1. 核心驱动力：模型端实现降本增效

报告指出，以 DeepSeek 和 豆包 为代表的国产大模型实现了技术破局。它们通过算法创新（如 DeepSeek 的 MoE 架构、FP8 训练），在性能追平 GPT-4o 的同时，将训练和推理成本大幅降低（DeepSeek 成本利润率理论可达 545%）。这种算力平权极大地刺激了 AI 应用的落地，从而引爆了对底层算力的海量需求。

2. 国产算力的突围战 在模型需求的倒逼下，国产算力生态正在加速适配和成熟：

• 芯片端：
  华为昇腾（910C/超节点）、海光信息、寒武纪 等主力芯片正通过软硬协同优化，性能逐步逼近国际主流水平，并已全面适配 DeepSeek 等主流模型。
• 制造端：
  中芯国际 的先进制程工艺是构建国产算力底座的关键支撑。

3. 基建产业链的爆发 为了承载激增的算力需求，AI 基础设施产业链全面受益：

• 服务器：
  华勤技术、浪潮信息等厂商正加速推出适配国产芯片的服务器及超节点方案。
• 液冷：
   随着单机柜功率密度飙升，传统风冷失效，液冷技术（冷板式/浸没式）成为刚需。申菱环境、英维克、溯联股份等温控企业迎来增长。
• 电源：
   极高功耗带来了对高压直流（HVDC）和超级电容的新需求，禾望电气、麦格米特等企业受益。

4. 新的商业模式

• 算力租赁：
   弘信电子、润泽科技等企业通过租赁模式解决短期内算力紧缺问题。
• AI 一体机：
   针对数据隐私和本地化需求，浪潮、联想、华为推出的“开箱即用”AI 一体机成为政企市场的首选。