分析师：刘泽晶 SAC NO ： S1120520020002 邮箱： liuzj1@hx168.com.cn 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 安科瑞：聚焦、创新、笃定，抢跑企业 微电网千亿级市场 仅供机构投资者使用 证券研究报告 | 公司深度研究报 告 u 安科瑞聚焦企业微电网领域，为客户提供综合能效管理等系统解决方案，具备“云 - 边 - 端”完整的产品生态体系。公司的产品演进路线图清

将新增算力建设项目纳入算力伙伴计 划，加快推动海淀区、朝阳区建设北京 人工智能公共算力中心、北京数字经济 深企投产业研究院 11 时间 省市 文件名称 相关内容 算力中心，形成规模化先进算力供给能 力，支撑千亿级参数量的大型语言模 型、大型视觉模型、多模态大模型、科 学计算大模型、大规模精细神经网络模 拟仿真模型、脑启发神经网络等研发。 2023 年 1 月 成都市 《成都市围绕超算 智算加快算力产业 数据来源：科智咨询，深企投产业研究院整理。 我国智算中心市场规模持续增长。根据科智咨询数据，2023 年 中国智算中心市场投资规模达 879 亿元，同比增长 90%以上，2024 年预计为 1014 亿元，突破千亿元大关。未来，AI 大模型应用场景不 断丰富，商用进程加快，智算中心市场增长动力逐渐由训练切换至推 理，市场进入平稳增长期，预计 2028 年中国智算中心市场投资规模 有望达到 2886 亿元，2023-2028 ，综合采用自建、 与算力中心服务商合建的方式，同时在一线城市和偏远地区进行布局。 整体云服务市场三大运营商与三大互联网背景云厂商形成分庭 抗礼的态势。2024 年天翼云、阿里云、移动云营收均超千亿。其中， 天翼云首次超越阿里云，以 1139 亿元营收登顶云服务市场榜首，在 公有云 IaaS 市场排名第三，政务云、医疗云等垂直领域市占率超 30%。 阿里云虽暂时退居次席，但其迅速启动战略升级，宣布未来三年将在

从云计算到云智算 1.1 云计算发展现状及面临挑战 云计算经过二十年的发展已成为数字经济的主要服务形态，凭借虚拟化、云 原生等技术实现了资源池化和弹性扩展能力，有效支撑了各行各业数字化转型。 随着千亿参数大模型等 AI 技术的迅猛发展，传统云服务体系面临严峻挑战，云 计算进入深水区：在算力方面，十万卡级超大规模 GPU 集群的异构算力需求已远 超现有资源池化的调度能力；在网络层面，AI 训练中 速恢复与主动防御的双重保障。 面向近期，通过硬件热备保障单点故障算力损失≤5%，网络多路径容灾压降 通信中断率，并借力动态 DAG 任务调度引擎实现故障分片、秒级剔除重组。同步 研发秒级轻量化检查点达成千亿级参数 5 分钟内全量恢复。 面向中远期，基于多模态监控数据（硬件状态、梯度分布、通信延迟）构建 AI 驱动的故障预测模型，通过时序预测、因果推理实现训练中断的提前预警， 结合强化学习动态优化

、“新存储” 、“新平台” 、“新节能”。 • 智算中心发展推动力：模型参数量快速增长，对算力、显存和互联提出新的需求。 • 集群时期（ 2022-2024 年）：数据及模型出现巨量化趋势，千亿级模型出现，对算力底座和拓展性提出更高要求。 • 设备形态： GPU 、 A I 芯片以扣卡模组为主，服务器形态多为 8 卡， DPU 按需引入解决裸金属管理、存储加速等业务痛点；硬件资源开始按集群的方式部署。

1）Google在2017年提出Transformer大语言模型，克服传统RNN（递归神经网络）模型和CNN（卷积神将网络）模型在自然语言 处理过程中的局限性，模型训练所需数据集和参数规模显著扩大，大语言模型已步入“千亿参数”时代。大模型的能力表现与参数 规模呈正相关，高效完成大规模参数训练是提升大语言模型适用能力的关键。智算基础设施需要配置更高性能GPU芯片以加速并行 计算效率。 2）LLaMa模型开源有效降低模

2024e 2025e 2026e 2027e 2028e 中国即时物流行业规模（亿元） 同比增速（%） 2024年即时配送行业保持高速增长 即时配送行业高速发展，2024年规模预计超4.1千亿元，市场空间广阔且 增长动力强劲 伴随即时电商各品类、各场景、各时段渗透率的持续提升，近年来即时配送行业快速发展。根据艾瑞测算，2024年即时配送行业规 模预计将达到4176.8亿元，相较2019年1640 来的内部调整等因素影响下， 微短剧行业将面临增速逐步放缓的挑战，但整体行业规模受市场需求驱动仍然呈持续增长趋势，预测2024年微短剧行业 市场规模为484.6亿元，并且未来五年内行业市场规模有望突破千亿元。 2.1 10.9 40.0 107.2 358.6 484.6 628.5 758.0 889.8 1013.9 425.9% 266.2% 167.7% 234

发展的若干措施》 高效推动新增算力基础设施建设，将新增算力建设项目纳入算力伙伴 计划，加快推动海淀区、朝阳区建设北京人工智能公共算力中心、北京数 字经济算力中心，形成规模化先进算力供给能力，支撑千亿级参数量的大 型语言模型、大型视觉模型、多模态大模型、科学计算大模型、大规模精 细神经网络模拟仿真模型、脑启发神经网络等研发。（2023年8月） 上海市 《上海市进一步推进新型基础设 施建设行动方案（2023-2026年）》 模呈现显著增长趋势，如2018年开发的GPT-1模型采用了大约4.6 GB的数据集，而到了2021年引入的Gopher模型 第 31 页, 共 63 页 数据集规模激增至10550 GB。由于大模型参数量大于千亿参数后会出现“涌现”现象，现有模型参数也呈现指数 倍增长，如OpenAI的GPT-3训练参数量大小为175 B（10亿，下同），而等到阿里巴巴发布的M6-10T训练参数量则 达到了10000 B

（一）云计算发展评价体系 过去十多年，在政策引导和产业界各方共同努力下，我国云计 算发展已从概念期进入到创新活跃、广泛普及、应用繁荣的新阶段， 取得了积极进展。市场规模从“十二五”期间的几十亿元增长至现 在的数千亿元，技术创新持续突破，部分指标达到国际先进水平， 行业应用加速向政务、金融、制造、交通、能源等领域渗透，成为 加速我国新型工业化、推动形成新质生产力的重要支撑。 今年恰逢中国信通院第 10 次发布云计算蓝皮书，为客观全面地

等因素，灵活地按需提供高质量、低成本、低能耗的 AI 服务。根据模型的规模和层次，将 AI 模型分层部署在云、边、端设备上。云端部署大型模型，如万亿级参数模型，以处理大 规模数据和复杂任务；边端部署中型模型，如千亿级参数模型，以提供较低延迟的服务；终 端则部署小型模型，如百亿级参数模型，以支持实时响应和轻量化应用。这种分层部署的方 式不仅提高了资源的利用效率，还实现了模型之间的协作。 方案二： AI 多维资源融合置换机制

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