周末，算力板块迎来多个利好催化！
最新定调：算力即国力
据国资小新，12月28日18时20分，由央视和国务院国资委联合制作的大型系列纪录片《大国基石》，推出第三期——《算力引擎》，其中明确强调：“算力即国力，它是数字经济时代的新质生产力。截至2023年底，中国算力总规模位列全球第二。在中国，算力正以勃发之姿，启前所未有之业。”
2022年，“东数西算”工程拉开序幕。两年来，八大国家枢纽节点、十大数据中心集群发展均取得了阶段性成果。上海在智能算力方面发展显著，到2025年，上海的智能算力规模预计将超过30EFLOPS。
截至2023年，中国累计建成国家级超算中心14个，全国在用超大型和大型数据中心达633个、智算中心达60个。但庞大的算力规模，也带来了巨大的能源消耗。发展绿色算力，迫在眉睫。
数字化时代浪潮中，算力已成为推动社会进步的关键引擎。从食品安全到海洋渔业，从动漫产业到防灾减灾，算力正深刻改变着我们的世界。科技创新，推动着社会进步与发展。算力，正成为支撑国家发展和提升人民生活质量的重要基石，为数字中国建设注入澎湃动能。
上海：到2025年底建成世界级人工智能产业生态，力争全市智能算力规模突破100EFLOPS
据上海市人民政府网站12月27日消息，上海市人民政府办公厅印发《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》，其中提到，瞄准技术前沿，坚持应用牵引，通过推进人工智能“模塑申城”，建设智能算力集群、语料供给体系、虚实融合实训场、行业基座大模型等基础底座，打造智能终端、科学智能、在线新经济、自动驾驶、具身智能等关键领域生产力工具，聚焦金融、制造、教育、医疗、文旅、城市治理等重点行业加速应用赋能。到2025年底，建成世界级人工智能产业生态，力争全市智能算力规模突破100EFLOPS，形成50个左右具有显著成效的行业开放语料库示范应用成果，建设3-5个大模型创新加速孵化器，建成一批上下游协同的赋能中心和垂直模型训练场。
打造超大规模自主智算集群。建设自主可控智算支撑底座，支撑全市人工智能创新应用的算力需求。加快通用图形处理器、专用集成电路、可编程门阵列等自主智算芯片攻关，强化分布式计算框架、并行训练框架等自主软件研发。建设自主智算软硬件适配中心，推进自主智算芯片测试和集群验证。培育智算云服务商，探索训推一体的服务模式。优化市级智能算力公共服务平台，提升算力资源统筹调度能力。提升绿电供给能力，降低全市各类智算中心用电成本。
算力板块行情如何演绎？
招商证券计算机团队分析，AI军备竞赛持续加速。12月26日，报道称小米正在着手搭建自己的GPU万卡集群，将对AI大模型大力投入。5月，小米宣布小米大语言模型MiLM正式通过大模型备案，通过备案后，小米大模型将逐步应用于小米公司的汽车、手机、智能家居等产品中，通过端云结合，既带来单个设备的智能提升，也实现场景内和场景间多设备的协同，为人车家全生态战略赋能；11月，小米官方宣布大模型已经实现了从一代到二代（MiLM2）的升级迭代。
DeepSeek-V3发布。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3的生成吐字速度从20TPS大幅提高至60TPS，相比V2.5模型实现了3倍的提升，为用户带来更加迅速流畅的使用体验。随着性能更强、速度更快的DeepSeek-V3更新上线，模型API服务定价也将调整为每百万输入tokens 0.5元（缓存命中）/2元（缓存未命中），每百万输出tokens 8元，以期能够持续地为大家提供更好的模型服务。
招商计算机团队称，多项政策发布，支持科技产业发展。AI军备竞赛持续加速，小米拟搭建GPU万卡集群；DeepSeek-V3发布，性能达到全球顶尖水平。算力侧投入加大，应用端即将迎来质变，建议持续关注AI产业链相关标的。
华西证券计算机团队称，AI应用加速落地，推理算力井喷在即。
华西证券计算机团队研报称，字节跳动近期在上海举办火山引擎Force原动力大会，CEO谭待表示，截至2024年12月中旬，字节跳动的豆包模型日均token使用量已超4万亿，短短七个月增长33倍。这一惊人的数据背后，是AI技术在各行业广泛应用所带来的对算力的巨大需求。无论是智能客服的即时响应、图像生成的精美画面，还是海量数据的深度分析，每一项AI应用的背后都离不开强大的算力支持。
根据大成未来产业研究，相关专家指出，OpenAI o1-preview的token消耗量通常是GPT-4的2~5倍，网页版更高。这意味着，为了支持OpenAI o1-preview的推理，需要构建更大规模的算力集群，这将对数据中心建设和运营带来新的挑战。根据游方AI，市场调研机构IDC预测，我国智能算力年复合增速为33.9%，其中训练算力占比将下滑至27.4%，推理算力占比将上升到72.6%。这一变化反映了AI应用从模型训练向应用推理的转变，推理算力的需求正在逐渐超过训练算力。华西证券计算机团队认为，目前阶段高性能GPU仍然是最佳选择，但未来3~5年内，高性价比的国产AI芯片有望占据市场。
