華為算力專題報告：昇騰鯤鵬構筑國內算力第二極.pdf

華為算力專題報告：昇騰鯤鵬構筑國內算力第二極。復盤我國超算、普通云計算算力發展史可以發現，從8年前開始，我國的關鍵芯片行業已從幕后到臺前；我們認為整體發展規律上，國產AI算力有望在未來三年實現從“可用 ”到“好用”再到“主動用”的發展階段，我們預計2024年國內AI算力總需求有望達到211.50EFlops，其中國產算力需求為98.24EFlops，國產化比例為46.45%，對應國產 AI芯片出貨量為30.7萬張，潛在市場規模約為307億，折合8卡AI服務器3.84萬臺，潛在市場規模為409.33億。

華為昇騰對標英偉達，有望成為國內第二AI算力生態

自2006年推出至今，CUDA已擁有超400萬開發人員，下載量累計4000萬，在超過3000個應用程序中被廣泛部署；華為對標CUDA打造了自己的昇騰生態，憑借完善的生態 體系和全場景互聯兼容能力，華為昇騰在國產AI芯片中的市占率遙遙領先，IDC數據顯示，2022年中國AI加速卡（公開市場）出貨量約為109萬張，其中英偉達在中國AI加速 卡市場份額為85%，華為市占率為10%，百度市占率為2%、寒武紀和燧原科技均為1%，我們預計未來華為昇騰有望成為國內第二AI算力生態。

昇騰生態合作伙伴主要基于華為主板進行迭代，關注現金流更充足、具備多G端場景的標的

基于Atlas系列模組板卡，華為整機伙伴推出了自有品牌服務器，我們認為整機伙伴已經從從“春秋”進入到“戰國”階段，現金流、股東背景、客戶資源是關鍵，具備持續且 充足的現金流的公司有望在長期占據第一梯隊，可以拿到更多大額訂單和頭部優質客戶的份額，集中度有望上升；一體機可以很大程度上降低軟硬件投資成本以及安裝維護技 術門檻，并且從物理層面上解決了數據安全問題，未來政府端的私有化部署將成為首先放量的需求，具備G端真實場景積累的標的有望獲益。