涉及的行业与公司 * **行业**：算力产业、人工智能芯片与服务器、云计算[1] * **公司**：阿里巴巴、字节跳动、腾讯、英伟达、谷歌、寒武纪等[1][2][3] 核心观点与论据 资本开支与投资趋势 * 2025年，字节跳动资本开支预计1600亿元，但国内部分仅达成预期的40%左右，战略聚焦算力卡，国内外投资占比约为6:4[2] * 2025年，阿里巴巴资本开支约1100亿元，腾讯约900亿元，均与年初预期持平[2] * 2026年，阿里巴巴海外算力投资预计增长60%，字节跳动预计增长200%，腾讯预计增长10%[1][5] * 未来五年，公司在算力方面的投资将保持持续正增长[1][9] * 若训练效能提升，达到市场稳态的时间可能从五年缩短至两到三年[9] 算力采购与存量 * 2025年，阿里巴巴在国内采购约22万张8卡服务器（去年为35万张），腾讯采购近20万张8卡服务器[3] * 阿里巴巴和字节跳动的GPU卡数量分别达到约26万张和20万张[1][9] * 为满足深度训练需求，预计至少需要10万个GPU卡集群（即10万张卡）[1][9] * 国内存量卡方面：字节跳动总量约50万张（英伟达卡36-40万张），阿里巴巴总量约40万张（国产卡与英伟达卡比例约3.5:6.5），腾讯总量约25-30万张（国产卡约10万张）[20] * 海外存量卡方面：字节跳动约25万张，阿里巴巴约10万张，腾讯约3万张[20] 应用场景分配与需求 * 阿里巴巴：云业务占整体算力的15%左右，推理占60%左右，训练占25%左右[7] * 腾讯：云业务占20%，推理占50%，训练约30%[7] * 字节跳动：云业务（火山引擎）占比5%到10%，推理约40%，训练50%[7] * 预计三年内推理需求将形成主导地位[1][7] * 以阿里巴巴为例，推理总需求量至少需要50万张GPU卡[10] 国产芯片应用与替代 * 国产芯片在大厂中的应用比例逐渐增加，但主要集中于推理领域，在训练领域尚未完全取代H20或A100等高端GPU卡[3][12] * 国产芯片如910B系列可以替代英伟达S20约80%至90%的效能，但在兼容性和生态系统方面仍有差距[3][11] * 各公司正在测试不同的国产芯片以匹配业务场景[3][12] * 自研芯片（如字节跳动、阿里巴巴）主要用于应对外部供应链风险，为核心业务提供保障，但增速远低于专业厂商[14] 海外布局与数据安全 * 公司在海外进行AI模型训练时，遵循属地国家的数据合规要求（如新加坡要求高于马来西亚和泰国）[1][8] * 通过将训练场景与自身应用结合（如阿里以农产品电商服务名义）进行包装[8] * 数据安全问题通过两种方式解决：一是形成产品化后再输向国内；二是通过技术手段加工后，经香港进入国内[8] 市场竞争与供应链 * GPU市场仍由英伟达主导，其GPU排期已到2027年[17] * 谷歌的TPU作为替代产品开始对外销售，但未来两年内GPU仍将占据主导地位[3][17] * 目前通过一些灰色渠道获取高端算力卡以满足局部需求[6] * 若能解决高端算力卡供应问题，且国产替代品性能提升，将推动公司加大投入[6] 其他重要内容 * 海外投资布局：阿里巴巴和字节跳动重点布局东南亚、日本；字节跳动还扩展至芬兰和巴西；腾讯集中在东南亚、印尼和越南市场[1][5] * 阿里巴巴数据中心总容量达700兆瓦，今年新增250兆瓦（较去年减少）[2] * 海外投资规模：阿里巴巴预计达400亿元，字节跳动约600亿元，腾讯约250亿元[4] * 超节点产品存在兼容性问题，主要用于新业务场景的小规模试点，而非替代现有业务[13] * 国内市场规模及发展潜力可观，若外部环境改善或国产卡性能与生态完善，国内投资增速可能超过国外[21]

纪要涉及的行业或者公司 - 公司：协创数据 - 行业：算力租赁、服务器再制造、无人值守、存储、IoT、机器人 纪要提到的核心观点和论据 业务增长来源 - 2024 年公司增长源于传统服务器再制造业务稳定增长、无人值守业务显著提升及美国市场再制造业务稳步推进，无人值守业务增长得益于渠道下沉和合作伙伴拓展[3] - 2025 年存储业务板块预计大幅增长约 30%，因 5 月底引入 8 台高端测试设备扩充产能；IoT 板块预计增长率约 20%，源于无人值守场景下二季度拓展新品类[19][20][21] 现金流及借款增长原因 - 2025 年第一季度现金流和长期借款增加是因购买 AI 服务器所需资金准备，一季度入库约十几亿服务器，预计二季度采购规模远超一季度，已筹集几十亿银行额度[2][4] 应对中美关系策略 - 中美关系影响设备供应，但公司通过型号改型和硬件措施，建立完整芯片级制造系统能力，降低对单一渠道依赖，有供应竞争优势；中美关税对业务影响为零，公司通过设立海外工厂和整合供应链规避影响，中国生产产品对美国零出口[2][5][18] 中标项目与扩张 - 中标中国联通算力服务集采项目预示未来可能加速扩张，与头部客户合作进展顺利，预计总规模达 100 亿人民币服务器采购[2][9] 毛利率趋势 - 预计今年公司毛利率从二季度开始显著提升[10] AI 服务器市场情况 - 受台积电产能限制，英伟达 AI 服务器供应持续短缺，未来三年订单满足率低于 30%，美国算力租赁价格是中国的三倍，国内外租赁价格差距大；从春节到现在国内 GPU 卡租赁价格平均上涨 10%，预计今年整体算力价格再涨 10%左右[2][11][12][13] 算力租赁业务优势 - 公司在算力租赁业务核心优势是芯片及服务器再制造和维修能力，能快速修复设备，降低租赁成本，应对 2% - 5%的设备损耗率[2][17] 研发投入情况 - 公司持续投入研发获 CMMI 认证资质，本季度补充约 200 名人员集中在云计算和互联网大模型领域，计划八九月份完成 NVIDIA 交付的推理平台建设，未来研发投入主要是服务器设备折旧费用且预计较快增长[7][8] 机器人领域布局 - 公司进入算力租赁领域是为利用三年后折旧完毕的算力完成英伟达交给的机器人推理平台任务，9 月开始对第三方提供服务；利用英伟达技术训练的机器人采用训推一体化端到端模型，自主性和灵活性显著提升[22][24] 服务器开支与融资 - 今年服务器开支总额预计很大，租赁规模约 100 亿元；公司今年通过发布公告寻求融资，目前靠银行支持推进算力租赁业务[25][26] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 一季度服务器采购在报表端体现为预付款和在途服务器，二季度明确显示存货，目前已扩展到约二十几个亿规模并将在五月继续增加[6] - 获取 CAP 资质需具备组网能力并通过验证、拥有 IDC 现有产能、具备训推一体化建设能力[15][16] - 国内算力市场存在小规模集群利用率低、无法物理集中等问题，供需不匹配及国有资产管理限制加剧国内外租赁价格差距[14] - 利用残值算力进行训练，三年折旧完毕后部分残值算力用于迅推平台服务第三方，新机器满足租赁客户需求，预计两到三年内机器人数量真正增加[23] - 2025 年服务器再制造业务增长主要体现在存储销售上，公司对未来业绩持乐观态度[27][28]