算力基础设施建设 - 宁夏已建成大型、超大型数据中心9个，在建项目27个，标准机架数达14.2万架，智算算力规模7.4万P，中卫数据中心集群智算规模位居全国第三 [1] - 截至2024年底，智算项目投资、标准机架、智算算卡、算力规模同比实现"四个翻番"，预计2024年底以上指标将再次同比翻番 [1] - 宁夏算力综合指数进入全国前十，算力质效分指数排名西部第一 [1] 算力产业生态培育 - 银川、石嘴山等地集聚电子制造项目初具规模，为4000余家企业提供云计算服务 [1] - 20多个大模型在宁夏落地训练，凯添燃气AI、农业农村经济运行智能AI等行业垂域模型投入应用 [1] - 6所学校入选全国中小学人工智能教育基地 [1] 数据要素开发应用 - 宁夏汇聚农业、金融等领域数据114亿条以上，出台《关于促进数据要素市场发展的实施意见》 [2] - 平罗县盐碱地改良大数据云服务平台入选国家优秀案例，实现土地水资源利用、作物长势变化等数字化监测 [2] 数智赋能转型 - 宁夏累计建设智能工厂、数字化车间186个，培育工业互联网平台119个，2600家中小企业"上云用数赋智" [2] - 蒙牛宁夏工厂被认证为"灯塔工厂"，吴忠市成为全国数字化转型试点城市 [2] - 宁夏基层医疗机构人工智能辅助诊疗实现全覆盖，形成40多个典型应用场景 [2] 东西部协同合作 - 通过"东数西算"、"东西合作"吸引国家部委重点项目和腾讯等企业数据中心加快建设 [2] - 召开闽宁协作推动跨境电商合作，与福建多家头部企业洽谈合作 [2] 发展目标与规划 - 宁夏提出"1235577"发展目标，以数字经济为"第一增长极"，发挥"双中心"功能 [2] - 到2027年力争数字经济规模达2700亿元，占经济总量40%以上，基本建成"中国绿色算力之都" [2] - 下一步将重点打造国家算力保障基地、人工智能应用基地、战略数据灾备基地和算力调度交易中心 [3]

宁夏算力产业发展现状 - 截至2024年底宁夏智算项目投资、标准机架、智算算卡、算力规模同比实现"四个翻番" [1] - 算力综合指数进入全国前10 算力质效分指数位居全国第6、西部第1 环境指数位居全国第2、西部第2 [1] - 已建成大型、超大型数据中心9个 在建数据中心项目27个 标准机架数达14.2万架 [1] - 建成智算算卡11.6万张 算力规模7.4万P 中卫数据中心集群智算规模全国十大集群排名第3 [1] 宁夏发展算力产业的优势条件 - 气候凉爽干燥 全年平均气温8.8摄氏度 属中国最适宜建设大型数据中心的一类地区 [1] - 全国首个新能源综合示范区 拥有丰富绿电资源 [1] - 全国唯一的国家新型互联网交换中心和全国一体化算力网络枢纽"双节点"省区 [1] 宁夏数字经济发展规划与政策支持 - 2024年出台促进数字产业化和产业数字化政策体系 [1] - 2024年5月提出加快培育新质生产力 打造数字经济"第一增长极" 建设"中国绿色算力之都" [1] - 2027年底数字经济规模目标2700亿元 占经济总量40%以上 数字经济核心产业增加值达640亿元 较2021年翻番 [2] - 2030年目标形成具有较强竞争力的数字产业集群 基本建成"中国绿色算力之都" [2] 宁夏算力产业生态建设成果 - 引进培育电子专用材料、光伏设备及元器件、高性能服务器、智能穿戴制造等项目 电子制造集聚发展初具规模 [2] - 20多个大模型在宁夏落地训练 10余家人工智能企业落地应用 形成40多个典型应用场景 [2] - 建成智慧教室、智能实验室、智慧梦工坊1200多家 186个智能工厂和数字化车间 [2] - 培育106个企业级、13个行业级工业互联网平台 2600家中小企业"上云用数赋智" [2]

算力互联互通行动计划核心内容 - 工业和信息化部印发《算力互联互通行动计划》旨在加快构建算力互联互通体系 实现不同主体 不同架构的公共算力资源标准化互联 提高公共算力资源使用效率和服务水平 促进算力高质量发展 [1] - 算力互联互通是在现有互联网体系架构基础上 通过构建统一算力标识 增强异构计算和弹性网络能力等方式 将不同主体 不同架构的公共算力资源标准化互联 形成可查询 可对话 可调用的服务能力 [1] - 到2026年 建立较为完备的算力互联互通标准 标识和规则体系 到2028年 基本实现全国公共算力标准化互联 逐步形成具备智能感知 实时发现 随需获取的算力互联网 [2] 算力互联互通发展目标 - 设施互联方面 推广新型高性能传输协议 提升算力节点间网络互联互通水平 [2] - 资源互用方面 建成国家 区域 行业算力互联互通平台 统一汇聚公共算力标识 实现全国头部算力企业的公共算力资源互联 [2] - 业务互通方面 推动算 存 网多种业务互通 实现跨主体 跨架构 跨地域算力供需调度 [2] - 应用场景方面 开展算力互联网试验网试点 赋能产业普惠用算 [2] 算力互联互通实施行动 - 开展算力互联筑基行动 算力设施互联提速行动 算力互联互通平台体系建设行动 算力业务互通创新行动 算力互联领航行动五大行动 [2] - 具体措施包括推动技术攻关 发布算力互联互通技术目录 建立标准体系 联合产学研用等多方力量推进技术标准协同创新 [2] - 建设国家算力互联网服务平台 开展算力标识"畅联"活动 推动多元异构算力业务互通 实现算力任务万卡调度和算 存 网多种业务互通 [2] 算力互联互通应用场景 - 推动算力互联在算力资源服务 任务调度 市场交易 开源社区运营等新业态场景应用 [3] - 推动算力互联在人工智能 科学计算 智能制造 远程医疗 视联网等企业级场景应用 [3] - 推动算力互联在智能驾驶 云渲染 云电脑 云游戏等消费级场景应用 [3] - 推动算力互联与能源互联网 工业互联网 移动互联网等融合创新应用 [3]

算力互联互通行动计划 - 到2026年建立完备的算力互联互通标准、标识和规则体系 [1] - 推广新型高性能传输协议提升算力节点间网络互联水平 [1] - 建成国家、区域、行业算力互联互通平台 [1] - 统一汇聚公共算力标识实现全国头部算力企业资源互联 [1] - 推动算、存、网业务互通实现跨主体跨架构跨地域调度 [1] - 开展算力互联网试验网试点赋能产业普惠用算 [1] 发展目标 - 到2028年基本实现全国公共算力标准化互联 [1] - 逐步形成具备智能感知、实时发现、随需获取的算力互联网 [1]

重组背景与战略意义 - 海光信息与中科曙光筹划重大资产重组并同步停牌，通过换股实现整体吸收合并，旨在实现国内AI产业优势企业资源的深度融合[1][2] - 重组有利于聚集核心优势力量共同投入AI全栈解决方案研发，化零为整拓展AI全栈能力，是我国算力产业"补短板、锻长板"的有益尝试[1][2] - 中科曙光实际控制人为中国科学院，目前持有海光信息27.96%股份，本次为子公司反向吸收合并母公司[3] 协同效应与产业布局 - 双方技术互补：中科曙光在高端计算、存储、云计算领域有积累，海光信息专注于国产架构CPU、DCU芯片设计，合并后可形成规模效应[2][3] - 中科曙光已形成"芯—端—云—算"全产业链布局，投资覆盖芯片、服务器硬件、云计算平台等上下游领域[4] - 整合后将降低资源重复配置和跨主体关联交易成本，实现降本增效并增厚股东回报[3] 财务表现与研发投入 - 海光信息2023年归母净利润19.31亿元（同比+50%），2024年一季度净利润5亿元（同比+75%）[5] - 中科曙光2023年归母净利润19.11亿元，2024年一季度净利润1.86亿元（同比+30%）[5] - 公司将持续增加研发开支强化自研能力，在国产化领域加大投入，构建从底层到应用的系统化信息技术基础设施[6] 技术突破与市场拓展 - 中科曙光首创"存算一栈式"液冷部署方案，液冷散热比例超80%，PUE值降至1.2以下[7] - 子公司曙光数创中标马来西亚61MW数据中心项目，积极探索海外市场[7] - 公司与曙光数创在液冷技术上形成互补（IT设备液冷与基础设施液冷），业务无冲突[6] 管理层变动与整合进展 - 停盘前中科曙光总市值906亿元，海光信息总市值3164亿元[3] - 双方董事长均因年龄原因辞职，整合后高管任命尚未确定[3][4] - 重组尚在筹划阶段，具体进展需关注后续公告[4]

战略重组方案 - 中科曙光与海光信息拟通过换股吸收合并方式进行战略重组，海光信息将向中科曙光全体A股股东发行A股股票完成合并，并募集配套资金 [1] - 双方股票自5月26日起停牌，预计停牌时间不超过10个交易日 [1] 股权结构与业务协同 - 中科曙光当前持有海光信息27.96%股权，两家公司分别聚焦高端计算/存储/云计算（中科曙光）与国产CPU/DCU芯片设计（海光信息） [1] - 重组将优化"芯片-软件-系统"全产业链布局，实现"强链补链延链"，加速国产芯片在政务、金融、通信、能源等关键行业的规模化应用 [1] 行业影响与发展前景 - 重组符合全球科技产业链延伸趋势，合并后公司体量扩大，通过规模效应提升利润，技术实力与市场竞争力将显著增强 [2] - 双方研发、供应链、销售资源深度融合，将推动国产算力产业生态建设，对主流技术体系塑造产生深远影响 [2]

中国算力平台（上海）暨上海算力交易平台启动 - 中国算力平台（上海）暨上海算力交易平台正式启动并向全社会、全行业全面开放 [1] - 平台由上海市通信管理局支持，中国信通院联合国家（上海）新型互联网交换中心推动建设 [1] - 平台整合上海优质算力资源，提供算力汇聚、调度、交易、服务一体化功能 [1] - 通过先进技术架构和创新运营模式实现算力资源高效配置和灵活调度 [1] 平台功能与目标 - 平台涵盖算力态势感知监测、供需匹配、动态调度、产业生态社区及算力揭榜行动 [1] - 致力于实现"五个一"目标：算力资源一本账、算力匹配一站式、算力调度一张网、算力生态一盘棋、算力强基一榜单 [1] - 近期上线教育专区暨上海教育智算服务平台，服务师范类院校的教育实践、AI课程建设、科技研发和学术研究 [1] 未来发展计划 - 中国信通院将在工信部指导下持续完善平台及地方分平台建设 [2] - 优化算力态势感知监测、匹配、调度、生态等综合能力 [2] - 推动全国算力资源统一化、常态化、便捷化建设，服务算力产业高质量发展 [2]

中国算力国产化发展现状与挑战 - 中国半导体行业协会发布《关于半导体产品"原产地"认定规则的紧急通知》，叠加美国限制HBM及300亿晶体管以上先进制程芯片出口，高端算力供应链风险升高 [1] - 2024年中国在用算力中心机架总规模超830万标准机架，算力总规模达246EFLOPS位居世界前列，但国产算力设施占比不高 [2] - 高性能计算中心国产化对保障科研可持续创新至关重要，已应用于宇宙数值模拟等前沿领域并提升精度 [3] 国产算力发展核心策略 - 关键突破点包括：以自信打破"不敢用"思维定式、以体系创新破解"不好用"困境、以生态协同构建可持续发展根基 [1] - 需采用"科研先行"策略，通过高性能计算等大型项目促进国产技术快速替代，同时兼顾国际标准避免闭门造车 [2] - 国产芯片虽制程工艺受限，但可通过产学研用协同优化应用层创新（如DeepSeek案例），实现体系化超越 [4] 体系化创新路径 - 需从底层理论突破（如借鉴人脑20瓦高效能）、软硬协同优化、大模型能效提升等多维度创新 [5] - 国产算力替代三步走路径：兼容国际主流生态→打造特色专项能力→通过引领性应用带动全链条升级，已在空间科学等领域见效 [6] - 人工智能发展应借鉴高性能计算经验，回归底层优化并建立体系化创新框架 [5] 生态构建政策建议 - 建议国产厂商联合科研机构构建开源社区，在兼容国际标准基础上迭代创新，避免生态孤立 [7] - 需政策强制推动（如石油行业三年强制国产化案例），长期投入才能使国产软件真正"好用" [7] - 空间科学等领域可通过开源算力平台协同优化共性算子算法，带动全领域国产化升级 [7]

算力国产化重要性 - 随着全球供应链风险升高，算力国产化已成为我国信息产业和各行业发展的重要命题 [1] - 专家认为需要以自信打破"不敢用"的思维定式，以体系创新破解"不好用"的现实困境，以生态协同构建"可持续"的发展根基 [1] 中国算力发展现状 - 2024年我国在用算力中心机架总规模超过830万标准机架，算力总规模达246EFLOPS，位居世界前列 [3] - 虽然算力总量很大，但国产算力设施贡献占比不高 [3] 国产算力发展策略 - 专家建议对国产算力设施要有自信，敢于使用国产设备 [3] - 提出"科研先行"策略，科研领域对国产算力比较宽容，可促进国产技术发展 [3] - 高性能计算等大型算力项目可推动算力产业链国产替代 [3] 高性能计算国产化进展 - 国产高性能计算集群能几乎无缝对接国内外主流软件生态，解决95%以上迁移问题 [4] - 国产高性能计算平台已成功应用于宇宙数值模拟实验，精度不断提高 [4] - 美国国立卫生研究院禁止中国访问其数据库事件凸显了算力国产化的紧迫性 [4] 国产算力创新方向 - 需要关注底层理论创新，人脑20瓦功耗实现的智能远超兆瓦级AI算力集群 [5] - 建议构建开源社区，在兼容国际标准基础上实现迭代创新 [5] - 空间科学、高能物理等领域蕴含丰富场景，可依托开源算力平台带动国产化替代 [5]

市场表现 - 5月19日数字经济板块小幅上涨 数字经济ETF(560800)涨0.26% 成分股中北方华创涨1.49% 海光信息涨1.28% 寒武纪涨0.70% 中芯国际 东方财富 中科曙光等跟涨 [1] 行业动态 - 5月17日中国电信 中国移动 中国联通联合中国信通院启动算力互联网试验网建设 [1] - 算力成为数字经济时代关键生产力 支撑5G 云计算 大模型发展 [1] - 《中国互联网发展报告2024》显示中国算力总规模全球第二 仅次于美国 [1] 国际科技巨头动向 - 亚马逊 谷歌 微软 Meta一季度资本开支显著增加 重点投入AI数据中心和云服务基础设施建设 [1] - 天风证券认为海外科网龙头加码资本开支将推动国内AIDC算力产业加速部署 [1] 指数与产品 - 中证数字经济主题指数(931582)覆盖计算机和电子两大权重行业 体现自主可控产业链发展潜力 [2] - 鹏扬数字经济ETF(560800)为首只跟踪该指数的场内基金 流动性佳 场外可选鹏扬中证数字经济ETF联接基金(015787.OF/015788.OF) [2]