidor adopta un diseño integrado en Rack y utiliza una fuente de alimentación unificada externa para optimizar aún más la administración de energía y mejorar el rendimiento general y la confiabilidad del sistema. NVL72 requiere 6 estantes eléctricos y un solo gabinete requiere una fuente de alimentación de aproximadamente 200 kw. El módulo DrMOS es la unidad de fuente de alimentación específica de la GPU y la demanda de módulos DrMOS para chips de la serie B sigue aumentando. Los principales proveedores son Delta y Lite-On, y estamos atentos al progreso de los proveedores continentales.

Aplicación integral de refrigeración líquida: En la actualidad, la refrigeración líquida se basa principalmente en placas de refrigeración y tipos de inmersión. En comparación con la refrigeración por aire tradicional, la refrigeración líquida tiene tres ventajas en el contexto del aumento de la intensidad de la potencia informática: 1) Los gabinetes de refrigeración líquida tienen un límite superior de consumo de energía más alto y pueden transportar. 20 KW Los servidores de IA anteriores están funcionando; 2) el valor de PUE de la sala de computadoras con refrigeración líquida está más cerca de 1, lo que cumple con los requisitos de la política más reciente; 3) el mismo requisito de potencia de procesamiento en un contexto de PUE bajo consume menos energía; la ventaja en costos operativos a largo plazo es significativa. En general, el aumento de la tasa de penetración de la refrigeración líquida es una tendencia inevitable en la era de la potencia informática altamente intensiva.

Principales tendencias de inversión en el lado final de la IA: El primero es el aumento de DRAM: para un modelo con 3 mil millones de parámetros, el uso de memoria calculado con precisión Int 4 es de aproximadamente 1,4 GB. Es difícil que una DRAM de 6 GB admita modelos de IA grandes. Actualmente, los únicos modelos que pueden admitir este modelo final grande son los teléfonos móviles de Apple equipados con 8 GB de DRAM. Creemos que si Apple actualiza su modelo de extremo a extremo a 7 mil millones de parámetros, el uso de memoria alcanzará los 3 GB y será muy difícil admitir los modelos existentes de 8 GB en el futuro, con cada generación de actualizaciones de teléfonos móviles. La actualización de la DRAM de Apple será aún más difícil. En el lado de Android, entre la última serie Pixel 8 de Google, solo Pixel 8 Pro admite la ejecución del modelo grande de IA Gemini porque está equipado con 12 GB de DRAM. El segundo son las cuestiones de seguridad y la informática de privacidad: en el futuro, los teléfonos móviles AIPC o AI formarán una base de conocimientos local. En el futuro, los chips y algoritmos de seguridad finales también lo serán. actualizado. Además, Apple Intelligence analizará si las solicitudes enviadas por los usuarios pueden ejecutarse en el dispositivo. Si se necesita una mayor potencia informática, en algunos teléfonos móviles se puede utilizar la computación en la nube privada para enviar únicamente datos relacionados con tareas a servidores que utilizan chips de Apple. En el futuro, la fábrica construirá su propio centro de razonamiento en la nube para servicios de telefonía móvil. El tercero es la mejora de la acústica: la interacción de voz será una entrada importante a la era de la IA, y un punto muy importante al final es la actualización de los dispositivos acústicos. En cuarto lugar, la batería y la disipación de calor han cambiado significativamente: a medida que aumenta la potencia informática del chip del extremo, aumenta el consumo de energía, la batería se hace más grande y los materiales de disipación de calor también cambian. El quinto es prestar atención a los cambios en la demanda de equipos de inspección por visión artificial provocados por los nuevos cambios en el hardware del iPhone 17. Sexto, Arm PC: con varios factores que incluyen capacidades de inteligencia artificial más sólidas, mayor duración de la batería, el soporte clave de Microsoft y el enfoque de Qualcomm en la construcción de chips para PC, los principales fabricantes han comenzado a centrarse en el lanzamiento de Arm PC.

Tesla lidera la revolución de extremo a extremo en la conducción autónoma: Tesla FSD Beta V12.3 es la primera versión de FSD que utiliza una red neuronal de extremo a extremo. Según los últimos datos de seguridad revelados por Tesla, después de activar la función FSD, los vehículos Tesla solo pueden aparecer cada 5,39 millones de millas conducidas. Un accidente está muy por debajo del promedio nacional de un accidente cada 670.000 millas conducidas. En comparación con los algoritmos anteriores, los modelos grandes tienen cuatro características y ventajas importantes: 1) Basado en datos: en el pasado, la conducción autónoma se definía mediante reglas escritas, pero ahora se basa en datos cada vez que miras entre 1 y 1,5 millones de videoclips. , el efecto será obvio Mejora; 2) Límite superior alto: la capacidad de aparición de modelos grandes también se refleja actualmente en la conducción autónoma, lo que significa que aumentar el número de parámetros puede resolver algunos comportamientos de conducción que eran difíciles de resolver en la conducción autónoma. proceso en el pasado; 3) La velocidad de iteración se acelera: en el pasado, Tesla itera el algoritmo FSD casi cada dos semanas y actualiza la versión cada 2 o 3 días en la era de los modelos grandes 4) La experiencia de conducción es cercana a la de los humanos; : El piloto automático definido por reglas en el pasado era muy rígido, pero la experiencia actual es más similar a la conducción humana, lo que reduce la cantidad de tomas de control. Tesla también anunció una serie de datos para FSD12.3. El kilometraje promedio de adquisición aumentó de 116 millas a 286 millas, y la proporción de viajes de usuarios sin adquisición aumentó del 47% en FSD V11.4 al 72%. mejorado, se han mejorado aún más las capacidades de conducción asistida de los turismos, centrándose en Desay SV. Sin embargo, para la conducción autónoma de nivel L4, el kilometraje promedio de adquisición de Tesla todavía está muy por detrás del de los humanos. En la actualidad, no es posible realizar completamente la conducción autónoma basándose únicamente en la inteligencia de un solo vehículo, y se debe prestar atención a la construcción. de la nube nacional de Chelu.

Las aplicaciones de IA potencian miles de industrias: Otro campo de batalla importante para la aplicación de modelos a gran escala es la aplicación industrial. El 26 de mayo, en un simposio de empresas y expertos celebrado en la provincia de Shandong, se destacó el uso de la tecnología para transformar las industrias tradicionales. En segundo lugar, los bonos del Tesoro a ultra largo plazo también se invertirán fuertemente en áreas como "la autosuficiencia y la autosuficiencia a través de la ciencia y la tecnología". Al mismo tiempo, el "Esquema del Plan Estratégico para la Ampliación de la Demanda Interna (2022-2035)": Implementar firmemente la estrategia de expansión de la demanda interna y cultivar un sistema completo de demanda interna. También se centra en promover la profunda integración de 5G, inteligencia artificial, big data y otras tecnologías con el transporte y la logística, la energía, la protección ecológica del medio ambiente, la conservación del agua, la respuesta a emergencias, los servicios públicos, etc., para ayudar a mejorar las capacidades de gobernanza de los sectores relacionados. industrias. Creemos que la IA está comenzando a implementarse en las finanzas, la industria, la educación, el transporte, el ejército, la medicina y otros campos. En el aspecto financiero, los grandes modelos se han convertido gradualmente en mejores asistentes de investigación de inversiones, humanos virtuales de gestión patrimonial, bases de conocimientos financieros, etc. En el lado industrial, los modelos grandes han comenzado a proporcionar interacción persona-computadora, muestras de generación AIGC, etc. en CAD y otro software, centrándose en la tecnología de control central. En el campo de los robots, la inteligencia de los robots después de conectarse a modelos grandes ha aumentado rápidamente y han comenzado a reemplazar a los humanos en la realización de tareas simples en fábricas y otros escenarios. En el campo militar, la empresa extranjera Palantir ha utilizado con éxito modelos grandes como asistentes en el campo de batalla. En el ámbito de la educación, la IA se está convirtiendo poco a poco en un profesor virtual en más materias. En el campo del transporte, la colaboración entre automóviles, carreteras y nubes plantea requisitos más elevados para la infraestructura. Al tiempo que potencia la gestión inteligente del tráfico, puede reducir eficazmente el coste de la conducción inteligente de vehículos. En el campo médico, en el pasado, la propia IA ha tenido aplicaciones relativamente profundas (modelos tradicionales) en campos como la imagen médica y la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos. La aparición de modelos generativos ha profundizado aún más el desarrollo de la IA en lo anterior. Sin embargo, en general, la dirección de la investigación y el desarrollo en el extranjero está más sesgada. Para los productos farmacéuticos, la dirección de la investigación y el desarrollo nacional se centra más en la gestión de la salud. Existen diferencias en las direcciones de aplicación de los dos basadas en la diferente efectividad de los grandes. modelos.

advertencia de riesgo

Se espera que la recesión económica de América del Norte aumente gradualmente y existe una gran incertidumbre en el entorno macro. Los cambios en el entorno internacional afectan la cadena de suministro y la escasez de chips en el extranjero puede afectar la producción y entrega normales de las empresas relevantes y los envíos de las empresas; son menores de lo esperado; la informatización y la digitalización La demanda y los gastos de capital son menores de lo esperado; la competencia en el mercado se ha intensificado, lo que ha resultado en una rápida disminución de los márgenes de ganancias brutas; los precios de las principales materias primas han aumentado, lo que ha resultado en márgenes de ganancias brutas más bajos de lo esperado; las fluctuaciones de tipos afectan los ingresos cambiarios y los márgenes de beneficio bruto de las empresas orientadas a la exportación; las iteraciones de actualización de algoritmos de modelos grandes no son tan efectivas como se esperaba, lo que puede afectar la evolución y expansión de los modelos grandes, lo que a su vez afectará su comercialización; y la inteligencia industrial no es la esperada.