一，中国移动重磅发布“九天”人工智能基座

5月24日，在中国移动人工智能生态大会上，中国移动正式发布了由万卡级智算、千亿多模态大模型、汇聚百大要素的生态平台共同构成的“九天”人工智能基座，旨在广泛汇聚产业力量，助推经济社会高质量发展，催生新质生产力，为数字中国建设注入更加强劲动能。

“万”卡互联并行加速算力供给。

算力是AI+发展的基础，中国移动原创提出算力网络，三年来初步建成规模全面和技术领先的全国性算力网络。建成智算网络新，年内将投产3个近两万卡超大规模单体智算中心和12个区域智算中心，广泛升级1500个边缘节点，训/推算力资源配比上升至1:10，为全社会提供澎湃算力。升级算网大脑新中枢，依托“算网大脑”纳管自有、边缘及三方算力，支持通智边一体化智能调度，在芜湖枢纽基础上打造更多国家级枢纽标杆示范，全面助力东数西算和全国一体化算力网落地实施。构建数联网新保障，积极打造跨行业、跨区域、跨主体的数据流通基础设施“数联网”，在国家级数据要素先行先试区—浙江杭州中国数谷部署数联网枢纽节点等，解决企业“不愿开放”“不敢开放”“不会开放”的难题，促进数据要素流通治理。

“千”亿多模态大模型能力与安全并行。

中国移动自主研发“1+N”通/专大模型体系，打造了千亿参数多模态大模型，支持语言、视觉、语音、结构化数据、多模态等全模态，具备十亿、百亿、千亿等多参数版本。在行业定向增强方面，除灌入基于全球范围的海量通识知识，九天千亿多模态大模型还融合通信、电力、运输、能源、钢铁、建筑、交通、航空等各行各业专业知识，国内预训练行业数据占比最高，达10%，全球范围领先。在模态设计方面，独创结构化数据大模型，解决了主流大模型无法胜任结构化数据处理的产业共性难题。在安全可信度方面，九天基础大模型是通过国家“生成式人工智能服务备案”和“境内深度合成服务算法备案”双备案的首个央企研发大模型，并获得中国软件测评中心安全测评的最高等级A级证书。在行业赋能方面，中国移动已自主研发15个行业大模型，布局40款自研行业大模型，其中，政务大模型已在多个省级数字政府项目落地应用，医疗大模型与多家国内龙头三甲医院合作，全面赋能急救、问诊、会诊等场景。

“百”舸争流众智汇聚共促产业加速成熟。

中国移动积极构建九天生态汇聚平台，广泛汇聚模型、数据、AI应用等百大优质要素，向产业开放一站式模型训推服务，助力成为大模型及原生应用的超级工厂。目前，平台已汇聚并开放超30个“自有+开源+生态”大模型、超20个高质量数据集，后续将逐步开放百个大模型、百个数据集和百个AI应用，带动我国大模型产业生态融通共赢。

二，算力概念股研发强度高

算力产业链涉及环节较多，算力公司需要大量资金用于开发产品，建设自身壁垒。因此，研发费用成为衡量算力公司技术投入的一大关注点。

数据宝统计，A股算力概念股2023年研发支出合计达到673.34亿元，占营收的比例为7.12%，这一比例是A股同期水平的2.84倍。11只概念股研发支出超10亿元，包括中兴通讯、工业富联、紫光股份、浪潮信息、海光信息等。

中兴通讯研发投入金额最高，达到267.83亿元。2023年公司持续在“连接+算力”技术上进行高强度研发投入，主力产品竞争力保持业界前列。目前公司已开发智算资源管理平台和AI智算平台，既支持异构算力管理、训推一体化管理等资源管理，也支持大模型数据处理、在线训练、编译优化、推理部署的全生命周期管理。

10家公司研发支出占营收比例逾20%，如寒武纪-U、龙芯中科、海光信息、航宇微、景嘉微等。

寒武纪-U研发强度最大，2023年公司研发支出11.18亿元，占营收比例达到157.53%。2023年公司的智能计算系统业务已在多个城市实现拓展，国内市场占有率已处于第一梯队。

三，高增长潜力的超跌算力股名单揭晓

身处AI领域的热门赛道之一，算力概念股持续受到机构关注。

据数据宝统计，近半年内，合计有44只概念股获得机构给予积极型评级（含买入、增持、强烈推荐等），占概念股总数的八成以上。按照5家以上机构一致预测，2024年、2025年净利润增速均有望超20%的概念股有19只。

上述19只高增长潜力股中，截至5月27日收盘，滚动市盈率最低的是润泽科技，达到23.89倍。该公司今年一季度实现净利润4.74亿元，同比增长43.81%。润泽科技积极把握AI发展机遇，加大智算领域的资金投入和研发投入，牵头在京津冀园区和长三角园区部署了大规模算力模组。2023年，公司成功交付行业内首例整栋纯液冷智算中心，单机柜功率超过20kW，上架速度达到历史最高水平。

以最新收盘价与年内高点相比，10股回撤幅度达20%及以上，包括芯原股份、景嘉微、润泽科技、中科曙光、天孚通信等。

芯原股份回撤幅度43.5%，排在首位。国投证券认为，公司持续围绕人工智能、物联网、高清视频应用、数据中心和Chiplet等关键应用领域进行深入的技术研发，有望持续受益于AIGC、自动驾驶、边缘AI、Chiplet等新技术的发展及产业化落地。

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