2025年AI系列专题报告：算力，算力基建景气度高，国产AI芯片发展势头良好

一、AIGC蓬勃发展，对底层智能算力产生强劲需求

大模型发展助推智能算力需求加速释放

大模型和生成式AI快速发展，拉动智能算力需求加速释放。2015-2016年，大模型时代开启，整体训练计算量较之前时期大2-3个数量级。 2022年底，ChatGPT横空出世，随后，拥有千亿甚至万亿级参数的各类通用大模型相继发布，其训练迭代极大拉动了对智能算力的需求。 根据Jaime Sevilla等人的研究，2016-2022年，大模型训练所需的算力从4e+21增长到8e+23 FLOPS，意味着大模型训练算力每10个月即翻 一倍。

训练端算力需求阶段性旺盛，未来推理端需求可能远超训练端

AIGC通常需要训练和推理两个环节，训练是通过数据开发出AI大模型，因此参数量的升级对算力需求影响较大，推理是利用训练好的 模型进行计算，推理部署的算力主要在于应用场景的日数据吞吐量。

随着大模型逐渐成熟，推理成本逐渐下降，未来推理端算力需求可能远超训练端。大模型训练很大程度上是阶段性需求，训练数据通常 是相对固定的，比如几万亿或几十万亿量级，在发展早期是主要的算力需求端。根据IDC&浪潮信息报告数据，2023年，由于各类大模 型层出不穷，当年中国AI服务器工作负载中，训练端算力占比为58.7%。随着大模型逐渐成熟以及推理成本逐渐下降，大模型应用场景 将逐渐打开，对推理算力的需求将持续扩大，预计到2027年，推理端算力需求占比将大幅增长到72.6%。长期看，推理算力的需求潜力 远超训练端。

DeepSeek高性能、低成本大模型有望成为推理场景爆发的契机

2024年12月26日，DeepSeek-V3发布，671B参数，性能与GPT-4o不分伯仲。DeepSeek-V3采用MLA和MoE架构，支持使用FP8混合精度训 练，引入了一种无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多Token预测训练目标，注重轻量化的同时，性能上与GPT-4o不分伯仲。

2025年1月20日，DeepSeek-R1发布，性能对齐OpenAI-o1正式版。DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标 注数据的情况下，极大提升了模型推理能力，在数学、代码、自然语言处理等任务上性能对标OpenAI-O1。

科技巨头资本支出维持在高位，加速布局万卡集群

大模型训练和推理带来海量算力需求，科技巨头资本支出维持在较高水平。根据各公司公告，2025Q1，微软（214亿美元）、Meta（137 亿美元）、谷歌（172亿美元）、亚马逊（243亿美元）四巨头资本开支合计高达766亿美元，同比增长64.0%，国内腾讯（275亿元）、 阿里巴巴（246亿元）资本开支合计521亿元，同比大幅增长104.2%。此外，科技巨头持续投入算力采购，以H100的采购为例，根据 Omdia Research信息，2023年，Meta和微软是H100最大的购买者，谷歌、亚马逊、甲骨文、腾讯其次。

全球智能算力规模高速增长，国内智算中心建设方兴未艾

全球智能算力增速远高于算力整体规模增速。根据中国信通院&浪潮信息报告数据，截至2023年底，全球算力总规模约为910EFLOPS， 同比增长40%，智能算力规模为335EFLOPS，同比增长136%，智能算力增速远超算力整体规模增速。

国内智算中心建设如火如荼。据第一新生研究院统计，截至2023年底，我国已投运（58家）、在建及规划（63家）的智算中心数量已超 120家，其中绝大多数由地方政府及电信运营商主导规划建设。

二、AI算力芯片：ASIC蒸蒸日上，关注AI芯片国产化

作为最底层的算力基座，AI算力芯片迎来发展机遇

AI方兴未艾，作为底层的算力基座，AI算力芯片将迎来快速发展。全球市场，根据中投产业研究院数据，2022年全球AI芯片市场规模约 442亿美元，预计2025年将达到约920亿美元，期间CAGR约27.7%；国内市场，根据中商产业研究院数据，2020年国内AI芯片市场规模约 184亿元，预计2025年将增长到1530亿元，期间CAGR约52.7%。

英伟达GPU主导AI算力芯片市场，ASIC芯片多元化发展势头迅猛

英伟达通用GPU执全球AI算力芯片市场之牛耳，ASIC多元化发展趋势显著。 AI算力芯片主要包括GPU和ASIC，GPU是通用算力卡，是目前AI算力芯片的主流选择，英伟达是该领域的领导者（数据中心GPU市占 率98%@2023），AMD奋力直追，国内海光信息的DCU也属于通用GPU；ASIC是专用定制芯片，其物理设计严格匹配算法逻辑，面对 专项任务，其计算性能和效率可能比通用GPU更强，博通、MARVELL是ASIC领域的领先者，大型云服务厂商多与其合作，比如谷歌的 TPU便是与博通合作开发的，国内华为昇腾也属于ASIC路线。

NVLink Fusion打破异构融合计算壁垒，ASIC芯片有望受益

NVLink Fusion支持第三方ASIC芯片接入英伟达计算体系，AI算力基础设施在异构融合计算领域的障碍得到一定缓解，客观上有望推动 ASIC芯片的发展与繁荣。2025年5月19日，英伟达在COMPUTEX重磅发布NVLink Fusion，通过提供IP或接口，支持第三方ASIC加速芯 片、CPU等接入英伟达计算体系。 NVLink Fusion的发布意味着英伟达在保持自身架构主导地位的基础上，选择主动拥抱第三方组件， 异构融合计算壁垒得到一定程度的缓解，客观上对ASIC芯片的发展将起到推动作用。

英伟达|CUDA助力英伟达构建强大的生态护城河

CUDA平台与GPU硬件紧密结合、协同设计，助力英伟达构建强大的生态护城河。CUDA是英伟达为其GPU提供的并行计算平台和编程 模型，开发者可利用其充分挖掘GPU的并行计算能力，并应用至通用计算领域。CUDA根植于英伟达GPU架构中，专为英伟达硬件设 计，英伟达每代GPU发布时，CUDA平台通常也会同步更新，以满足新架构GPU发挥顶级效率。英伟达CUDA和GPU软硬件紧密结合， 成本低、兼容性好，吸引了大量开发者参与其中，生态繁荣、用户粘性强，助力英伟达构建了强大的生态护城河壁垒。

博通|大型云服务厂商定制ASIC芯片的首选合作商

博通在ASIC领域处于主导地位，特别是在数据中心和人工智能加速方面。博通拥有卓越的互联设计、片上网络以及专用加速器设计能 力，占据全球ASIC市场55%-60%的份额；在特定的AI工作负载上，博通ASIC解决方案效率较竞争解决方案高出40%，是拥有大量特定工 作负载的大型云服务厂商的首选合作商，获得了谷歌、微软、Meta等科技巨头的青睐。

博通AI业务收入快速增长。根据Wind数据，2024财年，博通AI业务收入达到122亿美元，同比大幅增长220%；2025Q1，博通AI业务收入 41亿美元，同比增长77%，Q2 AI业务收入44亿美元，Q3 AI业务收入指引51亿美元，稳定增长。

减配版H20优势削弱，国产AI算力芯片蓬勃发展

国产AI算力芯片奋起直追，已占据一定的市场份额。国内AI算力芯片市场参与者主要有英伟达H20、华为昇腾系列、寒武纪思元系列、 海光信息DCU系列等，为符合美国此前出口管制要求，英伟达已对其GPU产品多次减配，较国产AI算力芯片的性能优势逐渐削弱，国 产AI芯片竞争力增强，已占据一定的市场份额。根据IDC数据，2024H1，中国AI加速芯片市场规模超过90万张，其中本土品牌出货量接 近20万张，市占率约20%。

三、AI服务器：市场景气度高，国产AI芯片服务器占比提高

AI服务器|需求高涨，推理端增长潜力高于训练端

AI算力需求旺盛，AI服务器市场景气度将持续高企。根据IDC&浪潮信息报告数据，2024年，全球AI服务器市场规模为1251亿美元，预 计2025年将增长到1587亿美元，同比增速26.9%，到2028年有望突破2227亿美元，2024-2028年CAGR约15.5%。国内来看，2024年，我国 AI服务器市场规模约190亿美元，同比增长86.9%，预计2028年将达到552亿美元，2024-2028年CAGR约30.6%。

推理端将成为AI服务器工作负载的主力需求。根据IDC&浪潮信息报告数据，2028年，预计中国AI服务器推理工作负载将占到73.0%，而 训练工作负载仅占27.0%，推理端需求远高于训练端。

浪潮信息|全球AI服务器行业领先企业，新产品持续迭代

浪潮信息是全球AI服务器领先企业。根据浪潮信息2023年半年报，截至2022年，浪潮信息人工智能服务器市场份额长期居于全球前列， 连续6年保持中国第一；根据新黄河信息，2023年，浪潮信息AI服务器全球市场占有率位列第一。

浪潮信息持续迭代新产品，行业领先地位进一步巩固。公司推动 AI 算力融入各类计算平台之中，并将计算品牌全面升级为“元脑”。 2024 年，公司发布了业界首个仅靠 4 颗CPU运行千亿参数大模型的AI通用服务器NF8260G7，能够灵活满足基于大模型的AI应用及云计 算、数据库等通用场景；还重磅发布了元脑服务器第八代新品，基于开放架构设计，业界率先实现“一机多芯”，引领多元算力生态共 进，具备更全面的智能能力和更高能效；推出了国内首款42kW智算风冷算力仓，单机柜可部署AI服务器的数量是传统风冷机柜的6倍以 上，相比传统风冷数据中心整体节能25%以上。受益于我国AI服务器市场的高景气度，公司2024年和2025年一季度营收持续高速增长。

AI大模型一体机|大幅拉低AI应用门槛

根据星环科技网站信息，AI大模型一体机是将大型人工智能模型与专用硬件设备整合在一起的综合性解决方案。 AI大模型一体机通常 包含高性能计算硬件、预训练好的大型AI模型以及配套的软件系统，所有组件都经过优化设计，能够协同工作。与传统AI部署方式不 同，一体机采用“开箱即用”的设计理念，用户无需自行搭建复杂的技术栈，大大降低了AI应用的门槛。

相比传统的AI大模型部署架构，AI大模型一体机在便捷性、性能优化、数据安全性等方面有较为明显的优势。

DeepSeek大模型一体机|供应端呈现“百机大战”格局

基于DeepSeek V3/R1大模型的特点与本地部署模式良好的契合，DeepSeek一体机成为我国AI一体机的主流发展趋势。根据《中国AI大模 型一体机市场分析与品牌推荐2025》信息，从DeepSeek R1正式发布以来，我国市场已有100多家厂商推出AI（DeepSeek）一体机。其中， 数字基础设施软硬件提供商、云服务厂商、GenAI初创厂商、GenAI模型/工具厂商、企业应用开发商、IT咨询/系统集成商纷纷涉足。 我国DeepSeek大模型一体机在供应端呈现“百机大战”格局。

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编辑：火腿肠