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引言
当人工智能成为数字时代的顶流，支撑它狂飙突进的幕后英雄是谁？答案是算力。AI算力，堪称当代科技领域的“燃料”，从智能家居到自动驾驶，再到医疗影像，无一不靠强大的算力支撑。近期，全国多地掀起AI算力布局热潮，上海发布重磅政策，目标在2025年建成世界级算力生态。与此同时，小米等巨头也火速加入战局。国产AI算力能否扛起自主崛起的大旗？它的产业链上下游，哪些企业正在默默发力？这些，正是市场热议的焦点所在。
事件概述
AI算力，正在成为科技行业竞争的制高点。无论是聊天机器人、语音助手，还是无人驾驶、医疗影像，背后都离不开AI算力的支持。可以说，AI算力是当前人工智能发展的“心脏”，也是下一阶段科技竞赛的关键战场。
近日，关于AI算力的利好消息密集来袭。12月27日，上海市发布《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》，计划到2025年底建成世界级人工智能产业生态，并实现全市算力规模突破。这一目标的背后，是政府对于AI算力行业的高度重视，也是中国在全球科技竞争中发力的核心领域。
与此同时，国内互联网巨头也在算力领域不断深耕。以小米为例，市场消息显示，其正在搭建GPU万卡集群，为AI大模型的研发提供强大支持。据传，小米大模型团队成立之初，就拥有6500张GPU资源，而这只是国内企业进军AI算力的冰山一角。
然而，算力的快速发展离不开硬件支持。AI算力硬件产业链涉及服务器、芯片、高速连接、PCB、数据中心、光模块等多个环节。这些细分领域内，国产企业正在崭露头角。例如，中科曙光、海光信息、寒武纪等企业，已经成为国内AI硬件的中流砥柱。
随着全球人工智能技术的快速推进，AI算力硬件的需求将持续爆发。未来，哪些企业会脱颖而出？这些硬件板块背后，又蕴藏着哪些投资机会？让我们一探究竟。
正文
AI算力崛起：时代的燃料与资本的焦点
在人工智能的“狂飙之路”上，算力已经成为了不可或缺的基石。我们经常看到智能语音助手“秒答如流”、自动驾驶汽车精准识别复杂路况，这些看似玄幻的操作背后，依赖的正是算力的无声支持。AI算力，像是新时代的“石油”，撑起了人工智能从无到有、从“能用”到“好用”的每一步。
但，问题来了：这一块“石油”到底有多值钱？从最近的政策动作就能看出端倪。上海最新发布的《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》里，目标直接定在了“2025年算力规模突破”。别觉得这个数字抽象，稍微科普一下：，大概相当于全球最顶级超级计算机算力总和的两倍。换句话说，未来几年，中国的AI算力发展不仅要追赶，还得超车。这是一个“卷王”的野心，也是整个AI算力硬件产业链的历史机遇。
国产算力硬件产业链：从“心脏”到“骨骼”
AI算力硬件，主要涵盖了服务器、芯片、高速连接、PCB、数据中心、光模块和电源等多个环节。可以说，这是一套由“心脏”（AI芯片）到“骨骼”（服务器和连接）的复杂体系。那么，这些细分领域中，谁在扛着国产化的大旗呢？
1. AI服务器：算力工厂的“大脑”
AI服务器被称为算力工厂的“大脑”，因为它承担了所有AI任务的数据处理和运算重任。在这一领域，中科曙光无疑是国产硬件的中坚力量。其深度参与国内多个大模型项目，比如“悟道2.0”和“紫东太初”，技术积累相当深厚。而工业富联则是另一位不可忽视的选手，它与全球顶尖的英伟达合作，深度参与GPU HPC平台的设计与生产，稳稳占据了高端领域的“C位”。
2. AI芯片：算力“发动机”
提到算力，离不开芯片这位“顶流”。AI芯片相当于整套系统的“发动机”，直接决定了运算效率和处理能力。目前，国产芯片领域的“尖子生”包括海光信息、寒武纪和景嘉微等。其中，海光信息最新推出的“深算二号”性能直逼国际巨头英伟达的A100。寒武纪的高端AI芯片，则凭借的峰值算力，成为国内市场的“新宠儿”。
3. 高速铜缆连接：数据的“高速公路”
在AI时代，数据传输的稳定性和速度至关重要，这就需要一条“高速公路”。沃尔核材和神宇股份是这个领域的佼佼者。沃尔核材通过与安费诺合作，间接融入了英伟达生态链。而神宇股份则专注于高精度、高可靠性的数据线，成为全球算力产业链中的一匹“黑马”。
4. PCB：算力硬件的“幕后英雄”
PCB是硬件的“底盘”，用来承载各种芯片和元器件的运行。胜宏科技是这一领域的领军企业，也是英伟达的核心PCB供应商，凭借领先的工艺和研发能力，为AI硬件打造了坚实的基础。
5. 液冷服务器：硬件“降温神器”
随着AI芯片功耗越来越高，传统风冷散热方式已经捉襟见肘。液冷技术凭借高效的热传递能力，成为保障算力设备稳定运行的关键。像中科曙光这样的企业，已经率先布局这一领域，为高负荷算力输出提供了充足的“冷静保障”。
国产化浪潮：国际“卡脖子”与本土“突围”
AI算力硬件不仅是技术的“硬骨头”，还是国家科技安全的重要屏障。在全球科技竞争加剧的背景下，国产AI算力的崛起已经成为必然选择。特别是近两年，国际局势频频动荡，国内企业面临“卡脖子”的风险陡增，如何实现算力硬件的自主可控，成了摆在我们面前的头号难题。
以芯片为例，英伟达的A100和H100虽然技术遥遥领先，但采购受限、供应链断裂的风险始终存在。面对这些困境，国产芯片企业正在迎头赶上。比如寒武纪和景嘉微，已经在高性能AI芯片和国产GPU领域取得了突破性进展。再比如高速连接领域的神宇股份，其产品品质已经达到国际一流水平，为AI数据传输提供了强有力的支持。
323AI导航网发布
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