核心逻辑与市场认知
算力概念正处于由全球需求爆发和国内政策强力驱动共同作用下的高速成长期。核心驱动力源于AI大模型迭代所带来的近乎无限的算力渴求，并呈现出海外(NVIDIA主导)与国内(华为引领)双轨并进的独特格局。
- 技术范式驱动 (根本逻辑): 人工智能遵循Scaling Law(缩放定律)，模型性能提升与算力投入呈正相关。从GPT到Sora，AI模型对算力的消耗是指数级增长的，这是支撑算力需求长期增长的基石。
- 国家战略驱动 (国内特色): 在地缘政治背景下，算力已上升为战略资源。美国的技术封锁，迫使中国必须构建自主可控的算力底座。“东数西算”、央企投入、地方补贴共同构成了国内算力产业发展的“政策护城河”。
- 商业闭环驱动 (全球共性): 科技巨头已验证“AI投入与营收互相促进”的飞轮效应。全球AI市场规模预计到2030年将达3-4万亿美元，巨大的商业前景吸引着天量资本投入算力基础设施。
预期差分析：市场可能低估了国产算力生态构建速度、算力调度环节的价值以及“算电协同”带来的结构性机会。
全球算力规模 (FP32)
中国AI服务器市场规模
关键催化剂与发展路径
近期催化剂 (3-6个月)
- 国产AI芯片新品发布: 如华为昇腾910C，若性能达标将是里程碑事件。
- 运营商新一轮集采: 招标规模及国产化率是验证景气度的直接指标。
- 国家算力网调度平台实质性运营: 商业化调度将极大提升运营服务商估值。
- AI爆款应用出现: 现象级应用将直接引爆新一轮算力需求。
长期发展路径
- 阶段一 (当前-2025): “基建狂潮”与国产化替代，以硬件投入为主旋律。
- 阶段二 (2025-2027): “算网融合”与运营深化，重点转向算力网络化、池化和服务化。
- 阶段三 (2027以后): “算力普惠”与前沿探索，算力如“水电煤”般易用，边缘与太空算力进入商业化探索。
政策风向标
国家层面
工信部、国资委推动“东数西算”，优化算力基础设施，要求央企加快建设智能算力中心，构建1ms/5ms/20ms三级时延圈。
上海市
启动“算力沪联”行动，发放6亿元算力券，对租用算力主体给予最高30%补贴，目标2025年智算规模达100 EFLOPS(FP16)。
深圳市
发放普惠“训力券”，构建大规模普惠算力保障体系，鼓励向初创和中小微企业提供免费或优惠算力。
贵州省
发放“算力券”，支持降低企业算力使用成本，促进大模型训练，提升“贵州算力”品牌。
其他省市 (福建/湖北/河南等)
纷纷出台算力补贴政策，鼓励多元算力供给体系建设和异构算力适配，推动“闽数宁算”等跨区域协作。
产业链核心观点
永无止境的需求：Meta计划年底前采购35万颗H100；微软/OpenAI规划5000亿美元“星际之门”项目。英伟达B系列芯片虽有波折，但下游需求稳定，未见砍单。
生态壁垒：英伟达收紧CUDA条款，巩固其超过90%市占率的生态垄断地位。
观点：海外云厂商资本开支强劲(Q2同比+57%)，AI建设需求确定性高。
政策倒逼与央企主导：美国出口管制倒逼自主可控，三大运营商成投资主力，2024年算力资本开支预计共达1000亿元。AI服务器集采以国产芯片为核心，国产化率要求提升。
华为生态崛起：昇腾910B对标A100，昇腾910C有望进一步缩小差距。国产万卡集群已实现无NVIDIA技术依赖。
观点：中美算力发展周期错配，为国产替代提供窗口期。
散热革命：高功率密度(百千瓦级机柜)驱动液冷技术成刚需。2025年新建项目液冷渗透率有望超50%。
网络升级：AI集群对内部(东西向)流量要求极高，驱动光模块向800G/1.6T升级，以太网替代IB成主流。
前沿探索：DeepSeek等高效模型解放生产力，引爆端侧和推理需求。“四算融合”网络建成，太空算力进入巨头布局阶段。
潜在风险与挑战
技术风险
- 国产芯片迭代不及预期: 核心是芯片，若性能、稳定性、生态存在短板将延缓替代进程。
- 异构算力管理复杂性: 多种芯片混合部署，高效统一的池化和调度技术难度极高。
- 网络瓶颈: “通信墙”是限制集群规模的核心瓶颈，800G/1.6T光模块等技术发展成本是关键。
商业化风险
- 成本与回报不匹配: 下游AI应用能否找到清晰盈利模式以支撑高昂算力成本是关键。
- 算力过度建设与闲置: 若应用生态跟不上，可能导致大量算力资源闲置，投资回报率远低预期。
政策与竞争风险
- 美国制裁加码: 可能进一步收紧对中国获取AI技术的限制。
- 国内同质化竞争: 服务器整机、IDC等环节可能陷入价格战，侵蚀利润。
信息交叉验证风险
- 对高效模型的解读分歧: 如DeepSeek是引发“算力通缩”还是“需求解放”，反映了市场对效率与总量关系的不确定性。
- 特供芯片性能问题: 如英伟达A2芯片性能阉割严重，无法满足高端需求，凸显国产替代紧迫性。