12月29日边缘计算板块较上一交易日下跌0.04%，英飞拓领跌。当日上证指数报收于3073.7，下跌0.44%。深证成指报收于10996.41，下跌0.13%。边缘计算板块个股涨跌见下表：

从资金流向上来看，当日边缘计算板块主力资金净流出9.45亿元，游资资金净流入1.37亿元，散户资金净流入8.08亿元。边缘计算板块个股资金流向见下表：

北向资金方面，当日边缘计算板块北向资金持股市值为278.8亿元，增持2.58亿元。其中增持最多的是中国联通，增持了1.87亿元。减持持最多的是中兴通讯，减持了0.45亿元。边缘计算板块北向资金持股变动明细见下表：

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农业经济曾经历上万年的发展，手工生产工具和道路交通网系其发展的核心基础设施。工业时代的基础设施，则是能源、铁路网以及输油管道。信息时代繁荣背后，依靠的是基站、服务器IDC机房等互联网基础设施的逐渐完善。

正在徐图展开的 人工智能时代 ，无 论是AIGC、 GPT 还是数 字经济，背后的核心技术设施是 算力网络 。 2 021年全球计算设备算力总规模达到 615EFlops， 增速 为 44%； 预计到2030年，全球算力总规模将实现 56Z Flops，平均年 增速将达到 65%。

本文将聚焦A股算力上游基础设备厂商，对各方诸侯实力一探究竟。

01算力价值链

算力行业涉及众多，包括了上游芯片、存储、散热、服务器等等以及中下游传输、边缘计算、机房、云计算厂商、应用层面和计算安全行业。

我们今天主要讨论上游基础设备附加值高、关联性强及市场讨论量较多的上游设备行业，包括： 芯片、封测、光模块以及服务器 。基本涉及了算力产业除基础物理材料外的硬件设施。

图：算力硬件图示，来源：网络图片

（1）芯片+Chiplet：算力基座

其中芯片+ Chiplet是算力的底座核心，芯片层面包含了通用性强的CPU、GPU以及FPGA和ASIC等定制化稍强的芯片。Chiplet主要是通过异构技术提高芯片计算能力，降低芯片设计成本和制造成本，二者相辅相成。

Chiplet又分为材料、封测、设备及设计（EDA/IP）环节，其中封测技术、设计是核心。

图：不同类型芯片图示，来源：浙商证券研究所

图：Chiplet作用图示，来源：浙商证券研究所

（2）服务器：链接桥梁

服务器是整合上游芯片供给，组装成能够供客户使用的高性能计算机，其价值在于是通用基础设施（ 芯片、存储等等 ）和应用产品的桥梁。根据IDC测算，全球AI服务器市场复合增速将达到19.5%，虽然不如芯片的技术强度高，但是服务器在算力产业链中也是举足轻重的一环。

图：2021-2025全球AI服务器市场规模预测，来源：平安证券研究所

（3）光模块：算力物流

光模块相当于算力传输的大脑，将电信号转化为光信号进行输出，再将接受的光信号转化为电信号输入，是连接算力的核心组件。

图：光模块图示，来源：浙商证券研究所

其中近期比较热门的CPO（ 光电共封装技术 ）是指把光引擎和交换芯片共同封装在一起的光电共封装，这种方式能够使得电信号在引擎和芯片之间更快的传输，缩短了光引擎和交换芯片间的距离，减少了尺寸，降低了功耗，提高了效率。更加匹配目前AI大算力的传输要求。

光模块将电信号转化为光信号后，需要依靠光传输来实现算力网络的建设，光传输相当于交通网络的干线，光模块相当于立交桥。

如果我们将客户成本拆解，以服务器厂商毛利率10%为基数估算产业价值(全 部按照AI服务器成本结构计算 )。根据2021年市场销售规模反向推算出光模块、芯片、存储、封装等等在产业链上的价值，如下图所示。

图：推算IT设备企业价值链比重，来源：锦缎研究院

02 A股算力榜

（1）芯片

芯片计算方面分为标准器件（ CPU、GPU及FPGA ）和定制芯片（ ASIC ）。我们拆分A股芯片上市企业营收时发现，就行业而言中国长城营收最高。但是考虑到中国长城的财报没有具体披露芯片单一品种的收入，实际收入包含了其他如计算机等产品价值，所以实际收入最高的应该是紫光国微和海光信息，分别达到了29.05亿及25.3亿，其中海光信息同比增长342.75%。

图：芯片企业营收及增速，来源：Choice金融客户端

再来看芯片企业的研发支出，海光信息、寒武纪及中国长城排名前三。其中寒武纪的研发支出占收入比重达到了366.34%，一方面是研发投入高，另外一方面是本身的收入很低。如果纵向来看无形资产和开发支出，寒武纪的研发成本基本全部费用化了。无形资产方面，海光信息达到了44.45亿，主要源于其芯片业务IP及EDA工具授权。

图：芯片企业研发支出及占比，来源：Choice金融客户端

图：芯片企业无心资产及开发支出，来源：Choice金融客户端

毛利率 在一定程度上能够反映企业技术能力及行业在产业链中的价值，芯片作为算力基础硬件设备中价值最高的环节，企业自身的毛利率也很高，基本都位于50%区间左右，其中紫光国微、复旦微电和景嘉微超过了60%。

图：芯片企业毛利率，来源：Choice金融客户端

现金余额 方面，安路科技，复旦微电和景嘉微的现金流状况较为吃紧，根据目前不太成熟的国内芯片市场，可能需要进一步融资。

图：芯片企业现金及等价物余额，来源：Choice金融客户端

总体来看，海光信息是算力芯片行业中的佼佼者，无论是代表技术水平的毛利率表现，还是研发投入的持续性，亦或是无形资产储备、营收的增长率方面都排名前列，并且海光目前的最小制程已经达到了14nm。

寒武纪 也是比较特殊的一个，营收目前排名较低，但是相对于其他企业，寒武纪目前的研发策略比较激进，并且大部分研发投入都没有实现资本化，毛利率也没有特别出彩，需要关注后续企业现金流水平。

中国长城 财报未披露具体的芯片业务数据，飞腾芯片的性能和自主化比较高，需要考虑到目前中国长城的芯片一般与计算机设备同时销售，单论芯片业务而言可能放大了营收价值，当然从毛利率水平也能看出其业务性质不单一。

图：国内CPU生产厂商竞争力评价，来源：前瞻产业研究院

（2）服务器

在此前的报告《A股算力“卖水人”：浪潮信息VS中科曙光》中，我们曾分析过服务器位于算力产业价值链的最底端，尤其受到上游芯片行业的控制。报告发出的第二天，浪潮就因为上了美国实体清单连续大跌。

我们还是来看目前服务器市场的相关企业营收表现，浪潮和紫光明显高于中科曙光。但是考虑到紫光的设备收入业务比较多，虽然没有披露具体的产品，单就市场占有率而言，浪潮目前是绝对的龙头。

图：服务器企业营收及增速，来源：Choice金融客户端

图：服务器国内市场占有率，来源：中国银河证券研究院

基本面除此之外，新兴市场的AI服务器，浪潮在全球的市占率也排名第一，在国内的AI服务器市场，浪潮的市场占比甚至达到了52.4%。

图：全球AI服务器市场，来源：中国银河证券研究院

研发层面 来看，紫光的研发投入绝对值最高，中科曙光的研发占收入比重最高，在一定程度上反映了目前企业对外部技术的依赖程度。紫光高投入带来的无形资产最多，其次是中科曙光。

图：服务器行业研发支出及占比，来源：Choice金融客户端

图：服务器企业无形资产及开发支出，来源：Choice金融客户端

研发投入也反映在了企业毛利率中，可以看到紫光和中科曙光的毛利率明显高于神州信息和浪潮。但是服务器这个行业的整体技术含量不高，多数企业毛利率区间很难突破20%。

图：服务器企业毛利率，来源：Choice金融客户端

浪潮信息作为目前无论是通用服务器还是AI服务的国内话事人，占据着绝对的市场份额。相较于其他厂商，业务也较为纯粹，上下游客户的依赖程度也比较高。

不过需要注意的是其研发投入水平一般，高度依赖上游芯片企业，并且产品较为集中。这次实体清单的考验或许会让浪潮重新思考自己组装厂的定位。

中科曙光在研发能力和上游芯片的布局优势逐渐明显，尤其是这次实体清单制裁后，中科曙光的下跌幅度较小，市场对中科曙光的自给能力给予了肯定。

紫光股份收购新华三后，其服务器市场份额增长较为缓慢，近三个财报其X86服务器市场份额为16.1%、15.4%、17.4%处于不温不火的状态，新华三的服务器同样需要警惕对上下游的依赖程度。目前来看，紫光不具备中科曙光的强研发能力。

（3）Chiplet

Chiplet本质上是芯片堆叠的封装技术，比如AMD推出了面向数据中心的APU（ 加速处理器 ）：Instinct MI300，在这颗APU上，AMD就用到了13颗小芯片：分别是九颗5nm制程工艺制造的CPU和GPU，以及四颗6nm制程工艺制造的其他芯片。

所以从产业价值链中，Chiplet本质上是基于芯片的良率和制程瓶颈的改进路线，所以其价值必然没有芯片本身高。目前来看不同芯片的接口、适应程度还没有统一的标准，但是不妨碍我们先来熟悉一下封测环节的优秀企业。

相较于芯片设计和芯片制造，封测环节其实属于劳动密集型行业，全球市场份额中有超过74%由中国占据，CR10中，中国台湾企业市占率54.2%，中国大陆企业市占率20.1%。

图：封测全球市场占有率，来源：艾瑞研究院

这其中，大陆的三家企业长电科技、通富微电和华天科技都是A股上市公司。截至去年中报，长电科技营收规模最大，达到了155.94%，通富微电的增长率较快达到了34.95%。总体来看长电科技在体量大的同时，ROE水平明显高过通富微电和华天科技，企业整体运营效率、盈利能力乃至融资水平较高。

图：封测企业营收及增长率，来源：Choice金融客户端

图：封测企业ROE，来源：Choice金融客户端

研发费用 投入来看，长电科技的投入额最高，通富微电的投入意愿最强。无形资产方面，通富微电和甬矽电子相对较高。

图：封测企业研发支出及占比，来源：Choice金融客户端

长电科技 目前来看无论是市占率、营收还是财务表现都是行业顶尖，期间费用率非常稳定，在芯片产业链中是非常成熟的企业。对于长电而言，最大的风险还是封测环节的技术性不高，可替代性强，并且目前海外客户占比超过70%，存在贸易摩擦的风险。

通富微电 和长电科技的潜在风险一致，并且通富微电的单一客户占比超过44%，AMD为其第一大客户。客户集中带来的风险也不可忽视。

看过了封测我们再来看一下Chiplet设备、设计厂商。

设备厂商中，整体来看偏上游，毛利率较高，目前体量都不是很大，但是增速很快。除业务面较广的北方华创外，其余厂商截至2022年中报营收均在10亿左右，长川科技的业务面更偏向于封测设备，同比增长幅度也最高，达到了76.52%。

图：Chiplet设备生产商营收及增幅，来源：Choice金融客户端

研发投入方面，长川科技的研发投入明显高于其他同行。

图：Chiplet设备生产企业研发投入，来源：Choice金融客户端

企业毛利率方面，除去规模较小的华峰测控，其余企业的毛利率水平浮动在40%-60%区间，作为封测上游的设备生产商，技术水平较为平均。华峰测控的业务面较窄，主要聚焦于模拟及混合信号类集成电路测试系统，因此毛利较高。

图：Chiplet设备生产企业毛利率，来源：Choice金融客户端

Chiplet设计相关上市企业中，芯原股份是绝对的龙头，截至2022年中报，营收已经突破了12亿元，相比之下华大九天、概论电子和广立微目前还不足以与之竞争。

图：Chiplet设计企业营收及增幅，来源：Choice金融客户端

研发投入方面，芯原股份也是一骑绝尘，无论是研发支出绝对值，还是企业无形资产，都是行业龙头。华大九天虽然营收较低，但是研发投入意愿强，研发投入占比达到了102.15%。

图：Chiplet设计企业研发支出，来源：Choice金融客户端

目前来看无论是设计还是设备，市场规模都不是很大，设备龙头长川科技和设计龙头芯原股份的营收规模都是20亿量级左右。设备方面潜在风险是，封测设备的技术壁垒不高，客户较为集中。设计方面Chiplet本质上也降低了设计难度，毛利率可能会下降。

（4）光模块

光模块企业中,中际旭创的营收最高，其次是光迅科技、新易盛。光迅科技有一半的收入是光传输贡献的，实际2022年中报期光模块的收入为16.64亿元，与新易盛相仿。增速方面，光模块市场呈现了马太效应，在营收基数最高的同时，中际旭创的增幅也最高。

图：光模块企业营收及增速，来源：Choice金融客户端

研发支出方面，光模块是较为成熟的市场，上市公司中研发投入的占比都不是很高，其中光器件产品增多的天孚通信研发意愿较强，但是考虑到营收绝对值，中际旭创和光迅科技的研发支出最高。

图：光模块企业研发支出及占比，来源：Choice金融客户端

毛利率方面，定制光器件的天孚通信因为定制产品价格和自身的营收规模，取得了高于行业的毛利率。新易盛、中际旭创和光迅都在30%左右，剑桥科技因为大部分业务是电信终端和无线网络，所以毛利率低于光模块企业的平均水平。

图：光模块企业毛利率，来源：Choice金融客户端

市场占有率方面，全球光模块市场中，中际旭创排名第二，2021年底全球市场占有率达到10%，光迅科技排名第四，市场占有率8%左右。

图：2021全球光模块市场份额，来源：华经产业研究院

产业进度方面，新易盛和中际旭创都拥有800G硅光产品，光迅目前实现了400G硅光产品的量产，其中新易盛的800G产品芯片源于收购Alpine，中际旭创800G硅光新品是自研。

中际旭创目前在光模块领域的优势较为明显，无论是增长率还是研发能力都得到了印证。

03 最后的话

●算力基础硬件设施，无论是产业价值、还是成本价值，核心都是芯片。我国目前的芯片制造能力短板较为明显，整体来看有向好的迹象。

●除芯片外，其他硬件设施 不落下风，服务器、封装、电光器件都有全球龙头和市占率较高的公司。

●公司层面，我们用一张榜单将各行业龙头做了总结，如下图所示（ 点击可看大图 ）。

图：企业统计图示，来源：锦缎研究院

边缘计算是指在网络的边缘侧，利用就近的数据处理能力，将传统中心化的数据处理过程移到离用户更近的地方完成。 这就像是一个被“断了线”的交换机或者路由器一样，让数据能更快地到达目的地。 边缘计算网关也可以理解为一个中间节点，将传统中心化的计算过程移到了离用户更近和带宽最大的网络中，有效提升企业的生产效率和响应速度。 边缘计算网关是边缘设备与云连接、收集和处理数据和应用程序服务的重要接口。

边缘计算网关EG20支持多款PLC协议解析，为不同行业用户提供满足其业务需求以及未来发展方向的定制化产品和解决方案。 由于设备端到端通信带宽受限，因此在传输数据时候会受到一定程度上的延迟限制。 在数据传输过程中，往往会受到网络波动、流量以及延时等影响导致传输卡顿，延迟高、效率低等问题，影响了业务体验。 而将云计算与边缘计算技术结合起来后，就可以在更靠近用户侧、更靠近网络侧建立端到端连接来解决数据传输过程中遇到的问题。 具体而言有以下几个方面：

1.数据收集和数据处理

因为传统的数据处理方式往往是集中在服务器上，但这种方式的效率会比较低，数据处理的时间也会变长。 边缘计算则可以解决这一问题，让网络设备离用户更近。 利用边缘服务器来收集、分析和处理用户侧的数据，并在用户靠近时将数据转发给边缘计算网关，让它们能够直接响应用户的请求。

2.降低网络带宽

边缘计算设备可以部署在用户附近，能够减少网络带宽。 在很多物联网设备中，数据处理需要在离网络更近的地方完成，从而降低了数据传输的带宽。 举个例子，可以将一个用户端产生的图像文件在网络边缘进行快速分发，减少等待时间和流量，从而降低带宽成本。 （2）降低数据传输延迟。 （3）节省存储空间与带宽成本。 （4）减少业务中断时间。

3.减少延时

传统的数据中心由于规模大、成本高，所以存在很多技术瓶颈。而边缘计算的架构可以很好地解决这一问题，将原本要由云端处理的海量数据在边缘设备进行分类整理后再转发到云端进行处理，避免了延迟等问题。 因此，在数据传输方面，相比于传统数据中心而言，边缘计算能有效降低延时、提升效率。 当然也有其他方面：

4.增强数据安全

边缘计算通过分布式存储、负载均衡、安全策略等手段，解决云端数据存储的安全问题，同时将海量的云端数据分散到边缘计算节点上，避免网络流量过大对用户体验产生影响。

5.实现网络智能化，提升网络稳定性

边缘计算网关可以在不影响网络的情况下，将数据进行就近处理，提升了数据传输时效，提升了数据采集和分析能力。 边缘计算网关应用场景广泛，可以应用在金融、物流、交通等行业中：可用于保护关键数据、保障数据安全、提升业务体验。 边缘计算的应用是为了将一些核心的应用部署在离用户最近的网络，从而提升整体网络稳定性与可靠性；同时还能够实现关键数据的快速采集与分析处理工作，从而提升业务处理速度，也提高了运营效率。

ChatGPT是由美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。上线仅仅两个月，ChatGPT的活跃用户就突破一亿，掀起了新一轮人工智能浪潮。作为一款优秀智能聊天机器人模型，ChatGPT在很多事情上都有着独特的见解。今天，OpenAI正式开放 ChatGPT 的API，允许任何企业在其应用程序、网站、产品和服务中使用 ChatGPT 功能。

随着物联网、云计算和大数据技术的不断发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式，正逐渐走进大众的视野。为了更好地了解边缘计算的发展趋势，我们和ChatGPT进行了一次聊天。

01、边缘计算是什么？

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算架构，它将计算、存储、网络和应用服务功能分散到靠近数据源的边缘设备和节点上，以便在本地处理和分析数据，减少数据传输延迟和网络带宽的压力。边缘计算通常应用于需要实时处理和响应数据的场景，如工业自动化、物联网、智能交通、智能家居、虚拟现实和增强现实等。相比于传统的云计算模式，边缘计算可以更好地适应这些场景的需求，提高数据的安全性、可靠性和效率，并提供更好的用户体验和商业价值。

02、你怎么看待2023年的边缘计算行业发展？

由于边缘计算在物联网、工业自动化、智能交通、智能家居、虚拟现实等领域的应用日益广泛，我认为在2023年，边缘计算行业将会持续快速发展，并呈现以下几个趋势：

①与人工智能、机器学习等新兴技术的融合：边缘计算将更加密切地与人工智能、机器学习等技术相结合，为各个行业带来更多的创新和价值。

②增加边缘设备的智能化：边缘设备将会变得更加智能化，能够更好地处理和分析数据，提高边缘计算的效率和精度。

③安全和隐私问题将得到更多关注：由于边缘设备和节点处于较为分散和开放的环境中，边缘计算的安全和隐私问题将会得到更多的关注和加强。

④边缘计算与5G技术的结合：5G技术的普及将会极大地促进边缘计算的发展，边缘计算将会成为5G应用的重要基础设施之一。

⑤多云边缘计算的兴起：多云边缘计算将成为一个重要的发展趋势，可以更好地满足企业和组织对于数据处理、存储和分发的需求。

总之，我认为在未来的几年中，边缘计算将会成为各个行业数字化转型的重要支撑，为我们的生活和工作带来更多的便利和价值。

03、边缘计算和CDN的关系和区别是那些？

边缘计算和CDN（内容分发网络）在一些方面有相似之处，但是它们有着不同的重点和目标。

边缘计算是一种分布式计算架构，它将计算、存储和应用服务功能分散到靠近数据源的边缘设备和节点上，以便在本地处理和分析数据，减少数据传输延迟和网络带宽的压力。边缘计算的目标是提高数据的处理速度和效率，并且减少数据传输的成本和延迟。

而CDN则是一种通过在全球不同地区的服务器上存储静态文件和动态内容来提供更快速、可靠的数据传输的解决方案。它通过将内容缓存到靠近用户的边缘节点上，使得用户可以更快地访问和下载内容，从而减少了传输延迟和网络拥塞。

因此，边缘计算和CDN的主要区别在于它们的重点和应用场景。边缘计算主要关注的是在边缘设备和节点上的数据处理和分析，提高数据的处理效率和降低传输延迟。而CDN主要关注的是如何通过全球分布式服务器的部署，提高数据的传输速度和可靠性。尽管两者的目标不同，但是它们的应用可以互相补充和增强，提高数据的处理和传输效率。

04、边缘计算未来发展趋势怎么样呢？

边缘计算（Edge Computing）在未来的发展趋势中将会持续发挥着重要的作用。以下是一些边缘计算未来发展趋势：

①更广泛的应用场景：随着边缘计算技术的不断发展和完善，将有更多的行业和场景应用到边缘计算中。例如，物联网、智能制造、智慧城市、自动驾驶等领域。

②更高效的边缘计算架构：随着边缘设备的不断普及和边缘计算技术的不断进步，边缘计算架构将会更加高效，处理能力也将更强，能够处理更大规模的数据。

③与人工智能的结合：边缘计算将会更多地与人工智能（AI）结合，利用AI算法在边缘设备上进行数据分析和处理，进一步提高处理效率。

④安全性的提高：由于边缘计算设备在物理位置上比较分散，并且需要通过互联网进行连接和通信，因此安全性一直是边缘计算技术发展的重要问题。随着技术的不断成熟，边缘计算设备的安全性将会得到更加完善的保障。

⑤边缘计算与5G技术的深度融合：5G技术的发展将会进一步推动边缘计算技术的应用，两者将会深度融合，进一步提高数据传输的速度和效率，实现更多领域的数字化转型。

总的来说，未来的边缘计算技术将会更加普及和成熟，应用场景也将更加广泛。同时，边缘计算也将会更加高效、安全和智能化，与人工智能和5G技术等新技术深度融合，为未来的数字化世界提供更加强大的支撑。

05、全球边缘计算大会为什么是中国边缘计算领域最好的会议？

作为边缘计算领域的重要国际会议，全球边缘计算大会在全球范围内吸引了众多专家、学者、企业家和政府官员的关注和参与。以下是我认为全球边缘计算大会成为中国边缘计算领域最好的会议的一些原因：

①国际化的组织和参与：全球边缘计算大会的组织者和参与者来自全球范围内的企业、学术机构和政府机构，保证了会议的国际化程度和参与度。（GECC之前曾与CNCF、LF Edge、OpenStack基金会合作）

②专业的议题和主题：全球边缘计算大会的议题和主题涵盖了边缘计算领域的各个方面，从基础技术到行业应用，从学术研究到商业应用，都有涉及，使得会议的内容丰富、专业、前沿。（GECC讲师来自产、学、研各界，之前邀请投资界、法律界顶级专家来分享边缘计算干货）

③高水平的演讲和交流：全球边缘计算大会邀请了众多国内外知名专家、学者和企业家做高水平的演讲和分享，使得参与者可以获取最新的边缘计算技术和行业应用动态，并且有机会与业界顶尖人士进行交流和合作。

④创新的展示和展览：全球边缘计算大会还包括展览和展示环节，参与者可以亲身了解边缘计算相关的产品、技术和应用，加深对边缘计算行业的了解和认识。

综上所述，全球边缘计算大会在组织、议题、演讲和展示等方面均取得了卓越的成绩，为中国边缘计算领域提供了一个国际化、专业化和高水平的交流平台，成为中国边缘计算领域最好的会议之一。

聊的不过瘾？

来参加全球边缘计算大会！

3月31日，来北京，聊聊关于边缘计算的一切！

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