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重视柴发,风来势起
大厂持续加码需求
参考海外大厂AI加速布局后,资本开支逐季上升,叠加合作苹果等我们认为阿里25年资本开支或实现1500亿+,归来加码!
仅考虑字节阿里增加资本开支,25年柴发环节已然出现1500台缺口缺口或将伴随腾讯等加入继续扩大而带动价格上升&国产导入双加速!
是开始而不是结束
目前大厂扫货顺序依次为【外资原装机组>OEM机组(外资发动机)>国产发动机组】
交易涨价(24H2~25H1):外资原装+外资OEM短缺后,机组开始涨价,此时锁定发动机价格的OEM厂商最为受益,订单+业绩最先兑现;此时国产机组尚处于0-1验证阶段。
国产导入(25Q2~Q3):配备外资发动机的发电机组产能将近,后入局大厂加速导入国产发动机机组,此时国产发电机组厂商最为受益,大厂订单迎来1-10的机会。
国产替代(25Q4~):经过接近一年批量国产机台使用,国产机组得到充分认可,大厂预计给予性价比更高的国产机组方案以更大份额,国产机组迎来10-100的放量订单。
迎接aIDC超级周期
阿里云疯狂投资是行业风向标
1、阿里云24自然年Q4的capex313.7亿元,环比大增80%,公司预期未来三年集团在云和AI基础设施的投入将超过过去10年的总和,合计近4000亿元
2、市场在细拆阿里capex细节,但需注意,考虑租赁的折算硬件需求更大;公司管理层分析,云计算会是AI产业未来最重要的基础设施,类比现在的电网
3、阿里云疯狂的资本开支不是独立公司事件,而是响亮的行业风向标,国内互联网平台公司都需要做出竞争性的应对,围绕ai的投入竞赛刚开始,aIDC基础设施的大周期也刚开始
上半场硬件确定性最高
1、国内众多平台纷纷开始导入deep等模型,近期产业链学习,普遍反馈硬件需求激增,“技术进步促进应用发展,进而拉动硬件需求”的循环正在发生。
2、目前先进制成等环节卡脖子问题短期难以有效破解,核心硬件的景气及持续性会很强;而配套aIDC基础设施发展先行,确定性高,政策较上一轮发展期也更友好。
3、由于国内互联网平台22-23年资本开支大幅度收缩,aIDC供应链盈利处于较低水平,未来国内aIDC产业将会量、盈利齐升
4、另,我们注意到,柴油发动机,年后国内市场已经开始了新一轮提价,国产发动机会提速
结论与建议
【国产】潍柴
重机(
已导入A客户)+玉柴国际(最便宜)
【OEM】泰豪科技(叠加主业反转)+科泰电源
泰豪科技:传统主业业绩反转,数据中心受益于进口发动机紧缺+国产发动机在大厂导入,低估值
1、24年交付外资(MTU+海外)发动机的机组300+台,预期25年继续增加50-100台产能,目前进口发动机产能紧缺,后续有涨价预期;内资发动机玉柴在扩产,且在字节租赁端有应用,公司相对受益
2、数据中心客户25年新增了多家大厂,且后续看在进口机组紧缺情况下,国产化发动机趋势更明显
3、传统主业军工业务今年以来景气上行,业绩反转;应急装备等受益于专项国债,进入3年景气上行期。
科泰电源:OEM厂商数据中心业务占比高,受益于下游近期抬升
1、2MW数据中心和通信占比60%,半导体等领域也有应用,当前进口机组价值量200多万。
2、OEM厂商具备核心竞争力,集成能力很重要,拥有项目经验和Know-How,且后市场服务和品牌效应很重要。
3、目前国内运营商发动机国产化率30-40%,互联网厂商也在做国产验证,后续有望放量。
另外今天是 Deepseek 连续 5 天发布开源成果第一天
推出 FlashMLA:英伟达 H800 GPU 推理性能提升 2 到 3 倍!
内存带宽提升 2-3 倍(3000 GB/s vs. 1000-1500 GB/s)
计算性能提升约 2 倍(580 TFLOPS vs. 200-300 TFLOPS)
推理速度提升 30%-50%,尤其在长序列和大规模推理场景中表现卓越!
显存利用率提升 20%-30%,资源利用更高效!
背景分析:
在大模型(比如 ChatGPT)进行推理(即生成文本)时,每一步计算都会涉及大量注意力计算,计算速度和显存占用是影响推理效率的关键因素。
传统方法计算效率低,浪费 GPU 计算资源。计算过程中显存占用过高,导致在相同硬件上能处理的序列长度有限。大部分 Transformer 计算库不适用于变长序列。
FlashMLA 的突破:
FlashMLA 针对这些问题进行了优化,通过 Paged KV 缓存 + 高效 MLA 计算,大幅提升推理速度并减少显存占用。
FlashMLA 不仅优化了计算效率,还解决了传统方法在变长序列上的不足,为大模型推理带来了质的飞跃!
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