《AI Infra行业深度：行业概述、市场现状及空间、产业链及相关公司深度梳理》PDF免费下载

一、行业核心认知：定义、特征与市场空间

1. 核心定义与区别

• AI Infra 是专为 AI 工作负载设计的底层软硬件系统，涵盖算力层（GPU/TPU/AI ASIC）、存储层（分布式存储 / NVMe SSD）、网络层（InfiniBand/NVLink）、软件中间件层（训练框架 / MLOps 工具）及运维管理层，核心目标是高效完成模型训推任务。
• 与传统 IT 基础设施差异显著：以 GPU/ASIC 为主算力单元，侧重浮点运算密集型任务，需高带宽低延迟互联与高吞吐存储，调度策略更适配长周期分布式训练需求。

2. 行业现状与市场空间

• 发展阶段：已步入 “稳定与革新并存的应用期”，产业焦点从模型训练转向推理，谷歌、字节跳动等厂商月处理 Tokens 量翻倍增长，带动基础设施需求激增。
• 市场规模：2024 年全球市场规模 279.4 亿美元，预计 2033 年将达 12403 亿美元，2025-2033 年 CAGR 达 18.01%；国内外云厂商密集加码资本开支，北美四大云厂商 2025 年资本开支预计 3496 亿美元，同比增长 53%。

二、产业链格局：上下游协同与核心环节

1. 产业链结构

• 上游：硬件原材料（PCB、覆铜板、铜箔、玻纤布、电子树脂）、数据集供应商、网络服务，国产替代进程加速，芯片自给率从 2015 年 16% 提升至 2023 年 23%。
• 中游：云计算厂商（阿里云、腾讯云）、AI 原生厂商（商汤科技）、硬件系统厂商（华为、寒武纪）、运营商（中国移动），商业模式分为重资产（自建算力中心）、轻资产（租赁算力服务）、混合模式（核心自控 + 外部扩展）。
• 下游：渗透互联网、金融、医疗、制造等行业，互联网行业渗透率最高，金融 / 医疗侧重安全隐私，制造 / 互联网需求聚焦高性能与可扩展性。

2. 核心技术环节

• 硬件革新：AI 芯片向高计算效率、高互联带宽升级，英伟达 Rubin GPU 算力达 GB300 的 14 倍；PCB 向 20-30 层高阶 HDI 演进，线宽 / 线距降至 40μm 以下；覆铜板、铜箔等材料强调低介电常数（Low-Dk）与低介电损耗（Low-Df）。
• 软件进化：分为算力管理层（异构算力调度、虚拟化容器）、模型管理层（数据治理、训推框架）、应用管理层（资源 / 运维管理），2024 年算力管理层占市场主导（64.6%），应用管理层占比持续提升。

三、核心技术迭代：硬件与软件双轮驱动

1. 硬件层面：算力、存储、网络协同升级

• 算力芯片：英伟达主导高端市场，Blackwell/Rubin 系列芯片出货量预期达 2000 万颗；AMD、谷歌（TPU Ironwood）、亚马逊等加速追赶，国产厂商（华为昇腾、寒武纪）推进替代。
• 存储与网络：高 IOPS 分布式存储成为刚需，英伟达 SCADA 方案实现 GPU 直连 SSD，绕开 CPU 性能限制；InfiniBand/RoCE 高速互联技术普及，6th Gen NVSwitch 速率达 3600GB/s。
• 材料升级：覆铜板向 M8/M9 级别升级，松下 MEGTRON8S 介电损耗 Df<0.002；HVLP4 超低轮廓铜箔需求缺口扩大，2026 年供需矛盾凸显；石英纤维布凭借超低介电性能成为高端服务器核心材料。

2. 软件层面：从算力调度到数据治理

• 算力调度：华为 Flex:ai、阿里 Aegaeon 等平台实现异构算力统一纳管，单卡利用率提升 30%-82%，直接影响推理服务毛利率（单卡吞吐每提升 10%，毛利率提升 2-7 个百分点）。
• 数据类软件：RAG 应用普及推动向量数据库需求爆发，Milvus、Weaviate 等开源产品与 MongoDB Atlas 等商业产品形成互补；OLTP+NoSQL 厂商切入向量检索，Snowflake、MongoDB 通过数据实时处理适配 AI 应用需求。
• 国产特色：深信服、达梦数据等聚焦私有化部署，推出 “一体机 + 软件工具” 一站式方案，适配国内数据安全与合规需求。

四、核心厂商布局：国内外玩家竞争力

1. 海外厂商

• 英伟达：硬件生态主导者，芯片 + Switch + 软件栈全布局，Rubin 系列芯片引领算力升级。
• 云厂商：亚马逊、谷歌、微软通过资本开支扩张算力底座，自研 AI ASIC（如谷歌 TPU）构建差异化优势。
• 软件厂商：Snowflake（数据仓库 + AI 功能集成）、MongoDB（文档数据库 + 向量检索）成为数据层核心玩家。

2. 国内厂商

• 云计算厂商：阿里云（全栈自研，灵骏智算集群支持 10 万卡互联）、腾讯云（算存网数一体智算底座）、百度智能云（“云智一体” 架构 + 昆仑芯）。
• 硬件系统厂商：华为（昇腾芯片 + Flex:ai 调度软件）、寒武纪（AI ASIC 芯片）、浪潮（AI 服务器）。
• 软件与特色厂商：星环科技（AI Infra 全栈解决方案）、达梦数据（多模数据库 + 向量检索）、深信服（超融合 + 私有化 AI 平台）、慧辰股份（数字员工一体机）。

五、投资核心方向与关键标的

1. 硬件环节

• 芯片：关注华为昇腾、寒武纪、海光信息等国产替代标的。
• 硬件材料与设备：PCB（深南电路、沪电股份）、覆铜板（生益科技、南亚新材）、铜箔（德福科技、铜冠铜箔）、玻纤布（中材科技）、AI 服务器（浪潮信息、中科曙光）。

2. 软件环节

• 算力调度与 MLOps：华为云、阿里云相关生态标的，第四范式（先知 AIOS）。
• 数据类软件：向量数据库（星环科技）、数据库（达梦数据、MongoDB 相关产业链）、数据实时处理（英方软件）。

3. 平台型厂商

• 云计算厂商：阿里云、腾讯云、百度智能云相关上市公司；
• 私有化部署厂商：深信服、慧辰股份。

六、风险提示

• 技术迭代不及预期、国产替代进展缓慢、全球供应链波动、AI 应用落地低于预期、价格竞争加剧风险。