报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 在AI大模型驱动下，中国智能算力需求与供给同步高速攀升，具备高效资源整合与调度能力的平台，将具备突出的规模化发展价值；算力调度中心的盈利高度依赖政府补贴，企业需战略性早期介入并契合政府多维核心价值；平台需具备高效整合和调度各地异构算力的技术能力；算力平台规模化价值变现的核心在于庞大且多元的客户基础，结合高效的生态合作与增值服务策略 [10]。 根据相关目录分别进行总结 算力需求增长迅速 - 中国智能算力需求与供给同步高速攀升，超大规模、高性能算力中心加速布局，带动整体算力基础设施快速扩容，具备高效资源整合与调度能力的平台有突出规模化发展价值 [10][11] - 智能算力需求在大模型应用领域激增，大模型需求占比接近60%，反映AI技术快速发展和未来算力市场巨大潜力 [14] - 互联网巨头和超大规模云服务提供商持续扩展算力中心，预计至2028年，中国智能算力整体需求将超20,000MW [16] 算力调度平台的价值 - 算力调度平台通过统一架构智能整合异构资源，核心价值在于提升利用率、降低使用门槛、简化算力获取流程，实现高效便捷的服务供给 [20] - 解决资源“碎片化”与“利用率低”痛点，汇聚碎片化、异构算力，通过智能调度提升整体资源利用率与可及性 [19] - 降低用户“成本”并提升“灵活性”，提供弹性、按需、高性价比的算力使用模式，显著降低用户成本和获取门槛 [19] - 简化算力“获取与管理复杂度”，统一管理并智能匹配算力与任务需求，简化用户操作，优化资源分配效率 [19] 政府补贴是核心来源 - 政府补贴是驱动算力调度中心商业模式及盈利的关键，政府核心诉求是确保本地已建算力资源充分利用，并通过结构化补贴机制激励用户、降低平台风险 [30] - 企业要成功赢得政府订单，需战略性早期介入以影响决策，精准把握、满足政府在经济、社会效益及政绩等多维度的核心价值诉求 [30] 优质算力调度平台技术特征 - 平台需具备精细化资源切片、异构算力兼容、跨地区调度、实时监控与动态调度等能力，实现算力资源的高效复用和低成本变现 [38] - 细粒度切片，将整块算力资源精准拆分为小单元，满足不同客户多样化需求，实现闲置资源充分复用 [33][38] - 异构算力兼容能力，具备兼容性，通过资源虚拟化技术统一调度不同芯片架构，确保用户体验不受硬件差异影响 [36][38] - 跨地区调度能力，整合各地区算力资源，实现资源跨区域调度，降低单一地区资源不足或故障的风险 [34][38] - 实时监控与动态调度能力，建立完善监控系统，实时跟踪客户算力使用状态，动态调整和打包复用闲置算力，提升资源利用率和收入 [37][38] - 潮汐调度能力，根据客户需求波动和使用高峰低谷，合理安排任务分配，实现资源高效变现 [35][38] 算力调度中心规模化的核心 - 算力平台需依托庞大且多元的客户基础，并结合高效的生态合作与增值服务策略，实现算力的规模化价值变现 [42] - 足够大的客户规模是快速盈利和达成目标的基础，高价值、需求稳定的大客户是核心目标，促使平台就近部署以优化服务 [42] - 客户群的丰富性允许通过分层定价实现算力溢价，最大化整体收益 [42] - 通过合作生态转型为“批发商”，聚焦高毛利算力销售并由伙伴完成低毛利交付，有效控制风险、提升利润 [42] - 在基础算力之上提供存储、网络等增值服务进行交叉销售，增加收入，提升客户粘性与终身价值 [42]