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AI算力产业链上下游
zcj 帖子: 167
zcj
2025-08-22 19:15:55

算力产业链解析

关于AI算力产业链,其覆盖范围从上游的核心硬件与技术支撑,到中游的算力基础设施搭建,再到下游的实际应用落地,构成了一个高度协同且技术密集的产业生态。以下是对产业链各环节及核心标的的详细解析:

一、上游:核心硬件与基础技术基石

上游是AI算力产业链的根基,聚焦于提供底层计算能力和关键材料,技术壁垒极高,直接决定算力的性能与效率。主要环节及核心标的包括:

1. AI芯片设计与制造

AI芯片是产业链的核心驱动力,可分为通用型(如GPU)、专用型(如TPU、ASIC)及异构加速芯片。

国际巨头:

  • 英伟达(NVIDIA):占据全球AI训练芯片市场主导地位,产品如H100/B200系列(训练)、L4/T4系列(推理)支撑大模型训练需求 。

  • AMD:推出MI300系列加速卡追赶市场份额。

  • Intel:通过Gaudi2系列AI加速卡布局云端训练与推理。

中国力量:

  • 华为昇腾:昇腾910B(训练)和昇腾310B(推理)适配国产智算中心生态,支持千亿参数级大模型训练。

  • 寒武纪:国产云端训练芯片龙头(如思元590),面向智能驾驶、智慧城市等场景 。

  • 海光信息:提供x86架构DCU协处理器(性能对标英伟达A100),在金融、通信领域渗透率高 。

  • 景嘉微:面向AI推理,AI算力的景宏系列智算模块和整机。

  • 燧原科技、壁仞科技:专注云端训练芯片研发,推动国产替代加速。

2. 半导体材料与设备

AI芯片制造依赖高纯度硅晶圆、光刻胶等核心材料及光刻机、刻蚀机等精密设备。

  • 材料商:中芯国际(晶圆代工)、沪硅产业(硅片供应)、安集科技(抛光液)、飞凯材料、上海新阳(光刻胶)、华特气体、凯美特气(特种气体)等为国产供应链关键支撑。

  • 设备商:应用材料(Applied Materials)、ASML(光刻机主导)等为全球核心伙伴。上海微电子(张江高科、上海电气)。

3. 光通信与高速互连技术

AI集群需超高速数据传输,推动光模块、高速连接器等技术发展:

光模块厂商:

  • 中际旭创:全球800G光模块龙头,供货谷歌、Meta等巨头,适配英伟达H100/B200服务器需求 。

  • 新易盛、光迅科技:布局800G/1.6T硅光模块,服务数据中心高密度算力集群 。

  • CPO(光电共封装)技术:锐捷网络、博创科技、华工科技、剑桥科技等探索下一代低功耗高速互联方案。

4. 配套硬件与液冷技术

  • 服务器核心组件:工业富联(服务器代工)、英维克(液冷散热方案,浸没相变技术降低PUE至1.04~1.15)、飞荣达、德邦科技(导热材料)。

  • 电源:麦格米特、欧陆通、扬杰科技、中科电气、科泰电源;

  • 存储:兆易创新、佰维存储、德明利、江波龙、长江存储/三星(HBM高带宽存储芯片)。

二、中游:算力基础设施整合与输出

中游环节负责将上游硬件转化为可实际使用的算力资源,通过集成、部署和管理构建算力服务平台。

1. AI服务器与集群解决方案

  • 国产服务器商:浪潮信息(AI服务器市占率超45%,高端机型支持万卡级训练集群)、中科曙光(液冷服务器技术领先,参与全国80%智算中心建设)、华为/联想/新华三(紫光股份子公司、液冷架构服务器推进规模化部署)。

  • 海外供应商:Supermicro、HPE、Dell提供液冷高密度集群方案。

2. 云计算与算力租赁平台

  • 全球云服务商:AWS(Amazon Web Services,亚马逊云科技)、Azure(微软全球性云计算平台)、Google Cloud(谷歌云平台)提供大规模GPU集群租赁服务,支持万亿参数模型训练 。

  • 中国云巨头:阿里云、腾讯云、百度智能云、华为云整合昇腾/英伟达芯片算力,通过MaaS(模型即服务)模式向企业开放算力租赁 。

3. 数据中心与智算中心建设

  • 基础设施运营商:润泽科技(全国最大AIDC【人工智能数据中心】运营商,参与“东数西算”枢纽节点)、数据港(浸没式液冷技术领先,服务头部互联网客户)、万国数据/光环新网(规模化IDC布局)。

三、下游:算力应用与场景落地

下游是AI算力价值最终释放的环节,通过消费端、企业级及行业解决方案驱动算力需求增长。

1. 大模型研发与开源生态

  • 国际大模型公司:OpenAI(GPT系列)、Anthropic(Claude)、Google DeepMind(Gemini)等持续拉高训练算力需求 。

  • 中国科技企业:DeepSeek、百度文心、阿里通义、字节跳动云雀、讯飞星火、百川智能等本土大模型密集落地,消耗海量算力资源。

2. 行业垂直应用

  • AIGC与内容生成:字节跳动、腾讯、快手、Adobe等推动图片/视频/文本生成场景爆发,推理算力需求激增 。

  • 自动驾驶:小鹏、蔚来、百度Apollo等在训练仿真及路测数据处理环节依赖大规模算力集群。

  • 医疗与金融科技:依图科技、推想科技(医疗影像AI)、蚂蚁金服、平安科技(风控/客服智能系统)加速渗透行业数字化 。

  • 智能制造与边缘场景:商汤科技(工业质检推理)、海康威视(观澜大模型赋能安防)、拓维信息(车路协同终端部署)等推动边缘算力下沉 。

3. 算力消费与终端入口

  • 云游戏/VR/AR:网易、咪咕等通过云端渲染降低终端硬件门槛,拉动推理算力需求。

  • AI+行业解决方案:鼎捷数智、汉得信息等提供制造业AI Agent工具链,金蝶/用友深化ERP+AI融合应用。

产业链核心标的总结

以下为产业链各环节的代表性企业(涵盖国内外头部及潜力标的):

  • 上游芯片与硬件:英伟达、华为昇腾、寒武纪、海光信息、景嘉微、中际旭创、英维克、沪电股份(PCB高频板)。

  • 中游算力整合:浪潮信息、中科曙光、阿里云/腾讯云、润泽科技、算力蜂(算力调度平台)。

  • 下游应用生态:百度文心、字节跳动(AIGC)、小鹏汽车(自动驾驶)、依图科技(医疗AI)、科大讯飞(教育/医疗场景)。

产业链发展趋势与挑战

1. 国产替代加速:

  • 华为昇腾、寒武纪等国产芯片在政务云、金融等场景渗透率提升,但高端训练芯片仍依赖国际技术迭代(如英伟达GB200推进全液冷设计)。

2. 技术融合创新:

  • 存算一体(能效比提升10倍)、液冷规模化(PUE目标≤1.25驱动浸没式方案普及)、MaaS普惠化(降低中小企业算力成本)成为关键方向。

3. 区域资源协同:

  • “东数西训”工程推动东西部算力成本优化(西部时延降至8ms,训练成本降40%),绿色算力(绿电+液冷)成基建标配。

4. 算力缺口持续扩大:

  • 千亿参数级模型训练成本超亿元,叠加自动驾驶、工业质检等场景需求爆发,长期维持算力饥渴状态。

AI算力产业链作为数字经济的“新基建”,其各环节的技术突破与市场扩张正深刻重塑全球科技竞争格局,而中国企业在国产替代与场景创新中的角色将愈发重要。无论是硬件核心的攻坚,还是算力服务生态的构建,该产业链都展现出万亿级的增长潜力与战略价值。

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2025-08-22 19:09:15

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