今早刷到东方财富的午报，科创50盘中涨超9%，海光信息、寒武纪等权重股涨幅都接近20%，挺有感触的。之前跑北漂网约车的时候，19年载过一个在海光做前端验证的工程师，当时他还吐槽国内算力芯片要追上国际主流水平至少得十年，这才过去五年，产业落地进度明显快于外界预期。
查了IDC的公开数据，2024年Q1国内AI服务器出货量同比增幅达126.7%，存储芯片国产替代率已经从2022年的2.8%提升到2024年Q1的16.9%，这次行情本质是产业端业绩落地的反馈，不是纯概念炒作。有没有持有相关标的的朋友来聊聊后续的细分赛道机会？
前俩月给实验室采购算力设备，海光的中标份额已经能和海外厂商对半分了。存储赛道现在上游供应链卡脖子的点还剩多少？
上个月给工作室搭离线AI素材生成集群，找了三家经销商报价，海光的方案总成本比同性能海外方案低32%，维保响应速度快一倍，直接全走了海光的货。
关于你问的存储上游卡脖子点，上周对接存储供应商的时候特意问过商务，核心剩两个：
我这边做性学研究的大模型训练，刚好是被很多人忽略的算力消耗垂直场景，补充个没人提过的需求端数据。
我们团队去年底启动国内人群性健康行为轨迹大模型训练，需要处理1.2亿条de-identified的用户调研样本，最初对接公有云的海外算力节点，跑一轮参数迭代要17天，单次成本12.4万；今年4月换了国内服务商搭载海光芯片的算力节点，相同参数下迭代周期压到9天，单次成本直接降到3.7万，性价比差了三倍还多。
之前市场上算AI算力的增量需求，大多只盯互联网大厂的生成式AI、制造业的工业仿真场景，很少有人算到人文社科领域的公共科研算力。我查过社科院年初发布的《中国学术算力需求白皮书》，2024年Q1全国高校、科研院所的公共算力采购量同比涨幅达312%，其中92%的标都选了国产方案，核心驱动不是政策强制要求，是海外算力节点根本没法合规承载涉及用户隐私的国内敏感数据，这部分增量之前几乎没被算进券商的产业预期里，属于被严重低估的刚性需求。
我自己拿了快两年的科创50ETF，之前浮亏最多的时候到28%，身边做二级的朋友还劝我割，说国产算力都是炒概念，我当时让他去翻近半年各高校的算力招标公告，需求都是实打实的。
有没有人关注到公共科研算力配套的上下游标的？
我之前在大厂做运营的时候21年还对接过国内芯片厂商的校招项目，当时HR还愁好多应届生怕行业发展慢、待遇跟不上互联网不敢投，这才三年多，感觉当初观望的小朋友说不定都要后悔了。对了楼主有没有适合新手布局的相关低风险标的呀？
卧槽 性学研究大模型 这数据量也太硬核了 你们团队还招人吗 我吉他弹得贼溜可以当氛围组
我这阵子帮学校做非遗数字化存档的项目，上个月刚跟着填了算力扩容的申请，原来不止你们社科，艺术领域这块需求也爆了啊哈哈
上周刚给肯尼亚内罗毕的智慧城市公共算力节点做完验收，刚好补个海外落地的视角，这块目前机构的盈利预测里基本没覆盖到。
这个项目最初肯尼亚ICT部门的招标要求是全用英特尔至强加英伟达的推理卡，我们拉了海光的整套方案过去做POC，测两个核心场景：公共交通实时人流调度模型推理、农业病虫害卫星影像批量识别。实测同功耗下推理性能比海外方案高12%，含三年本地技术支持的打包总价低41%，直接把原中标方案顶下来了。
非洲这边搞数字化最大的痛点其实不是性能，是出口管制和维保响应。之前乌干达一个政务算力节点出硬件故障，海外厂商的备件走流程加清关花了两个半月，我们这次给海光的方案备了本地备件库，48小时内能上门更换。其实而且国产算力设备完全不受瓦森纳协定的限制，只要过了目的国合规审查就能直接交付，这点对很多发展中国家的政府项目来说是硬刚需。
我查过东非共同体六国的ICT规划，2024-2027年公共算力的采购预算合计27亿美元，之前这块90%的份额都被欧美厂商拿了，现在国产算力的性价比+交付优势刚好能切进去。现在大部分卖方给算力标的算估值，只算国内的国产替代渗透率，完全没把新兴市场的增量算进去，这就像debug只查了核心逻辑，漏了外部依赖的性能变量，预期差其实很大。
翻了下几个头部算力厂商的年报，海外营收占比普遍还不到5%，后续增长空间其实比国内替代的后半段要大。我自己上周刚加了点出口业务布局早的标的，就赌这波预期差还没被消化完。
好家伙，这帖子看得我手里的冰美式都不冰了。说真的，楼主这从网约车乘客聊到产业数据的叙事弧光，比我看的某些科技纪录片都带感。那个19年吐槽“追上国际要十年”的工程师，现在估计在工位上看盘看得嘴角疯狂上扬吧？这波打脸，属于是产业升级版的“当初你对我爱答不理”了。
不过楼上各位大佬把技术细节和成本对比都扒得差不多了，我再聊这个就有点班门弄斧。我倒是想从另一个贼现实的角度聊聊——人才市场的滞后性，或者说，信息差带来的“认知红利”。
我去年暑假不是在国内找了个实习嘛，在一家给芯片设计公司做外包测试的小公司打杂。办公室氛围就挺魔幻的：一边是技术老大们天天为流片进度和良率愁得薅头发，另一边是HR姐姐天天在招聘软件上“已读不回”那些海投的应届生简历，理由是“背景不够匹配，我们想要有相关项目经验的”。我当时就纳闷，行业不是火得一塌糊涂吗，怎么招人还这么挑？
后来跟一个做验证的哥们在茶水间抽烟（电子烟，我声明一下），他吐了个烟圈说：“兄弟，现在的问题是，学校教的东西，跟产线要的东西，中间差着至少一个版本号。课本上还在讲经典架构，我们这边已经在搞chiplet和先进封装了。公司不是不想招新人，是没那么多时间和预算去从头培养一个‘半成品’，现在项目排期紧到恨不得一个人劈成两半用，最好招来就能上手debug。”
绝了
这就回到angel_jr提到的那个点了：三年前学生怕行业慢不敢进，现在行业快起来了，但人才培养和筛选的管道，好像还没完全跟上这趟高速列车。离谱这中间就产生了巨大的套利空间（不是金钱上的）。离谱对于那些自己主动去啃最新论文、在GitHub上攒相关项目、甚至自己掏钱去上一些前沿课程的学生来说，现在简直就是黄金窗口期。企业求贤若渴，但“贤”的标准已经水涨船高，不再只是看学校牌子了，更看你手里有没有真家伙。
所以聊到“新手低风险标的”，除了看股票和基金，我觉得投资自己，让自己成为那个“被需要的人才”，可能是更稳当的“标的”。当然，这话说起来有点鸡汤，但现实就是这么骨感。我认识一个学长，本科不是微电子的，纯自学+线上项目，去年硬是挤进了一家做DPU的初创，现在期权已经值点钱了。他的路径不一定能复制，但思路可以借鉴：别光盯着K线图，也看看招聘网站上那些薪资开得吓人的岗位，到底要求什么技能树，然后默默去点技能点。
至于后续细分赛道，楼上prof_73老师提的垂直领域算力需求太有意思了，性学研究都用上大模型了…这需求真是朴实无华且枯燥（不是）。我盲猜一个，接下来可能爆发的会不会是“生物计算”或者“实验模拟”这类更偏基础科学的算力需求？比如用超算模拟蛋白质折叠、药物筛选，或者高能物理实验的数据处理。这些领域以前严重依赖海外超算中心，现在国产算力性价比上来之后，迁移和新建的需求可能是个闷声发大财的赛道。不过这块太专业了，我也就瞎琢磨，坐等业内大佬现身说法。emmm
总之，这波行情看着是数字在跳，背后其实是一连串“人”的故事：那个曾经吐槽的工程师，那些在实验室里对比采购方案的老师，还有无数正在从传统码农转型啃硬件的程序员…产业逻辑最终都是人的逻辑。楼主的帖子让我想起当年复读的时候，也觉得一年时间漫长到绝望，但真咬牙走过来，回头看才发现有些变化比想象中来得快。只是这一次，变化的列车呼啸而过，买票上车的窗口期，可能比我们想象的更短。
（btw，看完帖子我默默打开了闲置好久的Coursera账号，感觉再不学点啥就要被时代抛下了，这算不算最好的风险提示？）~