1.1. 2025 年行业收入和利润都有改善迹象，但仍呈现内卷迹象
2025 年 1-4 月软件产业增速略有回升，盈利呈改善趋势。根据工信部数据，2025 年 1-4 月软件业务收入 4.26 万亿元，同比增长 10.8%，较 1-3 月回升了 0.2PCT。2025 年 1-4 月软 件业务利润总额 5075 亿元，同比增长 14.2%，较 1-3 月回升了 2.6 PCT，高于收入增速 3.4 PCT。
财报数据来看，2024 年以来，行业收入增速整体呈现改善趋势。 2024 年，中信计算机行业总计收入 1.80 万亿元。考虑到工业富联占比过高（分别占比 2024 年行业总收入和净利润的 34%和 73%，以下行业财报数据中均做剔除处理），将其剔除后行业 总计收入 1.19 万亿元，同比增长 5.21%，较上年提升了 2.10 PCT。2025Q1 行业收入 2707 亿 元，同比增长 13.20%，较上年提升了 5.80 PCT，继续呈现改善趋势。
2024 年行业净利润 84.37 亿元，同比下滑了 39.87%，内卷迹象明显。2025Q1，行业净 利润 4.91 亿元，实现了扭亏为盈，总体向好。 2024 年行业员工数量 109.74 万人，同比下滑 1.20%，近年来首次下滑，2025 年人员费 用压力有望减少。其中有 137 家人员增长，2 家人数不变，224 家人员下滑，最高的人员缩减 比例达到 50%。 虽然 2025 年行业业绩向好，但是 2025Q1 毛利仍然同比下滑 1.37%，内卷迹象还在延续， 企业也在积极关注海外市场拓展。
1.2. 行情回顾：总体好于沪深 300，概念板块多数呈现上涨行情
2025 年计算机行业略有上涨，总体表现好于沪深 300。截止 6 月 17 日，中信计算机指数 上涨了 4.15%，跑赢上证 3.09 PCT，跑赢沪深 300 指数 5.79 PCT，跑赢创业板指数 8.43 PCT， 在 30 个中信一级行业中排名第 12。
从概念指数表现来看，2025 年计算机行业多数概念指数均呈现上涨态势。数字货币受到 稳定币利好影响上涨 33.02%，金融科技受到金融股上涨行情带动上涨 18.11%，2025 年比亚 迪开启全民智驾带动了无人驾驶概念上涨 16.24%，云办公、数字政府、工业互联网、云计算、 数字孪生、人工智能等概念都受到了人工智能应用的利好推动。表现较弱的概念中，2024 年涨 幅第一的炒股软件概念下跌 10.75%，自主可控概念下跌 3.95%，数字经济下跌 3.33%。由于 当前行业业绩支撑性不强，概念和个股的行情持续性也较弱。
1.3. 估值：行业的估值位于历史均值之间
行业的估值位于历史均值之间。根据 Wind 数据，2025 年 6 月 17 日中信计算机行业 TTM 整体法（剔除负值）估值为 46.22 倍，同期 A 股估值 15.27 倍，创业板估值 35.01 倍。行业近 1 年、3 年、5 年、10 年的平均估值分别为 44.17 倍、43.34 倍、47.91 倍、52.61 倍，当前估 值仍然位于历史均值水平之间，近 3 年最高点 58.79 倍和最低点 29.69 倍。
2.1. EDA：全面加快国产替代进程
当前，EDA 已经被划入在了美国出口管制的重点范畴。继 2024 年 12 月，华大九天被 BIS 列入实体清单以后，5 月 29 日，美国政府停止对华芯片设计软件（EDA）销售。 美国三大 EDA 巨头占据了 EDA 的绝对垄断地位，也占据了国内 EDA 市场约 8 成的市场 份额。根据华经产业研究院的数据，2021 年，我国 EDA 市场中，海外一线产商仍然处于绝对 的主导地位，其中楷登电子、新思科技、西门子 EDA 占比分别为 32%、29%、17%，国产厂 商中华大九天位居第四，占比 6%，概伦电子位居第 7，占比 2%。
海外 EDA 企业有上百亿收入来自中国。根据相关公司的财报，2024 财年新思科技来自中 国收入 9.9 亿美元，占其总收入的 16%；楷登电子 2024 年在中国的销售额为 5.7 亿美元，占 其总收入的 12%。
在华为的带领下，国产 EDA 企业已经实现了对国外产品的基本替代。早在 2023 年，华为 轮值董事长徐直军就表示华为芯片设计 EDA 工具团队联合国内 EDA 企业，共同打造了 14nm 以上工艺所需 EDA 工具，基本实现了 14nm 以上 EDA 工具国产化，2023 年将完成对其全面 验证。但是这一产品体系是建立在华为产品组合基础上的，以满足华为的对内服务为主，无法 直接对外销售。 在芯片加快国产化的趋势下，国内 EDA 企业也受到国产化趋势拉动，维持较高增速。2024 年华大九天、概伦电子的国内业务收入分别增长了 23.4%和 44.27%，芯和半导体也获得了 150.38%的收入增长；2025Q1，华大九天收入增长9.77%，概率电子国内业务收入增长24.61%。
2025 年国内 EDA 企业接连开展大额收购，行业集中度持续提升。在华大九天 3 月 30 日 发布芯和半导体的收购预案的同时，概伦电子也在 3 月 27 日发布公告，开启对锐成芯微的收 购事宜。由于 EDA 产业链长、产品众多，目前国产 EDA 工具仍然不全，行业前十的公司基本保持着错位竞争，通过收购可以快速进行产品补足，加速发展壮大，同时减少国内企业的重 复投入，增加资金利用效率。此外，从 EDA 全球三大巨头的成长路径上来看，其都进行了一 系列的收购，才形成了如今的垄断优势，因而对于 EDA 企业来说并购也成为了成长必经路 径。
2.2. 操作系统：鸿蒙 PC 在 5 月上市，适配应用数量快速增长
继 2024 年 10 月纯血鸿蒙 HarmonyOS NEXT 发布以后，鸿蒙在 2024 年 Q4 的份额有明 显提升趋势。根据 Counterpoint 的数据，2024Q4 鸿蒙以 19%的份额继续位居国内手机操作系 统第二名，较 Q3 提升了 2 PCT，同时鸿蒙在全球继续占据 4%的市场份额。根据新浪财经 4 月 15 日报道，华为 HarmonyOS NEXT 已经取消了版本回退功能，这预示着手机系统的成熟度已 经达到了大规模的商用标准，为整体鸿蒙生态建设做出了重要的突破。
继手机端的纯血鸿蒙推出以后，华为也在 5 月正式发布了鸿蒙电脑操作系统。5 月 8 日鸿 蒙电脑操作系统首次亮相，5 月 19 日首款鸿蒙电脑搭载鸿蒙 5.0 操作系统正式发布。在生态系 统建设方面，5 月 8 日鸿蒙电脑有 300 多款应用完成适配，而到了 5 月 19 日这一数量提升到 了 1000 多款。
由于微软对华为的 Windows 授权许可在 2025 年 3 月到期，2025 年 4 月开始华为笔记本 预装 Linux 操作系统，但是用户可以自行安装 Windows 操作系统。而鸿蒙电脑操作系统的正式 发布，成为了国产操作系统又一次重要的突破，也意味着华为笔记本也如同苹果 Macbook 一 样走上了软硬一体的发展道路。
2.3. 华为芯片性能达到 H200 级别，推出业界最大超节点
在 2025 年 4 月华为云生态大会 2025 上，华为发布了昇腾超节点 CloudMatrix 384，其的 主要参数和特点为： （1）结构：由 384 颗昇腾芯片、12 个计算柜、4 个总线柜组成，是业界最大的超节点， 多个 CloudMatrix 384 可以组成十万卡级的 Atlas 900 SuperCluster 超节点集群；
（2）算力：可提供达 300PFLOPS 的密集 BF16 算力，接近英伟达超节点 GB200 NVL72 的两倍，总内存容量超出英伟达的 3.6 倍，内存带宽 2.1 倍，为大规模 AI 训练和推理提供了高 效的硬件支持；
（3）部署：已经在安徽、内蒙古、贵州部署；
（4）创新性：应用了对等计算架构，而非传统以 CPU 为中心的冯诺依曼架构。超节点内 用高速总线互联替代传统以太，通信带宽提升了 15 倍，单跳通信时延也从 2 微秒做到 200 纳 秒，使得集群如同一台计算机般协同工作。
（5）性能测试：CloudMatrix 384 最适合 MoE 模型。在密集型 LLama 3 模型时，单卡性 能达到 132 TPS，是传统集群的 2.5 倍。对于通信密集型 MoE 模型，Qwen2-VL 72B 单卡性 能达到 600 TPS，类 DeepSeek 千亿模型单卡性能达到 750 TPS，都实现了传统节点 3 倍以上 的提升。 硅基流动联合华为云推出基于 CloudMatrix 384 超节点昇腾云服务和高性能推理框架 SiliconLLM，并基于此上线 DeepSeek-R1 昇腾云服务，在保证单用户 20 TPS 水平前提下，单 卡 Decode 吞吐突破 1920 tokens/秒（TPS），部署性能比肩 H100。
至此，昇腾在国产 AI 芯片领域实现了重大的突破。5 月 30 日，英伟达首次公开表示华为 芯片技术已经达到 H200级别，CloudMatrix的拓展能力甚至超过了英伟达最新一代 Blackwell 架构。尽管单颗昇腾芯片性能约为 B200 的 1/3，但华为通过规模化设计，实现整体算力的跃 升。在单颗芯片落后一代的情况下，华为用数学补物理、非摩尔补摩尔、群计算补单芯片，来 满足实用性的要求。2025 年 6 月，华为又发布了用于大模型训推的数字化风洞系统，实现小 时级预演万卡集群方案，节省大模型训推过程的时间和算力的浪费。虽然 CloudMatrix 384 在 制造成本和电力消耗上仍然还不及 GB200 NVL72，但是已经完成国产算力的能力对标。由于 我国电力供应位居全球第一，在新能源和特高压技术上全球遥遥领先，因而可以用电力长板来 弥补硬件端的不足。
2.4. 出口管制和国产芯片性能提升的双重作用下，AI 芯片迎来国产替代的拐点
2025 年英伟达对中国供应 AI 芯片 H20 面临新的出口管制。4 月 16 日，英伟达表示美国 政府已经于 4 月 14 日通知公司，H20 芯片未来在出口至中国时需要“无限期”申请许可证。 5 月 5 日，路透社报道称，一名美国议员计划在未来几周内提出法案，强制英伟达芯片植入定位系统，这一政策主要针对芯片走私到其他区域的问题。 面对最新禁令，英伟达又在计划推出新一代对华特供芯片。6 月 3 日，报道称英伟达将为 中国研发 B30 芯片，其采用 Blackwell 架构，GDDR7 显存，而非 HBM，也不会采用台积电 的先进封装技术，首度支持多 GPU 扩展，允许用户通过连接多组芯片来打造更高性能的计算 集群。采用 GB20X 芯片，也就是 RTX 50 系列的芯片，其售价预计在 6500 美元至 8000 美 元之间，远低于 H20 芯片的 1 万至 1.2 万美元。 2025Q1 中国大陆已经退居英伟达第四大出口区域。其来自美国的收入占比为 47%，较前 一个季度提升了 1 PCT；其第二大收入区域新加坡的收入占比从上个季度的 15%回升到 20%， 需求还在快速释放；而与此同时，中国台湾超过中国大陆，成为了英伟达第三大收入来源区域， 占比达到 16%；其来自中国大陆的收入已经连续 3 个季度保持了 55 亿美元左右的规模水平， 没有看到因为 AI 需求较为明显的释放效应，我们认为这其中仍有较大的需求受到了压制。
与此同时，国产 AI 芯片数据持续向好。根据 IDC 数据，2024 年下半年，我国 AI 芯片国 产化比率从上半年的 20%进一步提升到了 34%，提升趋势明显。2024 年寒武纪、海光的收入 分别为 65.56%和 52.40%，都实现了高增长。其中寒武纪 2025Q1 财报呈现业绩爆发趋势， 收入同比增长 4230.22%至 11.11 亿元，环比也实现了 12.36%的增长，很好地印证了当前国 产芯片和 AI 算力两大方向的算力需求。2025 年随着海光五号 CPU 和深算三号 DCU 的新品 上市，海光四号芯片终端机的量产上市，海光在产品端迎来重要节点。华为超节点 CloudMatrix 384 完成了与英伟达 GB200 NVL72 的能力对标，通过规模化设计弥补了芯片的 短板。
在国产 AI 芯片能力持续提升的同时，英伟达供应中国芯片性能持续下降，并且我们认为 当前 AI 芯片已经迎来了产业的拐点，国产芯片商业价值已经凸显。随着整体替代趋势的形 成，国产芯片在生态建设上的短板也将得到弥补，并最终形成与英伟达进行全球市场竞争的实 力。
3.1. DeepSeek：密切关注 R2 的发布
继年初发布了 R1 以后，DeepSeek 作为中国大模型的代表，追平了我们与全球第一梯队 模型的差距，同时其低成本优势和开源策略对于大模型生态形成了较大的冲击，一举一动都 成为了市场持续关注的焦点。 5 月 DeepSeek 并没有如期发布 R2，而是进行了 R1 的小版本升级，并实现了较为明显 的性能提升。R1-0528 仍然是基于 2024 年 12 月的 DeepSeek V3 Base 模型作为基座，并在 后训练中投入了更多算力来提升模型的推理和思维能力。DeepSeek 利用这样的更新方式，既 实现了与第一梯队模型的性能对标，同时又可以保持模型生态的兼容性和稳定性。而从模型 发展范式来看，R1-0528 也印证了后训练 Scaling 在模型能力提升方面的发展潜力。
后续来看，DeepSeek R2 的推出和多模态功能的实现都值得重点关注，市场对于 DeepSeek 下一代产品带来突破和创新都充满了期待。 4 月 7 日，DeepSeek 与清华大学研究团队联合发布题为《奖励模型的推理时 Scaling 方 法及其在大规模语言模型中的应用》的论文，提出自我原则点评调优（SPCT）与元奖励模型 （meta RM）两项核心技术，为提升大模型的推理能力提供了全新的方法论，或将为后续 R2 训 练提供重要的技术支撑。 根太平洋网消息，DeepSeek-R2 总参数达到 1.2 万亿，基于华为昇腾 910B 进行训练， 在 FP16 精度下达到 512 PFLOPS 计算力，芯片使用效率高达 82%，相当于 A100 的 91%。 在推理方面，R2 速度达到 320 tokens 每秒，对于复杂逻辑推理任务上的准确率提升了 83%。同时 R2 成本预计将比 GPT-4 低 97%，成本优势明显。 在华为 CloudMatrix 384 推出以前，国产芯片主要在推理方面进行进口替代，R2 如果是 在国产芯片上完成训练，将成为国产 AI 芯片发展史上一个里程碑性事件，为推动国产芯片生 态建立起到积极的推动作用。
OpenAI 4 月在推出的 o3 和 o4-mini 中，首次将图像深度分析融入思维链，对比来看， DeepSeek-R1 在多模态能力方面仍有较大的提升空间。
3.2. 大模型更新频率明显加快，GPT5 有望年内推出
当前处于第一梯队的大模型分别为 OpenAI 的 o3 和 o4-mini 系列、谷歌的 Gemini 2.5 Pro Preview 0605 Thinking、Anthropic 的 Claude 4 和 DeepSeek 的 DeepSeek-R1-0528。
大模型迭代周期缩短，同时基准测试榜单第一名也经常在发生变化。继 5 月 6 日更新以后， 谷歌在 6 月 5 日又进行了模型更新，并且在综合能力上位居行业第一。OpenAI 表示将在未来 几个月将发布 GPT-5，将对 ChatGPT 免费用户无限量开放，或将成为行业新的标杆。
从价格上来看，DeepSeek 总体的调用成本优势仍然明显，输入价格约为 Gemini 2.5 Pro Preview 0605 Thinking 和 o4-mini 的 1/2，输出价格约分别为两者的 1/5 和 1/2，约为 6 月降价 以后 o3 输入输出价格的 1/4。
3.3. 2025Q1 AI 应用需求呈现爆发性增长
截止 2025 年 3 月底，豆包大模型日均 tokens 调用量已达到 12.7 万亿，较发布之初增 长超 106 倍，是 2024 年 12 月 15 日 4 万亿的 3.18 倍。
根据智能超参数统计的数据，2025Q1 大模型相关中标项目数量为 505 个，其中 121 个项 目未披露中标金额，其余 384 个中标项目披露的金额约为 24.67 亿元，中标项目数量和中标金 额同比都有 9 倍左右的增长。
2025Q1 大模型在教科、通信、政务、能源领域都有较多的订单，但是相对而言政务行业 订单金额却明显领先于其他行业。
3.4. 推理模型将 Scaling 向后训练和推理阶段转移，应用落地加大推理需求
预训练的 Scaling Law 带来了大模型的繁荣，但也迎来了发展瓶颈。OpenAI 的成功源 于其利用了 Transformer 的所遵循的 Scaling Law（规模效应），在增大模型参数数量、训练 数据、用于训练是计算量的同时，带来系统能力稳步的增长。甚至在模型参数达到一定量级， 模型能力会得到显著提升，表明较大模型有涌现能力。随着模型持续增大，我们看到 Scaling Law 失效的风险。一方面，高质量数据已经作为训练数据，面临增长瓶颈，另一方面，头部 模型厂商在更大参数的新一代模型的推进方面进度不及预期。
o1 为代表的推理模型的出现，探索出了大模型能力提升的新路径，将算力开销进一步向 后训练和推理阶段转移，主要增长因素包括： （1）后训练：以 DeepSeek-R1 的训练过程来看，DeepSeek 使用 DeepSeek-V3-Base作为基础模型，通过强化学习（RL）训练出了 DeepSeek-R1-Zero，并由此产生 DeepSeekR1。在 DeepSeek-R1-Zero 的训练中，通过增加强化学习的训练迭代步数，其思考的时间在 持续增加，AIME 精度也在持续提升，这意味着后训练的 Scaling 成为了提升模型能力的有效 路径 （2）单次推理时长：推理模型使用思维链，思维链的生成也导致了模型在推理过程中的 算力大幅增长。 （3）推理次数：DeepSeek - R1 发布后，大模型逻辑推理能力的提升、大模型成本显著 下降、开源阵营在性能上实现超越，AI 应用集齐全面落地的三大关键要素。随着 AI 应用进入 爆发期，应用端的推理需求将成为下一阶段拉动算力增长的主要驱动力。
4.1. 海外科技企业资本投入再创新高
从海外市场来看，2025Q1，美国 5 大科技厂商的资本开支再创新高，总计达到 742.09 亿 美元，同比增长 64%，较 2024Q4 略有下滑了 2PCT。其中 Meta 以 102%的增速领涨，或主 要源于 DeepSeek 开源的冲击；亚马逊以 74%的增速位居第二，苹果以 54%的增速名列第三， 微软 53%的增速，较上季度下滑了 9 PCT；谷歌增长 43%，表现最弱。
Meta 增加了全年 AI 业务的资本开支计划，微软和谷歌资本维持较强的投入计划。微软 Q2 的资本投入绝对额会比本季有所提升，2026 财年资本支出会继续增长，只是同比增速会放缓。 谷歌仍预计投资 750 亿美元。Meta 下调了 2025 年全年总支出的预估范围，从 1140 亿美元至 1190 亿美元之间下调到 1130 亿美元至 1180 亿美元之间，其中用于生成式 AI 以及核心业务方 面的投资范围从 600 亿至 650 亿美元之间上调到 640 亿美元至 720 亿美元之间。 从国内市场来看，Q1 阿里、腾讯的资本开支均呈现环比明显下滑，但是对比 2024Q3 仍 有明显增长。腾讯 Q1 资本开支 274.76 亿元，同比增长 91.4%，环比下滑 24.9%，整体位于较 高水平。阿里 Q1 资本开支 246.12 亿元，同比增长 120.7%，环比下滑 22.5%。百度 Q1 资本 开支 28.69 亿元（不含爱奇艺），同比增长 42.3%，环比增长 24.09%，还没有超过 2023Q4 36.41 亿元的峰值水平，投入相对保守。
4.2. 云计算：市场总体呈现加速增长趋势
2024 年下半年，我国云计算业务见底回升。根据 IDC 数据，2024H2 我国公有云业务收入 241.1 亿美元，同比增长 17.72%。继 PaaS、SaaS 的增速在 2023H2 见最低点以后，IaaS 增 速也在 2024H1 出现阶段性低点 5.2%，2024H2 重回两位数增速至 14.4%。
从厂商业绩来看，阿里云和金山云收入增速都从 2024Q1 开始有了明显的改善趋势。其中 2025Q1 阿里云收入增速达到了 18%，较上个季度提升了 5PCT，继续呈现明显加快趋势。
4.3. 数据中心：2025 年大规模智算中心或呈现集中交付趋势
AIDC 业务需求快速增长，新进入者众多。根据润泽科技财报，可以看到其 AIDC 业务上架非常快，2023 年上架当年就实现了 12 亿收入。2024 年由于进行了 AIDC 业务计入方式的调 整（从总额法变为净额法），AICD 业务仍然实现了 21%的收入增长（2024H1 公司 AIDC 业 务收入在调整后从 20.54 亿元减少到 6.44 亿元，2023 年不做调整）。商汤科技的 AIDC 业务 在 2024 年增长了 50%达到了 16.5 亿元，总运营算力达到 23EFLOPS，较上年 12EFLOPS 接 近翻倍。
传统 IDC 业务竞争加剧。科智咨询数据显示，2024 年，中国传统 IDC 业务市场规模为 1,583 亿元，同比增长 8.7%，增速缓慢，传统低功率数据中心需求持续白热化。 2025 年随着 AI 应用的普及和大规模智算中心的交付，AIDC 有望迎来业绩加速期，加速 数据中心行业的分化。在新一代智算建设和需求方面，2025 年润泽科技和奥飞数据都有相对于 自身较大的算力投放计划，万国数据也在 2025Q1 获得了单笔高达 152MW 的大规模订单。由 于超大规模客户通常需要在短时间内交付至少 50MW 的 IT 容量，预计 2025 年将有较为明显 的大规模智算中心集中交付趋势。
在 AIDC 业务快速上量和 IDC 业务竞争加剧、需求减弱的过程中，数据中心行业或将产 生进一步的分化。对于区位、资金、能耗指标、电力供应等优势明显，AIDC 业务转型成功， 同时有大规模智算中心的交付的企业来说，2025 年有望迎来较好的增长趋势。
4.4. 服务器：美国出口管制和国产替代带来行业分化
由于 2025 年我国进入到 AI 芯片产业的拐点，我们认为行业分化将加剧显现。 针对国内 AI 产业和服务器行业的禁令再次出台。3 月 25 日，美国商务部将 54 家中国实 体列入清单，包括了浪潮集团旗下 6 家公司、宁畅信息、中科可控旗下的服务器品牌 Suma， 加速国内服务器企业的分化。4 月英伟达表示 H20 芯片未来在出口至中国时需要“无限期”申 请许可证，6 月报道称英伟达将为中国研发性能或进一步下滑的 B30 芯片，这意味着英伟达芯 片对国内厂商的吸引力将进一步下滑。 服务器厂商加大芯片备货力度，禁令对短期业务冲击有限，但长期仍有较大不确定性。 2023Q3 开始，浪潮存货增长速度持续加快，从 2023Q3 的 25%增长到 2024Q4 的 113%， 2025Q1 又继续增长了 89%。与此同时，紫光股份存货也保持了较快增长，2024Q3 和 2024Q4 或受到收购新华三股份带来财务压力，增速放缓，但是 2025Q1 又快速增长了 55%。
从 2024 年服务器行业业绩来看，不同阵营的企业之间的分化也更加明显。受益于海外科 技大厂 2024 年资本开支增长快于国内，对标海外需求的工业富联增长最为明显。浪潮作为国 内互联网厂商服务器的最大供应商，2024 年服务器业务增幅明显，但是毛利率显著下滑。国产 服务器供应商分化明显，超聚变作为第一大国产服务器供应商，2024 年增速明显提升，而神州 数码的自有品牌业务下半年销售额不及上半年，增速不及预期。
2025Q1 浪潮继续获得了 165.31%的高增速，但是毛利率进一步下滑到了 3.45%，成为历 史新低，显示出 Q1 国内算力需求放量的迹象，同时服务器端竞争进一步加剧。随着 H20 步入 存货消耗阶段，Q2 行业盈利情况有望改善。
由于 CloudMatrix 384 的发布和国产芯片性能的持续提升，2025 年国产 AI 芯片进口替代 的商业意义更加突出，将推动下游服务器行业的生态转型。5 月海光信息公告了拟吸收合并中 科曙光的事宜，这意味着在芯片国产化的大背景下，芯片和服务器等上下游深度绑定和推广应 用的趋势更加明显。
4.5. 液冷：国标即将发布，冷板液冷进入快速发展期
液冷作为数据中心新兴的散热解决方案，虽然在 AI 带来的高算力需求下蓬勃发展，但是 在数据中心渗透率仍不足 10%，且以冷板液冷为主。根据 IDC 数据，2024 年中国液冷服务器 市场规模达到 23.7 亿美元，同比增长 67.0%，冷板式解决方案市场占有率进一步提高。IDC 预 计 2024-2029 年，中国液冷服务器市场年复合增长率将达到 46.8%，2029 年市场规模将达到 162 亿美元。相对于浸没式以及喷淋式液冷技术，冷板式液冷对原有风冷机房以及风冷服务器 的改动较小，因而成为当前应用最广泛的液冷技术。
在冷板液冷方面，由于行业内尚没有统一的国家级标准，目前仍以定制化解决方案为主。 定制化方案带来验证成本高，原料差异化程度高，无法形成规模效应，导致了冷板液冷市场毛 利率呈下行趋势（叠加上下游企业数据中心散热市场）。当前，液冷算力基础设施领域首批国 家标准《数据中心冷板式液冷系统技术规范》、《数据中心冷板式液冷机柜通用规范》即将发 布，国内首个液冷部件国标《信息技术 服务器及存储设备用液冷部件技术规范》也在起草中， 有助于推动行业的标准化和规模化。
在浸没式液冷方面，目前主要用于超算中心，具有高定制化特征。曙光数创作为国内唯一 实现浸没相变液冷技术大规模商业化部署的企业，在 2024 年推出了第三代 C8000 浸没液冷解 决方案，单机柜功率密度突破至 750kW 以上，为未来算力芯片性能的持续提升和数据中心更 高的节能需求提供了技术储备。
随着产业链发展逐渐成熟，在一定规模情况下，冷板液冷初始投资已经低于风冷。只考虑 初始投资情况下，在单机柜功率不超过 10kW 时，采用风冷相对经济，一般认为单机柜 20kW 是风冷可解的散热极限；单机柜在 10-100kW 的数据中心，采用冷板液冷较为合适；单机柜功 率超过 100kW 的数据中心采用相变浸没液冷更经济。和英伟达 GB200 NVL72 一样，华为在 CloudMatrix 384 中也应用了液冷技术，这意味着国内外最先进的超节点都步入了液冷技术的 范畴，随着计算密度的进一步密度提升，浸没液冷方案也将成为未来的发展方向。
2024 年液冷服务器市场集中化趋势更加明显。前三大厂商分别是浪潮信息、超聚变和宁 畅，占据了七成左右的市场份额。对比 2023 年来看主要变化表现为，新华三超过联想成为行 业第 4，前五大厂商中宁畅、新华三、联想的份额增幅都较为明显。
4.6. 算力互联互通积极推进中，将推动中国算力网络的全面升级
在东数西算实现算力节点和数据枢纽资源合理配置的基础上，中国算力网的建设也在持续 展开，意图将西部的算力通过网络高效输送到东部，将分散在各地的算力资源进行连接，实现 跨区域调度和使用，更好地解决当前各地算力资源利用不均衡的问题，提升使用效率、降低使 用成本，最终建立全国一体化算力网，让用户使用算力时像用电一样方便。
鹏城实验室牵头了“中国算力网”研究计划，2022 年 6 月，一期工程智算中心正式上线， 跨领域纳管了 20 多家公共智算中心，汇聚算力 5EFLOPS。2023 年 10 月，由韶关市和鹏城实 验室共建的中国算力网粤港澳大湾区调度中心上线，是我国算力网项目的首个区域级资源调度 中心。 5 月 17 日，信通院与三大运营商联合启动“算力互联网试验网”的建设，并发布了《算力互联网架构 1.0》。 5 月 30 日，工信部印发了《算力互联网互通行动计划》，提出要以“算力互联互通为主线， 推动建设算力互联网，逐步培育形成全国统一算力服务市场”。根据行动计划，到 2026 年，我 国将建立较为完备的算力互联互通标准、标识和规则体系；推广新型高性能传输协议，提升算 力节点间网络互联互通水平；建成国家、区域、行业算力互联互通平台；推动算、存、网多种 业务互通，实现跨主体、跨架构、跨地域算力供需调度；开展算力互联网试验网试点，赋能产 业普惠用算。到 2028 年，基本实现全国公共算力标准化互联，逐步形成具备智能感知、实时 发现、随需获取的算力互联网。 在中国算力网发展过程中的关键技术挑战主要包括：（1）核心算力的供给；（2）高通量、 大宽带、低延迟的网络，预计实现东数西算所有集群节点 100Tbps 低延时直连通信；（3）算 力调度挑战，分布式实现超算、智算、云计算等多种算力在云网的调度，最终实现异构算力混 合跨地域共享；（4）零排放算力。
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