01  产业链全景图

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基于AIGC的技术栈,算力层作为上层模型及应用的重要支撑

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02  通俗讲解 AI 算力

AI 算力是支撑 AI 运转的核心动力(类似汽车油箱里的油)。AI 模型的能力强弱、反应快慢,全靠算力托底。

训练大模型时,算力要处理海量数据,调整上亿个参数。从零散信息里提炼规律,让模型学会理解语言、生成内容,这个过程离不开算力持续输出,数据越复杂,需要的算力越密集。

日常使用的 AI 功能,背后都是算力在高效运转。语音助手瞬间听懂你的指令,是算力在毫秒内比对千万条语音样本;刷脸支付时系统快速完成验证,是算力在高速匹配面部特征信息,处理效率直接决定体验流畅度。

算力跟不上,AI 就会掉链子。实际使用中算力不够,翻译会卡顿,图像识别会出错,直接影响使用体验。

现在的大模型竞争,核心是算力的较量。算力储备越充足、利用效率越高,越能快速迭代出更智能的模型。就像电力普及推动了家电普及,算力的爆发正让 AI 走出实验室,进入手机、工厂,成为随处可用的工具。

算力分类

全球算力目前装着通用、智能、超算三类算力 。通用算力是 “基础扳手”,包揽云计算、办公运算这些日常计算活;智能算力像 “AI 助手”,专在人工智能、图像识别这些新兴领域啃复杂任务;超算算力则是 “科研重器”,对着气象模拟、基因分析这类高端需求,猛推计算力 。。

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03  上游产业链

03-1、AI 芯片

AI 芯片是算力世界的「专属发动机」,也叫 AI 加速器或计算卡,专门帮人工智能处理复杂计算任务 —— 就像给 AI 配了台超级计算器,专解它的「难题」。

看市场数据更直观:2023 年全球 AI 芯片卖了 536 亿美元,2024 年预计跳到 710 亿,一年猛涨超三成;2025 年还能冲到 920 亿,虽说增速稍缓,但市场盘子持续膨胀。这背后是 AI 技术在全球疯长 —— 大数据处理像给 AI「喂饭」,智能计算像催 AI「跑步」,都得靠 AI 芯片当「能量棒」,吃得越猛、跑得越快,芯片市场自然跟着爆发。

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AI 芯片市场像块「算力蛋糕」。2022 年,英伟达几乎把蛋糕攥在手里 —— 国内 107 万张加速芯片里,它啃走 85%,相当于十块里吞掉八块半;国产芯片只能分零头:华为昇腾拿 10%,百度分 2%,寒武纪和燧原只有区区1% 。

到 2024 年,蛋糕变大了(超 270 万张出货),国产终于抢到三成(82 万张)。但对比英伟达当年的垄断级占比,国产芯片仍是「追着跑的选手」,虽在加速追赶,距离行业龙头的统治力还远 。

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AI 芯片分为 GPGPU、FPGA 和 ASIC 三大阵营,国产芯片厂商以 GPGPU 和 ASIC 阵营为主。具体区别如下:

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近 10 年来国产 AI 芯片厂商快速涌现,同时互联网大厂均开始推出自研 AI 芯片以满足自身业务需求。具体如下:

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03-2、AI 服务器

AI 服务器就像 AI 的 “专属超级工作台”,专门用来跑 AI 任务。和普通服务器比,它最核心的是装了一堆 AI 芯片 —— 比如 GPU、华为昇腾这类专门为 AI 设计的芯片,算力超强。

它的主要活儿有两样:一是训练 AI 模型,比如让大模型学会理解语言、识别图像,得靠它处理海量数据,反复调整参数;二是支持 AI 实时 “干活”,像语音助手秒回消息、刷脸支付瞬间验证,背后都是它在高速运算。

目前用的 ChatGPT、自动驾驶的图像识别,都得靠这种服务器撑着,是 AI 能 “聪明干活” 的硬件基础。

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图示:华为自研 AI服务器

现在互联网、运营商、金融这些行业,都在给 AI 算力 “添柴”,国内 AI 服务器市场像被踩了油门,规模一个劲往上冲。

按 IDC 的数据,未来 4 年整个服务器市场总规模每年涨 10% 左右,而 AI 服务器跑得更快,把通用服务器甩开一截。

AI 服务器里,GPU 服务器还在扛大旗 ——43 亿美元的市场规模,占了 86%;NPU、ASIC、FPGA 这些非 GPU 的加速服务器追得猛,同比增速 182%,规模摸到 7 亿美元。

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放到全球看,大型云服务商和企业都在给 AI 算力 “加预算”,全球 AI 服务器市场跟着加速跑,规模正一步步拉近和通用服务器的距离。

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03-2-竞争格局

国内 AI 服务器市场像条赛道,浪潮信息和新华三跑在最前面,稳稳占着主导位置;超聚变、华鲲振宇这些昇腾系厂商正加速追赶,份额一点点往上抬。

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浪潮信息是双料冠军 —— 通用服务器和 AI 服务器都排国内第一。它靠 JDM 模式(从设计到生产、交付全程跟着客户需求走),把互联网客户的云服务器和 AI 服务器订单大半攥在手里。

2024 年昇腾 AI 芯片供应上来后,昇腾系服务器厂商份额涨得明显。三大运营商作为智算中心的主要建设方,2023 到 2024 年放出不少 AI 服务器大订单,里面大部分都被昇腾系厂商拿走了,具体如下:

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04  中游产业链

04-1、智算中心

AI快速发展推动智能时代的到来,对算力的需求爆发式增长。传统数据中心像老工厂,核心是 CPU,处理日常数据、跑普通应用还行,碰上大规模并行计算就顶不住了。于是智算中心接棒登场,专门给 AI 模型训练、推理供 “超强算力”,相当于给 AI 建了座专属发电站。

现在国内智能算力已经超过通用算力,成了算力增长的主引擎。从 2022 年起,智能算力占比就明显拉开差距,一步步成了拉动整体增长的主力。按中国信通院的预测,未来五年全球算力规模每年涨超 50%;国内智能算力 2022 年是 259.9EFLOPS(按 FP16 算),2027 年预计冲到 1117.4EFLOPS,五年里每年平均涨 33.9%。

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智算中心建设也在加速,2024 年上半年,全国建好和在建的已经超 250 个,招投标搞了 791 次,超 20 个城市都有了自己的智算中心,扎堆落地。

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现在的智算中心建设运营模式分好几类:政府直接投资建设、企业自己建了自己运营、政府花钱买现成服务、政府和社会资本合伙干,就像盖大楼,有的自己出钱盖,有的请人盖了代管,有的直接租现成的,有的合伙出钱盖了分收益。主要产业合作方如下:

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04-2、云计算

云计算是按用量收费的模式,好比 “算力水电”—— 想用多少就用多少,按实际用的算钱。它把网络、服务器、存储、软件这些资源打成一个共享池,随时能调出来用,不用自己费心管理,也不用老跟服务商打交道,点一下就到位。

核心是云服务厂商,国内外主要玩家有亚马逊、微软、谷歌、Facebook、苹果,还有阿里、腾讯这些转型的互联网公司,他们管着弹性计算、网络、存储、应用这些 “算力供给”。

国内市场

国内市场这块,2023 年云计算规模 6165 亿元,比上年涨 35.5%。AI 原生带来技术革新,大模型大规模落地后,云计算产业要开启新的增长期,2027 年规模有望冲到 21404 亿元,增长空间很有想象力。

市场格局上,阿里云、天翼云、移动云、华为云、腾讯云、联通云这六家,占了国内公有云 71.5% 的份额。随着 AI 应用落地,中间层厂商靠创新技术和行业经验,会在产业升级里起大作用,云厂商的竞争排位可能要变了。

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04-3、行业参与者整理图

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05  下游产业链-应用场景

05-1、AI智驾

2025 年,智驾体验像手机系统升级一样越变越好,价格却往下降 —— 就像以前高端机才有的功能,现在千元机也能用。高阶智驾从少数人尝鲜变成大众标配,成了车企必抢的地盘。

看数据更清楚:2022 年起,L2 及以上智驾的装车率就一路涨。2024 年 11 月,每 100 辆新车里,3.5 辆带高速 NOA(L2.5 级),10.1 辆有城市 NOA(L2.9 级)。

智驾产品也分了层:20 万以上的车拼 “全场景能力”,比谁能端到端搞定所有路况、世界模型更聪明,要的是极致体验;中低端车则把智驾功能往低价拉,拼谁用最少的钱实现最实用的功能,性价比为王。

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按这趋势,2025 年高速 NOA(只带高速功能,没城市版)和城市 NOA 的装车率会跳一大截 —— 每 100 辆车,预计 16 辆装高速 NOA,14 辆带城市 NOA(Navigate on Autopilot,通常被业界称为“领航辅助驾驶”或“高阶智能驾驶”)。 

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05-2、AI + 医疗 图片

人工智能闯进医疗行业,要彻底改写游戏规则 —— 通过技术创新重构医院的运作链条,让效率提上去,还能催生出新的市场空间,给传统医疗装了新引擎。

现在看病需求端,老人变多、大家更惜命,想看病的人越来越多;供给端,医生和医院不够用,好资源还扎堆在大城市,供需缺口越拉越大。这种矛盾推着 AI 医疗往前跑,相当于加开列车、优化售票系统。

AI 在医疗里的活儿很杂:看片子(医疗影像)是最熟的领域,像给医生配了超级放大镜;手术机器人在辅助诊断里特别活跃,像精准的下手;算法和算力让找新药方(新药研发)快了好几倍;健康管理领域更是到处能见到它,像随身带的健康管家。

05-3、AI + 金融

金融机构像个 “数据堡垒”—— 信息安全防护得严,数据处理量像堆成山,信息设备铺得全。

这些特点让人工智能技术早早就在金融领域扎了根:营销时能精准找客户,合规上能自动查漏洞,风控环节能提前揪风险…… 就像给金融系统装了智能管家,从多个场景铺开应用,还越做越扎实。

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05-4、AI + 物流

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