一、行业现状：AI基础设施为何成为新风口？
过去三年，全球云厂商资本支出中，**GPU、DPU、光模块**三项合计占比从12%跃升至41%。
自问：为什么传统IDC突然失宠？
自答：传统IDC单机柜功率密度普遍≤8kW，而**AI训练集群要求≥30kW**，迫使运营商重构供电与制冷体系。
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二、技术演进：三大核心赛道谁主沉浮？
1. GPU算力池化
- **NVIDIA DGX SuperPOD**将千卡级训练时间缩短至3.7天，但**H100缺货溢价达300%**。
- 国产替代：壁仞科技BR100在MLPerf Training v3.0中能效比追平A100，**采购成本降低42%**。
2. 800G光模块商用化
LightCounting预测2025年800G出货量将突破**500万只**，价格曲线遵循**每18个月下降50%**的铁律。
自问：硅光方案能否颠覆EML？
自答：Intel的硅光模块在500米DR4场景下，**功耗降低35%**，但良率仅65%，仍需2年工艺爬坡。
3. 云原生网络加速
**Cilium Service Mesh**在eBPF加持下，东西向流量延迟从3ms降至**0.8ms**，已获Azure AKS默认集成。
三、资本动向：谁在悄悄布局？
| 投资方 | 标的 | 轮次 | 估值倍数(PS) |
|---|---|---|---|
| 淡马锡 | Graphcore | E轮 | 18.7 |
| 高瓴 | 沐曦集成电路 | C轮 | 22.3 |
| 沙特PIF | AMD-Xilinx | 并购 | 14.1 |
值得注意的是，**主权基金占比从2021年的9%升至2023年的27%**，反映地缘竞争加剧。
四、落地场景：哪些应用最先吃到红利？
自动驾驶仿真
Waymo在Google Cloud上运行**200万核vCPU**的仿真集群，**单公里测试成本降至0.001美元**。
金融大模型
摩根士丹利部署**GPT-4微调集群**后，财报摘要生成效率提升**17倍**，合规审核人力减少60%。
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AIGC内容工厂
Runway Gen-2采用**分布式Stable Diffusion**方案，**单卡日产能达5000张4K图像**，边际成本趋近于零。
五、风险预警：繁荣背后的暗礁
- **CUDA生态锁定**：PyTorch 2.1仍深度依赖cuDNN，国产芯片需兼容**ROCm或OneAPI**才能突围。
- **电力瓶颈**：美国能源部测算，到2027年AI负载将占全国用电量的**4.5%**，德州电网已出现**训练任务限电**。
- **出口管制**：美国BIS新规将**A800/H800**纳入管控，倒逼国内客户转向**昇腾910B**等替代方案。
六、行动指南：中小企业的切入口
自问：没有上亿预算如何参与？
自答：
- 采用**Serverless GPU**（如Lambda Labs）按需调用，**成本比包月降低73%**。
- 利用**Kubernetes联邦集群**跨云调度，在AWS低价区运行**Spot实例**。
- 聚焦**垂直场景微调**，法律、医疗领域**单卡即可跑通70亿参数模型**。
七、未来展望：2025年的三个确定性
1. **CXL 3.0**将内存池化延迟压缩至**150ns**，彻底打破单机内存墙。
2. **液冷机柜**渗透率突破60%，**PUE≤1.05**成为数据中心准入门槛。
3. **RISC-V AI加速器**出货量年增400%，**每TOPS成本降至0.1美元**。
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