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【央视新闻客户端】
来源：半导体产业纵横
一般而言 ，IDC可分为三类：通用型数据中心基于CPU芯片服务器提供算力，聚焦传统数据存储 、处理与管理 ，对计算 、存储、网络传输能力要求均衡；智算型数据中心依托GPU 、FPGA 、ASIC等AI芯片的加速计算平台 ，主打人工智能与机器学习领域的大规模模型训练；超算型数据中心则由高性能计算集群构成，主要服务于行星模拟、天体物理 、基因分析等尖端科学研究。
而智算型数据中心也被称为AIDC 。AIDC是AI Data Center（人工智能数据中心）的简称 ，特指专门部署和运行人工智能计算任务（尤其是大规模GPU/算力芯片）的数据中心 。
随着生成式AI迭代催生算力指数级需求 ，从“通用计算 ”向“智能计算”跃迁，叠加国内“东数西算 ”政策加持 ，AIDC（人工智能数据中心）成为数字经济核心基建 ，行业景气度持续攀升。
01
大厂订单密集落地，AIDC再升温
2025年Q2曾因英伟达H20芯片断供导致国内多个AIDC项目延期，而H200芯片的重新供货 ，为国内AIDC需求的释放按下“加速键 ”。与此同时 ，国产AI芯片企业的大规模上市带来充足现金流，为国产AI芯片的研发扩产提供坚实支撑 。
随着中国头部科技企业力求跟上美国竞争对手的步伐 ，字节跳动计划明年扩大其在人工智能领域的投入 。报道称 ，字节跳动计划明年增加资本支出，进一步建设人工智能基础设施。2026年资本开支拟达到约1600亿元人民币 ，高于2025年约1500亿元人民币的投入 。字节的AI芯片预算约为850亿元人民币 ，并已经下了2万颗H200的测试单 。若获准采购更多先进芯片，字节可能会大幅增加资本开支。
另外 ，阿里已明确将AI作为未来优先级方向之一 ，计划在未来三年内投入超过3800亿元人民币用于技术研发和基础设施，并有望上移该目标 。
此外 ，密集的招中标项目 ，直观反映了AIDC从科技领域向传统行业渗透的广泛需求 。
首先是备受关注的中国移动2025年至2026年（一年期）人工智能通用计算设备（推理型）集中采购项目终于落下帷幕。本次集采共分为两轮，第一轮采购规模为7058台，随后的补充采购规模约为441台 。两次采购需求满足期均为1年 ，也就是说 ，2025年至2026年中国移动总计采购推理型AI服务器7499台 。2026年1月公示补充采购中标结果，昆仑技术等企业分食441台人工智能通用计算设备订单。而本次补采共分为2个标包 。其中标包1为CANN生态设备 ，标包2为类CUDA生态设备 。
传统行业的智能化转型同样催生AIDC需求。2026年1月 ，阿里云以185.6万元中标中粮集团AI基础平台二标段，聚焦智能问数与智能体平台搭建 ，为企业业务智能化升级提供支撑 ，标志着AIDC需求已逐步渗透至传统产业领域。
02
黄仁勋“五层蛋糕”理论
近期，英伟达CEO黄仁勋在达沃斯论坛提出AI基础设施“五层蛋糕 ”结构 ，从底层到顶层依次为：能源层（AI的“氧气 ” ，含电网 、新能源、储能） 、芯片与计算层（GPU等核心硬件，英伟达主场） 、云数据中心层（算力租赁载体）、AI模型层（大模型赛道）、应用层（创造经济价值的核心场景） 。
第一层：能源层
作为AI产业的“氧气” ，是蛋糕的底层基础 ，涵盖电网 、新能源 、储能等设施，为AIDC及各类计算设备提供稳定动力 。AI计算的巨大算力需求带来海量能源消耗，因此能源的稳定供应与成本控制成为AI产业发展的关键前提。
第二层：芯片与计算系统层
这层是AI算力的核心载体 ，相当于蛋糕的第二层 ，以GPU、CPU等芯片为核心“引擎”，搭配相关计算硬件与加速器 ，是实现高效计算的核心环节 。英伟达等芯片厂商在此层具有重要地位 。
第三层：基础设施层
包括数据中心 、网络架构 、存储系统、云服务等 ，相当于蛋糕的第三层。这一层的作用是整合能源与芯片资源，构建成能够对外提供智能算力的“工厂 ” ，负责算力的整合 、调度与服务输出 ，是连接算力与实际应用的关键桥梁 。基础设施层是AI从算力转化为实际智能应用的关键环节，需要强大的软件和硬件支持 。
第四层：AI模型层
AI的“大脑 ”所在 ，相当于蛋糕的第四层 ，涵盖大语言模型 、多模态模型、垂直行业模型等，是实现智能推理 、决策与生成能力的核心。模型层的研发创新是AI技术迭代的关键动力 ，不同领域的模型针对特定任务和场景优化 ，可以满足多样化应用需求 。
第五层：应用层
蛋糕的顶层，是AI技术转化为商业价值的最终环节，覆盖自动驾驶 、智能制造、医疗诊断 、金融风控 、教育娱乐等各类行业场景 。通过将AI模型与具体业务深度融合 ，形成智能化解决方案 ，为社会经济创造实际价值。
值得注意的是，当前多数资本聚焦于模型层 ，但真正的经济价值最终源于应用层 ，而底层的能源与基建则是整个生态体系的根基，这一逻辑也为AIDC的发展路径提供了明确指引 。
同时 ，AIDC高功率密度的特性 ，对电力供给、散热系统等提出了严苛要求，直接推动能源、基建领域的技术升级与人才需求 。其中 ，契合“五层蛋糕”底层能源层需求的“新型水电工人 ”成为行业香饽饽——这并非传统意义上的水电工种 ，而是指掌握高压直流供电 、液冷系统运维 、储能设备调试的复合型基建人才，以及电力配套、变电站建设等领域的专业人员 ，他们将成为AI基建落地的关键支撑力量。
03
AIDC产业链生态多领域受益
AIDC行业的高景气度 ，本质是“算力刚需+技术革命 ”的共振结果，其爆发式增长不仅带动核心环节发展，更辐射全产业链多个细分领域 ，形成协同受益的产业生态。
（一）电源系统：高压化 、直流化转型成主流
借鉴汽车行业已有的技术趋势 ，英伟达在2025年台北国际电脑展（Computex 2025）上推出了800V直流（800-VDC）供电架构，旨在高效支撑下一代AI工厂计算机架所需的兆瓦级电力需求 。同时 ，英伟达GB200 服务器已将 BBU（电池备份单元）作为标配 。BBU 依托锂电池实现高能量密度 、高倍率的电力供应 ，可在瞬间大功率放电场景下保持供电稳定。相较于传统 UPS，BBU 在灵活性、转换效率 、使用寿命上均具备显著优势 ，且故障影响范围更小 。
（二）液冷系统：算力密度飙升催生渗透率提升
AI 服务器搭载的 GPU 、ASIC 芯片功耗大幅攀升 ，以 NVIDIA GB200/GB300 NVL72 系统为例，其单柜热设计功耗 （TDP） 高达 130kW-140kW ，远超传统气冷系统的散热处理极限 。
液冷技术渗透率的持续提升 ，直接带动冷却模块、热交换系统及外围零部件的市场需求扩张。冷水板（Cold Plate） 作为接触式热交换的核心元件，核心供应商包括 Cooler Master（酷冷至尊） 、AVC（奇鋐科技） 、BOYD 与 Auras（双鸿科技）；其中除 BOYD 外 ，其余三家企业均已在东南亚地区扩建液冷产能 ，以匹配美系 CSP 客户的高强度采购需求 。
（三）功率半导体与配套领域：SiC 与 GaN 形成互补适配
在AI 服务器电源应用场景中，第三代半导体碳化硅（SiC）与氮化镓（GaN）展现出显著的技术互补性 。碳化硅拥有更低的导通电阻（RDS （on））和更稳定的温度特性，具备优异的高电压、高温工作能力 ，在硬开关 、软开关拓扑中均能实现性能优化 ，尤其适配 AC-DC 转换级的功率因数校正（PFC）应用。氮化镓则凭借零反向恢复电荷（Qrr）实现超低开关损耗，搭配极低的输出电容电荷（Qoss）可助力实现零电压开关（ZVS）；其高开关频率的技术特性更适配高密度 CRPS 应用 ，在 DC-DC 转换级的 LLC 转换器中表现尤为突出 。
（四）光伏：绿色算力驱动能源协同
全球AIDC 算力需求呈指数级增长 ，预计到 2030 年，全球数据中心耗电量将较当前实现 4-5 倍增长 ，中国 、欧洲市场的绿色数据中心将逐步占据区域市场主导地位 。
AIDC 对电力的海量需求 ，推动绿色能源与算力基础设施的深度融合，这与我国 “东数西算” 工程中西部能源基地的布局高度契合。光伏作为主流清洁电源 ，其直流供电技术可直接复用于 AIDC 供电体系 ，阳光电源等企业有望受益 。
（五）光模块：1.6T进入商用导入期
2025 年以来，800G 光模块需求持续放量 ，1.6T 产品正式进入商用导入期 ，光模块行业从此前的速率竞赛全面转向效率竞争 。
从2025 年年度业绩预告来看，天孚通信、剑桥科技等国内光模块龙头企业交出高增长答卷，归母净利润同比增幅均超 40% ，直观印证了 AI 算力基础设施需求激增带来的行业高景气。
光模块行业新周期已全面开启 ，技术迭代与供需博弈成为行业发展核心主线：800G 产品出货量同比翻倍至近 2000 万只，1.6T 产品迎来商用元年 ，头部厂商正加速产能卡位与核心技术攻坚；但光芯片供应缺口仍未得到缓解 ，供应链掌控力成为企业核心竞争壁垒。
（六）国产AI算力卡：万卡级出货企业批量涌现
目前，国产AI芯片已形成多元化竞争格局 ，涵盖华为昇腾、海光 、寒武纪等十余个品牌 ，至少九家企业的出货量或订单量突破万卡级别，既包括背靠科技大厂的华为昇腾 、海光、也涵盖寒武纪 、沐曦 、摩尔线程、燧原科技等上市及拟上市企业 ，甚至包括曦望（Sunrise） 、清微智能等仍处于创业阶段的非上市公司 。
国产AI推理芯片的单价区间在3万-20万元不等 ，万卡级出货量标志着其性能 、稳定性和总拥有成本已获得市场认可，行业正从“技术研发 ”阶段迈入“规模化交付验证 ”阶段 。2026年随着代工产能的提升 ，国产推理芯片出货量有望迎来爆发式增长 ，竞争焦点也将逐步AIDC的基建能力。
AIDC 行业的高景气，本质是 “算力刚需 + 技术革命” 双重因素共振的结果 。从需求端的订单落地到供给端的国产化，从核心芯片到配套基建 ，全产业链均蕴藏着丰富的投资与发展机遇 。
对于中国而言 ，虽在能源禀赋与算力基建领域具备先天优势，但在高端芯片研发与核心技术原始创新上仍需实现关键突破。值得注意的是 ，AI 产业的终极赢家 ，从来不是某个单一国家，而是能够打通全栈技术、实现产业协同推进 、全民拥抱技术变革的产业体系 。正如黄仁勋所言：“别把 AI 简化成 ChatGPT vs． DeepSeek ，要看整座蛋糕 。 ”
这场AI时代的“新工业革命 ” ，才刚刚开始。
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