中美AI产业发展情况及对比资本开支情况：美国大厂业务转换节奏有先后顺序，从23年Q3开始，大部分公司的开发支出出现环比增长。
微软是最先扩大资本性开支且强调云端服务器建设的公司，从23年Q2开始环比增长明显，23年Q1同比增长。谷歌的扩大开发支出时点在23年Q3，meta和
亚马逊则在23年Q4。24年是海外大厂普遍提升资本开支的元年，23年三季度合计资本性开支635亿美金，同比增长71%，环比增长11%。今年四家公司平均同比增幅预计接近40%，且
数据中心部分在开支结构性占比上进一步提升，预计年末占比接近55%以上。明年海外公司的算力投入将针对云上推理需求的进一步释放。亚马逊：传统业务以电商为主，围绕云场景提供的主要是S性服务，AI增加了GPU服务器租赁，云的利润率进一步提升。微软：从to b的企业应用角度延伸，pass和sas合计占比更高，AI升级方向除硬件销售外，还通过企业级应用的AI全面升级贡献增量收入。谷歌：传统业务围绕搜索引擎端的
大数据处理及机器学相关AI能力，下游客户以海外AI类创业型公司为主，其云上场景受AI应用初创企业欢迎。oracle：在数据处理能力上有一定技术优势，在建设超大规模数据中心及互联相关技术上有所体现，其模型来源以与海外合作的形式展开。腾讯：更像是微软和meta的整合，以to c的社交应用为主，也有to b业务，云思路与微软相似。
百度：以搜索引擎为核心业务起点，云场景与谷歌更相似。阿里：传统业务和新的云业务逻辑统一，与亚马逊相似。字节：业务具有to c的社交类应用，又延伸到了微软的to b场景。对比：国内云厂商在to b经验上相对较弱，推广AI的核心点一是自身模型能力，字节相对领先；二是通过渠道商或行业合作伙伴完成客户导入及垂直行业know how的封装。从AI技术能力站对比，所有云公司在硬件上没问题，oracle在自有模型和数据中台方面能力可能稍有欠缺，其他公司都有自研模型及大数据处理体系。在A镇的应用开发平台上，七家公司都有类似产品，但产品成熟度和用户数略有差异。在to b的应用上，海外以微软为主，国内腾讯和字节的能力体系相对更完整和封闭。收入情况：从海外经验看，AI成为云业务增量的核心贡献来源，微
软云收入拐点从23年Q3开始出现增速企稳迹象，谷歌和亚马逊云收入增速拐点从23年Q4开始，oracle收入体量较小但增速同比看起来更快，明年预期平均增速在50%左右。从国内企业看，阿里最近两个季度云收入增速有拐点向上迹象，腾讯和百度增速相对稳定，国内云厂商提供的一体化服务比普通软件公司做AI应用更顺利，核心因素是大厂工程化能力更强，且能更好解决国内下游客户定制化需求。微软：发展AI云业务的核心稀缺性优势是OpenAI的模型和原来闭环的to b软件应用生态。meta：以开源模型为生态基座，发力场景以C端的chatbot的meta AI应用为载体和终端的AR眼镜。字节：C端通过开发大量to c应用，豆包产品MAU增长速度快，与meta布局相像；to b端提供整体云上服务及先进模型载体，思路与微软一致。腾讯：还原模型开源闭源并行，to c触点整合多，后续可整合业务空间大，在医疗、办公等场景有布局，腾讯云行业基础较好，基于原有模型完成脉酸导入是业务重点，Q3基于AI的GPU云收入已占总收入体十几个百分点。百度：在A镇平台发力上更积极，率先提出A证平台概念，基于文心大模型能力封装的千帆agent开发平台，强调应用开发的低代码或零代码场景。亚马逊：作为全球市占率第一的公有云厂商，客户粘性有壁垒，收入增速在大体量下仍有进一步加速迹象，通过与pick合作强化模型稀有属性，自研AI训练芯片和推理芯片已有第三方公司采用且有放量趋势。阿里：模型生态以开源为核心路径，提供功能结合不同底层模型基础做大量APP，千问的chatbot、语音处理、艺术创作的万象核心产品基于夸克做AI搜索，to c场景竞争激烈。卷王推动产业加速：中国AI产业中的卷王是字节，如同两年前的微软对美国AI产业的作用，字节的存在将推动中国AI产业加速发展，但加速程度有待观察，不过美国AI产业的发展可为中国提供参考。产业发展环节：中国AI产业发展环节不像美国那样有先后顺序，而是全面平铺，硬件载体可能发展更快，中国在硬件上的卷王是全球的卷王，特别是在原材料或供应链体系上。大厂资本开支情况：23年国内大厂资本开支情况与海外不同，阿里的开支甚至同比减少，百度和腾讯投入积极性相对较高，百度同比增幅为35%，腾讯为50%。进入24年前三季度，阿里和腾讯保持同比扩大且幅度增长，阿里从今年开始有资本性支出修复，腾讯的投入从去年开始延续了接近两年的扩大幅度。字节的积极发展拉动了大厂投入的积极性，国内大厂资本性投入的元年在今年。从具体季度来看，阿里和腾讯维持环比高速增长。云端业务商业化进展：国内大厂的云端to b的云业务中，AI服务在云收入的比重进一步增长且增速不小。国内云厂商在云化基础和数据上有优势，有更强的定制化能力或工程化能力，字节的模型能力排在国内第一梯队。
2、国内AI算力基础设施产业链情况字节：日均token投放量增长快，半年增长33倍，目前为4万亿日活token。基于模型参数量假设和OPI计算公式，以2000亿模型为例，推理算力需求约18万T，对应H100加速卡16位算力，需求量约9.4万张，考虑实际组网算力衰减，推理需求量预计约20万张。腾讯：模型参数量假设为2000亿和5000亿，根据会员官网数据和token调用量测算，12月日均超空调量约8000亿，按RNBS算法，H100需求量级为3.6万或7.3万。阿里：通义千问有多个公开版本可做API调用，假设780、1100亿和2000亿三种模型，根据此前数据测算，年底日均token消耗量可达5000亿，按RNBS公式，对H100的需求约6.4万张，考虑算力约为12.9万张。目前字节的算力需求大于阿里，大于腾讯。外采：采购国产AIGPU（生成910B、
寒武纪590等），预计订单10万片，910B到货量约七八万左右；采购
英伟达大卡（A100、800等），订单约10亿美元，主要在海外部署；采购H20（中国特供版阉割芯片），预计采购量20万左右，20亿美元。外采芯片规模约50亿美元。自研：从今年6月开始与
博通开发新的定制芯片，预计采用5纳米工艺，明年上半年流片，下半年有一定规模出货。外采：主要采购英伟达的卡，据金融时报报道，已下40亿订单，预计2024年交付，采购量级为几十亿美元。自研：用含光800做AI推理，单卡算力能满足一定推理需求，但自研芯片主要供自用，云需求更多通过外采芯片实现。外采：2024年订购23万块英伟达GQ（220），采购量仅次于字节。自研：投资溯源科技，腾讯为其第一大股东，预计后续通过穗源的芯片实现国产芯片供应。腾讯的芯片产品线包括S60、T系列（AI训练）、I系列（AI推理），T21是性能最强版本，新一代预计今年明年会有新产品出现。总体情况：GPU使用占比在提升，从去年占比68%上升到今年的84%，预计未来国内大厂做资本开支时，至少84%以上比例会放到GPU采购中。从采购芯片结构看，分海外和国产两大方向，今年英伟达份额较多，AH20预计出货60到80万颗，销售额500到690亿，国产卡占比不到20%，销售额较高的包括生成、寒武纪、海光等。全球服务器市场：白牌服务器占比高，22年全球占比约30%，品牌服务器如浪潮、联想、戴尔等份额排在白牌之后，白牌厂商中以富士康、文英、伟创、广达等台系厂商居多。AI服务器市场：更聚焦，以品牌为主，浪潮份额较高，约21%。阿里的服务器供应商中，浪潮占40%左右，其次是联想、新华三、华鑫、宝德、超聚变等，白牌厂商占10%左右；腾讯的服务器供应商中，浪潮占40%左右，其次是超聚变、新华三；字节购买海外服务器较多，英业达和富士康是主要供应商，其次是浪潮等国产厂商。服务器保有量：阿里21年服务器保有量约300万台，假设22年到24年增速为20%，预计24年达到518万台左右。根据信通院数据，阿里云23年公有云市场份额为21%，腾讯云份额为7%，两者约为三倍关系，推算腾讯24年服务器保有量约为173万台。国内互联网厂商选择的服务器供应商较趋同，主要是浪潮、新华三、超聚变等。字节：建设以GPU为中心的AI数据中心，加入新的技术，如VRDMA技术，通过虚拟化访问内存方式绕开CPU调度数据的复杂工作，加速CPU有效算力发挥，强调低延迟特征，供应商较分散，包括未上市公司及上市公司，份额靠前的公司包括情怀数据、
世纪互联、重点数据问责等，其他公司如
光环新网、宝信万国核心数据也有百兆瓦级以下的供应体量。阿里：在国内多地建设数据中心，如江北的超计算和超算，算力总规模为12亿flows，比谷歌的9亿flows和
特斯拉的1.8亿规划更大，在西部地区乌兰察布也有3亿clost的算力规划，在南通、杭州、河源等地也有算中心建设，算力供应商主要是
数据港和奥飞，腾讯的数据中心供应商信息不多，公开信息显示保险软件与其有IDC业务合作。此外，还涉及电源、光模块、PCB、液冷、铜连接等零部件环节，存在结构性变化，如光讯通讯在400G和800G光模块份额较高，沪电、西南电路等对国内大厂的PCB供应较多。
欢8095
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