先进科技主题周报：周观点：亚马逊加速面向AI变革，视频领域或将产生现象级AIGC应用

（以下内容从上海证券《先进科技主题周报：周观点：亚马逊加速面向AI变革，视频领域或将产生现象级AIGC应用》研报附件原文摘录）
主要观点
年初以来，以GPT为代表的生成式人工智能模型持续落地和商业化，展现出生成式人工智能模型在办公、教育等场景下的巨大潜力。作为人工智能模型训练与应用部署的重要基础设施，面向人工智能的算力设施设计指标也不断升级，促使以算力和通信为代表的人工智能基础设施迎来新的增长空间。
本周上证指数报收3031.64点，周涨跌幅为-0.31%；深证成指报收9720.57点，周涨跌幅为-1.21%；创业板指报收1926.28点，周涨跌幅为-0.6%；沪深300指数报收3482.88点，周涨跌幅为-1.56%。中证人工智能指数报收1070.28点，周涨跌幅+1.95%，板块跑赢大盘。
在人工智能主线方面，本周值得关注的有：
1）NVIDIAGH200NVL32将率先在亚马逊落地：亚马逊将率先在云端配备NVIDIAGH200NVL32GraceHopper超级芯片。采用GH200NVL32的亚马逊EC2实例将使用亚马逊的EFA互连接口，超级芯片间具备400Gbps的低延迟、高带宽网络吞吐量。亚马逊将与英伟达共同设计AI超级计算机，该超级计算机将配置16384颗GH200超级芯片，以及65EFLOPS的AI处理性能。此外，亚马逊还将支持英伟达最新推出的H200GPU，托管英伟达的人工智能训练即服务（AI-training-asa-service）平台DGXCloud。
2）亚马逊推出生成式AI助手AmazonQ，云服务Bedrock支持更多基础模型：在2023年AWSRe:Invent大会上，亚马逊宣布面向企业用户推出生成式AI助手AmazonQ。AmazonQ能够利用企业私有知识完成任务，也可以和亚马逊的诸多云服务产品相配合，提升企业运营与开发效率。与此同时，亚马逊的AI大模型服务AmazonBedrock也有望支持更多基础模型，除亚马逊自研的Titan模型外，还将支持包括Llama270B、Claude2.1在内的多款高性能基础模型。用户可使用微调和检索增强生成等技术对Bedrock提供的基础模型进行定制，并创建可执行复杂业务任务的托管代理。
3）PikaLabs发布文生视频产品Pika1.0，用户已超50万：Pika1.0能够根据用户输入的文字，生成各种风格的视频，并通过简单的描述，更改视频中的形象或风格。目前，Pika用户总数已超50万，并在社交应用Discord上开放了相关服务。
我们认为：（1）算力端：NVIDIAGH200NVL32将在亚马逊率先落地，一方面说明高互连带宽、高显存的算力设施在生成式AI领域的旺盛需求，另一方面也表明云厂商在面对生成式AI的不断演进，自身积极变革，在算力设施领域针对性投入，这有利于以光模块为代表的算力供应链长期可持续发展。（2）算法端：亚马逊云服务Bedrock所支持的基础模型不断丰富，有望进一步降低生成式AI模型的研发门槛，通过特定数据对基础模型进行微调，能够更便捷地研发面向垂直领域的生成式AI模型。（3）应用端：具备文生视频功能的视频类生成式AI在领域，能够有效降低创作者的创作门槛，提高创作效率，在游戏、广告等领域有其独特的优势。后续随着算力设施的进一步建设和视频类生成式AI模型的完善，有望在视频领域出现新的现象级应用，推动生成式AI的持续发展。
此外，本周卫星通信领域也值得关注：
卫星互联网技术试验卫星成功发射：我国在西昌卫星发射中心使用长征二号丁运载火箭、远征三号上面级成功将卫星互联网技术试验卫星发射升空。这是我国继2023年7月9日在酒泉卫星发射中心使用长征二号丙运载火箭，发射卫星互联网技术试验卫星之后，第二次发射卫星互联网技术试验卫星。
我们认为：卫星互联网技术试验卫星的发射，有利于卫星互联网技术的加速落地。远征三号上面级主要用于异轨多星部署任务，其成熟应用有助于延长卫星的使用寿命，提高运载火箭的运载能力。在可回收运载火箭技术成熟前，远征三号能够帮助实现不同轨道多颗卫星的快速部署或星座组网补网部署，支持卫星互联网技术的试验、落地。
投资建议
我们建议：跟踪生成式AI发展进程，应优先关注商业化落地的性价比，特别是有无充足的算力设施支持其后续的发展。在商业化落地的过程中，前期算力设施领域的增长空间会较为明显，且具有较高的确定性。后期随着软件应用的成熟，应优先关注需求具有较高确定性的高成长空间赛道中，上下游绑定较为紧密，具有较高行业壁垒的低估值公司。
科技板块中，建议关注以下赛道：
1）液冷：随着GPU服务器上架数量的不断提高，其散热问题也逐渐受到关注。近年来，通信运营商和地方政府陆续发布文件，对新建和存量数据中心的PUE等关键能耗指标做出限制。这有利于液冷在服务器市场提高渗透率，实现确定下较高的增长。与下游服务器厂商有较强合作关系的液冷厂商，有望取得较好的营收和利润增长。
2）光模块/光引擎：在GPU服务器集群中，交换机与交换机间往往采取光缆连接，由于GPU互相访问显存的需要，网络架构需具备低延迟、高速率的特性。因此，800G、400G光模块爆发了较大的需求量，此前研发、测试进度较快，与Google、NVIDIA等下游客户已存在合作关系的行业头部企业有望获得竞争优势。
3）AI+办公/AI+教育：随着AI+办公领域生成式AI应用的迭代成熟，有望进一步提高渗透率，实现相关企业的发展。今年以来，以搭载生成式AI应用的智能学习机为代表的智慧教育赛道发展迅速。相较平板+APP的传统模式，智能学习机更适合教育场景，有望助力生成式AI在教育领域快速实现落地。
风险提示
下游需求不及预期；人工智能技术落地和商业化不及预期；产业政策转变；宏观经济不及预期等。