在AI 领域竞争中,算力、数据、算法都是关键竞争因素。根据短板理论,算力、数据、算法的进步并不同步,三者在不同阶段会依次成为 AI 发展的关键瓶颈因素,“三者交替发展”成为驱动 AI 创新发展的源动力。
细数AI创新发展史,2022年以算法突破为主,标志性事件ChatGPT的发布引领了Transformer架构研究浪潮;2023年转向数据创新,数据标注与合成成为热点,为高质量数据集建设打下基础;2024年则步入算力创新阶段,迈入超万卡集群时代并涌现算力运营商等新模式,市场对美国AI产业算力垄断的预期也随之显著走高。而2025年,创新重心重新回归算法领域,DeepSeek成为重要的新算法引领者。而在未来,算法、算力、数据、应用都可能成为AI创新突破的关键因素。
图:AI技术创新发展围绕核心变化
来源:财信证券
一、国内市场AI算力需求旺盛,算力驱动力充足
当前,全球算力需求持续高度景气,在需求端呈现出巨大的市场空间;而面临全球科技博弈竞争愈演愈烈,国产化之势趋强,两大因素共同助推了国产算力发展。其中,国产化是推动国产AI算力快速成长的主要驱动力。
图:国产AI算力需求框架
来源:山西证券
互联网及云厂商都是AI算力的主要下游,相关数据表明,2023年国际大型CSP占全球高端AI服务器需求的65%,2024年国内互联网厂商占国内AI服务器需求的比重超过65%。(信息来源:山西证券,中国信通院)23-24年国内互联网及云厂商的算力采购仍主要用于大模型训练,随着大模型军备竞赛进一步升级以及推理模型和混合模型布局加速,预计25年训练侧算力需求仍将持续,同时随着DeepSeek大幅降低应用开发和部署门槛,推理侧需求或将成为推动AI算力增长的重要增量,有望逐渐成为AI算力增长的主要驱动力。
国内智算中心建设从23年开始显著加速,2024年以来相关招投标项目仍在持续增加。目前智算中心的下游用户主要集中于政府机构、院校及科研院所、大模型企业等,均有持续且明确的训练或推理需求,因此预计2025年智算中心建设仍将持续。
相关指数:上证科创板人工智能指数从科创板市场中选取30只市值较大且业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本,代表着科技创新的前沿力量。指数涵盖了人工智能产业链的多个环节,主要分布在电子、计算机、机械等行业。(信息来源:申万一级分类)从目前人工智能行业发展的情况来看,硬件基础设施与云服务技术是目前AI产业的支柱,产业链上游的基础设施和技术支持领域企业在指数中的权重较高,显示出指数对人工智能产业链的发展具有较强的代表性。
相关产品:科创板人工智能ETF(588930)
二、算法优化弥补算力不足已被证实,后续弯道超车机遇充分
今年以来,DeepSeek 通过算法层面的优化,不仅提升了模型准确性,同时也明显降低了内存占用情况和算力开销等。这体现出,在产业发展趋势中,在既有技术基础上持续改进以及工程调优,能够大幅降低成本,加速产业化进程。而在工程调优及算法领域,中国公司均拥有一定优势。本次DeepSeek优化算法架构取得了显著的技术突破,打破了传统 AI 领域“算力为王”的技术框架,将 AI 产业竞争要素重新向“数据、算法、应用”聚焦。而中国 AI 产业在“数据、算法、应用”与美国差距并不太大,具备弯道追赶,甚至超车的可能性。
图:2024年之前模型的最大参数量趋势性增长(左),
2025年起大模型参数开始两极分化(右)
来源:财信证券
相关指数:恒生港股通中国科技指数涵盖一系列互联网大模型优质标的,在AI算法、数据、应用等层面上有望实现国产化“弯道超车”。指数前十大成份股占比达76.64%,30%成份股总市值超1000亿港元,汇聚港股AI龙头,配置价值或凸显。
相关产品:港股科技30ETF(513160)
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