通信行业周专题：LLaMA对网络的三点预期差？运营商、卫星互联网等仍重视！

行业及产业 行业研究/行业点评 证券研究报告 通信 2023 年 07 月 23 日 LLaMA 对网络的三点预期差？运营商、卫星互联网等仍重视！ 看好 ——申万宏源通信周专题（20230717-20230721） 相关研究 "数据链实质催化？算力链业绩抉择？通信后续把握！ -申万宏源通信周专题（20230710-20230714）" 2023 年 7月 15 日 "聚焦卫星通信、AI 网络、运营商大模型，投资机会映 射-申 万宏源通 信周专题（20230703-20230707）" 2023 年 7 月 9 日 证券分析师 李国盛 A0230521080003 ligs@swsresearch.com 刘菁菁 A0230522080003 liujj@swsresearch.com 联系人 李国盛 (8621)23297818× ligs@swsresearch.com 本期投资提示：  本周专题主要讨论以下产业与投资更新：  （一） AI 算力链：LLaMA 开源打破平衡，光通信之外，交换机价值更需要重视。LLaMA开源，推理侧网络需求存在三点预期差：训练端格局以及推理端高性能 GPU 的接受度；推理的网络架构预测；LLaMA 2 的 RoCE 网络，实际利于主流交换机方案放量。站在 23H2进一步洞察大 AI 算力架构，我们认为，即使市场存在短期博弈或预期变化，产业趋势仍然明确且长期持续，通信网络环节有明确的增量机会。  （二）光通信：海外大厂光通信需求旺盛，算力与网络同行。谷歌为例，TPU 方案强调了OCS、WDM 等光通信技术，对比英伟达，谷歌超算网络的全光交换路径在光通信方案上更为激进，但两者技术路径均明确指向 800G 以上光网络的必然路径。在关注算力需求激增与技术创新、算法迭代的同时，网络作为算力/算法/数据的“粘合剂”，需求爆发与技术迭代一路同行。  （三）运营商+数据要素：数据要素多重催化，新红利起点。AI 链延伸，和数据链产生交集，后续持续关注各地数据要素落地、公共数据使用、运营规则明确以及数据局新动向等催化。近期数据要素多重催化，长沙数据财政先行先试+AIGC 管理办法出台+人民网发放三证，近期网络可视化变化表明数据流量主线、B 端和 G 端采购的投资机会。我们认为，运营商在数据要素的价值实现过程中，将享受极大红利。  （四）卫星互联网：星辰大海加速，建设确定性毋庸置疑。2023 年 7 月 9 日，我国成功发射首颗卫星互联网试验星，具备里程碑节点意义。预计 2023 年左右星网计划开始起步，2024 年下半年开始批量发射（利好卫星制造、火箭发射）。预计 2026 年左右发射加速，商业模式开始成熟（利好卫星运营、卫星终端）。  相关标的：1）算力与流量环节：关注中际旭创、华工科技、新易盛、天孚通信、中兴通讯、紫光股份、锐捷网络等。2）数字经济主线：运营商环节：关注中国移动、中国电信、中国联通等。可视化：中新赛克/恒为科技等。数据应用：亚信科技等。3）卫星互联网产业链：重点关注卫星载荷之信科移动，卫星地面和星上核心网之震有科技等。  风险提示：1）贸易与产业链波动对供给产生影响。2）下游相关环节需求不达预期。 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 行业点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 2 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 1. 专题观点 本周专题主要讨论以下产业与投资更新： （1）AI 算力链：LLaMA 开源打破平衡，光通信之外，交换机价值更需要重视。LLaMA开源，推理侧网络需求存在三点预期差：训练端格局以及推理端高性能 GPU 的接受度；推理的网络架构预测；LLaMA 2 的 RoCE 网络，实际利于主流交换机方案放量。站在 23H2进一步洞察大 AI 算力架构，我们认为，即使市场存在短期博弈或预期变化，产业趋势仍然明确且长期持续，通信网络环节有明确的增量机会。 （2）光通信：海外大厂光通信需求旺盛，算力与网络同行。谷歌 TPU 方案强调 OCS、WDM 等光通信技术，英伟达、谷歌技术路径均明确指向 800G 以上光网络的必然路径。在关注算力需求激增与技术创新、算法迭代的同时，网络需求爆发与技术迭代一路同行。 （3）运营商+数据要素：新红利起点，政策端催化成为未来重要节点。2023 年 7 月13 日《生成式人工智能服务管理暂行办法》，强调了数据价值和应用规范，与运营商数据要素价值方向一致，需重视数据要素政策催化数字经济机会。 （4）卫星互联网：星辰大海加速，建设确定性毋庸置疑。预计 2023 年左右星网计划开始起步，2024 年下半年开始批量发射（利好卫星制造、火箭发射）。预计 2026 年左右发射加速，商业模式开始成熟（利好卫星运营、卫星终端）。 1.1 AI 算力链：LLaMA 开源打破平衡，光通信之外，交换机价值更需要重视！ Meta 的大模型 LLaMA 开源，且快速绑定生态。Meta 发布免费可商用版本 LLaMA 2， 模型系列包含 70 亿、130 亿和 700 亿三种参数变体，此外还训练了 340 亿参数变体。关键是 LLaMA 2 开源，且已上微软 Azure，即将要上 AWS、Hugging Face。 短期市场担心 LLaMA 会减缓大厂“百模大战”，进而降低算力需求；实际广义算力需求未必受损。 原因是当前海外 AIGC 格局正在变得复杂，“百花齐放”状态才更利于硬件端（尤其不同网络方案）的迭代创新： 1）从两家竞争，到至少三家竞争。之前微软+openAI 较为领先。后来谷歌努力修正路线图并持续更新，Meta 在 CV 领域持续升级大模型（dinoV2、SAM）后，LLaMA2 开源可能会威胁另外几家巨头的基础大模型。 2）开源方式会启发其他 AI 创业公司。尤其当前 openAI 路线图并非一定终局的路线图。 推理侧的网络需求，存在很大预期差。 行业点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 3 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 1）市场担心推理侧不需要 H100 为代表“当前全球领先”（据 Nvidia 等数据）的算力方案；而实际上对于科技大厂而言，以硅片工艺、架构设计、软硬算法优化等先进技术为基础的高性能算力芯片，永远是具有整体性价比的。即便和 A100 对比，H100 的单位性能性价比也是更高的，无论训练或推理（下图，中间图表说明，在特定情景下 H100 的推理性能是 A100 的 30 倍，但芯片成本远小于此，更无需对比 T4/L4 等方案）。 且推理侧整体算力需求必然远大于当前“百模大战”阶段的训练需求。 图 1：即便和 A100 对比，H100 的单位性能性价比也是更高的（无论训练或推理） 资料来源：英伟达技术文档，，申万宏源研究 注：纵轴为相较于 A100 的性能提升倍数。 2）预计推理侧组网的核心架构是云，LLaMA 2 的推广模式可佐证。云是 AI 最重要的载体，开源方案