2025年下半年，谷歌、微軟、Meta繼續(xù)揮舞著百億美元的支票，爭先恐后地?fù)屬徲ミ_(dá)的高端芯片；甲骨文憑借云架構(gòu)與OpenAI等大客戶達(dá)成4550億美元RPO，引發(fā)市場狂熱。

中國的科技巨頭們，也在進(jìn)一步加碼算力基礎(chǔ)設(shè)施。百度智能云在2025云智大會(huì)提出從萬卡到十萬卡的超大規(guī)模智算集群；騰訊云在2025騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會(huì)上強(qiáng)調(diào)異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)已適配主流國產(chǎn)芯片，以緩解業(yè)界關(guān)注的算力供應(yīng)壓力；阿里云也將在幾天后召開的2025云棲大會(huì)上，發(fā)布年度云與AI全站技術(shù)。

所有人都意識(shí)到，隨著大模型的應(yīng)用奇點(diǎn)逼近，算力正如百年前的電力，即將成為驅(qū)動(dòng)商業(yè)變革的“新能源”。一場圍繞AI算力的軍備競賽已進(jìn)入白熱化。

隨之而來的是，資本市場對(duì)算力基礎(chǔ)設(shè)施板塊的重估潮，比如以寒武紀(jì)為代表的AI芯片板塊大幅增長。

那么，除了AI芯片，在這場注定重塑全球科技格局的“淘金熱”中，還有哪些提供鏟子的“賣水人”，將迎來屬于它們的價(jià)值發(fā)現(xiàn)時(shí)刻？

模型越進(jìn)化，算力焦慮越大？

如果說2023年是全球科技界對(duì)大模型能力的驚嘆之年，那么到2025年，這種驚嘆已迅速轉(zhuǎn)化為一種更為務(wù)實(shí)和緊迫的情緒：算力焦慮。

這種焦慮寫在科技巨頭的財(cái)報(bào)巨額資本支出或者采購清單上。訓(xùn)練更大、更復(fù)雜的模型，并將它們推向億萬用戶，這場競賽的入場券永遠(yuǎn)繞不開最簡單也最昂貴的硬通貨：算力。

模型迭代和應(yīng)用落地都需要算力。在訓(xùn)練端，模型的進(jìn)化呈現(xiàn)出近乎“暴力”的scaling law（規(guī)模定律）。

隨著參數(shù)數(shù)量的增長，每一次升級(jí)都意味著對(duì)計(jì)算資源的成倍索求。比如，OpenAI的訓(xùn)練日志顯示單詞迭代成本突破2億美元，GPT-5訓(xùn)練成本較前代顯著提升，OpenAI的財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)不得不和微軟協(xié)議重談。這反映了大模型研發(fā)的高投入特性。

同時(shí)，訓(xùn)練需求只是算力新基建故事的起點(diǎn)。隨著模型走向規(guī)?；瘧?yīng)用，更龐大、更持續(xù)的需求將來自于推理端，也就是讓訓(xùn)練好的模型真正去回答用戶問題、生成圖片、處理數(shù)據(jù)的過程。

大模型的迭代與能力增強(qiáng)打開應(yīng)用空間，也讓機(jī)構(gòu)分析師們紛紛上調(diào)了對(duì)上游算力芯片和云計(jì)算服務(wù)的預(yù)測。模型在實(shí)際場景中被頻繁調(diào)用，尤其是在面向億級(jí)用戶的產(chǎn)品里，每一次交互都伴隨推理計(jì)算與能耗開支。

OpenAI發(fā)布了GPT-5后，CEO在X表示，5個(gè)月內(nèi)要使公司算力資源翻倍。無獨(dú)有偶，谷歌也表示Gemini 系列模型現(xiàn)在每月處理 480 萬億個(gè)token，在短短十二個(gè)月內(nèi)，處理量增長了50倍。這揭示了更廣闊的應(yīng)用需求下，Tokens消耗量高速增長的機(jī)遇。

當(dāng)AI服務(wù)從“可用”走向“好用”，當(dāng)響應(yīng)速度、并發(fā)能力與成本效率成為能否商業(yè)化的關(guān)鍵，推理算力便呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)增長的特征。

在中國市場，這一趨勢同樣明顯。比如，抖音、快手把AI能力深度植入短視頻與電商推薦鏈路，以提升用戶體驗(yàn)與變現(xiàn)效率；Kimi、Minimax這樣的AI原生企業(yè)，持續(xù)更新模型并擴(kuò)大部署，每增加一個(gè)活躍用戶，都意味著持續(xù)的算力支出。

面對(duì)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的緊迫需求，宏觀的“大手”也開始發(fā)揮推動(dòng)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的作用。中國工信部已提出要有序推進(jìn)算力建設(shè)并加快關(guān)鍵芯片技術(shù)突破。這既是產(chǎn)業(yè)政策的引導(dǎo)，也是向市場釋放的強(qiáng)烈信號(hào)，算力基礎(chǔ)設(shè)施已上升到影響國家競爭力的戰(zhàn)略高度。

因此，像寒武紀(jì)等算力相關(guān)個(gè)股的上漲，反映了市場對(duì)這一確定性趨勢的提前定價(jià)。無論是國家還是企業(yè)，都在為一個(gè)智能無處不在的未來準(zhǔn)備“電力”。

誰掌握了充沛且高效的算力，且在能效、成本與生態(tài)兼容性上形成競爭壁壘，誰才能拿到通往AI下一個(gè)時(shí)代的“船票”。

決定算力競賽的三個(gè)關(guān)鍵詞

在AI滲透千行百業(yè)的時(shí)代背景下，算力鏈投資來到更加注重綜合優(yōu)勢的階段。

能否用得上、用得起、用得穩(wěn)，這三個(gè)維度決定了AI大規(guī)模應(yīng)用的天花板，也成為衡量AI產(chǎn)業(yè)真正實(shí)力的硬指標(biāo)。

能否“用得上”高效的算力是首要問題。

隨著AI大模型參數(shù)量的不斷增長，超大規(guī)模智算集群是未來趨勢。阿里云、騰訊云、百度智能云等科技巨頭都在大力推進(jìn)萬卡以上智算集群建設(shè)。

圖源：百度智能云

然而，中國在算力芯片方面相比美國仍然有較大差距。美國《福布斯》雜志網(wǎng)站在近期發(fā)布了一份美國TRG數(shù)據(jù)中心托管公司的報(bào)告，報(bào)告指出中國以擁有230個(gè)人工智能集群引領(lǐng)世界，但是若以等效英偉達(dá)H100芯片數(shù)量計(jì)算，中國的AI算力約為40萬塊，而美國高達(dá)3970萬塊。

正因如此，在芯片自主方面，寒武紀(jì)、海光信息加速國產(chǎn)替代，贏得了市場的前瞻性高定價(jià)。隨著中國在AI算力領(lǐng)域奮起直追，中國AI芯片廠商迎來的是千億級(jí)的市場空間。

夠用的前提下，是否“用得起”也是所有AI玩家要考慮的經(jīng)濟(jì)賬。

計(jì)算算力成本除了芯片，還要考慮電費(fèi)等更多因素。國際能源署（IEA）預(yù)測，到2026年，AI產(chǎn)業(yè)的耗電量將達(dá)到2023年的10倍以上。

龐大電費(fèi)賬單下，找到相對(duì)低廉的能源成本成為發(fā)展AI的重要條件。因此，中國的“東數(shù)西算”工程嘗試將算力需求引向可再生能源豐富的西部，但物理距離帶來的傳輸損耗和延遲仍待解決。

于是，降低每一度算力背后的能耗成本成為關(guān)鍵。智能電網(wǎng)調(diào)度、風(fēng)光直供等板塊，更高效率、更低成本的下一代數(shù)據(jù)中心能源方案，也是未來算力基建投資的重要方向。

此外，即便算力可得且成本可控，能否“用得穩(wěn)”則決定了AI能否真正融入核心生產(chǎn)流程。

一次訓(xùn)練任務(wù)的意外中斷，損失可能以百萬美元計(jì)。網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)安全、軟硬件協(xié)同等每個(gè)環(huán)節(jié)都必須可靠。

英偉達(dá)正是憑借CUDA構(gòu)建的成熟軟件生態(tài)，形成了難以撼動(dòng)的遷移壁壘。中國廠商正在加速追趕，通過開放合作補(bǔ)齊短板。比如，大模型公司階躍星辰聯(lián)合多家芯片及基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)發(fā)起“模芯生態(tài)創(chuàng)新聯(lián)盟”，無問芯穹與華為昇騰的生態(tài)協(xié)作，構(gòu)建可替代的基礎(chǔ)軟件生態(tài)。

圖源：階躍星辰

總之，中國企業(yè)正在通過超節(jié)點(diǎn)架構(gòu)、液冷技術(shù)、智算網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的突破，構(gòu)建一個(gè)既自主可控又高效經(jīng)濟(jì)的算力基礎(chǔ)設(shè)施體系。而科技公司們堅(jiān)定投入AI算力，也將為多個(gè)核心板塊創(chuàng)造巨大增長機(jī)遇。

AI黃金十年，聚焦中國算力的“三峽工程”

面向未來，OpenAI的Sam Altman提出了“智能即電力”的判斷，他描繪是一個(gè)關(guān)于產(chǎn)業(yè)競爭力的新敘事。算力將如同今天的電力和石油，成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的核心生產(chǎn)要素。

這也預(yù)示著，算力的發(fā)展本質(zhì)是建設(shè)一座AI產(chǎn)業(yè)的“三峽工程”。而正如三峽工程不僅是一座水電站，中國在AI算力上走出技術(shù)自主、成本可控和生態(tài)繁榮的道路，必然會(huì)掀起一場牽扯甚廣的大規(guī)模創(chuàng)新浪潮。

具體來看，首先，國產(chǎn)算力鏈的自主突破是這個(gè)工程的基石。

國產(chǎn)AI芯片正經(jīng)歷從“可用”到“好用”的關(guān)鍵階段，寒武紀(jì)的思元590在部分推理場景已可對(duì)標(biāo)英偉達(dá)A100，海光信息的深算二號(hào)DCU通過兼容CUDA生態(tài)降低了開發(fā)者遷移成本。

但芯片設(shè)計(jì)只是第一環(huán)，制造和封裝等環(huán)節(jié)同樣關(guān)鍵。近期有報(bào)道稱中芯國際正在測試中國首款國產(chǎn)DUV光刻機(jī)，引發(fā)市場關(guān)注；長電科技與通富微電在Chiplet與2.5D/3D封裝上的突破，也為國產(chǎn)芯片性能提升提供了第二條路徑。

這意味著，投資國產(chǎn)算力不能只看設(shè)計(jì)公司，更需要關(guān)注整個(gè)制造和封測產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同進(jìn)步。未來在相關(guān)環(huán)節(jié)中擁有硬核實(shí)力的技術(shù)突破者，有望承接下一輪價(jià)值重估機(jī)遇。

其次，云廠商的整合能力是連接技術(shù)與市場的橋梁。

中國云巨頭們正在加速市場整合，提供更具規(guī)模效應(yīng)和成本優(yōu)勢的智能算力。國際調(diào)研機(jī)構(gòu)Omdia的數(shù)據(jù)顯示，生成式AI帶動(dòng)中國AI云市場在2025年上半年達(dá)到223億元，同比增長超過一倍。而阿里云、火山引擎、華為云、騰訊云以及百度云等前五名在中國AI云市場已經(jīng)占據(jù)了75%的市場份額。

巨大份額優(yōu)勢下，云巨頭有望為國內(nèi)供應(yīng)鏈企業(yè)提供的寶貴的規(guī)?；瘧?yīng)用場景，“以用帶研”驅(qū)動(dòng)芯片迭代升級(jí)，加速國產(chǎn)算力生態(tài)的成熟。五大巨頭生態(tài)中那些核心供應(yīng)商，是未來有望成為增長黑馬的選手。

最后，上下游各環(huán)節(jié)的創(chuàng)新協(xié)同，將成為中國算力的“放大器”。

當(dāng)數(shù)據(jù)中心規(guī)模擴(kuò)展到十萬卡乃至百萬卡時(shí)，除了考驗(yàn)高端芯片供應(yīng)，也考驗(yàn)高速互聯(lián)、先進(jìn)冷卻與系統(tǒng)架構(gòu)的整體能力。

就以先進(jìn)冷卻技術(shù)為例，隨著AI服務(wù)器功率密度的大幅提升，傳統(tǒng)風(fēng)冷技術(shù)接近散熱極限，可能引發(fā)芯片降頻甚至宕機(jī)風(fēng)險(xiǎn)，而液冷技術(shù)是降低高密度算力能耗成本的“關(guān)鍵鑰匙”。

因此，科技巨頭和芯片廠商積極推動(dòng)液冷技術(shù)普及，比如阿里云寧夏數(shù)據(jù)中心采用浸沒冷卻，將散熱效率提升3倍。在此基礎(chǔ)上，科創(chuàng)新源、高瀾股份、龍?bào)纯萍嫉戎袊豪淦髽I(yè)，有望在這一輪全球AI基建熱潮中迎來增長機(jī)遇。

圖源：阿里云

此外，在硬件層面，光模塊和CPO（共封裝光學(xué)）技術(shù)的創(chuàng)新同樣備受關(guān)注。中際旭創(chuàng)、新易盛在全球光模塊市場已占據(jù)領(lǐng)先份額，而通富微電則布局CPO等先進(jìn)封裝領(lǐng)域。

總之，縱觀全產(chǎn)業(yè)鏈，算力基礎(chǔ)設(shè)施板塊一定會(huì)誕生新的增長黑馬，但投資者需要沉下心來甄別那些能穿越周期、持續(xù)為AI時(shí)代提供底層動(dòng)力的“賣水人”。

技術(shù)實(shí)力、生態(tài)位勢與商業(yè)落地完美結(jié)合的企業(yè)，才是在這場波瀾壯闊的產(chǎn)業(yè)浪潮中，最穩(wěn)固的價(jià)值錨點(diǎn)。

來源：港股研究社