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摘要

【復盤與當下：投資方加碼AI趨勢顯著】

國產算力加速變革中，投資方角度率先體現，互聯網巨頭capex傾斜AI趨勢明顯。國內主要互聯網廠商（如字節跳動、百度、騰訊、阿里）在資本開支上有兩大顯著邊際變化，一是總量擴大，各大廠商在AI算力擴展、AI芯片采購及數據中心升級領域的投入加速，二是結構優化，從傳統互聯網業務向AI相關領域的結構性轉型，包括對AI模型訓練平臺和推理基礎設施的傾斜較為明顯：

• 字節跳動：在過去幾年中，字節業務快速擴張，對技術和基礎設施的投入不斷增加，2024年字節資本開支達到800億人民幣，遠超傳統互聯網巨頭，巨額CAPEX主要是為了滿足豆包等AI應用的快速發展需求以及自主構建大規模數據中心集群等。

• 騰訊：2023年騰訊的資本開支保持了較為穩定的增長，主要集中在互聯網服務等傳統業務領域，2024年騰訊的資本開支策略有明顯變化，24Q3實現資本開支171億元，同比增長114%，主要是公司對AI的投入增加。

• 阿里：阿里在2022年及之前就已經在云計算、大數據等領域進行了大量的投入，為后續AI業務發展奠定基礎，24Q3 阿里資本開支為175億元，同比增長239.4%，主要是圍繞算力投資。

• 百度：在過去幾年中持續投入大量資金進行 AI 技術的研發和應用，例如在自動駕駛、智能語音等領域取得了顯著成果。

【展望：國內capex走向與受益環節】

我們認為，IDC建設、算力提升和AI技術研發有望成為互聯網大廠在AI領域的重點投資方向：

• 數據中心建設：數據是AI發展的底座，互聯網廠商需要大量的數據來訓練和優化 AI 模型，因此，建設大規模、高效的數據中心有望成為互聯網廠商的重點投資方向之一，包括數據中心的選址、建設、設備采購等方面均會獲得投資。

• 涉及算力提升的相關軟硬件領域：AI 技術的發展對算力的需求呈指數級增長，提升算力水平涉及到多重軟硬件投資，包括購買高性能的服務器、GPU、光模塊、交換機等硬件設備，以及研發和應用新的算力提升技術，如量子計算、邊緣計算等。

• 應用研發：應用的不斷創新是推動行業發展的關鍵，互聯網廠商需要投入大量資金進行AI技術的研發，包括算法研究、模型訓練、應用開發等。

互聯網廠商在AI相關領域的資本投入，為多條產業鏈環節帶來了顯著利好。光模塊供應商因數據中心通信需求的增長受益，國內光模塊廠商有望獲得更多訂單和市場份額；交換機供應商也會受益于數據中心規模擴張和性能需求的提高；數據中心托管商憑借機房租賃和運維業務的增長實現快速發展；散熱廠商則因液冷散熱設備需求增加而受益；備用電源供應商隨著數據中心可靠性要求的提升獲得更多市場機會；服務器組裝環節和電源供應商也因AI業務對服務器需求的增長迎來更大的訂單和利潤空間。

綜上，我們長期看好算力板塊，當下時點重點建議關注國產算力以及相關產業鏈的進展，重點推薦在光通信龍頭中際旭創、新易盛、天孚通信等，同時建議關注國產算力龍頭寒武紀-U，國產光通信廠商如光迅科技、德科立、華工科技等，交換機廠商如銳捷網絡、菲菱科思（代工）等，溫控散熱廠商如英維克、高瀾股份，第三方IDC 廠商如潤澤科技、光環新網、奧飛數據等，關鍵通信部件廠商如中興通訊、盛科通信等。

建議關注：

算力——

光通信：中際旭創、新易盛、天孚通信、太辰光、騰景科技、光庫科技、光迅科技、德科立、聯特科技、華工科技、源杰科技、劍橋科技、銘普光磁（維權）。銅鏈接：沃爾核材、精達股份。算力設備：中興通訊、紫光股份、銳捷網絡、盛科通信、菲菱科思、工業富聯、滬電股份、寒武紀、海光信息。液冷：英維克、申菱環境、高瀾股份。邊緣算力承載平臺：美格智能、廣和通、移遠通信。衛星通信：中國衛通、中國衛星、震有科技、海格通信。

數據要素——

運營商：中國電信、中國移動、中國聯通。數據可視化：浩瀚深度、恒為科技、中新賽克。

風險提示：AI發展不及預期，算力需求不及預期，市場競爭風險。

1. ??投資策略：字節領跑，國內算力投資加碼

本周建議關注：

算力——

光通信：中際旭創、新易盛、天孚通信、太辰光、騰景科技、光庫科技、光迅科技、德科立、聯特科技、華工科技、源杰科技、劍橋科技、銘普光磁。

銅鏈接：沃爾核材、精達股份。

算力設備：中興通訊、紫光股份、銳捷網絡、盛科通信、菲菱科思、工業富聯、滬電股份、寒武紀。

液冷：英維克、申菱環境、高瀾股份。

邊緣算力承載平臺：美格智能、廣和通、移遠通信。

衛星通信：中國衛通、中國衛星、震有科技、華力創通、電科芯片、海格通信。

數據要素——

運營商：中國電信、中國移動、中國聯通。

數據可視化：浩瀚深度、恒為科技、中新賽克。

本周觀點變化：

本周國內市場算力產業鏈火爆，字節產業鏈概念股、AI服務器、AIDC、交換機、銅纜高速互聯、液冷散熱等個股大漲，上漲的原因主要源于消息面的刺激，一是12月18日深圳市工業和信息化局印發的文件提出加快推進先進算力基礎設施建設，鼓勵市內重大算力基礎設施以優惠價格提供算力服務；二是12月18日，在上海舉行的2024火山引擎冬季FORCE原動力大會上，火山引擎總裁譚待宣布豆包大模型家族的重磅更新，豆包應用的火爆，給AI算力帶來了無限想象空間。利好消息頻出大幅提振市場信心，帶動字節產業鏈概念股如樂鑫科技、視覺中國、潤澤科技、光環新網周漲幅分別達到23.0%、21.3%、18.9%、7.0%，其中潤澤科技周四20cm漲停，光環新網周四漲12.0%，樂鑫科技周五漲18.0%。

我們仍長期看好算力板塊，當下時點重點建議關注國產算力以及相關產業鏈的進展，重點推薦在光通信龍頭中際旭創、新易盛、天孚通信等，同時建議關注國產算力龍頭寒武紀-U，國產光通信廠商如光迅科技、德科立、華工科技等，交換機廠商如銳捷網絡、菲菱科思（代工）等，溫控散熱廠商如英維克、高瀾股份，第三方IDC 廠商如潤澤科技、光環新網、奧飛數據等，關鍵通信部件廠商如中興通訊、盛科通信等。

2. 行情回顧：通信板塊不變，量子通信表現最優

本周（2024年12月16日-2024年12月20日）上證綜指收于3391.88點。各行情指標從好到壞依次為：滬深300>上證綜指>萬得全A >萬得全A(除金融，石油石化)> 中小板綜>創業板綜。通信板塊上漲，表現強于上證綜指。

從細分行業指數看，量子通信、光通信、運營商、通信設備分別上漲5.1%、3.9%、2.4%、1.9%，表現優于通信行業平均水平；云計算、物聯網、區塊鏈、移動互聯、衛星通信導航分別下跌1.3%、1.6%、2.6%、3.9%、4.7%，表現劣于通信行業平均水平。

本周，受益銅纜高速互聯概念，博創科技上漲50.106%，領漲版塊。受益CPO概念，光迅科技上漲29.610%；受益于國產芯片概念，飛天誠信上漲26.168%；受益算力概念，中興通訊上漲22.357%；受益算力概念，大位科技（維權）上漲11.753%。

3.周專題：字節領跑，國內算力投資加碼

【復盤與當下：投資方加碼AI趨勢顯著】

國產算力加速變革中，投資方角度率先體現，互聯網巨頭capex傾斜AI趨勢明顯。國內主要互聯網廠商（如字節跳動、百度、騰訊、阿里）在資本開支上有兩大顯著邊際變化，一是總量擴大，各大廠商在AI算力擴展、AI芯片采購及數據中心升級領域的投入加速，二是結構優化，從傳統互聯網業務向AI相關領域的結構性轉型，包括對AI模型訓練平臺和推理基礎設施的傾斜較為明顯：

• 字節跳動：在過去幾年中，字節業務快速擴張，對技術和基礎設施的投入不斷增加，2024年字節資本開支達到800億人民幣，遠超傳統互聯網巨頭，巨額CAPEX主要是為了滿足豆包等AI應用的快速發展需求以及自主構建大規模數據中心集群等。

• 騰訊：2023年騰訊的資本開支保持了較為穩定的增長，主要集中在互聯網服務等傳統業務領域，2024年騰訊的資本開支策略有明顯變化，24Q3實現資本開支171億元，同比增長114%，主要是公司對AI的投入增加。

• 阿里：阿里在2022年及之前就已經在云計算、大數據等領域進行了大量的投入，為后續AI業務發展奠定基礎，24Q3 阿里資本開支為175億元，同比增長239.4%，主要是圍繞算力投資。

• 百度：在過去幾年中持續投入大量資金進行 AI 技術的研發和應用，例如在自動駕駛、智能語音等領域取得了顯著成果。

【展望：國內capex走向與受益環節】

我們認為，IDC建設、算力提升和AI技術研發有望成為互聯網大廠在AI領域的重點投資方向：

• 數據中心建設：數據是AI發展的底座，互聯網廠商需要大量的數據來訓練和優化 AI 模型，因此，建設大規模、高效的數據中心有望成為互聯網廠商的重點投資方向之一，包括數據中心的選址、建設、設備采購等方面均會獲得投資。

• 涉及算力提升的相關軟硬件領域：AI 技術的發展對算力的需求呈指數級增長，提升算力水平涉及到多重軟硬件投資，包括購買高性能的服務器、GPU、光模塊、交換機等硬件設備，以及研發和應用新的算力提升技術，如量子計算、邊緣計算等。

• 應用研發：應用的不斷創新是推動行業發展的關鍵，互聯網廠商需要投入大量資金進行AI技術的研發，包括算法研究、模型訓練、應用開發等。

互聯網廠商在AI相關領域的資本投入，為多條產業鏈環節帶來了顯著利好。光模塊供應商因數據中心通信需求的增長受益，國內光模塊廠商有望獲得更多訂單和市場份額；交換機供應商也會受益于數據中心規模擴張和性能需求的提高；數據中心托管商憑借機房租賃和運維業務的增長實現快速發展；散熱廠商則因液冷散熱設備需求增加而受益；備用電源供應商隨著數據中心可靠性要求的提升獲得更多市場機會；服務器組裝環節和電源供應商也因AI業務對服務器需求的增長迎來更大的訂單和利潤空間。

綜上，我們長期看好算力板塊，當下時點重點建議關注國產算力以及相關產業鏈的進展，重點推薦在光通信龍頭中際旭創、新易盛、天孚通信等，同時建議關注國產算力龍頭寒武紀-U，國產光通信廠商如光迅科技、德科立、華工科技等，交換機廠商如銳捷網絡、菲菱科思（代工）等，溫控散熱廠商如英維克、高瀾股份，第三方IDC 廠商如潤澤科技、光環新網、奧飛數據等，關鍵通信部件廠商如中興通訊、盛科通信等。

4. 火山引擎Force大會召開！AI新紀元開啟？

據有連云報道，12 月 19 日，火山引擎 Force 原動力大會開發者論壇在上海世博中心舉行。上午主論壇中亮相的火山方舟、扣子、豆包MarsCode 等產品，展示了從高代碼到低代碼，火山引擎如何在大模型時代通過大模型產品和能力，助力開發者高效創新。

12月18日，在火山引擎Force大會上，火山引擎官方宣布，截至12月中旬，豆包通用模型的日均tokens使用量已超過4萬億，較七個月前首次發布時增長了33倍。此前的全球月活躍用戶排行榜顯示，豆包App的MAU已接近6000萬，僅次于OpenAI的ChatGPT，位列全球第二。字節跳動正式發布了豆包視覺理解模型、豆包3D生成模型，以及全面升級的豆包通用模型pro、音樂模型和文生圖模型等。

字節跳動旗下的豆包通用模型日均 tokens 使用量在七個月內增長 33 倍，這一數據體現了大模型市場的強勁需求。隨著大模型的不斷發展和應用，其對算力的需求呈指數級增長。為了滿足這種需求，云服務提供商需要不斷擴充算力基礎設施，包括建設更多的數據中心、購置大量的服務器和高性能計算設備等。這將直接帶動硬件設備制造商、數據中心建設及運營企業的業務增長，為相關企業帶來更多的訂單和收入，比如浪潮信息等在算力領域具有優勢的企業，有望在這一過程中持續受益。

目前火山引擎和豆包大模型已在零售、汽車、教育、金融、游戲等領域落地。隨著技術的不斷成熟和應用場景的不斷拓展，更多的行業將開始采用云計算大數據和大模型技術來提升業務效率、創新業務模式和優化用戶體驗。

例如，在智能網聯汽車領域，火山引擎的多模態數據湖解決方案已成功應用，幫助企業解決了數據處理和分析的難題，實現了成本降低和效率提升。在金融領域，大模型可用于風險評估、投資決策、客戶服務等方面；在醫療領域，可輔助醫療影像診斷、藥物研發等。這些應用場景的不斷拓展將為云計算與大數據企業帶來更多的商業化機會，推動企業收入增長和盈利提升。

5. 英偉達CEO黃仁勛：GB200正滿載生產進展順利

據C114報道，英偉達CEO黃仁勛明確表示，GB200正處于滿載生產階段，且整體進展順利。

黃仁勛進一步強調，英偉達最新的Blackwell平臺服務器在推理過程中不僅實現了高效能與節能的完美結合，其性能更是實現了驚人的30倍提升。這一表述不僅彰顯了英偉達在技術創新方面的強大實力，也為Blackwell平臺服務器贏得了更多的市場關注。

黃仁勛直言，“越來越多公司爭相建設AI能量，三個月的時間差可能就會改變游戲規則。”他還對Blackwell平臺服務器“超強性能”信心喊話，有穩定軍心味道，也為鴻海、廣達、緯創、英業達等GB200 AI服務器代工廠出貨吞定心丸。

值得一提的是，鴻海、廣達等首批負責出貨GB200 AI服務器的代工廠此前已經透露，他們計劃在今年年底前實現小批量出貨，并在明年第一季度實現大規模放量。如今，隨著黃仁勛的出面穩軍心，這些代工廠對于GB200 AI服務器的出貨前景更加樂觀，紛紛確認將按照既定計劃推進，并有望為各自公司帶來實質性的營收增長。

此外，在接受采訪時，黃仁勛還透露了Blackwell平臺AI芯片的出貨進展同樣順利，并再次強調了其卓越的效能。他指出，以往需要花費數月時間處理訓練模型所需的數據并進行模型訓練，而現在通過Blackwell平臺，這一過程的時間可以縮短至原先的三分之一到四分之一。

原先需要六個月的時間來完成訓練模型的工作，現在僅需一個半月左右即可完成。這一改進無疑將極大地提升AI模型的訓練效率，為AI技術的廣泛應用提供更加堅實的基礎。

6. ??蘋果、英偉達強強聯手：LLM推理加速利器ReDrafter開源，AI性能提升2.7倍

據C114報道，蘋果公司12 月 18 日發布博文，宣布和英偉達（Nvidia）合作，通過開源 Recurrent Drafter（ReDrafter）推測解碼方法，顯著提升了 AI 大語言模型（LLM）的推理速度。

蘋果公司表示 ReDrafter 已集成到 NVIDIA TensorRT-LLM 推理加速框架中，在 NVIDIA GPU 上，每秒生成 tokens 速度最高提升 2.7 倍，有效降低了用戶延遲和計算成本。

蘋果的機器學習研究人員指出，LLM 越來越多地用于驅動生產應用程序，提高推理效率對降低計算成本和用戶延遲至關重要。

援引蘋果官方博文，ReDrafter 使用 RNN 草稿模型，結合波束搜索（beam search）與動態樹注意力（dynamic tree attention），可以讓開源模型每步生成最多 3.5 個 tokens，超越了先前推測性解碼技術的性能。

為將 ReDrafter 應用于生產環境，蘋果與 NVIDIA 展開合作，將其集成到 NVIDIA TensorRT-LLM 框架中。

英偉達為此添加了新的運算符并公開了現有運算符，增強了 TensorRT-LLM 對復雜模型和解碼方法的適應性。

基準測試結果顯示，在 NVIDIA GPU 上使用集成了 ReDrafter 的 TensorRT-LLM 框架，數百億參數規模的生產模型的解碼速度提升了 2.7 倍。這不僅降低了用戶體驗延遲，還減少了 GPU 使用數量和功耗。

7.?軟銀宣布未來四年在美投資1000億美元 主要涉及AI等領域

據C114報道，軟銀公司首席執行官孫正義在與即將上任的美國總統唐納德·特朗普舉行的新聞發布會上承諾，該公司將在未來四年內在美國投資1000億美元。

在當選總統后的首次新聞發布會上，特朗普表示，這筆投資將創造10萬個就業崗位，主要集中在人工智能和相關基礎設施領域。這筆投資將分散在特朗普的四年任期內，覆蓋數據中心、半導體和能源等多個領域。

2016年12月，在特朗普首個任期開始前，孫正義也曾做出投資500億美元的承諾，并預計創造5萬個就業崗位。

據彭博社報道，截至9月底，軟銀資產負債表上的現金和等價物為3.8萬億日元（250億美元）。軟銀從去年Arm Holdings的首次公開募股中獲益匪淺，目前持有Arm Holdings 90%的股份。

越來越多的大科技公司高管表示支持特朗普，孫正義就是其中之一。

在同一次新聞發布會上，特朗普還表示，他可能會在1月19日，也就是他宣誓就任總統的前一天，改變即將實施的Tik Tok禁令。

8.??Meta推出Apollo開源模型，讓AI“看懂”視頻

據C114報道，Meta 攜手斯坦福大學，推出全新 AI 模型系列 Apollo，顯著提升機器對視頻的理解能力。

視頻包含復雜的動態信息，人工智能更難處理這些信息，不僅需要更多的計算能力，而且如何設計最佳 AI 視頻解讀系統，也存在諸多困難。

在視頻處理方面，研究人員發現，保持每秒恒定的幀采樣率能獲得最佳結果。因此 Apollo 模型使用兩個不同的組件，一個處理單獨的視頻幀，而另一個跟蹤對象和場景如何隨時間變化。

在模型訓練方面，團隊研究表明訓練方法比模型大小更重要。Apollo 模型采用分階段訓練，按順序激活模型的不同部分，比一次性訓練所有部分效果更好。

9.??“AI巨獸”Databricks拿下百億美元融資，估值升至620億美元

據路透社12月18日報道，AI 獨角獸企業 Databricks 通過成功籌集 100 億美元獲得了 620 億美元的估值，這筆融資成為歷史上最大的一輪風險投資之一。

Databricks 預計將在明年 1 月 31 日結束的季度首次實現正向自由現金流，并計劃在 1 月突破 30 億美元的年化收入。公司還預計，在接下來的財年將實現 38 億美元的收入。

Databricks 的聯合創始人兼 CEO Ali Ghodsi 表示，剩余的資金將被用于吸引頂級 AI 人才、投資新 AI 產品，并為潛在的初創公司并購提供資金。Databricks 能夠在收入迅速增長的同時實現正現金流，得益于公司努力放緩員工擴張，并將部分崗位外包至成本較低的地區。

雖然 Databricks 被普遍認為是未來可能上市的公司，但此次融資為其提供了更多的靈活性，從而推遲了首次公開募股（IPO）。Ghodsi 表示：“我們相信，這家公司未來將成為公開公司，‘何時’比‘是否’更重要。理論上最早可能是在明年，但我們現在有了一些靈活性。對管理層來說，我們最關注的是為員工提供流動性機會。”

此次融資金額超越了 OpenAI 在 10 月籌集的 66 億美元（當前約 480.89 億元人民幣），反映了市場對簡化 AI 應用的企業的需求巨增，推動了像微軟支持的 OpenAI 和埃隆 馬斯克的 xAI 等初創公司估值的急劇上升。

Databricks 總部位于舊金山，為包括 Jack Dorsey 領導的支付公司 Block、通信巨頭 Comcast、電動汽車制造商 Rivian 以及能源公司 Shell 在內的 1 萬家客戶提供數據分析服務。目前，該公司員工已達 7000 人，正與市值約為 570 億美元的 Snowflake 展開競爭。

10.?谷歌發布AI圖像生成新工具Whisk，支持上傳多張圖片以圖生圖

據C114報道，谷歌12月17日發布了一款名為 Whisk 的全新 AI 圖像生成工具，該工具允許用戶使用其他圖像作為提示來生成圖像，而不需要冗長的文本提示。用戶只需提供圖像，即可指定 AI 生成圖像的主題、場景和風格。

使用 Whisk 時，用戶可以為主題、場景和風格分別提供多張圖像作為提示。（當然，用戶仍然可以選擇使用文字提示。）如果手頭沒有合適的圖像，用戶還可以點擊骰子圖標，由谷歌自動填充一些圖像作為提示（這些圖像似乎也是 AI 生成的）。此外，用戶還可以在流程的最后階段在文本框中輸入一些文字，以添加關于目標圖像的額外細節，但這并非必需步驟。

Whisk 隨后會生成圖像，并為每張圖像生成相應的文本提示。如果用戶對生成結果滿意，可以選擇收藏或下載圖像；如果需要進一步調整，則可以通過在文本框中輸入更多文字或點擊圖像并編輯文本提示來進行優化。

谷歌在一篇博文中強調，Whisk 的設計初衷是“快速的視覺探索，而非像素級的精細編輯”。該公司還表示，Whisk 可能會出現“偏差”，因此允許用戶編輯底層的提示。

據體驗者稱，在短暫的使用過程中，Whisk 帶來了有趣的體驗。圖像生成需要幾秒鐘的時間，雖然生成的圖像有時會有些奇怪，但所有生成的內容都易于迭代修改。

11. ChatGPT重大更新：新增實時搜索和高級語音

據C114報道，OpenAI開啟了第八天技術分享直播，對ChatGPT搜索功能進行了大量更新。此次ChatGPT新增的功能亮點紛呈。其中，實時搜索功能尤為引人注目。OpenAI對搜索算法進行了深度優化，使得用戶提出問題后，能在極短的時間內（分鐘級別）獲取到包括股票、新聞等在內的實時內容。這一更新無疑極大地提升了搜索的時效性和實用性。

不僅如此，ChatGPT在搜索結果呈現上也做出了改進。現在，用戶在獲取內容的同時，還可以直接看到源鏈接，只需輕輕一點即可直達原文。更令人興奮的是，一些視頻類內容甚至可以直接在ChatGPT中播放，為用戶帶來了更加便捷、直觀的搜索體驗。在交互方式上，ChatGPT也邁出了重要一步。它支持高級語音模式，讓用戶能夠以更自然的方式與ChatGPT進行多輪搜索對話。這一模式仿佛為用戶配備了一位專屬的語音搜索管家，只需通過語音查詢即可輕松獲取所需信息。例如，用戶可以詢問有關旅行目的地的最新圣誕活動信息、當地的天氣預報，甚至是活動創意等。值得一提的是，ChatGPT的語音助手還提供了10種預設的語音風格供用戶選擇，進一步滿足了用戶的個性化需求。

此外，ChatGPT在移動端也進行了全面優化。無論是安卓、iOS還是平板等移動設備，用戶都能享受到更加流暢、高效的搜索體驗。據數據顯示，移動端的使用效率提升了40%以上。

ChatGPT還新增了地圖集成功能。用戶可以直接在搜索結果中查看周邊的地理位置信息，進行路線規劃和地點探索。這一功能的加入，不僅豐富了ChatGPT的搜索場景，也為未來的商業模式發展埋下了伏筆。有觀點認為，這一功能未來有望與餐廳、商城等商業實體進行深度合作，為用戶帶來更加便捷、全面的服務體驗。

12.??風險提示

AI發展不及預期，算力需求不及預期，市場競爭風險。

本文節選自國盛證券研究所已于2024年12月21日發布的報告《國盛通信丨字節領跑，國內算力投資加碼》，具體內容請詳見相關報告。

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