AI算力大變局來臨！大數據板塊蓄勢待發？

（1）12月24日，《算力互聯互通標準體系1.0》發佈，該體系由中國工信部指導，中國通信標準化協會支持，中國信息通信研究院聯合50餘家企業編制，旨在加快全國算力資源統籌，形成全國一張算力互聯網，提升資源利用效率，夯實數字經濟發展基礎。（2）12月24日，作爲全國一體化算力網絡國家樞紐八大節點之一的貴州，算力規模位居全國前列。近期，貴州正式發佈了修訂後的《貴州算力券管理辦法》，推動算力產業高質量發展。今年 2 月以來，貴州向全國發放了 177 張算力券，促進算力交易超過 105 億元。（3）12月18日至20日，領導在浙江調研時指出，創新是引領發展的第一動力。要主動擁抱科技變革浪潮，大力開展基礎研究和共性關鍵技術研究，加強算力等新型基礎設施佈局建設，取得更多原創性引領性成果，爲實現高水平科技自立自強貢獻力量。

大數據行業邏輯

1、算力互聯互通標準體系1.0發佈，產業鏈有望受益

國家工信部指導發佈的《算力互聯互通標準體系 1.0》意義重大，這意味着全國算力資源統籌進入新階段，一張全國性的算力互聯網藍圖徐徐展開。在此背景下，衆多企業以及產業鏈上下游相關企業或將迎來機遇。

從硬件層面看，數據中心的大規模建設與升級迫在眉睫，服務器、存儲設備、網絡交換設備等製造商訂單有望激增，產品作爲算力的物理承載，將隨着新基建項目落地而銷量攀升。

軟件方面，爲保障算力互聯互通，雲管理平臺、分佈式調度系統等軟件需求大增，能提供此類高效軟件解決方案的企業將在市場角逐中脫穎而出。這不僅推動算力資源的高效利用，更使得各地數字經濟發展基礎得以夯實，長期來看，相關企業業務增長具備堅實支撐，市場份額有望逐步擴大，營收和利潤隨之穩定上揚。

2、需求端：大模型迭代，數據需求呈現指數級增長

有機構指出，大模型對算力和數據均提出更高要求，將提振上游GPU等硬件設備、雲計算及數據標註行業的景氣度。從算力角度看，大模型對算力有着極大的消耗。增加訓練參數規模是提升大模型性能最直接的方法之一，預計未來各頭部AI廠商的“大模型軍備競賽”仍將持續。國際數據公司（IDC）預測顯示，數據中心GPU市場將從2022年的103億美元快速增長至2027年的654億美元，複合年增長率（CAGR）高達44.55%。這一趨勢不僅反映了對高性能計算設備的巨大需求，同時也預示着整個大數據產業鏈將迎來前所未有的發展機遇。隨着未來GPT系列模型對數據質量的要求進一步提升，擁有高質量數據的流量平臺或可通過提供數據等方式進入產業鏈，有望帶動大數據領域加速發展。

3、供給側：大數據有望成爲下一輪人工智能大行情聚焦方向

有機構認爲，目前全球的人工智能競賽中，核心競爭力主要有兩點：算力、數據。我國數據自主可控，加上並表與需求提升的確定性，合理的估值水平，有望成爲下一波人工智能大行情的聚焦方向。

我國大數據產業鏈完備，上游是基礎支撐層，主要包括網絡設備、計算機設備、存儲設備等硬件供應；大數據行業中游則是數據要素，立足海量數據資源，圍繞各類應用與市場需求，提供輔助性服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全；大數據行業下游屬於應用領域，隨着大數據研究技術水平的不斷提升，我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。ChatGPT就是去年爆發的大數據應用，引領了全球科技巨頭的大模型軍備競賽。隨着未來更多優秀應用落地，有望持續刺激大數據板塊表現。

相關基金

大數據ETF（159739）中高風險 R4

跟蹤指數：雲計算（930851.CSI）

風險提示：市場有風險，投資須謹慎。