AMD着手追随英伟达在AI超算的脚步。今年年初AMD公布了InstinctMI300数据中心/HPC芯片，集成24个Zen 4 EPYC内核、CDNA3 GPGPU内核以及128GB的HBM3内存，预计今年下半年发布。HBM3内存带来5.734TB/s的带宽性能，比英伟达H100高72%；可以将ChatGPT和DALL-E等超大型AI模型的训练时间从几个月减少到几周。

AIGC引发算力军备竞赛。市场低估了算力军备竞赛对需求及创新的拉动，我们认为AMD的出招将加速英伟达H100的放量。当前，AIGC正在走向多模态，各种服务已经实现商业化，用户需求刚被点燃：ChatGPT月访问数在2023年4月已达18亿之多；早在去年11月，DALL-E每天创建的图片数量就已达400万张；Midjourney在Discord服务器中现在已有累积超过1730万用户。算力供给端，据OpenAI测算，自2012-2018年，用于训练AI所需要的算力大约每隔3-4个月翻一倍，总共增长了30万倍，以摩尔定律速度只有12倍增长，每年头部训练模型所需算力增长幅度高达10倍，整体呈现指数级增长。华为预计2030年全球算力规模达到56ZFlops，9年CAGR达到65%，未来的IT资本开支有望由AI引领。

算力军备竞赛驱动“黑科技”放量，新品发布节奏有望加速。算力供给端龙头英伟达1QFY24录得强势增长业绩，同时对未来给出乐观预期。在行业的乐观展望下，AMD也将加入算力供给侧的竞争中，我们认为这将驱使英伟达进一步提升H100/GraceHopper芯片的出货量占比并加快新品研发的节奏，以保持竞争力。我们认为，AMD加入AI大赛只是一个开端，未来半导体巨头的“你追我赶”将推动行业快速向前发展。

高性能AI超算场景下，光通信价值量得以再次提升。根据我们此前的研究，英伟达A100 DGXSuperPOD场景中，每块A100对应6只200G光模块，而在最新的满配GH200中，每块GraceHopper对应9只800G光模块，同时带来光纤用量进一步提升，连接器件向多芯、高密度结构进化。英伟达与AMD加速向高端化产品的升级将驱动800G光模块加速放量。

投资建议：

光通信：中际旭创、新易盛、天孚通信、太辰光、腾景科技、德科立、联特科技、华工科技、源杰科技、剑桥科技。

服务器&交换机：中兴通讯、紫光股份、锐捷网络。

算力上游：工业富联、寒武纪、震有科技。

液冷：英维克、申菱环境、高澜股份、佳力图。

边缘算力承载平台：美格智能、广和通、移远通信、初灵信息、龙宇股份、网宿科技、佳讯飞鸿。

边缘算力芯片：瑞芯微、全志科技、晶晨股份、翱捷科技、乐鑫科技。

风险提示：AIGC发展不及预期，算力需求不及预期。