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智通財(cái)經(jīng)APP獲悉，中信建投發(fā)布研報(bào)稱，Agent目前已經(jīng)成為全球科技巨頭重點(diǎn)發(fā)力方向，C端、B端均開始產(chǎn)品的快速迭代，預(yù)計(jì)各類Agent將在明年進(jìn)入快速落地階段。算力領(lǐng)域投資分為海外景氣度投資以及國內(nèi)自主可控兩大類，海外景氣度投資需要重視新技術(shù)以及增量變化；而國內(nèi)自主可控大勢所趨，核心是AI芯片，建議關(guān)注在出貨量、生態(tài)和產(chǎn)品力上具有領(lǐng)先的公司。隨著國內(nèi)大模型能力的提升、調(diào)用價格的下降以及政策上的支持，更多的AI應(yīng)用將會逐步落地。

中信建投主要觀點(diǎn)如下：

展望2025年，算力領(lǐng)域投資分為海外景氣度投資以及國內(nèi)自主可控兩大類：

海外景氣度投資：

1)估值波動：AI算力全球估值體系參照英偉達(dá)，參照臺積電Cowos擴(kuò)產(chǎn)節(jié)奏，該行看好英偉達(dá)25年高增長及26年穩(wěn)定增長；

2)圍繞增量變化及新技術(shù)投資，25年最重要的是英偉達(dá)NVL36、72機(jī)柜開始出貨，以及為了應(yīng)對更大模型參數(shù)量訓(xùn)練，單機(jī)柜中AI芯片互聯(lián)數(shù)量將持續(xù)提升，其中銅連接、液冷、電源變化最大，25年開始進(jìn)入業(yè)績兌現(xiàn)期。新技術(shù)方面，如CPO及MPO等也將在2025年不斷走向成熟；

3)圍繞份額變化投資，隨著產(chǎn)業(yè)鏈的深入，光模塊、PCB等環(huán)節(jié)的供應(yīng)商明年會有份額變化。

銅連接：國產(chǎn)廠商在交付能力、產(chǎn)品質(zhì)量上均有優(yōu)勢，份額仍在不斷提升。

考慮到明年NVL36、NVL72 機(jī)柜整體出貨量(等效NVL72預(yù)計(jì)4萬臺以及NVL36兩種版本合計(jì)約3萬臺)，僅柜內(nèi)線銅纜高速線市場就達(dá)到35億+。考慮到柜外線也在大批量出貨，高速銅線增量明顯。并且，明年AMD、谷歌TPU以及其它大廠也紛紛采用機(jī)柜方案，其所用高速銅線規(guī)模也較大。

電源：伴隨服務(wù)器(尤其是AI服務(wù)器)功耗總額的快速提升，在OCP ORV3標(biāo)準(zhǔn)限制下服務(wù)器電源必須通過提升功率密度并維持高能源轉(zhuǎn)化率(鈦金96%以上)以滿足服務(wù)器運(yùn)轉(zhuǎn)需要。

更好的材料、更優(yōu)的拓?fù)洹⒏嗟募墒枪β拭芏忍嵘闹饕緩剑虼穗娫葱袠I(yè)不僅享受了總功耗提升帶來的需求快速上行，同時也因?yàn)椴牧献兏⑸嵝枨蠹訌?qiáng)等因素帶來了單瓦特價格提升現(xiàn)象，并助力行業(yè)空間快速擴(kuò)容。值得注意的是，考慮到近期大陸區(qū)域外流片難度加大，伴隨大陸區(qū)域流片芯片占比增加，國產(chǎn)AI芯片所配置的機(jī)柜或?qū)﹄娫葱枨笠蟾摺?/p>

液冷：單卡功耗增加以及更多的卡集中在一個機(jī)柜，散熱從風(fēng)冷升級為液冷。

1)英偉達(dá)GB200由兩個1200W GPU與300W CPU構(gòu)成，總功耗高達(dá)2.7KW，單芯片功耗的翻倍式提升使得其對散熱的要求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)風(fēng)冷能力范疇；

2)NVL 72服務(wù)器配置了36顆GB200 GPU，集成度更高，其系統(tǒng)功耗可達(dá)120 KW，進(jìn)一步增加了散熱要求；

3)政策嚴(yán)控PUE，需要更高效的散熱方案；

4)全生命周期角度看，固定IT需求下液冷系統(tǒng)具備較強(qiáng)運(yùn)營優(yōu)勢。總體看液冷相對風(fēng)冷系統(tǒng)具備較高的建造成本，以液冷造價0.95-1.05 萬元/KW(含室外冷源)，風(fēng)冷造價0.35 萬元/KW測算，若NVL 72 單機(jī)柜功耗在120kW左右，則液冷系統(tǒng)造成成本為114-126萬元(約16萬美元)，較風(fēng)冷系統(tǒng)貴78萬元。

國內(nèi)自主可控：

根據(jù)2023年底美國商務(wù)部和安全局(BIS)發(fā)布的一攬子規(guī)則，目前國內(nèi)所能獲取的AI芯片性能上限基本就在H20這一級別，考慮到H20的FP 16算力只有B200芯片的6.7%，其性能并不足以支撐國內(nèi)向更大參數(shù)量模型去探索，因此國內(nèi)AI芯片發(fā)展緊迫性凸顯。未來國內(nèi)AI芯片領(lǐng)軍企業(yè)，將同時在出貨量、生態(tài)和產(chǎn)品力上具有領(lǐng)先性。并且，考慮到國產(chǎn)芯片制程、工藝以及明年國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)客戶開始推進(jìn)機(jī)柜方案，建議重視國產(chǎn)電源、液冷等相關(guān)標(biāo)的。

Agent：Agent目前已經(jīng)成為全球科技巨頭重點(diǎn)發(fā)力方向，包括PC端的Claude 3.5 Sonnet、手機(jī)端的Auto GLM以及企業(yè)業(yè)務(wù)流中的Salesforce和微軟的Agent產(chǎn)品，同時多Agent協(xié)作的群體智能也已開始逐步商用化，如百度的秒噠，過去復(fù)雜、多步驟的任務(wù)均可通過Agent實(shí)現(xiàn)。

C端和B端的Agent會有所區(qū)別，C端的個人助理更強(qiáng)調(diào)綜合能力以及生活場景的解決能力，B端的Agent更強(qiáng)調(diào)術(shù)業(yè)有專攻，既要有核心Agent具有總覽能力，根據(jù)任務(wù)準(zhǔn)確生成業(yè)務(wù)執(zhí)行流，也要有大量的Agent具有獨(dú)立的技能和專長，能夠處理特定的任務(wù)，并且Agent之間可以彼此溝通。隨著Agent的普及，推理算力消耗將會大增，多個Agent之間通信、協(xié)作時，消耗的token、算力指數(shù)級增長。

自動駕駛：特斯拉預(yù)計(jì)于11月最后一周向非特斯拉車主發(fā)布FSD V13版本，該版本主要特點(diǎn)包括原生AI4輸入和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、模型大小擴(kuò)大3倍、模型上下文長度擴(kuò)大3倍、(訓(xùn)練)數(shù)據(jù)擴(kuò)大4.2倍、訓(xùn)練計(jì)算量擴(kuò)大5倍(通過Cortex訓(xùn)練集群實(shí)現(xiàn))。

與v12.5.4相比，v13必要干預(yù)的間隔里程增加了4倍。隨著大模型在自動駕駛中普及，改變了此前規(guī)則定義下自動駕駛生硬的特點(diǎn)，目前體驗(yàn)更加類似于人類駕駛的感受，從而降低了接管次數(shù)。但是對于L4級無人駕駛來說，特斯拉的平均接管里程數(shù)相比于人類仍有較大差距，目前僅依靠單車智能尚無法完全實(shí)現(xiàn)自動駕駛，需要關(guān)注國內(nèi)車路云建設(shè)。

AI應(yīng)用賦能千行百業(yè)：大模型應(yīng)用的另外一個主戰(zhàn)場是行業(yè)應(yīng)用。

《擴(kuò)大內(nèi)需戰(zhàn)略規(guī)劃綱要(2022-2035年)》：堅(jiān)定實(shí)施擴(kuò)大內(nèi)需戰(zhàn)略、培育完整內(nèi)需體系，并重點(diǎn)提出推動5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)與交通物流、能源、生態(tài)環(huán)保、水利、應(yīng)急、公共服務(wù)等深度融合，助力相關(guān)行業(yè)治理能力提升。圍繞AI在金融、工業(yè)、教育、交通、軍事、醫(yī)療等領(lǐng)域開始落地。

金融端，大模型逐步成為更好的投研助手、財(cái)富管理虛擬人、金融知識庫等。工業(yè)端，大模型已經(jīng)開始在CAD等軟件提供人機(jī)交互、AIGC生成樣本等。在機(jī)器人領(lǐng)域，接入大模型后的機(jī)器人智能化程度快速提升，已經(jīng)開始在工廠等場景替代人完成簡單任務(wù)。

軍事領(lǐng)域，海外的Palantir公司已經(jīng)成功的在戰(zhàn)場中利用大模型作為戰(zhàn)場助手。

教育領(lǐng)域，AI逐步在更多學(xué)科成為虛擬教師。在交通領(lǐng)域，車路云協(xié)同對基礎(chǔ)設(shè)施提出更高要求，賦能智能交通管理的同時，能夠有效降低智能駕駛車端成本。

醫(yī)療領(lǐng)域，過往AI本身在醫(yī)療影像，新藥研發(fā)等領(lǐng)域均有較為深入的應(yīng)用(傳統(tǒng)模型)，生成式模型的出現(xiàn)使得上述領(lǐng)域的AI發(fā)展得到進(jìn)一步深化，但總體來看，海外研發(fā)方向更偏制藥，國內(nèi)研發(fā)方向更偏健康管理，依據(jù)大模型效力的不同二者應(yīng)用方向存在差異。

風(fēng)險(xiǎn)提示：北美經(jīng)濟(jì)衰退預(yù)期逐步增強(qiáng)，宏觀環(huán)境存在較大的不確定性，國際環(huán)境變化影響供應(yīng)鏈及海外拓展；芯片緊缺可能影響相關(guān)公司的正常生產(chǎn)和交付，公司出貨不及預(yù)期；信息化和數(shù)字化方面的需求和資本開支不及預(yù)期；市場競爭加劇，導(dǎo)致毛利率快速下滑；主要原材料價格上漲，導(dǎo)致毛利率不及預(yù)期；匯率波動影響外向型企業(yè)的匯兌收益與毛利率；大模型算法更新迭代效果不及預(yù)期，可能會影響大模型演進(jìn)及拓展，進(jìn)而會影響其商業(yè)化落地等；汽車與工業(yè)智能化進(jìn)展不及預(yù)期等。