赛道：大数据
利好事件
10月20日，郭明錤最新发布英伟达Blackwell GB200芯片的产业链订单信息显示，目前微软是全球最大的GB200客户，今年第四季度订单量激增3—4倍，订单量超过其他所有云服务商的总和。Blackwell芯片的产能扩张预计在今年第四季度初启动，届时第四季度的出货量将在15万到20万块之间，预计2025年第一季度出货量将显著增长200%到250%，达到50万到55万块。10月18日，美国银行上调了对英伟达未来几年每股收益的预期，原因是公司在4000亿美元的潜在市场中占有80%至85%的市场份额，将目标价从165美元上调至190美元。
大数据行业逻辑
1、政策端：政策催化下，大数据行业有望加速发展
政策是大数据行业发展的重要驱动力。2024年9月20日，工信部发布的《工业重点行业领域设备更新和技术改造指南》明确了工业软件领域的设备更新目标，强调了提升产业链供应链的韧性和安全水平的重要性。这一政策的出台，预示着在石油、化工、航空、船舶、钢铁、汽车、医药、轨道交通等关键行业领域，将有大规模的工业软件和工业操作系统的更新换代需求。特别是基础软件的更新，如操作系统、数据库、中间件等，将为大数据行业带来新的增长点。另外，国外对高端人工智能算力领域的贸易限制不断加剧，意味着国产算力替代势在必行，国内GPU产品技术的不断进步，其与海外产品的差距正在逐渐缩小，一些大型模型厂商已经开始测试和使用国产GPU，显示出国内GPU技术的可靠性和潜力。同时，由于海外芯片出口限制造成的市场需求紧张，为国产GPU产品提供了更广阔的发展空间，预计将推动其加速发展。
2、需求侧：大模型迭代，算力需求呈现指数级增长
随着AI大模型的快速涌现和迭代、模型性能的提升，训练和推理持续扩张，带动算力需求呈现出指数级增长趋势。海通证券指出，以OpenAI为例，训练一次1750亿参数的GPT-3大约需要的算力约为3640PFlops-day，共使用了1024块A100（GPU）训练了34天。而GPT-4参数量达到了GPT-3的500倍，使用约2-3万张A100，训练1个月左右时间。东吴证券预计，推理算力需求将是训练的数倍，高达几十万张H100，随着模型继续迭代，算力需求只会越来越大。根据IDC预计，数据中心GPU市场预计将从2022年的103亿美元增长至2027年的654亿美元，CAGR达到44.55%。
3、供给侧：供给侧更加注重自主研发
供给侧结构性改革是推动大数据行业高质量发展的关键。中国信息安全测评中心发布的《安全可靠测评结果公告》显示，多款国产CPU、操作系统、数据库相关产品达到了高安全等级，这有助于提升国产大数据产品和服务的市场竞争力。随着国产替代的加速，大数据行业的供给侧将更加注重技术创新和产品质量的提升。麒麟操作系统作为国产操作系统的代表，其高级服务器操作系统V10的推出，进一步强化了国产大数据解决方案的市场地位。在政策的推动和市场需求的双重作用下，大数据行业的供给侧将更加注重自主研发和创新，提高产品和服务的安全性、可靠性和性能，以满足市场对高水平科技自立自强的需求。这将有助于构建更加健康、可持续的大数据产业生态，推动行业的长期稳定发展。
相关基金
大数据ETF（159739）中高风险 R4
跟踪指数：云计算（930851.CSI）
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