AI基础设施步入黄金增长期：算力调度与材料革命驱动万亿赛道
慧博投研近日发布研究报告，对AI Infra（人工智能基础设施）行业进行深度梳理，其主要内容包括：
AI Infra是支撑人工智能模型全生命周期的底层硬件与软件系统，已成为全球科技竞争的战略高地。当前，产业焦点正从模型“训练”转向“推理”驱动，推理阶段对计算资源的消耗快速增长，催生了对AI基础设施的更高需求。国内外云厂商均大幅提高资本开支以应对这一趋势，如阿里巴巴和腾讯未来三年资本开支计划分别达3800亿元和3500亿元。
据预测，全球AI基础设施市场规模将在2024年279.4亿美元的基础上，以18.01%的年复合增长率持续扩张，预计到2033年达到124.03亿美元。
产业链上游核心是AI芯片，国产替代进程正在加速，但高端芯片性能与生态建设仍待突破。中游厂商主要包括云计算厂商（如阿里云、腾讯云）、AI原生厂商（如商汤科技）、硬件系统厂商（如华为）及运营商（如中国移动），其商业模式正向“核心自控+外部弹性扩展”的混合模式演进。下游应用已在互联网、工业制造、交通出行、医疗等多个行业落地，不同行业对安全性、性能及可扩展性的考量各有侧重。
AI Infra硬件层面，计算芯片与互联技术是升级关键。GPU/ASIC的计算效率和Switch的互联带宽持续提升，英伟达已公布至2028年的芯片路线图。这推动了对基础承载部件PCB（印制电路板）的更高要求，其向更多层数、更小线宽/线距升级，带动18层以上多层板、HDI和封装基板成为增长最快的细分领域。同时，为满足高速传输需求，覆铜板、铜箔、电子玻纤布、树脂等核心材料也在向低介电常数（Low-Dk）、低介电损耗（Low-Df）全面升级，其中石英纤维布等高性能材料需求有望快速释放。
AI Infra软件层面，随着AI应用渗透，其价值正加速显现。软件可分为算力管理、模型管理、应用管理三层。在推理需求爆发的背景下，算力调度软件对于提升GPU利用率、降低模型服务成本至关重要，成为盈利关键，华为Flex:ai、阿里Aegaeon等产品通过异构调度和细粒度资源切割显著提升效率。同时，数据类Infra软件率先受益，RAG应用的普及使向量数据库成为刚需；数据结构从“分析优先”转向“实时运营”，带动如MongoDB、Snowflake等OLTP与数据仓库厂商增长；此外，为匹配AI的实时性，存储I/O控制权正从CPU向GPU转移，推动了如英伟达SCADA等新架构的诞生。
报告还盘点了国内主要AI基础设施厂商的布局：阿里云凭借全栈自研、安全稳定的架构与强大生态领先；腾讯云打造了算存网一体的高性能智算底座，在资源利用率与网络性能优化上表现突出；百度智能云则以自主创新的“AI大底座”提供一站式解决方案。此外，星环科技、达梦数据、深信服、慧辰股份等厂商也基于各自在数据平台、数据库、超融合、AI应用等领域的优势，积极切入AI Infra赛道，提供从底层算力到上层应用的全栈或垂直解决方案。
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