作者丨陈雷 编辑丨朱益民 全球AI翼英伟达的最新表现，再次向全球资本市场投下了一颗“深度炸弹”。他的收入和领导力仍然令人印象深刻。业绩公布当天，股价上涨逾5%，但最终下跌3.15%。美国东部时间周五，Nvidia 下跌 0.97%。自11月以来，该股已下跌近12%。大幅波动的背后，是外界对未来增长可持续性的微妙预期，也是近期外部环境中存在的诸多不稳定不确定因素。当美国科技股遭遇压力时，A股市场也迅速感受到影响。东方财富数据显示，11月21日，算力概念板块较上一交易日下跌3.38%，净流出141.2亿元。光模块“三剑客”信亿盛、天富通讯、中际旭创收盘亏损分别为8.46%、7.34%和5.69%。此外，AI芯片板块跌4.33%，净流出16.85亿元，寒武纪跌5.54%。从基金持有量来看，今年三季度末，电子、通信板块（含算力相关标的）的增持比例达到历史高位，芯片结构相对复杂。有分析人士表示，部分金融机构临近年底不得不回笼资金，短期盈利压力加大。行业专家认为，市场正在重新考虑 IT 行业估值与基本面的一致性。长期来看，当前的市场波动类似于产业的理性波浪修正。全球AI算力争夺的长期逻辑没有改变。微软、谷歌、Meta和亚马逊等科技巨头持续增加资本支出，推动对光学器件的决定性需求CAL模块、服务器等产业链各个环节。在中国，算力产业链的各个环节正在发生重大变化。从芯片制造到系统集成，从算法优化到应用部署。以算力自主可控为核心的产业升级正在如火如荼地进行，深入到系统设计。自主创新加速 2025年第三季度，在AI计算能力强劲需求的推动下，电信行业呈现结构性增长。国外市场是核心引擎。微软、谷歌、Meta、亚马逊持续加大资本投入，光模块、光芯片等产业链业绩大幅飙升。由于芯片供应限制，国内互联网厂商的资本投入差异较大。阿里巴巴计划三年内投资超过3800亿元人民币用于人工智能和云基础设施。人均资本l 2025年投资达到860亿元。腾讯今年第三季度的资本支出同比下降24%。瑞银投资银行中国互联网行业研究主管范景聪表示：“地理不确定性让投资者担心芯片供应是否会影响中国人工智能的发展，但我们认为资本支出将由需求驱动。”他进一步解释道：“因为中国互联网企业在借贷分化的背景下，国内算力生态系统正在加速追赶。”上海证券预测，中国AI服务器市场中英伟达、AMD等公司外购芯片占比将从2024年的63%下降至2025年的42%，国内芯片供应商占比则提升至40%。数据的变化表明，内部替代过程不仅在概念层面，而且在本质上都在推进。国内芯片厂商已从概念阶段走向性能化阶段目的实现阶段。今年前三季度，寒武纪营收46.07亿元，同比增长2386.38%。母公司16.05亿元，较去年同期亏损。海光信息前三季度实现营业利润总额94.9亿元，较去年同期增长54.65%。归属于母公司净利润19.61亿元，较上年同期增长28.56%。财务数据的改善表明，国产算力芯片不仅取得了技术突破，而且在市场接受度和商业化方面也取得了重大进展。在产业链合作方面，国内算力生态系统正在形成更加完善的分工体系。从芯片设计和制造到封装，技术进步和能力发展正在全面加速g 和测试、服务器整合和数据中心部署。全产业链协同发展，为国家计算能力不断提升奠定了坚实基础。政治支持为国家信息化能力发展提供有力保障。国内的产业政策、科研项目的资金支持以及政府采购趋势，为国产计算机芯片创造了良好的发展环境。众多利益相关方的共同努力，正在推动国家算力生态系统快速成熟。从硬投资到软优化 在计算能力竞赛的背后，技术进步正在从纯粹的硬件堆叠转向更复杂的效率提升。这种转变不仅影响技术发展方向，也重新定义了算力产业的价值链结构。最近发表的一项研究清华大学团队在《自然机器智能》上揭示了一个重要模式。这意味着大型模型的最大容量密度将随着时间的推移呈指数级增长，从2023年2月到2025年4月大约每3.5个月翻一番。这意味着每3.5个月，你可以使用一半参数的模型来实现当前的最佳性能。这一发现表明，单纯寻找更大型号的时代已经过去，优化效率将成为新的竞争焦点。能力密度的增加直接导致推理成本的降低。据研究，GPT-3.5级别模型的API价格为20%，一个月内下跌了266.7倍，大约每2.5个月就会重复申请一次。成本降低幅度远超传统IT基础设施，展现了AI算力行业独特的技术进步曲线。对于企业用户来说，AI应用的门槛很快y 不断减少，越来越多的应用场景变得经济可行。埃默里大学的研究人员从不同的角度审视了“更好的实践胜于完美”的人工智能哲学。他们提出的 SpeedupLLM 框架使用内存机制和计算资源的动态分配，将 LLM 的推理成本降低了 56%，并提高了处理类似任务时的准确性。目前，通过算法优化来提高硬件使用效率的方法正在业界广泛应用。方金聪表示：“在系统层面也取得了积极进展，特别是通过超级节点技术的采用。超级节点技术可以扩大单柜GPU数量，一定程度上弥补国内单GPU的差距，在柜级实现更好的算力表现。”在目前国内企业芯片性能有限的情况下，由于系统级的创新，训练大规模模型所需的计算能力可以通过架构优化来实现。对于大规模模型的算法层面，方金聪指出，“国内开发者”软硬件共同优化的思路将有助于国内算力平台建立自己的竞争优势。针对特定硬件架构的最终确定算法可以在不改变硬件规格的情况下显着提高系统整体性能。芯片和机箱功耗不断增加，液冷、电源等领域正处于行业拐点。 IDC预测，中国水冷服务器市场将在2024年至2029年持续增长，预计2029年市场规模将达到162亿美元，年复合增长率达46.8%。支持技术的进步使得更高密度的计算能力得以引入。在软件栈层面，国内算力平台的软件生态建设也在加速。从底层驱动程序到编译器、运算符库和框架支持，制造商正在创建更完整的软件堆栈。 AI算力重塑产业链价值，成为电信行业主要增长动力。许多机构分析师认为，各个领域的投资机会都在涌现。光模块领域，800G/1.6T高速产品是主要增长点。中泰证券建议关注中际旭创、信亿盛、康桥科技等龙头厂商。企业正在技术研发和产能建设方面创造先发优势，以满足数据中心高速互连的持续需求。随着AI集群规模不断扩大，传输光模块的发射速度和功率效率要求也在不断提高，为技术优势企业提供持续增长动力。光芯片是光模块的主要部件。上游EML和CW光芯片的短缺，增加了国产芯片的进口机会。很多机构都使用元杰科技、世嘉光电等厂家。随着供应链安全重要性的提升，光芯片国产替代加速。国内厂商在光芯片领域已经实现了25G、50G等量产，并正在向更高速的产品迈进。在存储芯片领域，人工智能训练正在推动带宽和存储容量需求的增加，推动存储技术的快速迭代。国内存储芯片厂商仍缺乏先进制造工艺，正在加速封装技术设计和系统优化名词对人工智能服务器的需求将推动 PCB 卡车价格。价值已被重新评估。国金证券建议重点关注具有良好服务器PCB和载板设计的制造商。随着芯片和机箱功耗的不断增加，液冷技术已经到了行业的拐点。目前，传统的风冷技术正在接近其散热极限，液冷技术正在从一种选择转变为一种必需选择。在算力芯片领域，以华为升腾、寒武纪、海光信息为代表的国产AI芯片的迭代和量产正在加速。相关公司不仅不断推进芯片设计，还不断完善其生态系统和软件解决方案。从投资节奏来看，算力产业链投资已从基础设施建设延伸至应用创新。初始于投资主要集中在服务器和网络设备等硬件上。目前我们正在致力于模型的优化和应用。应用开发、运营管理等软件和服务领域的拓展，体现了算力产业的成熟。算力产业的核心驱动正在从简单的规模化转向更高效率、独立控制的两轮驱动。在周期性波动过程中，能够准确把握技术趋势的企业有望在新的产业变革中占据优势地位。出品：证监会丨21财经客户端21世纪经济报道编辑部|刘雪英 编辑见习林倩薇 实习生关晓彤 6月21日
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