通信行业周报：26年AI算力应用初窥

【近期算力应用突破】

    9 月5 日，特斯拉AI 团队发布产品路线图，推出新版本12.5.2 并计划在2025 年第一季度在中国和欧洲推出完全自动驾驶（FSD），但仍有待监管批准。消息公布后特斯拉股价当天涨幅达到4.9%，我们认为FSD 的发展满足了市场部分对于AI 下游产品的期待，对26 年及未来算力应用有借鉴意义：

    通用大模型面临升级周期长、投资开支较大、专业匹配壁垒高的难点：目前市场仍在担心算力基础设施投资高速增长的背景下，下游是否能诞生“AI 爆款应用”支撑算力投资回报率。目前较为常见的通用大模型在满足市场需求上具有两大问题：1）垂类行业专业性和门槛较高。解决专业领域需求需要具备较高的数据质量、覆盖度，涉及到复杂的推理、逻辑以及高精度的预测能力，通用大模型暂时难以具备。

    2）较高的训练成本影响通用大模型推出进度。据semianalysis 报道，GPT4 参数已达1.8 万亿，一次训练成本6300 万美元。高昂的训练成本使得GPT4 问世一年后，全球AI 爆款尚未诞生。尽管如此，市场仍然对大模型的迭代翘首以盼，同时，也选择在垂类应用上“两条腿走路”，加速商业闭环落地。

    FSD 迭代稳步推进，下游客户反映较好：自2016 年以来，马斯克一直在探索特斯拉的FSD 自动驾驶方案。2024 年，特斯拉FSD V12 上线并在北美大规模推送。FSD V12 自动驾驶升级为从感知到车辆控制的“端到端”神经网络。2024 年9 月FSD 发布最新的12.5.2 版本，其参数是12.4 的5 倍，合并了高速公路和城市技术栈，驾驶流畅度进一步提升。目前下游客户反映较好，据特斯拉软件追踪网站TeslaFi统计，截至4 月26 日，在其付费用户登记的19759 辆特斯拉车辆中，FSD V12.3.4 版本安装量为6149 辆，普及率达到31.1%。

    垂类大模型快速发展，与通用大模型相互补充：我们认为通用大模型短期内还不是解决一切问题的“灵丹妙药”，汽车、医疗、金融等专业领域的问题仍然需要垂类大模型借助定制化的数据、任务加以训练。事实上除FSD 外我们也看到了近期Polaris、FinLLM、Corti.ai 等一系列各行各业的垂类模型获得关注。但这并不意味着通用大模型将被垂类大模型淘汰，广泛的推理、生成需求使得高精度通用大模型仍有广阔天地，据The information 报道，OpenAI 计划在秋天推出“草莓”模型以解决数学推理问题。我们认为垂类与通用对应的下游需求有所不同，随着市场对垂类应用关注度增加，两者有望相互补充，同频共振，丰富下游AI 产品矩阵，提高上游算力基础设施投资回报率。

    【应用变化对算力投资的影响】

    垂类大模型在发展过程中形成了预训练与微调两种训练方式。随着对垂类大模型的研究逐步深入，我们看到从业者逐步放弃微调选择预训练，为算力投资带来了边际增量，这是因为微调生成的垂类模型容易遇到幻觉、数据量较小、不具备等问题，从而给出错误的解决方案。因此垂类行业参与 者纷纷重金投资各自大模型，底层参数量庞大，以FSD 为例，截至24Q1，特斯拉自建超算中心AI 算力约35000 块英伟达H100 等效算力以满足自动驾驶训练需要。其他玩家诸如医疗保健公司Hippocratic、人工智能金融科技公司Aveni.ai 近期也纷纷融资以扩大底层模型参数量，优化生成结果，更好为客户服务。因此我们认为算力应用从通用向通用、垂类相互补充改变并不会动摇算力基础设施投资的重要性，下游AI 爆款应用的诞生仍然需要高额Capex 投入。基于此我们仍然坚定看好以AI 算力为主的方向，重视相关云厂商光模块供应商、交换机供应商等。

    建议关注：

    算力——

    光通信：中际旭创、新易盛、天孚通信、太辰光、腾景科技、光库科技、光迅科技、德科立、联特科技、华工科技、源杰科技、剑桥科技、铭普光磁。铜链接：沃尔核材、精达股份。算力设备：中兴通讯、紫光股份、锐捷网络、盛科通信、菲菱科思、工业富联、沪电股份、寒武纪。液冷：英维克、申菱环境、高澜股份。边缘算力承载平台：美格智能、广和通、移远通信。卫星通信：中国卫通、中国卫星、震有科技、华力创通、电科芯片、海格通信。

    数据要素——

    运营商：中国电信、中国移动、中国联通。数据可视化：浩瀚深度、恒为科技、中新赛克。

    风险提示：AI 发展不及预期，算力需求不及预期，市场竞争风险。

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