人工智能算力基础设施行业深度报告：模型迭代驱动需求爆 - 個股研究

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人工智能算力基础设施行业深度报告：模型迭代驱动需求爆

2026-01-14 17:18:59 来源：点击：

核心观点： 我们看好AI算力基础设施产业的长期高景气度。大模型参数指数级增长与多模态应用落地，正推动算力需求从“建设期”进入“持续爆发期”。国内“自主可控”与“绿色节能”两大趋势将重塑产业链格局，国产GPU、高速互联、先进散热（液冷）环节具备最大弹性。

1. 核心驱动：需求不止于训练，推理侧将成为更大市场

训练需求：全球头部厂商已进入“万卡集群”时代，国内追赶者集群规模快速扩张。模型复杂度呈指数级提升，据测算，训练一个万亿参数大模型，算力需求达10^22 FLOPs级别，对应数千张高端GPU。这一阶段的资本开支集中于科技巨头与大型云服务商。
推理需求：AI应用（AIGC、Copilot、具身智能等）的普及将带来海量、持续且分布式的推理算力需求。与集中式训练不同，推理需求随用户量增长而线性甚至指数增长。我们预测，到2026年，推理算力占总算力消耗的比例将超过60%，其带来的市场规模将是训练硬件市场的2-3倍，且更具持续性。
政策支持：国内“东数西算”工程及多项AI产业政策明确将智能算力中心定位为新型基础设施，提供顶层设计、能耗指标与资源倾斜，为行业需求提供了坚实的政策底座和长期确定性。

2. 产业链解析：国产化与技术创新为投资主线

硬件层（价值量最大，国产化核心）：
- AI芯片：国际巨头（英伟达等）凭借其硬件性能与CUDA生态构建了极高的壁垒。然而，在外部限制持续加强的背景下，国产GPU（如华为昇腾、海光信息、寒武纪等）迎来了关键的政策驱动替代窗口期。未来的竞争焦点将从单一硬件性能扩展到软硬件一体化的全栈生态能力。
- 服务器/集群：为满足高密度算力需求，定制化AI服务器及集群解决方案成为主流。同时，功耗激增使得液冷技术从可选变为必选，具备液冷整机柜交付能力和全局设计能力的厂商（如工业富联、中兴通讯及头部国产服务器厂商）将获得显著优势。
配套层（技术迭代快，成长弹性最高）：
- 高速互联：集群内数据交换速度是决定算力效率的关键。InfiniBand与RoCE协议竞争激烈，而物理层光模块的速率升级是明确趋势。中国厂商（如中际旭创、新易盛）在全球800G及未来的1.6T光模块市场中已占据技术和产能领先地位，将持续受益于全球数据中心带宽升级周期。
- 先进散热：当单机柜功耗突破20kW，传统风冷已无以为继。冷板式液冷是目前的主流过渡方案，而面向未来的浸没式液冷在能效和密度上更具优势。我们预计，液冷在AI数据中心渗透率将从目前的个位数快速提升至2026年的30%以上，带动冷板、管路、冷却液、CDU等全链条需求爆发。
软件与运营层（价值提升中）：算力调度、集群管理及性能优化软件的重要性日益凸显，是提升硬件利用率的“神经中枢”。同时，面向中小企业的算力租赁模式降低了AI应用的门槛，是推动推理需求平民化的重要商业模式。

3. 投资建议与风险提示

投资建议：建议沿“安全”与“效率”两大主线布局。
- 国产算力核心：重点关注具备全栈软硬件能力、生态构建较为完善的国产AI芯片及服务器龙头。
- 技术创新先锋：持续看好在全球光模块产业中占据主导地位的龙头厂商，以及具备整体液冷解决方案设计能力和大规模交付经验的散热供应商。
风险提示：
- 技术风险：全球AI大模型技术迭代速度若放缓，可能导致短期算力投资意愿下降。
- 政策风险：美国对华半导体出口管制政策进一步升级，可能延缓国产替代进程。
- 市场风险：行业高景气吸引大量资本涌入，可能导致部分环节竞争格局恶化，产品价格和毛利率承压。

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