行业宏观趋势与市场前景 - 当前正处于由AI驱动的多个超级周期共同作用的中心，技术迭代、供需变化和宏观趋势正强化AI超级周期，延伸至生产和生活的各个角落 [1] - 在AI 2.0时代，“大模型+大算力+大数据”成为基本范式，算力已成为如水、电一样的新型基础设施 [1][9] - 中国智能算力规模预计到2028年将达到2781.9 EFLOPS [1][9] - AI在核心产品的渗透率预计将从2018年的5%、2021年的8%，跃升至明年的60% [4][12] - 中国算力市场生态正处于“快速爆发-理性选择-重新崛起”的超级周期中，预计到2029年，加速服务器市场规模将超过1400亿美元，AI服务器出货量将超过200万台 [4][12] 市场增长与阶段特征 - 在高速需求推动下，2025年上半年中国AI服务器市场规模较2024年同期增长逾一倍 [3][9] - AI基础设施建设已进入“短期提速、中期扩容、长期结构升级”的三段式周期 [3][10] - 中国智算产业正进入高速发展的黄金期，从算力规模竞赛迈入系统协同的新阶段，包括技术协同、应用协同和生态协同 [6][13] - 行业正从“重硬件采购、轻服务协同”的困境，转向需要完整解决方案和体系化服务，以帮助企业拥抱AI普惠时代 [3][7][10] 技术演进与行业挑战 - 大模型发展呈现三大演进方向：深度上向万亿参数扩展；广度上从单模态转向多模态融合；长度上不断突破上下文限制以支持更复杂的推理 [3][11] - AI发展存在两条相互补充的路径：一是通过大参数、大算力、大数据探索模型能力上限；二是通过模型算法、算网设施和联合优化探索模型能力下限，共同推动AI向更高效、普惠方向发展 [4][11] - 行业面临多重挑战：包括显卡、内存等供应链成本变化，企业落地的新需求，以及AI技术快速演进、全球AI竞争和算力中断风险 [3][4][5] - GPU和AI模型迭代加速，业界共识仍需更大算力探索模型上限，企业需要更强算力基础设施支持高效迭代 [4][12] - 中美博弈与技术封锁使企业需在国际化与国产化GPU间权衡，多元算力与灵活扩展成为未来战略刚需 [5][12] - AI服务器常处高负载，其高并行计算特性使得单点故障可能引发大规模算力中断，因此对可靠性要求更严苛，需要更强、更多元、更稳定的基础设施 [5][13] 企业解决方案与竞争范式 - 联想推出“AI工厂”解决方案，核心是构建一套可管理、可复制、支持持续运营的标准化体系，将复杂孤立的AI开发任务转变为标准高效的现代化“AI生产线” [7][15] - “AI工厂”模式将客户数据作为“原材料”，通过智能体开发平台与AI训练引擎处理，最终生产出可交付的智能体、垂域模型、推理服务等“产品” [7][15] - 为支撑向“AI工厂”转型，联想发布了新的AI服务器，并迭代升级了“联想万全异构智算平台4.0”，提升了大模型预训练、后训练、推理及超智融合计算场景的能力 [7][15] - 万全异构智算平台4.0已为众多算力场景提供支持，针对模型本地部署场景，全速运转满血版DeepSeek R1模型的极限吞吐量已超越12000 Tokens/s [8][16] - 该解决方案旨在通过标准化体系，让客户无需关注基础设施复杂问题，用最少算力帮助客户开发智能体，降低中小企业AI应用的初始门槛和运营成本 [8][16] - 未来算力基础设施市场角逐的核心在于如何加速“碎片化”的AI应用在千行百业规模化落地 [8][16]