1、 1/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 行業研究報告 慧博智能投研 智算中心智算中心深度：深度：國產替代國產替代、發展方向發展方向、產業、產業鏈鏈及相關公司深度梳理及相關公司深度梳理 智算中心（Artificial Intelligence Data Center，AIDC）是專門為人工智能（AI）訓練和推理任務設計的算力基礎設施，集成了高性能計算（HPC）、AI 加速芯片、分布式存儲及智能調度系統，旨在為大規模 AI 模型開發、行業應用提供高效、集約化的算力服務。智算中心正從“成本中心”轉向“價值創造中心”，成為驅動 AI 產業化的核心引擎。圍繞

2、智算中心，下面我們從當前國內智算中心建設情況進行分析，對智算中心產業鏈及相關公司進行分析，探討中美博弈過程中對于中國智算中心發展的影響及國產替代的必要性，并對智算中心未來發展方向進行預測，希望幫助大家更好了解智算中心產業的發展情況。目錄目錄 一、智算中心概述.1 二、國內智算中心基建現狀.2 三、中美博弈對中國智算中心產業影響.9 四、智算中心國產替代進行時.11 五、智算中心產業鏈分析.19 六、智算中心相關公司.22 七、智算中心未來發展方向.29 八、參考研報.31 一、智算中心概述一、智算中心概述 1.智算智算 智算，即智能算力，是基于 CPU 與 GPU 等加速芯片異構組合、支撐人工

3、智能創新應用的一種高性能算力服務。作為一種虛擬計算能力，智能算力在現實世界需要物理實體承載支撐，包括智能終端、邊緣設備、智算中心等多種承載形態。伴隨以 AI 大模型為代表的人工智能技術加速演進，對規?；?、高性能訓推算力集群提出要求，智算中心成為智能算力的主流物理載體，受到社會各方關注。2.智算中心智算中心 2/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 然而長期以來，關于智算中心（Artificial Intelligence Data Center，AIDC）的內涵解讀，國內外專家機構眾說紛紜，至今尚未能形成統一的觀點。狹義來看，國內外專家大多認為智算中心

4、是在傳統數據中心的基礎上，融合 GPU、TPU、FPGA 等專用芯片以支撐大量數據處理和復雜模型訓練；廣義來看，普遍認為智算中心是融合算力、數據、算法的新型基礎設施。二、二、國內國內智算中心智算中心基建現狀基建現狀 根據算力基礎設施高質量行動計劃，國內算力基建規模預計從 2023 年的 220EFLOPS 到 2025 年上升到 300EFLOPS。各省智算建設規劃明晰，算力規模、算網能力、能耗指標將持續提升。各省市對于智能算力建設的規劃更加明晰，不僅包含具體的算力規模，同時在網絡時延，利用率，以及相應的能耗指標方面均給出了明確的規劃。3/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深

5、度深度|研究報告研究報告 1.各省進一步強調智算規劃，提升國產化率為后續重要規劃各省進一步強調智算規劃，提升國產化率為后續重要規劃 政策明確算力基建國產化時間節點，產業適配加速。北京、上海、廣州、南京等多地出臺相關政策，支持算力中心相關的軟硬件產品及產業的國產化替代，并提出要建設完全自主可控的芯片、服務器、存儲等產品，最終實現建設我國 100%自主可控的算力中心。國產算力方案在 2023 年之前的智算中心適配已較多嘗試，方案成熟度不斷提升。國產算力方案在算力中心的適配在 2023 年之前，已有較多嘗試，在 2023 年政策及產業加速推動下，方案成熟度快速提高，后續更大規模的落地值得期待。4/3

6、2 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 武漢、南京、成都、西安、沈陽等已經就華為昇騰為代表的國產方案進行了較充分的適配，且保持較高的使用率，為國產生態更大規模的落地提供重要標桿。2.建設方：政府牽頭算力中心推動算力普惠，運營商、科技大廠布局領先建設方：政府牽頭算力中心推動算力普惠，運營商、科技大廠布局領先 數量維度：截至 2024 年 8 月，全國投運、在建及規劃的智算中心中，地方政府和基礎電信運營商主導建設的智算中心項目占比超過 50%，互聯網及云廠商項目數量占比約為 17.7%。截至 2024 年 8 月，全國投運、在建及規劃的智算中心中，互聯網及云廠

7、商建設的智算中心規模占比超過 30%，其次為基礎電信運營商，占比約為 25.6%。5/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 不同主體的智算中心功能定位及布局訴求存在差異。不同主體的智算中心功能定位及布局訴求存在差異。政府主導建設的人工智能計算中心主要服務于地方人工智能大模型研發應用及相關領域數字化轉型，大型互聯網云廠商出于滿足集團 AI 發展需求及云業務拓展考慮，建設智算中心。浪潮、協鑫等產業上游供應商，商湯等 AI 科創企業，理想、小鵬等下游應用企業等基于產業鏈價值延伸和日常業務需要布局智算中心。國產服務器招標份額占比明顯提升。ARM 架構鯤鵬、昇騰

8、、Hygon 服務器等國產方案中標比例明顯提升。中國電信 AI 算力服務器（2023-2024 年）集采，國產服務器的采購數量占比達 47.5%，鯤鵬服務器約占 28 億元。中國移動 2024 年 PC 服務器集采，華為鯤鵬占據較大份額。6/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 互聯網及科技大廠：截至 24 年 8 月，各企業承建項目數量排名靠前的包括:華為 35 個，百度 13 個，浪潮 8 個，中科曙光 7 個，其他還包括商湯科技、科大訊飛、360、騰訊、吉利、京東、寒武紀、摩爾線程、快手、燧原科技等。統計的統計的 42 個國產芯片智算中心項目，大

9、多數進入實質性階段。個國產芯片智算中心項目，大多數進入實質性階段。37 個項目處于個項目處于投產或運營狀態，投產或運營狀態，3 個項目個項目正在開工或建設中，平均投資金額約為正在開工或建設中，平均投資金額約為 8.65 億元。億元。以華為為代表的芯片企業不僅提供核心芯片，還參與智算中心的建設和運營，推動了產業鏈的協同發展。3.項目落地項目落地情況情況 2024 年 3 月、10-12 月算力中心招標數量增長明顯，下半年啟動項目增多，全年交付數量多。從國內算力中心建設數量看，24 年下半年較上半年呈現增長之勢。2024 年招標數量自 4 月起穩步上升，6 至 9月招標數量月際分布均勻，第四季度招

10、標項目呈現井噴式增長、10 月數量位居榜首，分建設主體，10月招標主體 17.5%是政府/院校，10%是電信運營商，72.5%是企業，反映出企業更多參與智算中心建設的趨勢?？傮w看，從 23 年下半年開始，交付數量增多，持續同增的招標數量保證后續產業鏈需求。7/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 24 年第四季度有多個標桿性算力中心項目招標啟動年第四季度有多個標桿性算力中心項目招標啟動。當前招標及啟動的數據中心對判斷來來總體落地以及產業鏈需求節奏有前瞻價值。結合數量看，10 月招標數量多且企業建設(運營商除外)數據中心規模相對較大。10 月較大招標包括

11、和田縣元宇宙智算中心、絲綢之路數字能力研究院智算中心等，12 月包括紹興數字科創產業園建設項目、中聯數據集團算力中心項目等。潤澤(惠州)國際信息港新型智算中心、青海格爾木昆侖云谷智算中心產業園等項目于 12 月啟動。建設中的項目推進積極，24 年下半年及 25、26 年為交付高峰期。建設中的項目，在 2024H2 及2025H1 有較大規模的投產，包括中國移動(甘肅 慶陽)數據中心、青海絲綢云谷低碳算力產業園等項目。2024 年 8 月及第四季度總體交付規模明顯，包括前海智算中心、中國廣電寧夏中衛數據中心等項目在8 月投產；包鋼工業互聯網智算中心、江天數據環京大數據產業天津北辰基地第三棟數據中

12、心等項目在10 月投產；中金數據烏蘭察布零碳算力基地項目在 11 月投產。8/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 2024 年算力中心擬建與啟動增多，未來幾年算力供給規模持續增長。近年啟動開工，特別是運營商、政府為建設主體的智算中心，在 25-26 年將更多交付。當前建設中的智算中心大部分算力在 25 年完成部署。其中，大廠及運營商項目建設進度更快，24 年在建的智算中心算力總量約為 23 年的兩倍。9/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 2024 年交付的數據中心算力規模是年交付的數據中心算力規模是 23

13、 年的年的 4 倍。倍。已交付數量增長迅速，反映出智算中心落地加快，交付情況樂觀，整體行業需求呈高景氣度。三三、中美博弈對中國智算中心產業中美博弈對中國智算中心產業影響影響 1.中美博弈在智算中心產業方面的發展趨勢中美博弈在智算中心產業方面的發展趨勢 隨著國際政治形勢的變動以及全球技術競爭的加劇，美國對中國在半導體及相關設備的購買、高端技術及服務的使用等領域逐漸升級封鎖措施，其中多個領域涉及智算中心的核心基礎設施及技術。（1）美國對中國芯片出口管制強度逐漸加大，且目標明確為高端美國對中國芯片出口管制強度逐漸加大，且目標明確為高端 AI 芯片芯片 2020 年 10 月 7 日，美國出臺第一輪限

14、制，首次出臺針對中國大陸的芯片出口管制規則，限制算力上限為 4800TFLOPS，帶寬上限為 600GB/s，使得英偉達的 A100、H100 成為管制對象，為維持部分中國用戶，英偉達推出了降級版本的 AI 芯片 A800 與 H800，性能低于禁運芯片 A100 與 H100。2023 年10 月 17 日，美國出臺第二輪限制，進一步增加“性能密度閾值”的限制，使得英偉達削弱版的 A800、H800、L40S 等 AI 芯片也受到限制，在此之后，主流四款 AI 芯片都無法向國內出口。盡管 2023 年 11月，英偉達宣布已開發出針對中國區的最新改良版系列芯片 HGXH20、L20PCle 和

15、 L2PCle，符合美國最新出口規則的新芯片將作為 A800 和 H800 的替代品，但從芯片參數來看，性能縮水比較嚴重。截至目前，拜登政府還在計劃進一步收緊對華芯片出口限制，對于“外國直接產品規定”進行擴展，阻止部分地區或國家企業向中企出口芯片及半導體制造設備的權利。此外，美國一直在向日本等盟友施壓，“協同管制”對華芯片技術出口。近期國內部分廠商稱已無法下單英偉達 H20 芯片或將預示著新一輪管制的啟動。（2）美國對中國的技術管制范圍不斷擴張美國對中國的技術管制范圍不斷擴張 除限制芯片出口中國外，美國對中國在人工智能領域的管制逐漸從半導體技術逐漸擴張到國際合作、人工智能相關軟件服務、云計算服

16、務等方面。首先，美國對半導體技術，尤其是對智算產業非常關鍵的GPU 等芯片實施更為嚴格的控制措施，阻礙中國企業在該領域的發展和合作，以商務部主導的臨時最終規則（Interim Final Rule,“IFR”）及實體清單（EntityList）為代表。其次，在軟件和服務領域，美國 10/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 在特朗普政府時期就已加強了對人工智能相關軟件及服務的出口管制，嚴格限制中國企業對美國人工智能技術的獲取和合作。同時，為了堵住英偉達芯片管制的漏洞，美國政府正在考慮限制中國企業使用亞馬遜、微軟等美國廠商的云計算服務 1。（3）美國對中

17、國的技術管控具長臂管轄特征美國對中國的技術管控具長臂管轄特征 首先，任何新增的禁令及措施都可能覆蓋非美國制造的產品，只要美國政府認定該產品使用了美國技術，舉 10 月 17 日 BIS 對芯片禁令的修訂為例，在 BIS 的認知上，由于全球半導體供應鏈中受 EAR（Export Administration Regulations）管轄的技術和軟件發揮著基礎性作用，因此目前市場上所有的先進計算芯片只要滿足該等性能指標，即使相關芯片并非在美國境內設計和生產，也將會受本次新規的規制 2。其次，出口管制清單顯然對出口行為進行約束，而 EAR 對出口作了擴張性解釋，不僅包括受控物項的出口，還包括其再出口

18、及國內交易。（4）美國對中國的管控維度持續擴展美國對中國的管控維度持續擴展 美中高科技之間的博弈從“出口管控”擴展到“投資管控”，且這種管控呈現雙向特征。第一，美國總統拜登近日簽署行政命令，限制向中國某些敏感技術領域進行投資，涉及半導體和微電子、量子信息技術、人工智能三大領域。此前美國已經禁止或限制某些技術出口中國，新的禁令意味著中國不能使用美國資金和專業知識進行相關領域的技術研發和產品創新。第二，美國對中國企業以投資并購方式獲取美國技術的行為加以限制，通過美國外國投資風險評估現代化法案（FIRRMA），重點審查中國企業對美國科技、電信、航天等關鍵技術領域的投資。2.美國科技封鎖對中國智算產業

19、的影響美國科技封鎖對中國智算產業的影響 美國技術管控的短期對我國影響相對可控，但長期有較大負面影響。短期來看，由于在 AI 芯片和算力完全斷供前，存在三個月左右的政策窗口期，國內人工智能相關企業采取加緊囤貨、購買云服務、自研替代等手段，加上美國內部針對拜登行政命令的內部博弈時間不會短，一定程度上延緩政策制裁的負面效應，對我國智算產業發展的影響范圍可控。根據 IDC 發布的中國加速計算服務器市場半年度跟蹤報告相關數據的樂觀預期，預計到 2026 年中國智算規模將進入每秒十萬億億次浮點計算（ZFLOPS）級別，達到 1271.4EFLOPS，規模及增速均遠高于通用算力，2022-2026 年復合增

20、長率達 47.58%。但長期來看，在芯片和半導體技術研發、智能算力基建、通用大模型及人工智能產品服務等方面將產生但長期來看，在芯片和半導體技術研發、智能算力基建、通用大模型及人工智能產品服務等方面將產生較大的負面影響，將導致剛起步的國內大模型企業在與國外同行競爭時，面臨著算力供給不足，大模型較大的負面影響，將導致剛起步的國內大模型企業在與國外同行競爭時，面臨著算力供給不足，大模型優化升級滯后。優化升級滯后。當前，全球 GPU 芯片已經進入寡頭壟斷的格局，Nvidia、AMD、Intel 三家美國廠商的營收幾乎可以代表整個 GPU 行業收入，英偉達的收入占 56%、AMD 占 26%、英特爾占

21、18%。Nvidia還將繼續在“黃氏定律”指導下，每六個月推出一款新 AI 芯片，屆時，連定制版都無法獲取的國內企業，在硬件配置上與美國競爭對手的差距可能越拉越大。國內廠商可以采取更換國產 GPU 的解決方案，目前部分國內 GPU 芯片或已可以媲美 A800 乃至 A100，但在直接決定大模型訓練成本的多卡串聯的并行計算環節仍然存在較大差距。另外，BIS 已經將壁仞、摩爾線程等國產 GPU 公司列入實體清單，這意味著在沒有獲得許可情況下，它們既不能進口含有美國公司的任何技術或產品，也不能通過臺積電等代工廠生產 14nm 以下的先進芯片，進一步限制了國內智算行業獲取必要部件、提高運算能力的途徑。

22、另一方面，另一方面，“危機中育新機危機中育新機”，美技術管控為我國加速建立自主可，美技術管控為我國加速建立自主可控的智算中心產業鏈創造了控的智算中心產業鏈創造了“時間窗口時間窗口”。在美國技術管控不斷趨嚴的形勢下，智算中心國產化成為我國智算產業未來重點發展的方向之一，倒逼 11/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 我國“芯片-智算中心”產業內循環加速形成。目前，我國芯片產業在關鍵核心技術方面與國際先進水平存在代差，但美國芯片出口管制將倒逼我國切斷對全球芯片產業鏈的依賴，加速促進我國進行核心技術迭代。從芯片產業生態來看，我國由龍頭企業與核心科研機構主導

23、的產業生態較為繁榮且頗具韌性，有信心很好地應對市場沖擊。例如，華為在人工智能芯片領域的優勢不僅僅在于推出芯片產品，更重要的是建立了完全自主可控的人工智能芯片生態，為 AI 芯片創建了達芬奇架構，同時為開發者提供了大量的開發工具和軟件，用以支撐開發者對 AI 芯片形形色色的需求。這讓昇騰芯片和以之為核心的昇騰服務器在人工智能領域獲得了越來越多的關注與應用。目前我國人工智能產業發展增速居世界前列，基于人工智能產業對芯片的巨大需求，預計其對國產芯片的需求將快速增長，我國將形成預計其對國產芯片的需求將快速增長，我國將形成“芯片芯片-智算中心智算中心”的的產業內循環。產業內循環。3.芯片禁令下智算企業相

24、關方應對啟示芯片禁令下智算企業相關方應對啟示 雖然美國政府對華 AI 芯片領域的出口管制不斷升級，但英偉達、英特爾等芯片巨頭并不想放棄中國市場，紛紛推出專供中國的降級版芯片產品。英偉達宣布為中國市場開發三款 AI 芯片 H20、L20PCle 和L2PCle，其中 H20 是性能最強的一款且目前已接受渠道商的預購。同樣，芯片巨頭英特爾于 2024 年 4 月在其最新的 Gaudi3AI 芯片白皮書中透露，為了適應當前復雜的國際貿易環境，以及美國對 AI 芯片出口的限制，計劃為中國市場推出特殊版本的 Gaudi3 芯片。據了解，中國特供版的 Gaudi3 主要包括 HL-328 和 HL-388

25、 兩種產品，分別定于 6 月 24 日和 9 月 24 日推向市場。中國特供版 Gaudi3 芯片的內核數量、熱設計功耗及 16bit 性能均遭受大幅削減，整體性能或將降低約 92%。降級版存在較大不確定性，預計影響有限，未來“國產替代”勢在必行。四四、智算中心國產替代進行時智算中心國產替代進行時 1.政府積極發力智算中心建設，國產算力迎發展機遇政府積極發力智算中心建設，國產算力迎發展機遇 2023 年以來，國產算力及智算中心的發展受到了國家及地方政府的高度重視，一系列政策文件相繼出臺，旨在推動算力基礎設施的高質量發展，加快智算中心的建設，并推動國產算力的發展。2023 年 10 月六部門聯合

26、發布的算力基礎設施高質量發展行動計劃明確了全國算力在未來三年的建設節奏。2024 年 2 月國資委召開“AI 賦能產業煥新”中央企業人工智能專題推進會，強調央企要把發展人工智能放在全局工作中統籌謀劃，深入推進產業煥新，加快布局和發展人工智能產業；把主要資源集中投入到最需要、最有優勢的領域，加快建設智算中心；開展 AI+專項行動，強化需求牽引，加快重點行業賦能，構建一批產業多模態優質數據集，打造從基礎設施、算法工具、智能平臺到解決方案的大模型賦能產業生態。2024 年政府工作報告提出適度超前建設數字基礎設施，加快形成全國一體化算力體系，培育算力產業生態。各地政府相繼出臺定點政策，支持智算中心發展

27、。各地政府相繼出臺定點政策，支持智算中心發展。北京市算力基礎設施建設實施方案（20242027年）提出，到 2025 年，北京市智算供給規模達到 45EFLOPS；到 2027 年，具備 100%自主可控智算中心建設能力。3 月 21 日，上海市通信管理局等十一部門研究制定了上海市智能算力基礎設施高質量發展“算力浦江”智算行動實施方案（2024-2025 年），到 2025 年，上海市智能算力規模將超過30EFlops，占總算力的 50%以上。廣東省算力基礎設施高質量發展行動暨“粵算”行動計劃（2024-12/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 20

28、25 年）提出到 2025 年算力規模達到 38EFLOPS，智能算力占比達到 50%，到 2025 年底新增國產化算力占比達到 70%。此外，江蘇、河南、貴州、山東、安徽等省亦各自推出了相關政策。我們認為隨著各政府智算中心相繼建設與落地，對于國產算力芯片及服務器的需求將持續增長。在資金支持方面，2023 年 1 月，成都印發了全國首個算力產業專項政策成都市圍繞超算智算加快算力產業發展的政策措施，率先提出算力券發放計劃。此后，北京、貴州、甘肅慶陽、湖北武漢、上海等地陸續出臺資金舉措支持地方算力資源使用。我們認為，政策持續加碼國內 AI 相關基礎設施建設及應用落地，國內 AI 服務器需求有望加速

29、兌現。13/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 2.AI 服務器服務器為算力核心，國產為算力核心，國產 CPU 及及 AI 芯片旭日東升芯片旭日東升 CPU 及 AI 芯片作為 AI 服務器的核心，國產化大有可為。AI 服務器核心組件包括 AI 加速芯片、CPU（中央處理器）、DRAM（動態隨機存取存儲器）、SSD（固態硬盤）和 RAID 卡、網卡、PCB、高速互聯芯片（板內）和散熱模組等，其中 GPU 與 CPU 占到服務器價值量的 70%以上。服務器 CPU 架構包括 X86、ARM 和 MIPS 等，x86 為當前服務器 CPU 主流架構，根據

30、 IDC，2023 年x86 架構服務器占 88%市場份額；x86CPU 的代表性廠商為 Intel 和 AMD，1Q24 市占率分別為 90.1%和 9.9%；海光、兆芯和申威等也參與 X86 架構 CPU 的國產化替代。中國中國 CPU 廠商進入市場的方式主要有三種，一是獲得廠商進入市場的方式主要有三種，一是獲得 IP 核授權，二是獲得指令集架構授權，三是自核授權，二是獲得指令集架構授權，三是自主研發指令集。主研發指令集。其中，IP 核授權以一個內核為基礎加上自己的外設，技術門檻相對較低，功能上可以實現差異化，但自主化程度較低；指令集架構授權則可以對架構進行擴展或縮減，自主化程度高，但技術

31、難度也比較大，同時面臨生態系統構建的難題。目前商用的指令集架構主要包括 x86、ARM、MIPS 等，x86 架構掌握在 Intel 和 AMD 手中，不對外開放，天津海光和兆芯通過 IP 核授權的方式自研 CPU；ARM 架構為 ARM 公司所有，對外開放架構授權和 IP 核授權，國內華為鯤鵬和飛騰均獲得 64 位 V8 指令集授權 17；國產廠商龍芯與 MIPS 公司于 2011 年、2017 年簽署了 MIPS 技術許可合同，獲得了研發、生產、銷售基于 MIPS 指令系統的芯片許可等權利。14/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 中國信息安全測

32、評中心發布中國信息安全測評中心發布 CPU 名錄，服務器國產化進程有望加速。名錄，服務器國產化進程有望加速。2023 年，中國信息安全測評中心發布安全可靠測評工作指南（試行），說明產品供應商可于每年 1-2 月及 7-8 月進行測評申報，送測廠商應為在中國境內注冊的實體，且具有送測產品完備的研發文檔、設計資料、代碼數據和研發環境，擁有送測產品相關的發明專利、商標、著作權等知識產權或授權，具備與送測產品研發設計、生產制造、供應保障、售后維護相匹配的人員隊伍和工作環境，測評結果有效期為三年，由企業和用戶自主選擇使用。2023 年底與 2024 年 5 月，中國信息安全測評中心發布了針對 PC 和服

33、務器搭載的 CPU、操作系統及數據庫等基礎軟硬件產品的兩版安全可靠測評結果，其中 CPU 涉及的廠商包括龍芯、飛騰、海思、兆芯、申威等廠商。隨著安全可靠等級、梯隊進一步完善，服務器隨著安全可靠等級、梯隊進一步完善，服務器國產化的進程有望提速。國產化的進程有望提速。15/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 從 AI 加速芯片的供應商來看，根據 IDC 及芯智訊，2022 年英偉達在中國 AI 加速卡市場份額為 85%，國產化率約為 13%-15%；2023 年上半年，中國 AI 服務器芯片國產化率下降到 10%左右。我們判斷主要原因在于，ChatGPT

34、 驅動的大模型訓練浪潮使得高端訓練服務器的需求增長，國產廠商性能相對薄弱，占比有所下降。隨著國產 GPU 算力的持續提升及生態建設的完善，國產算力的發展空間廣闊。全球供應鏈面臨不確定性，國產算力迎發展機遇。全球供應鏈面臨不確定性，國產算力迎發展機遇。2023 年 10 月，美國商務部工業與安全局（BIS）發布一系列針對中國的先進計算和半導體制造物項的出口管制規則，以總處理性能（TPP，total processing performance）和性能密度（PD，performance density）作為判斷指標，其中，限制出口的芯片包括：TPP4800 的芯片、TPP1600 且 PD5.92

35、 的芯片；需通知 BIS 以取得例外許可的芯片包括：4800TPP2400 且 5.92PD1.6 的芯片、TPP1600 且 5.92PD3.2 的芯片 22。我們認為，全球供應鏈面臨一定的不確定性，國產算力或迎來發展機遇。中美貿易摩擦大背景下，政策端鼓勵的國產化算力硬件采購給國產算力硬件系統生態快速進步提供了條中美貿易摩擦大背景下，政策端鼓勵的國產化算力硬件采購給國產算力硬件系統生態快速進步提供了條件。件。先前，中國算力芯片、硬件系統雖在寬松的資本市場環境支持下得以快速發展，但產品并未得到實際檢驗，在新品定義上可能與實際市場需求存在偏差，系統生態薄弱。但面臨當下云端 AI 芯片國產化迫切的

36、需求，政府、運營商等客戶可為算力硬件提供商提供難得的商用機會和及時的產品反饋，對于芯片、算力硬件系統研發迭代具有正向作用，能夠快速幫助國產產品從“能用”走向“好用”，加速實現對美國的追趕。我們將聚焦分析政府及運營商主導的智算中心建設及其中的國產化優勢，認為國產算力芯片有望在更加商業化的市場逐步滲透。3.政府與運營商加碼算力建設，助力國產算力芯片發展政府與運營商加碼算力建設，助力國產算力芯片發展 政府智算中心建設規模增長迅速，國產算力芯片獲落地機會。2023 年以來，政府智算中心建設的規模與節奏均有顯著提升。通過梳理各地政府官網信息，我們整理了 2020 年-2024 年政府智算中心建設情況，發

37、現：1）2023 年以來智算中心建設明顯加速，各省市地方政府均在積極推進智算中心建設；2）2020 年-2023 年間已投運政府智算中心單期算力建設規模一般在 500P 以下，而隨著 AI 帶動算力需求的提升，單個智算中心的體量提升，2023 年下半年之后建設與投運的智算中心出現較多 1000P 以上的算力規模。16/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 華為昇騰、寒武紀等國產 AI 算力芯片成為政府主導的智算中心的重要算力基座。北京昇騰人工智能計算中心利用“政府引導+市場化運作”平臺建設模式，政府負責頂層設計、政策保障；中關村發展集團負責設施建設、配

38、套服務、提供空間載體，最終使用華為自主研發的昇騰芯片，互利共贏 23。長沙昇騰人工智能創新中心由長沙市政府和湖南湘江新區共同出資建設，采用基于昇騰 910 處理器的兆瀚CA9900AI 集群硬件，總算力最高可達 1024PFLOPS（FP16）。政府智算中心建設提速，有望進一步拉動國產云端 AI 芯片的需求。運營商持續加碼算力建設，國產化率持續提升。根據三大運營商 2024 年資本開支指引，運營商投資重心將繼續向算力網絡建設傾斜。運營商對智算場景投入的持續加碼有望帶動服務器、網絡設備等算力基礎設施需求節節攀升，在電信云網設備側具備穩定供應能力的廠商有望充分受益。17/32 2025 年年 3

39、月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 DeepSeek 在智算中心的部署和應用已經取得了顯著進展，三大運營商（中國移動、中國聯通、中國電信）紛紛接入 DeepSeek，推動了 AI 技術在通信行業的深度應用。同時，多個地方政府和云廠商也在積極推進 DeepSeek 的部署，尤其是在政務、零售等行業的應用中展現了其低成本、高效率的優勢 運營商智算中心呈現地域上向中西部傾斜、算力上向國產算力芯片傾斜的趨勢。運營商智算中心呈現地域上向中西部傾斜、算力上向國產算力芯片傾斜的趨勢。響應“東數西算”的政策，運營商智算中心的建設規劃逐步向中西部地區傾斜，并且中西部地區新建智算中心均規模較大，

40、2024年啟用的中國移動克拉瑪依及呼和浩特智算中心，規劃算力規模分別達到 2023PFLOPS 及 6.7EFLOPS，2024 年投入運營的中國電信中部智算中心算力達到 5000PFLLPS。運營商持續加碼大型智算中心建設，并加大國產 AI 算力芯片的采用力度，在為國產 AI 算力芯片需求提供支撐的同時，構建國產 AI 算力芯片落地及迭代場景，有望加速國產 AI 算力芯片的發展。在運營商 AI 服務器采購和國產化率提升的大背景下，國產 AI 芯片供應商有望持續受益。18/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 4.科技廠商自建智算中心，為潛在國產算力滲

41、透市場科技廠商自建智算中心，為潛在國產算力滲透市場 在中國人工智能大模型領域，以互聯網為代表的科技廠商為重要推動者。百度的“文心一言”大模型，擁有超過 2600 億參數，專注于中文理解和生成任務；阿里巴巴的通義千問大模型，參數量達到萬億級別；騰訊的混元大模型和商湯科技的“日日新 SenseNova”大模型同樣在各自的領域內取得了突破，推動了多模態理解和行業應用的發展；而字節跳動于 2024 年 5 月正式發布了豆包大模型。中國中國 AI 大模型仍處于發展早期且大模型仍處于發展早期且 Scaling Law 仍在延續，大模型性能表現提升對于算力提出更高需仍在延續，大模型性能表現提升對于算力提出更

42、高需求，以互聯網為代表的科技廠商自建智算中心，以搶占求，以互聯網為代表的科技廠商自建智算中心，以搶占 AI 算力制高點。算力制高點。騰訊、百度、阿里、字節、商湯等企業積極推進智算中心布局，阿里張北超級智算中心總建設規模達 12000PFLOPS39,百度與騰訊均已在全國多個地區建立了智算中心，包括廣州、上海、北京等，字節跳動則依托于潤澤科技等進行智算中心相關的 IDC 投資。國內 AI 加速芯片廠商把握發展機遇，有望滲透進入互聯網市場。19/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 五、五、智算中心產業鏈分析智算中心產業鏈分析 智算中心是人工智能產業鏈的核

43、心基礎，是智算中心是人工智能產業鏈的核心基礎，是 AI 三大要素的底座。三大要素的底座。人工智能產業鏈分為基礎層、技術層基礎層、技術層以及應用層以及應用層?；A層主要涉及數據和算力，是人工智能發展的基礎；技術層通過算法實現數據的挖掘、學習與智能處理，是連接基礎層與應用層的橋梁；應用層建立在基礎層與技術層之上，將人工智能技術進行商業化應用，實現技術在不同場景的應用。人工智能計算中心以人工智能芯片構建的人工智能計算機集群為基礎，涵蓋了基建基礎設施（機房基建）、硬件基礎設施和軟件基礎設施的完整系統，提供從底層芯片算力釋放到頂層應用使能的人工智能全棧能力。智算中心作為承載算力的關鍵基礎設施，目前已經進

44、入了高速建設周期，應用前景及賦能潛力逐步凸顯。智算中心作為承載算力的關鍵基礎設施，目前已經進入了高速建設周期，應用前景及賦能潛力逐步凸顯。智算中心產業鏈關鍵環節分為上游設施層、中游運營層和下游應用層。智算中心產業鏈關鍵環節分為上游設施層、中游運營層和下游應用層。上游設施層包括基建施工、制冷系統、供配電系統、基礎網絡設施等基建基礎設施環節和 AI 芯片、AI 服務器、網絡設備、存儲設備、數據中心管理系統等 IT 基礎架構環節；中游運營層主要是智算中心運營環節，包括算力池化、算力調度、彈性共享、云邊端協同等調度管理以及智算服務、IDC 服務、云服務、數據服務、算法服務等服務提供兩部分；下游應用層主

45、要是智算在模型訓練、模型推理、智慧科研等場景，以及自動駕駛、智慧醫療、智慧金融等行業的應用。20/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 1.上游上游 在智算中心中，在智算中心中，AI 芯片是算力的硬件基石，作為高度全球化的產業，已逐步邁入成熟階段。芯片是算力的硬件基石，作為高度全球化的產業，已逐步邁入成熟階段。英偉達、英特爾、AMD、高通等傳統芯片廠商憑借在芯片領域的多年積累，在 GPU 和 FPGA 高端芯片領域基本處于壟斷地位。國內 AI 芯片產業起步較晚，目前處于快速追趕階段。AI 芯片產業鏈關鍵環節分為上游支撐產業鏈、中游核心產業鏈和下游應用產

46、業鏈。芯片產業鏈關鍵環節分為上游支撐產業鏈、中游核心產業鏈和下游應用產業鏈。其中,上游支撐產業鏈主要包括半導體設計工具、材料設備等，代表企業包括美國德州儀器（TI）、意法半導體（ST）、中芯國際等；中游核心產業鏈主要有芯片設計、芯片制造和芯片封測三個環節，代表企業包括英偉達、英特爾、AMD、高通、三星、海力士等；下游廣泛應用于云計算、智能醫療、智能穿戴、智能手機、智能機器人、無人駕駛等領域。AI 芯片制造核心產業鏈有兩種主流商業模式，一種是 IDM 整合制造模式，從設計到制造、封測直至進入市場全部覆蓋，代表企業包括英偉達、英特爾、三星等；另一種是垂直分工模式，從芯片設計到芯片封測每個環節都由專

47、門的公司負責，例如華為海思是芯片設計行業龍頭、臺積電是晶圓代工企業龍頭、長電科技是芯片封測龍頭等。21/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 我國在智算中心產業生態上，已初步形成覆蓋多環節的產業鏈條。在智算中心產業鏈上游基礎設施方面，呈現在智算中心產業鏈上游基礎設施方面，呈現“地方政府地方政府+科技企業科技企業”雙主線推動智算中心建設局面。雙主線推動智算中心建設局面。國家政策支持下，2020 年開始，各地方政府掀起智算中心的建設熱潮，所建智算中心普遍呈現規模小、分布零散的特征。政府主要通過獨立投資或授權方式主導建設智算中心，為企業提供算力，支撐當地科研

48、創新和人才培養，加快人工智能應用創新，聚合人工智能產業生態。例如由武漢市委市政府牽頭、武漢東湖高新區政府承建的武漢人工智能計算中心，陸續孵化出紫東太初、武漢珞珈等大模型。企業主導建設的智算中心具有一定公共服務屬性，成為政府主導的算力基礎設施建設的良好補充，國內主要參與方包括萬國數據、世紀互聯等為代表的傳統 IDC 企業，阿里、騰訊等云服務商，商湯科技、科大訊飛等AI 獨角獸，以及華為、浪潮、中科曙光等 IT 服務商，以及電信運營商、第三方服務商及一些跨界基建類玩家。在 IT 基礎架構方面，AI 芯片的代表企業包括英偉達、英特爾、AMD、寒武紀、華為等；AI服務器供應商以英偉達、AMD、華為、海

49、光為主；網絡、存儲設備典型服務商包括高通、美光、思科、華為等；數據中心管理系統供應商主要有 Equinix、DigtalRealty、世紀互聯、萬國數據等。2.中游中游 在智算中心產業中游智算服務方面，呈現出運營主體類型多元、運營模式靈活的特征。傳統的 IDC 服務商和云服務商，如萬國數據、數據港、阿里云、騰訊云等憑借豐富的數據中心、AI 服務器資源儲備、成熟的運營經驗等對外提供智算運營服務；專業的智算服務供應商也憑借自身的 AI 技術能力、生態建設能力成為重要的智算中心運營方，典型代表企業包括浪潮信息、商湯科技、昇騰 AI 等；另外，在國家 22/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行

50、業行業|深度深度|研究報告研究報告 政策號召下，中國能建、中國交建、南方電網等傳統基建類央國企紛紛入局智算服務市場，打造第二生長曲線的同時，賦能我國傳統行業數智化轉型。3.下游下游 在智算中心產業下游智算應用方面，應用場景及行業較多，生成式 AI 算力需求占主體。從應用場景來看，隨著分析式 AI 不斷向生成式 AI 演進，數據計算量及算法復雜度的飛躍式增長催生 AI 算力需求呈指數級增長。根據量子位智庫數據顯示，預計到 2030 年我國 AIGC 市場規模將達到萬億級別，高速增長的 AIGC 產業引發的智算需求占據我國智算總需求的主體地位。從應用行業來看，智算需求主要分布在互聯網、金融、電信、

51、交通等行業，帶動自動駕駛、機器人、生物醫藥研發、元宇宙、智慧醫療、文娛創作、教育科研等相關產業的發展。2023 年，人工智能在各個行業的滲透度均有提升，應用滲透度排名前五的行業依次為互聯網、金融、政府、電信和制造?？傮w來看，人工智能在各個行業的應用程度都呈現不斷加深的趨勢，應用場景也越來越廣泛，人工智能已經成為大量企業及行業的新業務增長點。六、六、智算中心相關公司智算中心相關公司 1.中科曙光中科曙光 中科曙光：背靠中科院，核心信息基礎設施領軍企業。中科曙光隸屬于北京中科算源資產管理有限公司，實控人為中國科學院計算技術研究所。隨著 1990 年 863 計劃的推出，公司于 1993 年研發出國

52、內首臺全對稱共享存儲多處理機系統曙光一號，1996 年曙光公司成立并發布計算機系統曙光 1000，2014 年中科曙光在上交所上市。目前，公司脫胎于高性能計算機產品，在高端計算、存儲、安全和數據中心等領域積累了深厚的技術實力和市場份額，成長為全產業的高端計算服務生態。23/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 中科曙光主營業務主要分為兩部分：IT 設備（高性能計算機、存儲產品）和圍繞高性能計算機的軟件集成、系統開發及技術服務。適配差異化場景和功能，中科曙光提供適配差異化場景和功能，中科曙光提供 3 類通用服務器解決方案。類通用服務器解決方案。通用服務器

53、針對適用的場景和功能有多個產品，主要有機架式服務器、高密度服務器和核心應用服務器三種；機架式服務器種類多樣、計算性能強勁，可滿足云計算、大數據分析、機器學習等多個使用場景；高密度服務器采用集中式供電、集中式管理、共享散熱模式，是大企業、集團、政府、能源、云計算、互聯網等數據中心建設的理想選擇；核心應用服務器的特點是具備強大性能及靈活的 IO 擴展能力，可以兼容多種擴展卡和安全設備，可支撐文件服務器，備份服務器，計算單元，辦公系統，適用于政府、金融、能源等行業使用需求。兼具適配性和領先性能，中科曙光服務器口碑領先。兼具適配性和領先性能，中科曙光服務器口碑領先。1）服務器具備廣泛適配性，可與多種類

54、型的 CPU、GPU、MIC 計算資源進行適配，比如，機架式服務器的 CPU 廠商分別有 Intel、AMD 和龍芯，高密度服務器的 CPU 廠商為 Intel，核心應用服務器的 CPU 廠商為龍芯。2）公司的通用服務器具有領先的計 24/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 算密度和節能性，產品整合高速網絡和存儲技術，可實現超大規模線性擴展，具有節能高效、安全穩定、高度集成等特點。2024 年服務器行業受到結構性需求影響較大。年服務器行業受到結構性需求影響較大。從服務器行業相關公司半年報和三季報數據來看，面向海外市場的企業取得了不錯的增長，華為合作伙

55、伴也在 2024 年取得了較好的增長。國內頭部廠商中，浪潮或受互聯網廠商需求帶動，業務快速增長，但毛利率下滑導致利潤仍不及 2022 年水平，同比數據上來看曙光和紫光收入增長平穩且盈利水平穩定，但對比 2022 年 1-9 月來看，僅有曙光保持了毛利的增長。2024 年國內互聯網廠商資本開支加大跡象明顯，白牌化服務器需求增長，與此同時國內 AI 芯片供應方面未能充分滿足市場需求。2025 年，隨著國產芯片的性能提升和產能釋放，我們認為 AI 服務器需求將重回快速增長勢頭。2.浪潮信息浪潮信息 公司是全球領先的 IT 基礎設施產品、方案和服務提供商，為客戶提供云計算、大數據、人工智能等各類創新

56、IT 產品和解決方案。分板塊來看，在算法方面，公司推出的企業大模型開發平臺 EPAI（Enterprise Platform of AI），支持包括 CPU、GPU 和各類加速卡在內的 20+多元計算芯片，助力企業輕松跨越 AI 應用開發與部署門檻。在算力方面，公司推出的全新一代開放加速計算服務器 NF5698G7、穩定高效的多元算力平臺等多款AI 服務器產品，都具有多元開放、綠色節能的共性；新一代模塊式液冷智算中心，覆蓋了不同的計算節點，兼容了通用 CPU、GPU、OAM，可以給客戶提供數據中心部署實施完整的液冷解決方案，實現PUE 低至 1.1。公司與 Intel 聯合發布了 AI 通用服

57、務器，業界首次實現服務器基于通用處理器支持千億參數大模型的運行，能夠靈活滿足基于大模型的 AI 應用及云計算、數據庫等通用場景。25/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 在數據基礎設施層面，公司發布了生成式在數據基礎設施層面，公司發布了生成式 AI 存儲解決方案存儲解決方案，滿足大模型應用在存儲性能和存儲容量方面的嚴苛需求，幫助用戶加速大模型的數據歸集、提升模型訓練效率、簡化海量異構數據的管理，實現面向大模型應用的全面優化，助力用戶構筑人工智能時代最佳數據存儲底座。在互聯方面，公司推出的超級 AI 以太網交換機 X400，是國內首款基于 NVIDIA

58、Spectrum-X 平臺打造，具備高吞吐、低時延、高可靠等優勢，針對 AI 大模型場景進行 RoCE 優化，比傳統的 RoCE 網絡性能提升了 1.6 倍，為大模型訓練和推理提供領先的 AI 網絡性能。智能化進程加速，源智能化進程加速，源 2.0-M32 持續耕耘算力創新持續耕耘算力創新。公司一直站在大模型算法創新的前沿。去年 11 月發布“源 2.0”大模型，今年 5 月又發布了“源 2.0-M32”大模型。源 2.0-M32 是浪潮信息在大模型領域持續耕耘的最新探索成果，通過在算法、數據、算力等方面的全面創新，M32 不僅可以提供與業界領先開源大模型相當的性能，更可以大幅降低大模型所需算

59、力消耗。大幅提升的模算效率將為企業開發應用生成式 AI 提供模型高性能、算力低門檻的高效路徑。M32 開源大模型配合企業大模型開發平臺 EPAI（Enterprise Platform of AI），將助力企業實現更快的技術迭代與高效的應用落地，為人工智能產業的發展提供堅實的底座和成長的土壤，加速產業智能化進程。3.潤澤科技潤澤科技 潤澤科技是一家全國領先的大型第三方數據中心服務商。潤澤科技主營業務為數據中心建設與運營，能提供全面的數據中心服務，具備從數據中心規劃、設計到運營管理等數據中心全生命周期服務的能力，確保終端用戶的關鍵業務應用得到連續可靠的服務，同時能滿足終端用戶對于快速部署及可擴展

60、性方面的動態需求。截至 2024 年 6 月末，公司已在京津冀 廊坊、長三角 平湖、大灣區 佛山和惠州、成渝經濟圈 重慶、甘肅 蘭州和海南 儋州全國 6 大區域建成了 7 個 AIDC 智算基礎設施集群，合計規劃 61 棟智算中心、約 32萬架機柜。公司投產機柜數量約 7.6 萬架，成熟數據中心上架率超過 90%，IDC 業務毛利率達 50%+。26/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 公司主營業務包括公司主營業務包括 IDC 業務和業務和 AIDC 業務。業務。IDC 業務：公司為互聯網、云廠商等終端客戶提供服務器托管服務，同時提供運營維護、安全管

61、理及其他增值服務。2023 年起，公司收入從廊坊園區拓展至全國多個園區。AIDC 業務：公司作為智算中心的鏈主方，通過匯聚資源、技術、模型、算法和數據，組織構建一個從智算基礎設施，到智算平臺，再到智算中心整體解決方案的完整產業生態，為終端 AI 頭部客戶提供智算服務。其中，AIDC 業務中出售算力模組部分毛利率相對較低；機房運維服務部分與IDC 業務類似，毛利率相對較高。2023 年，公司牽頭在京津冀園區和長三角園區部署了算力模組，贏得 AI 頭部客戶的信任。公司吸引了眾多 AI 頭部客戶將核心訓練模組部署于公司智算中心，AIDC 業務單集群訂單規模指數級增長，2024年上半年 AIDC 收入

62、達 20.54 億元。受算力模組出售業務占比較高影響，2024 年上半年 AIDC 業務毛利率為 22.1%。作為“液冷領先”的頭部企業，公司緊抓高密算力趨勢與“雙碳”目標深入實施所帶來的液冷技術剛需發展契機，于 2023 年“液冷元年”成功交付了行業內首例整棟純液冷智算中心，展現了強大的液冷技術實力。公司憑借與客戶的“高信任”關系，在液冷技術方面建立了較強的先發優勢、技術優勢以及知名客戶示范 27/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 效應優勢，積累了豐富的液冷智算中心設計、研發、建設和運維經驗。2024 年 H1，公司將自研的液冷技術全面應用于全國

63、多園區的下一代新型智算中心項目中，創造性地完成了高功率、高算網、高存儲、多模組的多元融合架構智算集群基礎設施設計，可實現單體建筑面積約 22 萬平米、IT 功率超 200MW，在理論距離約束范圍內可聚集 13 萬張以上算力卡的集群，為高復雜度、高計算需求的萬億級大模型訓練提供全方位的服務支持與技術保障，全面支撐各類人工智能技術的應用和演進。公司不斷在規?；虡I應用的實踐中，優化液冷系統的設計，提高其穩定性和可靠性，持續夯實“液冷領先”，引領行業向更加高效、環保的綠色智算中心邁進。4.寶信軟件寶信軟件 40 余年發展歷程，“工業軟件+AI”雙線并進。公司總部位于上海自由貿易試驗區，前身為 197

64、8 年成立的上海寶鋼自動化部，1996 年上海寶鋼軟件有限公司成立，上海寶鋼信息產業有限公司 2000 年成立并于次年通過整體資產置換上市，更名為上海寶信軟件股份有限公司，2013 年起大力拓展 IDC 業務并于2014 年成立寶信數據中心。公司依托鋼鐵及先進材料業雄厚產業基礎和豐富應用場景提供流程型制造數字化智慧化綜合解決方案，歷經幾十年發展成為國內領先工業軟件行業應用解決方案和服務提供商，目前業務分為信息化、自動化、機器人、智慧交通及新一代信息基礎設施，產品及服務由鋼鐵行業拓展至交通、有色、化工、礦山等多類場景。五大業務協同發展，提升產品化、平臺化能力。公司信息化業務包括工業軟件、服務業應

65、用、信息服務三大細分，主要面向鋼鐵、有色、化工等制造業，基于工業互聯網平臺，打造“流程管控+數字智能”融合驅動的新一代工業軟件產品，以及面向集團型、大中型企業提供“企業智慧治理”類軟件產品和 SaaS軟件服務，“平臺生態”相關產品等；自動化業務以自主可控中大型 PLC 為核心，為客戶提供智能工廠數字化轉型解決方案，以及通過融合工業互聯網、AI、大數據等新一代信息技術與智能裝備技術，提供裝備數智化整體解決方案和全生命周期服務；機器人業務方面自主研發工業機器人用于 3C、新能源、金屬加工等行業，同時基于行業經驗和寶羅機器人云平臺，實現鋼鐵制造全流程機器人嵌入式應用，以及基于寶聯登工業互聯網平臺基數

66、底座及 BOO、RaaS 等商業模式創新，提供全生命周期機器人平臺化運營服務；智慧交通業務方面面向城市軌交、地面交通管理系統等，助力交通信息化；新一代信息基礎設施方面為用戶提供融合高品質 IDC、云計算、網絡安全等服務的信息基礎設施綜合解決方案。28/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 寶信軟件“智融數實 信創新途”AI+創新研討會于 12 月 27 日舉辦，探討大模型如何賦能工業智慧。當天將發布寶聯登 V6.0、寶聯登工業大模型、寶之云智算中心、數智化云服務產品。稀缺算力規模預計進一步擴大，經濟效能高。稀缺算力規模預計進一步擴大，經濟效能高。寶信軟

67、件寶之云算力中心項目建設穩步推進，市場拓展和能力提升。一方面，立足羅涇園區，有效推動存量客戶續簽，打造寶之云金融專區新業務；另一方面，新智算中心項目探索柔性建設模式，快速響應客戶多樣化需求。寶之云華北基地總體預算規模 9.97 億元，總規劃 2 萬個 8kW 機柜，總規模達到 160MWIT，截至 2024H1，工程累計投入比例為 3.29%。2024 年 9 月，公司成功中標某互聯網巨頭的 IDC 項目，寶之云華北基地成為該項目的承接方，已接收60MWIT 訂單，同時預留 60MWIT 且保障可短期交付，此次中標項目約占華北基地總規劃規模的 75%以上。大型互聯網公司對智算中心建設及運維要求

68、高，此次中標印證公司 IDC 業務的領先優勢。寶之云圍繞國家算力樞紐節點、重點區域、重點客戶的需求，融合公司工業互聯網技術研發成果，因此，公司IDC 項目總體具有較高的利用率，結合公司一體化方案，具有更高的經濟效能。自主可控自主可控 PLC 產品進展積極，智能制造趨勢明確。產品進展積極，智能制造趨勢明確。鋼鐵工業生產控制系統自主可控需求迫切，目前特別是大型 PLC 產品，客戶應用驗證及關鍵技術仍在加速突破。寶信軟件專職研發人員近 400 人，大型PLC 第一二代產品滿足冶金行業中諸如軋鋼生產過程對高端控制的要求。公司成功研發新一代多核 PLC主控產品，完成 PLC 產品核心技術運行時系統、上位

69、機編程平臺系統的總體系統架構及功能規劃。自研的 PLC 產品在湖南宏旺基地實現涵蓋 14 條機組超過 120 套主控單元，為目前國內規模最大的國產控制系統示范項目。此前公司已先后基于寶聯登平臺實現 MES、ERP、APS 等工業軟件重構升級、完成自主可控 SCADA 產品易用性功能改進，智能解決方案能力不斷提升。寶信圖靈賦能鋼鐵行業機器人智能新生態。寶信圖靈賦能鋼鐵行業機器人智能新生態。鋼鐵工業機器人需要應對高溫、高粉塵等嚴苛環境，特別應用于測溫、取樣、加泥炮和轉運等任務中，提升生產效率。寶信軟件從機器人系統集成延伸至機器人本體的自主研發制造，子公司 R.R.Robotica 擁有 40 余年

70、機器人研發經驗，加速（超）重載工業機器人的國產化進程，并加快全球市場布局。2024 年 11 月，寶信圖靈“人工智能雙臂機器人系統”亮相進博會，29/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 該系統集成聊天、視覺識別和物品抓放功能，具備實時語音交互和自學習能力，適用于復雜工業場景，并支持通過 APP 實現遠程控制與操作管理，體現寶信圖靈在具身智能方面的創新成果。首發鋼鐵行業大模型，首發鋼鐵行業大模型，“三融合一三融合一”賦能行業智能升級。賦能行業智能升級。2024 年 10 月，寶武發布自主研發的鋼鐵行業大模型產品“寶聯登鋼鐵行業大模型”，包含基礎大模型、

71、行業垂類大模型、應用場景領域模型三層架構。模型通過“通專融合”（通用模型和專業模型）、“業技融合”（行業知識和 AI 技術）、“數實融合”（數字技術和實體制造）三融合一，行業首創平臺、數據、算力、模型、場景五位一體能力。某產線采用自動排程后，年均增效超千萬元。七、智算中心未來發展方向七、智算中心未來發展方向 1.算力端：算力端：算力設備向大規模集群、自主可控發展算力設備向大規模集群、自主可控發展 去年三大運營商均有集采新進展，其中中移動在 24 年 4 月啟動 2024-2025 年新型智算中心集采，將采購 7994 臺人工智能服務器；中聯通在 24 年 3 月發布人工智能服務器集中采購項目資

72、格預審公告，將采購 2503 臺 AI 服務器、688 臺關鍵組網設備 RoCE 交換機。算力網絡建設的規?；妥灾骺煽鼗瘜閲a算力產業鏈（光模塊/交換機等）帶來新的發展機遇。2.網絡端：網絡端：網絡向無阻塞、高帶寬、低時延發展網絡向無阻塞、高帶寬、低時延發展 中國移動推出中國移動推出 GSE 新型以太體系助力實現無阻塞、高帶寬、低時延智算網絡。新型以太體系助力實現無阻塞、高帶寬、低時延智算網絡。針對機間互聯，中國移動提出全調度以太技術體系（GSE），構建無阻塞、高帶寬、超低時延的新型智算中心網絡，對標國際主流的 InfiniBand（IB）和 UEC 方案，形成中國自主的技術體系。中國移動

73、表示，24 年將開展 GSE中試，加速 GSE 關鍵技術、產業成熟。GSE 作為一種與 IB 對標的以太網體系架構，若能成功實現商用，其無阻塞、高帶寬、低時延的特點或補齊以太網交換機在 AI 網絡應用中的短板，從而顯著增強國內以太網交換機廠商的競爭力。30/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 3.制冷端：制冷端：制冷技術向液冷發展，順應綠色低碳大趨勢制冷技術向液冷發展，順應綠色低碳大趨勢，海底智算中心海底智算中心需需求有望大幅增長求有望大幅增長 多家網絡設備/服務器廠商去年發布搭載液冷技術的相關產品及整體解決方案：1）中興通訊推出全場景數據中心解決方

74、案，推出預制電力模塊、液冷、間蒸、AI 管理等節能產品；2）紫光股份旗下新華三推出全棧液冷 ICT 產品解決方案，覆蓋冷板式和浸沒式雙技術路線的整機柜交付，并支持微模塊一體化機房；3）超聚變推出 FusionPoD for AI 整機柜液冷服務器，融合架構、軟件和算法創新，適用于 AI 大模型、渲染、大數據和 HPC 等場景。液冷技術迎來“芯片端+服務器端+運營商端”協同推進，我們看好液冷設備板塊及相關 IDC 廠商的長期發展機會。31/32 2025 年年 3 月月 3 日日 行業行業|深度深度|研究報告研究報告 2025 年 2 月 18 日，海南海底智算中心在陵水黎族自治縣清水灣海域正式

75、下水并啟用，這標志著海南在海洋新型基礎設施建設方面邁出了重要一步：此次下水的海底智算艙由海南高速公路股份有限公司控股的數智高速智算中心（陵水）有限公司投資建設，已完成 675PFlops 的高質量算力集群建設，計算能力相當于約 3 萬臺高端電腦同時運算。該項目得到了海南省國資委、海南省交投、海南高速等單位的共同見證，并被列入海南省海洋經濟發展“十四五”規劃的重點工程。海底智算中心的啟用不僅為并行科技等企業提供了強大的算力支持，還推動了海南在海洋經濟和綠色低碳技術領域的進一步發展。海底數據中心具有顯著的綠色低碳和高效節能優勢：海底數據中心具有顯著的綠色低碳和高效節能優勢：首先，它以海水作為自然冷

76、源，通過海水流動實現服務器的自然冷卻，無需消耗淡水，運行 PUE（電源使用效率）低至 1.1，較傳統數據中心節能 30%以上。其次，數據艙安放在海底，土地占用極小，較陸上數據中心節省 90%的土地資源。此外，海底數據中心還具備高安全性和可靠性，數據艙無氧無塵，抗火災、水災和極端天氣能力更強。其模塊化設計可按需部署，最快 90 天內完成從安裝到運行。這種低時延、高效率的模式，為人工智能大模型訓練、工業仿真、游戲制作等領域提供了有力支持。隨著全球對隨著全球對 AI 算力需求增長的加速，海底數據中心的需求量有望大幅增長算力需求增長的加速，海底數據中心的需求量有望大幅增長：當前，全球一半以上的人口和經

77、濟活動集中在距離海岸 100 公里以內的區域，沿海部署海底智算中心能夠更靠近用戶，提供低時延、高質量的數字服務。海底數據中心不僅能夠滿足人工智能、大數據和云計算等新興技術的算力需求，還能與海上風電等綠色清潔能源結合，助力數據中心實現碳中和。未來，海底數據中心有望成為跨國企業布局全球數據中心戰略的重要組成部分，并在全球范圍內得到廣泛應用。八八、參考研報參考研報 1.東吳證券-海蘭信-300065-海底智算中心正式啟用，算力基礎設施方向有望貢獻更大增量 2.方正證券-計算機行業智算中心總結與展望：著眼生態價值及需求拉動 3.華西證券-電力設備與新能源行業智算中心專題 1：已至，AIDC 多環節景氣

78、上行 4.申萬宏源-IDC/智算中心行業跟蹤點評：蘋果+阿里重磅合作，云和 AI 價值重估背景下 IDC 核心受益！5.申萬宏源-IDC/智算中心行業跟蹤點評：微軟 800 億美元投建 AI 數據中心，AIDC 全產業鏈景氣度提升！6.浙商證券-液冷行業：AIDC 智算中心高功率、高壓、直流、液冷趨勢的投資機會梳理（一）7.浙商證券-電新行業 AIDC 智算中心：供配電系統高壓化、直流化、模塊化、綠電化的投資機會梳理（二）8.中金公司-科技硬件行業智算未來系列十：智算中心加碼，國產算力提速 32/32 2025 年年 3 月月 3 日日行業行業|深度深度|研究報告研究報告 9.國海證券-計算機

79、行業事件點評：我國中部最大智算中心投產，國產算力景氣上行10.開源證券-通信行業深度報告：深度拆解 CPO，AI 智算中心光互聯演進方向之一11.中國信通院-智算中心綜合評價報告（2024 年）12.華信咨詢-中國智算中心（AIDC）產業發展白皮書（2024 年）13.中國通信工業協會-中國智算中心產業發展白皮書（2024 年）14.中泰證券-中科曙光-603019-自主高性能計算機領軍，通服+AI+算力互聯網三位一體發展15.中原證券-中科曙光-603019-3 季報點評：毛利維持增長，持續受益國產化和 AI 化的發展趨勢16.華鑫證券-浪潮信息-000977-公司動態研究報告：源 2.0M

80、32 持續耕耘算力創新，智能化進程加速17.申萬宏源-浪潮信息-000977-近十年收入增長 16 倍的服務器廠商18.興業證券-潤澤科技-300442-深度綁定字節，迎接 AIDC 時代19.光大證券-AI 行業跟蹤報告第 48 期：字節 AI 算力加碼帶動 AIDC 需求，重點關注潤澤科技20.寶信軟件-工業互聯網和鋼鐵行業智慧制造初探21.方正證券-寶信軟件-600845-公司點評報告：智算領軍企業，AI+產品快速迭代22.中泰證券-寶信軟件-600845-智能制造向自主可控突破，PLC+機器人+AIDC 前景廣闊23.華泰證券-通信行業動態點評：2024 算力網絡大會，關注國產算力免責聲明：以上內容僅供學習交流，不構成投資建議。