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【AI浪潮高涨,中兴通讯迎来价值重估******
21世纪经济报道记者骆轶琪 广州报道
由AI大模型掀起的智能计算需求正持续高涨,也搅动着A股市场情绪。
近日字节跳动旗下智能助手豆包发布视觉理解模型,小米被曝正着手搭建自己的GPU万卡集群等消息,都成为驱动资本市场波澜的外部条件。
其中备受资本市场热捧的公司就包括中兴通讯,从12月17日开始截至12月27日收盘,中兴通讯股价大约从31.35元/股一路波动中上行,最高至41.62元/股,整体涨幅约32.76%,27日股价有所回落,收盘市值约1917亿元。
(中兴通讯近两周股价快速提升)作为早期主打通信设备业务的厂商,中兴通讯此前已经提出,定位从“全连接”向“连接+算力”拓展,算力相关产业链业务也被公司视为“第二曲线”。
12月20日,中兴通讯曾发布公告称,公司股价连续三个交易日收盘价格涨幅偏离值累计达20%以上,生产经营活动一切正常,内外部经营环境未发生重大变化;字节跳动也否认了市场传闻其与中兴探讨成立新品牌或开展芯片合作的消息。但后续中兴通讯股价仍在上行,这也显示出,市场上看到了其在AI智算产业链的业务布局进展。
财报中没有具体披露中兴在AI产业链中的收入贡献,但AI业务实际上是渗透到了公司定位的运营商、政企、消费者三大业务线中,从基础设施、大模型、行业应用等维度推进业务落地。那么中兴通讯的AI业务成分到底有多高?
智算需求旺盛
本次股价扰动的根源一定程度在于市场对智能计算的需求正持续旺盛。
IDC在12月中旬发布的统计显示,智算服务市场以远超预期的增速在高速成长,且未来五年仍将保持超高增速成长。2024上半年中国智算服务整体市场同比增长79.6%,市场规模达146.1亿元人民币。
业内普遍认为,目前互联网厂商是智算需求的重要主体,但其实头部智能硬件厂商也在陆续部署自己的智能计算能力。除了前述小米的计划,OPPO在今年初也公开介绍过其在东莞滨海湾建设数据中心的概况,这意味着在AI大模型驱动下,各类型厂商都在积极建设自身AI体系化能力。
通信行业更是如此,随着国内5G大规模建设取得成效,接下来通信运营商在无线通信领域的资本开支正减弱,但算力相关投入却在增多。
一方面,通信与AI能力融合将为通信技术向前演进打开更多商业化空间;另一方面,通信能力本身也是智算生态建设中必不可少的要素。
近日中国信通院发布的2025年通信业十大趋势中就提到两个与AI相关的内容:智能算力步入万卡时代,全盘调度提升计算效率;网络智能双向融合赋能,智算推动网络演进创新。
上海证券指出,2024年,中国电信云/算力投资计划180亿元,智算算力累计超过21EFLOPS;中国移动算力开支计划为475亿元,较2023年上涨21.5%,计划通用算力累计达9EFLOPS,智算算力累计超过17EFLOPS;中国联通在算网数智投资方面将坚持适度超前、加快布局。
据该机构分析,2024年以来,运营商开展了几次重要的算力服务器集采。招标中,运营商不仅注重服务器性能、功耗、扩展性、稳定性、运维效率等方面,还要考虑是否能够满足大数据和人工智能业务的算力需求。
运营商业务是中兴通讯一直以来的核心营收支撑,随着运营商业务发展侧重的拓展,中兴通讯也在顺势改变。
此前中兴通讯执行副总裁、首席运营官谢峻石曾分析,2024年看到三大运营商资本开支中对无线投资开始下降,对算网投资加大。中兴在2021年确立第二曲线发展策略,也跟随运营商客户的云网转型步伐,积极拓展在服务器、数据中心、交换机、5G行业应用等第二曲线业务的产品。
中兴通讯总裁徐子阳此前在公开演讲中指出,当前AI产业发展面临三大难题:成本高、能耗大、商业模式没有形成完整闭环。
对此,可以从三方面缓解这些难题。首先是以网强算,“单颗GPU处理能力很重要,但以网强算、构建更大规模集群是重要方案。”他指出,中兴通讯与中国移动推进GPU的开放互联,联合研发新互联超节点AI服务器,突破传统GPU服务器的通信瓶颈。未来,还可将高带宽域(HBD)从机内扩展至机间互联,为构建更大规模的超节点奠定基础。
同时,训推并举才能加速商业闭环,中兴通讯与中国移动共同探索训推一体机,期望解决大模型商用的“最后一公里”难题。“智睿魔方AiCube”智算一体机已经赋能8个行业、20多个应用场景。此外要做到开放解耦,倡导推进软硬解耦、训推解耦、模型解耦。
AI+生态落地
虽然未在财报中明确披露AI相关业务带来的具体营收,但AI其实贯穿了中兴通讯旗下运营商、政企、消费者三大业务线。这与AI本身属于一种底层基础设施也密切关联。
今年半年报中,公司高层提到对2024年下半年的业务展望。其中在运营商网络领域,将联合运营商开展算力网络、云网融合创新,推进服务器及存储、数据中心交换机、数据中心配套、全栈全域智算解决方案等业务。
此外在政企市场,推出新一代智算服务器、高端存储、数据中心交换机等产品。服务器及存储专注于互联网、金融、电力行业头部客户,落地JDM(联合设计制造)深度合作模式;数据中心交换机加速布局互联网和金融行业,国内订货同比快速增长。消费者业务提出“AI for All”理念,布局全系AI终端。
在交换机业务方面,中兴通讯承载网副总经理李新双此前接受21世纪经济报道记者采访时指出,面对智算中心对数据交换和传输的新要求,中兴通讯交换机产品基于20多年的研发积累,推出星云智算网络方案,并已在多个市场项目规模中标。
他介绍,公司紧跟智算中心趋势,研发并推出包括盒式12.8T、盒式51.2T、框式核心交换机和白盒交换机等系列产品,满足千卡、万卡、十万卡GPU集群组网需求。
“中兴在交换机市场的布局是全面且深入的,包括数据中心交换机和园区交换机。策略是多元化发展,既要在数据中心交换机等高端市场上保持领先地位,也要确保在园区交换机等传统市场上保持稳固的市场份额。”他对记者介绍,在交换机市场,中兴已经在国内运营商网络云、公有云、私有云等新增市场项目中取得显著成果,同时在互联网、金融等行业逐步实现突破。
中兴通讯在三季报中披露,在智算基础设施和平台技术方面,推出了“一机多芯”开放架构AI服务器,兼容适配主流GPU,并以网强算,基于自研芯片推出2*200G网卡;推进OLink高速总线互联标准,并自研大容量交换芯片,在超万卡集群核心技术、算力原生、智算中心长距互联、推理任务智能分发等前瞻技术方向上开展研究。
大模型研发和应用也是必不可少的一环。今年6月的MWC上海期间,中兴通讯发布全栈自研的星云通信大模型,包括从14B参数到100B参数的多个版本,目标是要构建网络高阶自智的加速器。三季报指出,公司自研星云系列大模型,其中研发大模型有效带动研发效率提升;通信大模型在反诈、重保、新通话、体验保障等场景落地应用,加速自智网络进阶。
中兴通讯首席发展官崔丽指出,AI未来发展一定是融合性的,智算建设是系统化工程,仅靠纯GPU堆砌无法实现。为此,中兴通讯对内通过“芯片+整机+组装式研发+大模型”的方式启动智算拓;对外依托在通信领域的深耕、组装式研发、软件、硬件和系统工程实践等优势,与产业伙伴共同推进产业突破。
AI大模型的发展为通信产业链厂商提出新发展挑战的同时也带来新增长机会,国内产业链厂商合作并行正显得愈发重要。
】【亿道信息:推出AI眼镜解决方案但仍处于客户导入阶段******
新京报贝壳财经讯(记者罗亦丹)12月26日,亿道信息在深交所互动易平台上针对关于AI眼镜相关产品的问题回复称,公司推出了AI眼镜全链路解决方案—SW3010,该眼镜在美观、穿戴人体工学、AI Hub、拍摄各方面算法调优方面表现出色,特别是在拾音、拍照、图像处理、视频优化、国内外AI模型导入、与AIPC、家庭智算中心及AIoT链接等方面进行了深度优化。系统支持多模态交互,包括语音、手势、按键等多种交互方式,适应不同使用场景。
亿道信息表示,目前公司的AI眼镜产品仍处于客户导入、开模及深入优化阶段,暂未达到量产阶段。AI眼镜相关市场仍处于行业发展初期,消费习惯需要培育,市场拓展方面仍存在不确定性。敬请广大投资者注意投资风险。
编辑 岳彩周
校对 杨许丽
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】【AI大模型时代:多元算力如何打破碎片化困局?******
21世纪经济报道记者白杨 北京报道
2024年,当大模型迈入新的发展阶段,AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。
一方面,模型已突破模态的隔离,文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合,极大地增强了模态的多样性;另一方面,大模型的应用落地领域得到广泛拓展,企业对算力的需求持续增加,对算力的依赖性显著提升。
目前,业内的共识是,大模型的Scaling Law依旧有效,因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是,随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入,算力不仅仅是技术基础设施,更成为影响企业竞争力的重要因素。
从算力层面看,行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例,尽管模型规模仅增大2.3倍,但所需算力却增长了116倍。
这种指数级的算力消耗增长,使得传统的单一算力架构已经难以为继,行业亟需更加高效、多元的算力解决方案。
因此,算法的创新将驱动算力需求的持续高增长,同时,算法结构的创新也带来了MoE(混合专家模型)、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求,也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。
在此背景下,构建一个多元化的算力系统生态显得尤为重要。
12月25日下午,浪潮信息与智源研究院达成战略合作协议,双方将共建大模型多元算力开源创新生态,提升大模型创新研发的算力效率,降低大模型应用开发的算力门槛。
这次合作不仅是技术层面的互补,更是产业生态的一次重要整合。目前,智源的开源大模型通用算子库FlagGems已接入浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台,可帮助企业实现多元算力的适配与使用。
事实上,许多企业都已意识到多元多模的重要性,但是,由于不同硬件架构、指令集的差异以及算子库的独立实现,整个生态系统往往处于碎片化状态,难以形成合力,这种割裂的生态现状不仅抬高了大模型应用的技术门槛,也让企业在实际部署中面临重重困难。
尤其对于那些技术力量薄弱的传统企业用户来说,不仅在多元的芯片、模型中难以选择,而且即使部署成功,也存在软件框架多、易用性差等问题。这种局面导致企业在后期开发和使用中举步维艰。
而此次合作,通过将智源的开源大模型通用算子库FlagGems与浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台进行深度融合,让大模型应用开发能够使用跨硬件、多框架兼容的算子集合,进而满足了企业多种开发框架的需求,真正实现了大模型在跨算力平台上的无缝开发与迁移。
资料显示,FlagGems于今年6月推出,截至12月,已提供超过130个大模型算子,是目前提供算子数量最多、覆盖广度最大的开源算子库。现在,借助元脑企智EPAI大模型开发平台,企业不仅能够在多种算力平台上进行高效的AI算法开发,还能够灵活应对不同硬件架构带来的技术差异。
浪潮信息高级副总裁刘军向21世纪经济报道记者表示,“在多元多模的产业格局下,AI的产业化落地本质上就是推动人工智能与百行千业的深度融合。过去,硬件架构、指令集的差异及算子库的独立实现,让算力产业形成了生态藩篱,这次合作的目的就是要化解这些高门槛问题,为AI应用创新注入更强大、多元的算力支持”。
此外,开源开放是创新活力的源泉。未来,随着更多企业与开发者的加入,大模型多元算力生态有望逐渐成熟,并成为推动AI技术全面落地的关键引擎。
】【AI大模型时代:多元算力如何打破碎片化困局?******
21世纪经济报道记者白杨 北京报道
2024年,当大模型迈入新的发展阶段,AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。
一方面,模型已突破模态的隔离,文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合,极大地增强了模态的多样性;另一方面,大模型的应用落地领域得到广泛拓展,企业对算力的需求持续增加,对算力的依赖性显著提升。
目前,业内的共识是,大模型的Scaling Law依旧有效,因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是,随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入,算力不仅仅是技术基础设施,更成为影响企业竞争力的重要因素。
从算力层面看,行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例,尽管模型规模仅增大2.3倍,但所需算力却增长了116倍。
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因此,算法的创新将驱动算力需求的持续高增长,同时,算法结构的创新也带来了MoE(混合专家模型)、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求,也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。
在此背景下,构建一个多元化的算力系统生态显得尤为重要。
12月25日下午,浪潮信息与智源研究院达成战略合作协议,双方将共建大模型多元算力开源创新生态,提升大模型创新研发的算力效率,降低大模型应用开发的算力门槛。
这次合作不仅是技术层面的互补,更是产业生态的一次重要整合。目前,智源的开源大模型通用算子库FlagGems已接入浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台,可帮助企业实现多元算力的适配与使用。
事实上,许多企业都已意识到多元多模的重要性,但是,由于不同硬件架构、指令集的差异以及算子库的独立实现,整个生态系统往往处于碎片化状态,难以形成合力,这种割裂的生态现状不仅抬高了大模型应用的技术门槛,也让企业在实际部署中面临重重困难。
尤其对于那些技术力量薄弱的传统企业用户来说,不仅在多元的芯片、模型中难以选择,而且即使部署成功,也存在软件框架多、易用性差等问题。这种局面导致企业在后期开发和使用中举步维艰。
而此次合作,通过将智源的开源大模型通用算子库FlagGems与浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台进行深度融合,让大模型应用开发能够使用跨硬件、多框架兼容的算子集合,进而满足了企业多种开发框架的需求,真正实现了大模型在跨算力平台上的无缝开发与迁移。
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