AI 推动算力需求爆发：国产算力与网络设备产业链的机遇与挑战

元描述: AI 产业快速发展，三大运营商合计推出 310 亿 AI 服务器集采，国产算力与网络设备产业链迎来加速发展期。本文将深入探讨 AI 对算力需求的影响，并重点关注国产交换机、高速连接器、光模块、智算中心 (AIDC) 和液冷等产业链的机遇和风险。

引言:

人工智能 (AI) 的快速崛起正在改变着我们的世界，而算力则是 AI 发展的重要基石。随着 AI 算法的不断复杂化和应用场景的不断扩展，对算力的需求呈指数级增长。为了满足日益增长的算力需求，国内云厂商、运营商等纷纷加大投入，三大运营商合计推出了 310 亿 AI 服务器集采，这无疑为国产算力与网络设备产业链带来了巨大的发展机遇。

然而，在全球贸易摩擦加剧和国内厂商技术进步的背景下，国产算力与网络设备产业链也面临着挑战。如何抓住机遇，迎接挑战，成为当下业界关注的焦点。本文将深入探讨 AI 对算力需求的影响，并重点关注国产交换机、高速连接器、光模块、智算中心 (AIDC) 和液冷等产业链的机遇和风险，为读者提供更全面的分析和思考。

AI 算力需求爆发：国产化加速

2024 年以来，AI 产业发展如火如荼，国内云厂商和运营商持续加大 AI 算力投入。三大运营商最近一期的 AI 服务器集采规模分别约 190 亿、80 亿、40 亿元，规模超预期，且以国产 AI 芯片的设备为主。这充分体现出，国内对 AI 算力的需求正在爆发式增长，而国产 AI 芯片的崛起正在加速。

政策驱动：

除了市场需求的拉动，政策层面也为国产 AI 算力发展提供了强有力的支持。2023 年下半年以来，工信部和国资委均提出了加快算力建设的目标，各地智算中心在政策 + 需求的双重驱动下加速推进。

技术进步：

值得一提的是，国产 AI 芯片厂商近年来取得了显著的技术进步，在性能和效率方面不断突破，能够满足国内日益增长的 AI 算力需求。例如，华为昇腾 AI 芯片、寒武纪思元 AI 芯片等在性能和能耗方面均取得了突破，在国内市场占据了一定的份额。

国产化机遇：

在需求爆发、政策支持和国产厂商技术进步的支撑下，国产 AI 算力与网络设备产业链有望迎来高速发展。这将为国内相关企业带来巨大的机遇，包括：

  • 国产 AI 芯片厂商： 随着 AI 算力需求的增长，国产 AI 芯片厂商将迎来更大的市场空间，需要进一步提升芯片性能和降低成本，以满足市场需求。

  • 服务器厂商： 国产服务器厂商需要加快开发和制造支持 AI 芯片的服务器，并不断提升服务器性能和可靠性。

  • 网络设备厂商： 国产网络设备厂商需要开发和制造支持高速数据传输的网络设备，以满足 AI 算力需求。

  • 软件厂商： 国产软件厂商需要开发和提供支持 AI 算力的软件平台和应用，以促进 AI 的应用落地。

交换机：高速率交换机快速增长，芯片国产化提速

AI 集群的快速发展驱动了高速率数据中心交换机需求的爆发。全球数据中心 200/400GbE 交换机收入同比增长 68.9%，远高于数通交换机整体 20.1% 的增幅。

芯片之争：

在交换机芯片领域，博通和英伟达等国际巨头占据着主导地位，他们的交换芯片容量每两年翻倍。英伟达计划在 2026 年推出交换机 Spectrum-X1600，交换容量高达 102.4Tb/s，主要用于百万卡集群，这将进一步推动高速率交换机市场的增长。

国产突破：

为了应对国际巨头的竞争，国内交换机厂商也在积极推进芯片的国产化进程。紫光、锐捷、中兴等厂商均推出了搭载 51.2T 交换芯片的交换机，各交换机龙头将充分受益 AI 集群扩展。其中，盛科通信在高端交换芯片领域优势显著，Arctic 系列高端交换芯片有望在 2025 年批量出货，这将进一步推动国产交换芯片的市场份额。

智算中心 (AIDC): 政策加大支持，建设快速推进

智算中心 (AIDC) 作为 AI 算力集中部署的重要载体，正在成为各行各业进行 AI 应用落地的重要基础设施。

多重模式：

与传统数据中心不同，智算中心服务模式呈现多元化特点，包括机房托管、算力租赁、智算平台、模型即服务 (MaaS) 等。

规模增长：

截至 2023 年底，我国在用数据中心机架总规模超过 810 万标准机架，算力总规模达到 230EFLOPS，其中智能算力规模达到 70EFLOPS。工信部明确到 2025 年，算力规模将超过 300EFlops，智能算力占比达到 35%，东西部算力平衡协调发展。

参与者众多：

当前，智算中心建设主体以地方政府 + 三大电信运营商为主，第三方 IDC 公司、云厂商、银行等大型金融机构、跨界算力租赁公司等是重要参与者。

发展机遇：

智算中心的快速发展将为相关产业链带来巨大的机遇，包括：

  • IDC 厂商： IDC 厂商需要开发和建设支持 AI 算力的数据中心，并提供相关服务。

  • 服务器厂商： 服务器厂商需要开发和制造支持 AI 算力的服务器，并提供相关服务。

  • 网络设备厂商： 网络设备厂商需要开发和制造支持高速数据传输的网络设备，以满足智算中心的网络需求。

  • 软件厂商： 软件厂商需要开发和提供支持 AI 算力的软件平台和应用，以促进 AI 的应用落地。

  • 运营商： 运营商需要提供高速、稳定的网络连接，并提供相关服务。

光模块：国内 400G/800G 数通光模块加速放量

AI 驱动国内云厂商资本开支大增，光模块等网络设备需求增长。

高端需求：

此前 400G/800G 等海外 AI 发展带来的光模块需求增量主要集中在部分龙头厂商。但是随着国内 AI 发展带来新的需求增长，我们认为厂商在 400G/800G 等高端光模块布局领先，也将显著受益。

国产替代：

光芯片方面，厂商已经在高端光芯片上实现突破，有望实现高端产品的国产替代。

市场机遇：

国内 400G/800G 数通光模块的加速放量将为相关产业链带来巨大的机遇，包括：

  • 光模块厂商： 光模块厂商需要开发和制造支持高速数据传输的光模块，以满足市场需求。

  • 光芯片厂商： 光芯片厂商需要开发和制造支持高速数据传输的光芯片，以满足市场需求。

  • 光器件厂商： 光器件厂商需要开发和制造支持高速数据传输的光器件，以满足市场需求。

高速铜连接：AI 服务器高速线模组量价齐升

AI 服务器内部，高速线模组技术壁垒极高，华为天成平台、英伟达 GB200 NVL72 均大量采用铜互连，确立了高速线模组在 AI 服务器和交换机的板间、芯片间大规模应用的产业趋势。

价值量提升：

我们预计高速线模组产品的价值量占 AI 服务器价值量的 3%-5%。

市场机遇：

高速线模组的量价齐升将为相关产业链带来巨大的机遇，包括：

  • 线模组厂商： 线模组厂商需要开发和制造支持高速数据传输的线模组，以满足市场需求。

  • 连接器厂商： 连接器厂商需要开发和制造支持高速数据传输的连接器，以满足市场需求。

  • PCB 厂商： PCB 厂商需要开发和制造支持高速数据传输的 PCB 板，以满足市场需求。

液冷：GPU 功耗升级驱动液冷渗透率提升

随着 AI 芯片的不断发展，芯片功耗大幅提升，对服务器的散热提出了更高的要求。液冷技术凭借其高效的散热效率和低能耗的特点，正逐渐成为数据中心和 AI 算力中心的散热首选。

驱动因素：

  • 芯片功耗大幅提升： AI 芯片的功耗不断提升，传统的风冷散热方式已难以满足需求。

  • PUE 要求及能耗成本降低需求： 数据中心和 AI 算力中心对 PUE 值的要求越来越高，液冷技术可以有效降低能耗成本。

  • 服务器系统性能提升： 液冷技术可以有效提升服务器的散热效率，从而提升服务器的性能。

市场规模：

我们预测 2027 年国内液冷市场规模接近 130 亿元，对应 2023-2027 年 CAGR 为 115%。

市场机遇：

液冷技术的快速发展将为相关产业链带来巨大的机遇，包括：

  • 液冷设备厂商： 液冷设备厂商需要开发和制造支持 AI 算力的液冷设备，以满足市场需求。

  • 制冷剂厂商： 制冷剂厂商需要开发和制造支持 AI 算力的制冷剂，以满足市场需求。

  • 泵阀厂商： 泵阀厂商需要开发和制造支持 AI 算力的泵阀，以满足市场需求。

  • 管路系统厂商： 管路系统厂商需要开发和制造支持 AI 算力的管路系统，以满足市场需求。

国产算力与网络设备产业链的挑战

尽管国产算力与网络设备产业链拥有巨大的发展机遇，但也面临着一些挑战。

  • 技术差距： 在一些关键技术领域，例如芯片设计、制造等，国内厂商与国际巨头仍存在一定差距。

  • 市场份额： 国内厂商在高端市场上的份额仍然较低，需要进一步提升产品竞争力，抢占市场份额。

  • 人才短缺： 高素质人才的短缺是制约国产算力与网络设备产业链发展的重要因素。

常见问题解答

Q1: AI 算力需求爆发的原因是什么？

**A1: ** AI 算法的不断复杂化和应用场景的不断扩展，对算力的需求呈指数级增长。例如，训练大型语言模型需要大量的算力，而 AI 在医疗、金融、自动驾驶等领域的应用也需要大量的算力支持。

Q2: 国产 AI 芯片的发展状况如何？

**A2: ** 国产 AI 芯片厂商近年来取得了显著的技术进步，在性能和效率方面不断突破。例如，华为昇腾 AI 芯片、寒武纪思元 AI 芯片等在性能和能耗方面均取得了突破，在国内市场占据了一定的份额。

Q3: 智算中心 (AIDC) 的发展趋势如何？

**A3: ** 智算中心是 AI 算力集中部署的重要载体，正在成为各行各业进行 AI 应用落地的重要基础设施。随着 AI 技术的不断发展和应用的不断深化，智算中心将继续快速发展。

Q4: 液冷技术在 AI 算力中心中的应用前景如何？

**A4: ** 液冷技术凭借其高效的散热效率和低能耗的特点，正逐渐成为数据中心和 AI 算力中心的散热首选。随着 AI 芯片的不断发展，芯片功耗将进一步提升，液冷技术的应用前景将更加广阔。

Q5: 国产算力与网络设备产业链发展面临哪些挑战？

**A5: ** 国产算力与网络设备产业链发展面临着技术差距、市场份额和人才短缺等挑战。

Q6: 如何抓住国产算力与网络设备产业链的发展机遇？

**A6: ** 抓住国产算力与网络设备产业链的发展机遇，需要政府、企业和科研机构的共同努力，包括：

  • 政府： 制定和实施有利于国产算力与网络设备产业链发展的政策措施，例如，加大对研发和产业化的支持力度，构建产业生态。

  • 企业： 加大研发投入，提升产品竞争力，抢占市场份额。

  • 科研机构： 加强基础研究，突破关键技术，为产业发展提供技术支撑。

结论

AI 产业的快速发展，为国产算力与网络设备产业链带来了巨大的发展机遇。抓住机遇，迎接挑战，需要政府、企业和科研机构的共同努力。相信随着技术的不断进步和产业的不断发展，国产算力与网络设备产业链将取得更大的突破，为我国的 AI 发展做出更大的贡献。