专业云厂商扩张趋势逐渐明确（天风）
加油奥利给
下海干活的韭菜种子
2023-06-21 00:10:20
作者：潘暕，俞文静(天风)
英伟达、微软投资CoreWeave，云服务助力算力布局。CoreWeave是一家专为大规模GPU加速工作负载而架构的专业云提供商。1）产品：CoreWeave拥有七大产品模块，通过并购Conductor Technologies赋能产品及扩张。2）核心优势：与传统云提供商相比，采用Kubernetes-native云计算平台基础机构，通过Kubernetes的API和控制面板来管理和调度容器和GPU资源，计算成本比其他竞争对手产品便宜80%（无需基础架构开销）（英伟达HGXH100 GPU组件成本4.76美金每小时），速度提升了35倍。其重点专利包括GPU云计算平台、GPU资源管理、容器化GPU加速等。3）合作：英伟达（参与公司B轮融资）、微软（投入十亿美元用于云计算基础设施）与CoreWeave合作以应对日益增长的算力需求和高昂的算力成本。此外，公司与Tarteel AI、Anlatan（NovelAI创建者）、Stable diffusion、EleutherAI（机器学习项目和开源人工智能）、Spire Animation以及PureWeb(视觉效果和动画公司)建立了合作关系。AIGC显著提速，算力及云服务需求呈向上弹性。AIGC大模型、多模态、商业化发展推动算力需求持续扩大。AIGC大模型的数据规模和算法模型的双层叠加下，算力需求将会越来越大。国际科技巨头纷纷推动AI模型商业化，进一步刺激算力需求。据中国信息通信研究院报告，预计2030年全球算力规模将达到56 ZFLOPS。AIGC大模型时代的到来使得智能算力成为普遍需求，影响云计算服务的模式和格局。根据中商产业研究所数据，2022年全球云计算规模达到3566亿美元，预计2023年将突破4000亿美元。AIGC基础设施层发展成熟，云服务与芯片为核心资源。在所有层级中，基础设施层通常被认为是最成熟、稳定和商业化的。该层级中重点关注云服务与芯片两个核心资源：1）云服务提供商：云服务提供商通过提供超大规模和特定目的的计算、储存和网络技术在基础设施层占据了市场的主导地位。AI需要机器庞大的计算能力，很多公司转向云服务，通过云服务基础设施来解决算力问题。2）芯片：AI算力芯片是类ChatGPT模型的基石。我们认为，短期内具有大算力、通用性的GPU芯片或成为大算力应用首选，未来GPU与ASIC的界限可能会在较大程度上模糊。投资建议：建议关注云端AI相关企业：寒武纪、海光信息（天风计算机团队覆盖）、龙芯中科、紫光国微、复旦微电、安路科技、亚马逊、微软公司（天风海外组覆盖）、谷歌、甲骨文等；建议关注算力芯片相关企业：英伟达（天风海外组覆盖）、AMD、Intel、景嘉微（天风计算机团队联合覆盖）等。风险提示：AI发展及商业化不及预期、AI行业竞争加剧、政策不确定性。
英伟达、微软投资CoreWeave，云服务助力算力布局。CoreWeave是一家专为大规模GPU加速工作负载而架构的专业云提供商。1）产品：CoreWeave拥有七大产品模块，通过并购Conductor Technologies赋能产品及扩张。2）核心优势：与传统云提供商相比，采用Kubernetes-native云计算平台基础机构，通过Kubernetes的API和控制面板来管理和调度容器和GPU资源，计算成本比其他竞争对手产品便宜80%（无需基础架构开销）（英伟达HGXH100 GPU组件成本4.76美金每小时），速度提升了35倍。其重点专利包括GPU云计算平台、GPU资源管理、容器化GPU加速等。3）合作：英伟达（参与公司B轮融资）、微软（投入十亿美元用于云计算基础设施）与CoreWeave合作以应对日益增长的算力需求和高昂的算力成本。此外，公司与Tarteel AI、Anlatan（NovelAI创建者）、Stable diffusion、EleutherAI（机器学习项目和开源人工智能）、Spire Animation以及PureWeb(视觉效果和动画公司)建立了合作关系。AIGC显著提速，算力及云服务需求呈向上弹性。AIGC大模型、多模态、商业化发展推动算力需求持续扩大。AIGC大模型的数据规模和算法模型的双层叠加下，算力需求将会越来越大。国际科技巨头纷纷推动AI模型商业化，进一步刺激算力需求。据中国信息通信研究院报告，预计2030年全球算力规模将达到56 ZFLOPS。AIGC大模型时代的到来使得智能算力成为普遍需求，影响云计算服务的模式和格局。根据中商产业研究所数据，2022年全球云计算规模达到3566亿美元，预计2023年将突破4000亿美元。AIGC基础设施层发展成熟，云服务与芯片为核心资源。在所有层级中，基础设施层通常被认为是最成熟、稳定和商业化的。该层级中重点关注云服务与芯片两个核心资源：1）云服务提供商：云服务提供商通过提供超大规模和特定目的的计算、储存和网络技术在基础设施层占据了市场的主导地位。AI需要机器庞大的计算能力，很多公司转向云服务，通过云服务基础设施来解决算力问题。2）芯片：AI算力芯片是类ChatGPT模型的基石。我们认为，短期内具有大算力、通用性的GPU芯片或成为大算力应用首选，未来GPU与ASIC的界限可能会在较大程度上模糊。投资建议：建议关注云端AI相关企业：寒武纪、海光信息（天风计算机团队覆盖）、龙芯中科、紫光国微、复旦微电、安路科技、亚马逊、微软公司（天风海外组覆盖）、谷歌、甲骨文等；建议关注算力芯片相关企业：英伟达（天风海外组覆盖）、AMD、Intel、景嘉微（天风计算机团队联合覆盖）等。风险提示：AI发展及商业化不及预期、AI行业竞争加剧、政策不确定性。
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