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AI Infra（AI基础设施）是支撑大模型全生命周期的底层硬件与软件系统，已成为全世界科技竞争的战略高地。随着AI应用落地加速，该行业正迎来爆发式增长，国内外厂商如阿里、腾讯、百度等积极布局全栈自研。本报告系统梳理了AI Infra的全景图，涵盖概念、市场、产业链、硬件革新、软件进化及核心厂商。
本报告旨在对SOFC 行业进行全方位的深度梳理。我们将首先从数据中心电力短缺这一宏观背景出发，探讨SOFC 作为替代方案的可行性与技术优势，并梳理行业发展现状；其次，深入剖析SOFC 的产业链结构，重点分析行业发展对产业链重点环节的拉动效应；最后，介绍国内相关公司，并结合市场渗透率与成本曲线，对未来SOFC 的市场空间进行详细测算。希望这一些内容能够深化大家对SOFC 的了解。
•AI Infra概念：指专门为AI工作负载设计的底层系统，包括算力层（GPU、TPU等）、存储层（高性能分布式存储）、网络层（InfiniBand等）、软件与中间件层（如PyTorch、MLOps工具）以及运维管理层。其核心目标是高效完成AI模型的训练和推理任务。
•与传统IT基础设施的区别：AI任务具有计算密集、海量数据吞吐、调度复杂和异构计算等特点，传统IT基础设施不足以满足性能要求。关键差异包括计算单元（GPU/ASIC为主 vs CPU为主）、网络需求（高速互连 vs 千兆以太网）和容错机制（长任务恢复关键 vs 短任务容错易）。
•六大核心能力：异构算力调度、智能应用支撑、全链路数据管理、训推一体化和加速、安全体系构建、全流程场景化服务能力。
•发展历程：分为雏形期（2010年前，科研主导）、完善期（2010-2019年，技术突破和商业探索）、应用期（2020年至今，AI与各行业深层次地融合）。
•市场焦点转向推理：产业从模型训练转向推理驱动，例如谷歌和字节跳动的Tokens处理量迅速增加，推理需求提升对AI Infra的要求。国内外云厂商加大资本开支（如阿里未来三年资本开支达3800亿元，北美四大云厂商2025年资本开支合计3496亿美元）。
•市场规模预测：全球AI基础设施市场规模2024年为279.4亿美元，预计2025年达329.8亿美元，2033年将达12403亿美元，2025-2033年复合年增长率18.01%。
•上游：AI芯片是核心，国产替代加速。中国芯片自给率从2015年的16%提升至2023年的23%，但高端芯片仍依赖英伟达等国外厂商。政策支持目标2025年自给率达70%。
•中游：厂商类型包括云计算厂商（如阿里云，全栈服务）、AI原生厂商（如商汤科技，垂直解决方案）、硬件系统厂商（如华为，高效硬件）和运营商（如中国移动，网络资源整合）。商业模式以混合模式为主，结合重资产和轻资产优势。
•下游应用：AI Infra在交通、工业、教育、医疗等行业落地，考量因素包括安全隐私（金融、医疗优先）、高性能需求（互联网、制造）和部署方式。行业渗透率差异明显，互联网等数字原生行业领先。
•PCB技术迭代：AI服务器PCB层数要求更高（20-30层 vs 传统服务器8-22层），线μm及以下）。CoWoP（芯片-晶圆-PCB）技术有望降低信号损耗，但对工艺技术要求极高。全球PCB市场迅速增加，服务器/存储领域2024年产值109.16亿美元，同比增长33.1%。
•覆铜板：低介电常数（Low-Dk）材料需求量开始上涨，如松下MEGTRON系列（Df0.002）。台系厂商占主导，陆系企业（如生益科技）积极突破。
•铜箔：HVLP4铜箔（粗糙度Rz=0.5μm）供需缺口大，2026年需求预测1441吨/月，供应仅950吨/月。日系企业领先，内资企业（如德福科技）加速布局。
•玻纤布：石英纤维布介电性能优异（Df=0.0001），适用于Rubin服务器CPX/Midplane。低介电电子布需求旺盛，2026年预计Low-Dk三代布需求量100万米/月。
•树脂：电子树脂向低极性基团发展，碳氢树脂和聚四氟乙烯树脂是高频高速应用热点，介电常数可低至2.3。
•三层核心软件：算力管理层（虚拟化和容器技术，如Kubernetes）、模型管理层（数据治理、训推框架）、应用管理层（资源管理、运维）。算力管理层占主导，2024年市场占有率64.6%，但应用管理层占比提升。
•海外软件增速领先：AI Infra软件公司收入增速高于2B AI应用，例如Snowflake和MongoDB在2025年增速达30%左右，反映推理需求崛起。
•向量数据库需求提升：RAG（检索增强生成）应用风靡，向量数据库（如Milvus、Pinecone）成为刚需，支持实时语义检索。
•OLTP+NoSQL崛起：AI应用实时化驱动MongoDB等数据库增长，其“云中立”战略和JSON原生支持适配非结构化数据。
•GPU直连存储：英伟达SCADA方案让GPU接管存储IO，减少CPU瓶颈，延迟降至微秒级，影响向量数据库架构升级。
•国内特色：本地部署需求强，深信服超融合市场第一（占有率25.1%），达梦数据推出向量数据库，慧辰股份提供全栈解决方案。
•阿里云：全栈自研生态，包括灵骏智算集群（支持10万卡互联）、磐久AI服务器和高性能网络HPN8.0。优势在安全合规、生态系统和创新指数（如存储架构设计）。
•腾讯云：算存网一体底座，千卡故障数低至0.16（行业1/3），星脉网络优化通信性能。增长指数排名第二，侧重资源配置和能源效率。
•百度智能云：AI大底座整合百舸平台和AI中台，覆盖金融、制造等行业。AI特化存储优化得分高，如PFS框架减少访问延迟。
•其他厂商：星环科技推出Sophon LLMOps平台，达梦数据全栈产品赋能AI运维，深信服超融合轻量云支持混合云，慧辰股份联合硬件方提供数字员工一体机。
AI Infra行业正处于黄金增长期，硬件革新（如PCB和材料升级）与软件进化（如向量数据库和算力调度）驱动生态完善。国内厂商加速自主可控，但高端芯片和软件生态仍存挑战。未来，随着推理需求爆发和Agent应用普及，AI Infra将更注重实时性、成本效率和安全性。
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