文章核心观点 - 全球人工智能发展进入新爆发期，其核心驱动力是算力，中国凭借完整的产业链、快速的技术迭代和产业协同能力，正在构建一条日趋完备且富有韧性的“中国算力链”，成为AI时代不可或缺的动力源，并为投资者提供了重要的投资逻辑和机会 [1][9] 从大模型爆发看算力需求的革命性变化 - 万亿参数级别的大模型训练对算力提出前所未有的需求，例如一次完整的GPT-4级别模型训练需消耗上万张高性能AI加速卡运转数月，电力消耗相当于一个小型城市数年的用电量 [2] - 这不仅是芯片算力的比拼，更是对从芯片架构、高速互联、存储带宽到散热能效的整个计算系统的全方位考验 [2] - 在极端需求下，中国算力产业链加速技术演进和产业升级，正经历从“跟随”到“并跑”甚至在某些领域“领跑”的深刻转变 [2] 算力基础设施：光模块与PCB的创新突破 - 光模块：中国企业在全球800G光模块市场中占据领先市场份额，并在1.6T及更高速率产品研发上与国际巨头同步推进 [2] - 硅光技术正在改变产业格局，中国企业在硅光芯片设计、集成工艺和封装测试等关键环节已形成完整技术储备，部分企业已实现硅光模块规模化量产，将显著降低高速光模块的成本和功耗 [3] - CPO（共封装光学）技术研发上，中国企业已进行多年布局，与国内AI芯片企业紧密合作探索下一代算力系统架构创新 [3] - PCB：在AI服务器中，PCB是影响系统性能、可靠性和能效的关键部件，信号速率向112Gbps甚至224Gbps迈进 [3] - 中国PCB企业进步显著，已能批量生产20层以上、采用低损耗高速材料的高端服务器用PCB [4] - 在载板领域，用于先进封装的FC-BGA基板技术不断突破，为国产AI芯片的先进封装提供本土化供应链支持 [4] - 特种PCB材料的国产化比例逐步提升，降低了高端PCB对进口材料的依赖 [4] 算力核心：国产芯片的多元化突破 - 训练芯片：新一代国产训练芯片采用先进制程，集成数百亿晶体管，FP16算力达到数百TFLOPS，HBM内存带宽突破TB/s级别，全面支撑千亿参数级别大模型的分布式训练 [4] - 芯片架构针对Transformer等大模型主流架构进行优化，通过专用矩阵计算单元、稀疏计算加速等技术提升训练效率，部分芯片在特定任务中已展现出与国际主流产品相当的效能 [5] - 推理芯片：云端推理芯片在能效比和总体拥有成本上不断优化，支持多种工作负载；边缘AI芯片面向具体场景形成差异化优势 [5] - 国产推理芯片在视频处理、推荐系统等中国优势应用场景中，通过算法与硬件协同优化实现性能显著提升，开辟了“场景定义计算”的独特发展道路 [5] 软件生态与产业协同 - 软件生态：国产AI芯片软件栈正从“从有到优”发展，统一的编程模型和开发工具链逐步完善，支持主流框架模型无缝迁移，编译器优化效果显著提升，模型库和部署工具日益丰富 [6] - 产业协同：中国已形成从芯片设计、制造封装到服务器集成、数据中心部署的较为完整的本土化供应链和快速响应能力 [6] - 服务器与计算设备：国产服务器厂商针对不同AI工作负载提供定制化解决方案，例如面向大模型训练的高密度计算服务器和面向推理的边缘计算设备 [6] - 液冷技术快速普及，国产解决方案在能效、可靠性和成本控制上形成特色，PUE可降至1.1以下，为大功率AI芯片规模化部署提供可行散热方案 [6] 数据中心：绿色化与智能化转型 - 绿色数据中心建设成效显著，通过自然冷源利用、AI智能调温、余热回收等技术降低算力服务碳足迹 [7] - 在“东数西算”工程推动下，西部地区可再生能源优势与算力需求结合，形成绿色算力的国家布局 [7] - 数据中心运维向智能化发展，通过数字孪生、AI预测性维护和自动化运维平台提升运营效率和可靠性 [7] 应用驱动与未来展望 - 应用驱动：中国丰富的应用场景为算力创新提供最佳试验场，在工业制造、生物医药、科学研究等领域推动算力技术与服务持续进化，形成“真实需求-技术迭代-场景验证”的良性循环 [7][8] - 未来趋势一：软硬协同的深度优化，算力效率将更依赖芯片架构、系统设计和算法优化的全栈协同 [8] - 未来趋势二：开放生态持续繁荣，中国积极参与国际标准制定，与国际主流技术生态保持兼容 [8] - 未来趋势三：绿色算力成为主流，在“双碳”目标引领下，从芯片级能效优化到数据中心级能源管理的绿色算力技术迎来快速发展 [8][9]