（二）零碳工厂的政策沿革 QZ6E++IU?-•‘0’“5•¿Ú<ÉÝ-78O-7 8¡–0IWgÔL2021 ~ 11 95QK:…½0†2030 ~¢-78 %t´q•‰_5W*•É´jkXY•}5;Ós%jk“<5Ù =jkXYš›5’“jk•‘8jk•&«\L2022 ~ 8 95•& 8>?‡@O…ˆÊ±@O;AЛ@‚ƒ„…†•&B¸-78É ´´q•‰_5XŠjk•‘|ß⎖ÊY5F–Q_Â|äî5 ~5¯Ejk•‘'¿öXY&n'¿SIDú 40%5 FGjk•‘|ßâ*Hûvü-jÓ5I’6?-•‘9L2024 ~ ": 2025 ~J57K|L•Ú¹MO!QN¹wx¯@@ëñ§š Àe5WOÉhˆQZ-78PøCQJ•Ú5’“ßC?-«\8 ?-•‘L ! 1 "#$%&'()*+#,-. !"#$ %& '()* +,-. /2030 01234 56789 2021.10 ªX?-«\QJ<-0«\5£Ë•ž’“•’8íÀ•GL ! 2 "#9:;<$%&'=>?@ Î7 !" %& +,-. ÏÐ /ÏÐÑq2ÒÓ q2ÔETˆ‰R S78Ò2025— 2027 0Ô9 2025.3 Õ- 2 0Ö 3 0%&ˆ‰RSG×D`jq2 ÒÓq2ÔETGÂÑØ0ÙÚÛÜÝÞ 10 Éßà“”q2ÒÓq2ÔETˆ‰RSGá âRãÉä;åæç¢_X

…x64… 12 34 56 78 12 34 56 78 12 34 56 78 12 34 56 78 12 34 56 78 12 34 56 78 12 34 56 78 Server-1 Server-2 Server-3 Server-64 Server-65 Server-66 Server-67 Server-128 12 34 56 78 400G LPO光模块互联 图

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1750 亿个=315*10^21FLOPs；考虑训练时间要求在 30 天 完成（训练时间为 2592000 秒），则对应 GPT-3 训练所需算力为 121528TFLOPS；结合 A100 有效算力 78TFLOPS，得到所需 GPU 数量为 1558 个，对应 AI 服务器为 195 台。 推理阶段：按谷歌每日搜索量 35 亿次进行估计，假设每次访问提问 4 次，每次提问+ 回答需处理字数 425 亿个，则推理所需运算次数为 4760*10^21FLOPs；考虑推理时间以每 日为单位（推理时间为 86400 秒），则对应 GPT-3 推理所需算力为 55*10^6TFLOPS； 结合 A100 有效算力 78TFLOPS，得到所需 GPU 数量为 706315 个，对应 AI 服务器为 8.8 万台。 图12：算力计算公式 图13：近年推出的大预言模型有效算力比率 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 整理 表3：大预言模型算力测算 A100 PCle H100 PCle 训练阶段算力需求测算 Tensor Float 32(TF32) 156TFLOPS 756TFLOPS 有效算力 78TFLOPS 378TFLOPS GPT-3 训练所需运算次数 315*10^21FLOPs 315*10^21FLOPs GPT-3 训练所需算力 121528TFLOPS 121528TFLOPS

1750 亿个=315*10^21FLOPs；考虑训练时间要求在 30 天 完成（训练时间为 2592000 秒），则对应 GPT-3 训练所需算力为 121528TFLOPS；结合 A100 有效算力 78TFLOPS，得到所需 GPU 数量为 1558 个，对应 AI 服务器为 195 台。 推理阶段：按谷歌每日搜索量 35 亿次进行估计，假设每次访问提问 4 次，每次提问+ 回答需处理字数 425 亿个，则推理所需运算次数为 4760*10^21FLOPs；考虑推理时间以每 日为单位（推理时间为 86400 秒），则对应 GPT-3 推理所需算力为 55*10^6TFLOPS； 结合 A100 有效算力 78TFLOPS，得到所需 GPU 数量为 706315 个，对应 AI 服务器为 8.8 万台。 图12：算力计算公式 图13：近年推出的大预言模型有效算力比率 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 整理 表3：大预言模型算力测算 A100 PCle H100 PCle 训练阶段算力需求测算 Tensor Float 32(TF32) 156TFLOPS 756TFLOPS 有效算力 78TFLOPS 378TFLOPS GPT-3 训练所需运算次数 315*10^21FLOPs 315*10^21FLOPs GPT-3 训练所需算力 121528TFLOPS 121528TFLOPS

—尤其 是在产品开发、风险管理和客户体验方面。 保险公司正在大力投资人工智能技术，他们预计在未来三年对以下领域进行 投资：深度学习（78%）、嵌入式智能解决方案（81%）、机器学习（81%）、 视频分析（71%）、自然语言处理（78%）。 图 1：保险公司 AI 投资方向 4 资料来源：埃森哲 保险科技初创企业也意识到了这些技术的重要性，许多公司都将人工智能作

结构中提升速度最快的部分。在 政策情景下，其占比由 2030 年的 20% 增长至 2060 年的 73%；而在双碳情景下，增长幅度更为突出，由 2030 年的 21% 提升至 2060 年的 78%，逐步成为江西省能源消费的主体。 10 包含作为原料用的能源消费量 图 12 三个情景下江西省能源消费变化（2021-2060） 来源：江西 EPS 模型结果 14 江西低碳转型中长期展望——基于 58% 73% 双碳情景 煤 65% 54% 46% 32% 17% 油 11% 8% 5% 2% 1% 天然气 3% 3% 3% 3% 4% 一次电力及其他 21% 35% 45% 62% 78% 来源：江西 EPS 模型结果 （二）温室气体排放 江西省有望按期实现 2030 年前碳达峰目标。在政策情景和双碳情景下，温室气体和二氧化碳排放均于 2028 年达峰，峰值水平分别约为 3 57%；可再 生能源装机容量占比将增至 64%，其发电量占比将提升至 41%。到 2060 年，煤电装机容量和发电量占比将进一 步下降至 21% 和 18%，而可再生能源装机容量和发电量占比预计将上升至 78%。 根据模型分析，相较于 2020 年政策冻结情景，政策情景和双碳情景的煤电装机容量保持稳定，而煤电发 电量呈持续下降趋势，双碳情景的煤电退役速度最快。到 2030 年，政策情景与双碳情景的煤电装机容量均为

6.1 91 3 GW uangzhou G 2.1 90 7 GW n aiju F 3.2 72 1 GW ngsu aiJ 5.3 67 5 GW aix N ni g 9.7 78 8 GW eb ie H 6.5 9 1 GW handong S 9.2 07 1 GW han ix S 3.3 06 1 GW ng aijni X 4.6 7 0 GW ansu 现场实测数据——励磁控制 10:56:2410:56:3410:56:4410:56:5410:57:04 10:57:1410:57:2410:57:3410:57:44 10:57:54 76 78 80 82 84 86 时刻 2015年7月22日 15#机组有功功率(MW) 15#机组有功功率(MW) 10:56:2410:56:3410:56:4410:56

年技术趋势观察 " 领 导 者 如 何 使 用 数 据 第九版年度智能制造现状报告 在过去的一年里，我们看到可持续发展和 ESG 政 策的采用率不断提高。实施某种形式政策的组织 数量从 2023 年的 78% 增至 98%，实施正式政策 的组织数量为 86%。 可持续发展和 ESG 政策日益受到能源问题的推动 :: 13 48% 的企业制定了正式的全公 司可持续发展或 ESG 政策 98% 贵公司已采用或计划采用以下哪些智能制造软件解决方案？ 基数：1567 生产监控 供应链规划 (SCP) 企业资源规划 (ERP) 质量管理系统 (QMS) 能源管理 82% 78% 80% 78% 76% 第九版年度智能制造现状报告 :: 15 第九版年度智能制造现状报告 制造商面临的 最大 挑战 当今全球劳动力短缺和技能差距的严重性 加剧了吸引、管理和留住熟练工人的问题，

[Table_profit] 财务摘要 2021A 2022A 2023E 2024E 2025E 营业收入(百万元) 44,134 51,052 58,191 67,197 78,656 YoY（%） 37.7% 15.7% 14.0% 15.5% 17.1% 归母净利润(百万元) 387 -162 288 495 835 YoY（%） 81 2022A 2023E 2024E 2025E 现金流量表（百万元） 2022A 2023E 2024E 2025E 营业总收入 51,052 58,191 67,197 78,656 净利润 714 1,696 2,061 2,785 YoY(%) 15.7% 14.0% 15.5% 17.1% 折旧和摊销 512 773 786