2024年09月06日 14:49:12

华为高层近期讲到，所有西方的AI在中国没有一张算力卡，意味着中国的AI推理数据无法在本国完成处理，需要依赖国外的算力资源。这种情况对中国意味着多方面的挑战和潜在风险：

1. 数据安全与隐私风险

数据泄露风险：将大量推理数据送往国外处理，增加了数据在传输和存储过程中被泄露的风险。这些数据可能包含敏感信息，如个人身份、商业机密等，一旦泄露，将对个人、企业乃至国家安全造成严重影响。

数据监管难题：数据在国外的处理可能受到不同国家的法律法规约束，增加了数据监管的难度和复杂性。中国可能无法直接监管国外的数据处理活动，导致数据保护存在漏洞。

2. 算力依赖与成本增加

算力依赖：过度依赖国外的算力资源，将使中国的AI发展受到外部因素的制约。一旦国际关系紧张或发生贸易争端，算力供应可能受到影响，进而影响中国的AI研发和应用。

成本增加：使用国外的算力资源通常需要支付高昂的费用，包括数据传输费、算力使用费等。这将增加中国AI企业的运营成本，降低其市场竞争力。

3. 技术创新与自主可控受到制约

技术创新受阻：缺乏自主可控的算力资源，将限制中国在AI领域的技术创新。中国可能无法独立研发出具有竞争力的AI算法和模型，导致在国际竞争中处于劣势。

自主可控能力下降：长期依赖国外的算力资源，将使中国在AI领域的自主可控能力逐渐下降。一旦外部环境发生变化，中国的AI产业可能面临严重冲击。

4. 产业发展与国家安全

产业发展受限：算力是AI产业发展的基础。缺乏算力资源将严重制约中国AI产业的发展速度和规模。这将影响中国在全球AI产业中的地位和竞争力。

国家安全隐患：AI技术已广泛应用于国防、军事等领域。如果中国的AI推理数据需要依赖国外的算力资源进行处理，将增加国家安全的隐患。一旦这些数据被恶意利用或泄露，将对国家安全构成严重威胁。

应对措施

为了应对这些挑战和潜在风险，要快速采取以下措施：

加强算力基础设施建设：加大投入力度，建设自主可控的算力基础设施，提高算力资源的供给能力和质量。

推动技术创新与自主可控大算力产业发展：鼓励和支持国内企业在AI芯片、算法、模型等方面进行技术创新和自主研发，提高自主可控能力。

加强数据安全与隐私保护：建立健全数据安全保护体系，加强数据在传输、存储和处理过程中的安全监管和防护。

总之，算力底座建设、算力替代、算力设备租赁等设施建设运营前途广阔，战略意义重大，未来增长空间确定。同时，一旦国产替代能够跟上行业发展需要，确保国家数据安全，则一定会进一步激发国内对于大算力生体系的巨大依赖和需求。

当前，无论是人工智能、还是东数西算板块，抑或算力租赁板块，自6月底以来，一直处于盘底过程中，跌幅并不大。一旦出现放量上行，其中具有估值优势标的值得战略性、持续关注，尤其是纳入华为产业链的标的。

尤其是率先带量启动的标的。比如300287飞利信、000158常山北明、000712锦龙股份等。